第２９卷第１期 ２Ｏ１８年１月 应用气象学报 ＪＯＵＲＮＡＩ ＯＦ ＡＰＰＬＩＥＤ ＭＥＴＥＯＲＯＬＯＧＩＣＡＬ ＳＣＩＥＮＣＥ Ｖｏｌ＿２９，Ｎｏ．１ Ｊａｎｕａｒｙ ２０１８ 贺雅楠，高嵩，薛峰，等．基于ＭＩＣＡＰＳ４的智能网格预报平台设计与实现．应用气象学报，２０１８，２９（１）：１３—２４． ＤＯＩ：１０．１１８９８／１００１—７３１３．２Ｏ１８０１０２ 基于ＭＩＣＡＰＳ４的智能网格预报平台设计与实现 贺雅楠Ｄ 高 嵩＂ 薛 峰¨ 赵声蓉” 刘 铭 ”（国家气象中心，北京１０００８１） 胡 皓。 魏 涛 ’ （福建省气象台，福州３５０００２） （贵州省气象台，贵阳５５０００２） ”（陕西省气象台，西安７１００１４） 摘 要 随着我国智能网格预报业务的开展，海量高分辨率客观数据需要便捷的分析显示及产品制作平台高效处理。 该文基于ＭＩＣＡＰＳ４（Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ Ｖｅｒｓｉｏｎ ４．０，人机 交互气象信息处理和天气预报制作系统）设计并实现智能网格预报平台，采用ＭＶＶＭ（模型一视图一视图模型，ｒｏｏｄ～ ｅｌ－ｖｉｅｗ－ｖｉｅｗｍｏｄｅ１）设计模式，实现业务逻辑与视图的分离，通过对各子功能模块的划分，降低模块之间的耦合度， 具有良好的可扩展性。平台实现了高分辨率网格预报数据的显示分析和产品输出，开发了基于等值线、网格、关键 点等智能化预报制作工具，集成了降水时间拆分、温度极值订正等客观预报方法，开发了降水、温度、相对湿度等要 素一致性处理方法，可有效帮助预报员提高工作效率，同时能够确保产品之间的一致性。平台继承ＭＩＣＡＰＳ４的微 内核组件服务、高性能渲染引擎和开放式插件扩展管理等优良特性，实现面向智能网格预报的业务编排、智能编辑 和算法集成。目前，该平台已经实现业务应用，为全国智能网格预报业务提供重要支撑。 关键词：智能网格预报；格点编辑；要素一致性；ＭＩＣＡＰＳ４ 员工作效率，成为预报平台研发的重点任务。 引 言 现代天气预报业务以预报的精细化与智能化为 目前，我国智能网格预报业务中国家级指导产 品主要包括降水、气温、风向风速、相对湿度、云量等 基础气象要素以及灾害性天气预报等１７类产品。 从业务运行现状看，预报产品之问不协调的问题十 显要特征。随着数值预报技术的快速发展，数值预 报模式产品（以下均简称模式产品）对大气环流演变 的预报能力已超过预报员的主观经验判断，时效越 长，这一优势越明显口 ］。模式产品已成为现代天气 分突出：一方面，气象要素之间没有建立起相互关 联；另一方面，相同要素在不同时间段的预报产品存 在差异。产品之间的不协调会给和公众的服务 预报基础，涵盖了临近、短时、短期、中期到延伸期的 各个时段 ］。但目前阶段预报员的主观经验在预 报制作过程中依然起主导作用＿６］。精细化的气象预 造成困扰，甚至会影响决策部门的判断，给国民 经济造成重大损失。 因此，预报平台需要在对大量历史实况数据综 报需要预报员从海量的高时空分辨率的客观预报产 品中迅速提取有效信息，并依靠对天气概念模型的 构建、模式预报的理解进行可能的主观集成和订正， 进而完成预报产品加工制作 ］。如何帮助预报员在 短时问内实现对海量高时空分辨率产品的高效访问 与应用，在确保预报产品质量的同时有效提高预报 合统计分析的基础上，结合预报员经验研发智能、高 效的客观处理方法，从而确保预报产品的协调性。 