基于参与感知的多源气象数据融合及验证分析方法研究

With the development and the explosive growth of the utilization of intelligent terminal equipments, the use of a variety of terminal equipments to achieve the perception of the physical world becomes a reality, especially in the early warning weather approaching, participatory perception has broad application prospects. Due to frequent meteorological disasters, emergency events, the use of traditional weather data to make a decision-warning is lack on spatial precision. The meteorological sensing mode with user involvement makes it possible to participate in meteorology perception. We should make spatial and temporal sampling on the mobile terminal collecting meteorological data. The effectiveness and reliability of meteorological data should be in validation and quality control. Researching meteorological data sparseness problem solutions compensate for the meteorological data on the lack of space and on the presumed time; Studying LAPS fusion scale data analysis tools and conventional meteorological data fusion will be processed through the algorithm involved in the comparative analysis of participatory perception meteorological data and the results of the LAPS in order to further validate models.

随着智能终端设备的发展以及使用率的极速增长，利用多种终端设备实现物理世界的感知成为现实，尤其在气象临近预警方面，参与感知有着广阔的应用前景。由于气象灾害频发、事件紧急，利用传统气象资料决策预警在空间精度上存在不足。本课题主要利用用户参与气象感知方式，使得参与感知气象成为可能，对移动终端采集到的感知气象数据进行空间和时间意义上的抽样；对抽样后的感知气象数据的有效性和可靠性加以验证和质量控制；研究高质量的参与感知气象数据的稀疏问题解决方法以弥补气象数据在空间上的不足以及时间上的推测；研究LAPS模式中尺度数据分析融合工具，并对传统气象数据进行融合，将经过算法处理过的参与感知气象数据与LAPS模式融合计算的结果进行比较分析，以进一步对LAPS模式的运行结果进行验证。

随着人工智能的快速发展，将具备智能终端设备应用于数据采集的案例越来越多。气象研究作为生产生活的基本研究领域，人工智能与气象数据处理相结合极大的促进了气象研究的发展。国家气象创新科技工程明确指出，气象数据质量控制及多源数据融合和再分析是当前气象三大气象业务核心技术之一。传统的气象数据处理和数据分析过于依赖于统一建设的气象站点，导致在气象资料决策预警上空间上存在精度不足。针对以上传统方法的缺陷，本课题融合了机器学习，深度学习等多种人工智能技术方案，实现了多源气象数据的融合，从而进一步扩大了气象数据的观测范围，获得空间和时间高密度的气象数据，同时对用户终端采集到的气象数据进行空间和时间上的抽样并加以验证和质量控制。在课题研究时间段内，项目组每年均获得重要的研究成果，先后解决了参与感知节点选择与数据抽样问题，稀疏气象数据处理问题，提出了多种基于机器学习算法的气象预测方案，并构建了气象数据可视化框架。以普通用户参与气象感知为支撑的气象数据获取和验证以及数据分析技术方案的实现，可以为天气预报提供新的气象数据获取方法以及数据分析手段，进而快速、及时、准确地将气象预报信息，特别是气象灾害预警信息，传播给社会大众，对提升公众参与度，解决气象信息“最后一公里”问题，提高气象灾害预警能力，具有深远意义。