局部天气项目

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一千多个CPU进入了满负荷，内存里广阔的电子世界中，逻辑的台风在呼啸，数据大洋上浊浪淘天……

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——《混沌蝴蝶》，刘慈欣

局部天气项目希望设计一个基于气象雷达的高精度1小时天气预报程序，地点精确到1公里，时间精确到1分钟。

气象雷达显示在谷歌地图上

原理基于这篇文章: 人人都是天气专家：亲自预报几点几分下雨！

主要数据来源

界面设计初稿

ipad与网页版

第一个版本的任务分解

第一个版本的目标是实时气象雷达观测

任务	时间	状态
采集数据	1d	已部署到swarma.net:/data/nowCasting，缺报警、测试、大数据转移
整理数据	2d	程序完成
融合地图	2d	程序功能测试完成，地标不准确，缺少分省数据
测试地图数据	1d	发现bug，延后处理
网页前端	3d	部分完成
移动前端	3d	部分完成
前端测试	2d	部分完成

目前北京实时气象雷达移动版和网页版均已可以使用了。

前端任务剩余：

任务	时间	状态
splash优化	0.1d
增加设置按钮	1d
slider全屏滑动	0.5d
选择城市功能	1d

后台任务剩余：

任务	时间	状态
标注城市经纬度	5d
处理非256色图片	1d	已经由立夏完成，实际消耗3天
优化数据更新脚本	0.5d

第二个版本的任务分解

第二个版本的目标是预测一个小时内的天气情况，因为forecast.io的压力，我需要尽快知道我能否做预测。

机器学习暴雨竞猜挑战赛

任务	时间	状态
数据预处理：去噪音，90%的准确率	5d	此任务已由立夏接手
数据预处理：矩阵化	0.5d	完成
构造训练测试集	1d	完成
基本回归方案测试	1d	完成，三十分钟预测准确率90%
conv+mlp实验（如果LR的准确度超过60%）	3d	肖达和行远进行中
计算风速	3d	完成
线性外推法预估降雨量	2d	第一版完成

已经确定无论外推法还是回归法都可以做预测，调研基本结束。

整理数据

原始图像例子

SEVP_AOC_RDCP_SLDAS_EBREF_AZ9010_L88_PI_20130811095000000.GIF

把气象雷达数据做一个模糊

总有效像素点	确切数值像素点	确切像素比率
142456	124750	87.6%

处理前

400px

处理后

400px

来一张全景图

SEVP_AOC_RDCP_SLDAS_EBREF_AZ9010_L88_PI_20130811095000000.blur.gif

融合地图

kml格式气象雷达数据样例(google earth可以直接打开)

File:Kml googleearth.png

效果图

气象雷达融合地图

气象雷达融合谷歌地图效果图

地图中心点

北京市大兴区气象局 39.809789,116.476701

[math] c_{earth} = 40075 [/math]

[math] \delta_{Latitude} = \frac{230}{\frac{c_{earth}}{360}} = 2.0661 [/math]

[math] \delta_{Longitude} = \frac{230}{\frac{c_{earth}}{360} cos(\alpha)}= 2.6896 [/math]

实际北京地区的气象雷达范围应该是[37.7437, 41.8759] x [113.7871, 119.1663]

动画效果

演示地址

降雨带移动速度和降雨量强弱变化率

File:云层移动速度和强弱变化率.png

云层移动速度和强弱变化率

外推法第一版效果

6分钟相对误差

预测向量和实际向量的二范数相对误差 [math] e=\frac{\vert y-y_{pre} \vert }{\vert y \vert}=35.70% [/math]

预估错误（误差超过10%）的像素占总像素的比例 [math] e'=\frac{ErrorGreaterThanTenPersent(y-y_{pre}) }{length(y)}=6.73% [/math]

12分钟相对误差

[math] e=\frac{\vert y-y_{pre} \vert }{\vert y \vert}=39.59% [/math]

六分钟图像

File:Rainguess baseline1 actual1.png

实际图像

File:Rainguess baseline1 predict1.png

预测图像

LR第一版效果

30分钟预测二值正确率90%

set_size(train:valid:test) = 1300:200:200
Optimization complete with best validation score of 8.000000 %,with test performance 12.500000 %

神经网络MLP、卷积网络、外推法效果对比

方法	测试集和训练集样本尺寸	MSE	相邻两帧MSE	MSE比值
光流线性外推法	3x300x300->1x280x280	0.00191384156812	0.00219730936579	87%
rect MLP+LR	3x20x20->1x6x6, (3x20x20范围内的降雨量之和>0.01)	0.00297222222	0.0048611111	60%
simple conv	3x60x60->1x40x40	0.0015	0.0024	62%
simple conv	2x160x160->1x140x140	0.00199	0.00288	69%

参考资料

数据接口

参考app