国家气象中心联合福建、陕西、贵州等省气象局，参 照国内格预报平台的开发经验，开展基于ＭＩ～ ＣＡＰＳ４的智能网格预报平台研发工作。 ２０１ ７－０７—２５收到，２０１７－１２一Ｏ１收到再改稿。 资助项目：中国气象局“２０１５年山洪地质灾害防治气象保障工程建设” ＊邮箱：ｈｅｙａｎａｎ＠ｃｍａ．ｇｏｖ．ｅｎ １４ 应用气象学报 第２９卷 智能化的工具将预报员经验快速融人到预报结果 １ 需求分析 １．１原有预报平台面临的问题 中，即智能初始化工具和智能编辑工具。智能初始 化工具主要用于高分辨率数据集的整合及处理，制 作更符合当地特点的初始化网格场。智能编辑工具 提供多种智能化编辑方法用于快速制作格点预报， 并对不同要素的预报结果进行协同，确保各种要素 预报产品的一致性。 澳大利亚气象局将ＧＦＥ用于临近预报业务中， 除给预报员提供编辑指导产品的工具外，还基于本 我国自２０１３年起开展精细化格点预报业务，研 发了基于ＭＩＣＡＰＳ３．２（Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ Ｖｅｒｓｉｏｎ ３．２，人机交互气象信息处理和天气预报制 作系统）的格点编辑平台，并于２０１３年７月在全国 试点省投入业务运行 ］。随着精细化预报服务需求 的增加，预报产品种类更加多样化，时空分辨率显著 提高，数据规模呈爆发式增长凹］，原有预报平台出现 业务瓶颈，主要体现在以下两方面：①气象大数据支 持能力欠缺。精细化气象网格预报业务发展所需的 海量高分辨率数据给业务系统存储和应用带来巨大 压力。我国精细化预报业务中，国家级指导产品每 日单时次产生的数据量大约为２ ＧＢ，省级定时制作 预报产品、融合产品和逐时滚动更新产品每日产生 大约３０ ＧＢ数据量。省市区级用户直接获取、加载 及分析耗时较长，严重影响预报制作时效。此外，国 省两级间大体量数据的反复流转造成网络和存储资 源的浪费。②预报编辑工具综合编辑能力不足，缺 乏智能、高效客观方法集成。原有平台虽然提供了 画刷、等值线修改等编辑工具，但这些编辑工具与目 前预报员的预报方式及预报思路严重不匹配，从而 增加了预报员对于平台的学习成本。随着精细化格 点预报在要素种类、时间分辨率以及空间分辨率的 不断提升，原有平台无法满足预报员高效快捷编辑 的需求，并且预报结果之间的协调一致性处理方案 欠缺，无法保证预报结果的连续性及正确性。 １．２国外预报平台简介 目前，国外气象发达国家（如美国、澳大利亚等） 分别建立了相对成熟的网格预报业务系统。高级天 气交互预报系统（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｗｅａｔｈｅｒ Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ＳｙｓｔｅｍⅡ，ＡＷｌＰＳ １Ｉ）是美国国家天气 局（Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｗｅａｔｈｅｒ Ｓｅｒｖｉｃｅ，ＮＷＳ）现代化天气业 务的重要组成部分。ＡＷＩＰＳ１Ｉ于２００５年启动开发， ２０１６年实现业务化应用。其中，图形化预报编辑系 统（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｆｏｒｅｃａｓｔ Ｅｄｉｔｏｒ，ＧＦＥ）是ＡＷＩＰＳ ＩＩ的 网格预报编辑系统，主要负责高分辨率模式产品的 显示分析，并提供丰富的图形化编辑工具供预报员 对背景场进行编辑制作，最终输出网格预报产品，进 而转化为文字、图形等预报产品『Ｉ 。ＧＦＥ提供两种 地天气概念模型研发了大量智能工具，包括平滑、增 减、插值、合成、平移、区域操作、地形效应修正、降水 类型判断等编辑和订正工具，大约８Ｏ～９Ｏ种；制作 衍生产品业务程序包括生成火险指数、灾害性天气 指数等，大约３０￣４０种Ｅｎ－ｌｅ￣。 １．３设计要求 ＭＩＣＡＰＳ４智能网格预报平台需建设成省市区 级预报员制作与发布本省辖区范围内基本要素和灾 害性天气落区等网格预报产品的综合性平台，要满 足以下３个方面要求：①实现对智能网格预报完整 业务流程的支持。平台需要支持高分辨率客观产品 的快速显示分析、便捷的网格预报制作以及高质量 的产品输出。运用高性能的分布式内存对象缓存、 格点场预处理等技术提高客户端数据访问效率；充 分发挥客户端硬件性能，利用ＭＩＣＡＰＳ４高性能渲 染引擎提升高时空分辨率数据应用效率，为预报员 提供到达即可见的快速数据访问服务。②面向智能 化方向发展。深入分析预报员制作思路，将预报专 家总结的宝贵经验模型化，将常用的主客观预报方 法集成到平台中，基于主客观融合算法研发智能化 预报编辑工具，从而帮助预报员提高工作效率；基于 历史实况数据综合统计分析结果，结合预报专家经 验开展要素一致性处理方法研发，实现网格气象要 素、时间、空间的自动协调和关联订正，提高网格预 报产品质量。③加强预报平台开放性。考虑不同区 域本地化业务需求和气候背景等因素的差异，应在 满足国省两级基本预报业务需求的基础上，增强平 台框架的可扩展性，提供开放灵活的二次开发接口， 以满足不同用户个性化定制需求。 ２平台框架及主要功能 ２．１基于ＭＩＣＡＰＳ４的应用框架 智能网格预报平台的核心任务是对高分辨率背 第１期 贺雅楠等：基于ＭＩＣＡＰＳ４的智能网格预报平台设计与实现 １５ 景场进行快速显示分析，并提供给预报员高效快捷 的预报编辑工具，最终输出数字化预报产品。针对 现面向智能网格预报的业务编排、智能编辑和算法 集成。ＭＩＣＡＰＳ４底层框架定义了矢量、栅格和格 智能网格预报业务特点及专业版用户的特殊需求， 基于ＭＩＣＡＰＳ４底层框架服务进行了智能网格预报 专业版本的框架订制和模块开发。平台框架采用模 型一视图一视图模型（ｍｏｄｅｌ—ｖｉｅｗ—ｖｉｅｗｍｏｄｅｌ，ＭＶ— 点３种数据模型，实现了对数据内存组织的规范化 管理。平台利用格点数据模型，将格点编辑和等值 线反演算法应用于全部格点类数据中，并复用格点 类数据统一的渲染模式；利用框架提供的矢量数据 模型，实现了对风场预报编辑的支持。利用底层框 架中的用户界面管理组件，实现预报编辑工具和图 层管理组件的定义。基于ＭＩＣＡＰＳ４框架中的服务 总线和ＧＩＳ功能，开发了地理信息数据提取、日志 记录以及编辑撤销等功能（图１）。 ＶＭ）设计模式，实现业务逻辑与视图的分离。通过 对各子功能模块的划分，降低模块之间的耦合度，具 有良好的可扩展性，能够有效降低系统复杂度和开 发成本。 平台继承ＭＩＣＡＰＳ４的微内核组件服务、高性 能渲染引擎和开放式插件扩展管理等优良特性，实 插件接口 图１基于ＭＩＣＡＰＳ４的应用框架 Ｆｉｇ．１ Ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｂａｓｅｄ Ｏｎ ＭＩＣＡＰＳ４ ２．２ 主要功能 编辑和产品输出等功能的统一图形化用户接口。平 ２．２．１界面布局 台主界面布局如图２所示。 ＭＩＣＡＰＳ４客户端主要侧重气象数据的综合分 析与显示。与其侧重点不同，智能网格预报平台旨 在为预报员提供多要素、多时效的高分辨率格点数 数据管理器：实时监控服务器上的网格预报数 据到达状况并进行异步下载、解码。根据不同岗位 的预报场景提供灵活可配置的预报方案，同时提供 数据检索浏览、背景场选取和产品分发等功能。数 据显示分析，并支持基于图形化方式进行预报产品 快捷制作。因此，参照国内外优秀功能界面，平台在 ＭＩＣＡＰＳ４基础上进行了界面订制。平台客户端界 面采用扁平化设计风格，为用户提供数据显示、预报 据管理器左侧一列显示要素名称，上面一行显示预 报时段，每个单元格代表该要素在某个预报时效上 的数据，点击任意单元格即可在地图窗口显示出其 心 川 ｅ 象 ： 报 第２【、卷 对应的数据。单元格中的文字显示当前背景场的数 据源，用小Ｉ州颜色表示数据到达、缓存及修改状念。 此外．平俞还提供按¨期快速定位按钮，方便片＿Ｉ广】迅 速切换剑指定日期的数据。 ２ 台 界面 Ｊ【１ｊ Ｆｉｇ．２ Ｍａｉｎ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ １ａｙｏｕｌ ｒ具栏：根据用户行为习惯。针对不同的要素预 报场景给ｆ１Ｉ推荐预报员常用的预报编辑工具，并对 于风场要素则更多采月ｊ风向仃或流线方式显示。针 对不 用户的需求，平台可视化程序提供格点 不相关的 具进行隐减。此外，还提供漫游地图、仞 始位置、系统配置等系统基础工具。 地图窗【＿］：提供基础的地理信息功能．包括地 漫游 缩放、投影参数没置、初始巾心位置没置、按 值、关键点、等值线、栅格、位图以及矢量场动态流线 示等多种显示方式，既可以进行格点场整场显示， 也可以按照单省地理信息边界显示。所有显示方式 均以图 方式组织管理，不同的 尔方式可以进行 照比例 进行分级显示以及地县级边界和站点信息 的叠加显爪。 叠加， 爪的样式和色标可以通过外部配置文件修 改。此外，根据、Ｊ 务场景不同．平台提供黑自主题风 格．町通过一键切换实现各个弹窗以及地图要素的 配色切换。 ２．２．３预报编辑：Ｌ具 时『ｎｊ轴：主要用于单个预报时段的快速定位或 多个连续预报时段综合选取。针对不Ｍ要素选择多 个时问段 叮进行不同汁算，如对于降水能够进行多 个时段累加汁算，对于温度可以分析得到儿个时段 的温度平均值、最大值和最小值。 状念 ：显示版本信息、地图投影信息、鼠标位 在传统的基于站点的城镇天气预报业务ｒ｛ ．预 报员主要对降水、温度、风向风速和天气现象进行主 观订 ， 他要素基本采用客观预报结果。｝１ Ｉｊｉ『，我 置信息、网格值、站点信息和工具使Ｊ｝＝｝ｊ信息，同时还 提供要素一致性处理进度显示以及黑 背景主题切 换功能。 ２．２．２ 数据显示 智能网格预报业务涉及的要索包括降水、温度、 风、相对湿度等共ｌ ７个，预报空『日Ｊ分辨牢为５ ｋｎ ， 时问分辨率为３ ｈ．最长预报时效为２４０ ｈ。住短时 问内刈 如此之多的数据进行逐一主观分析订 。芹 确保输Ｈ｛产品之问的 调一致性，刈 于预报 都难 以完成。平台针对不Ⅲ要素预报Ｊ ：品显示特点．综 预报员对不同要素数据显示的样式有不同的需 求。如在定量降水预报（ｑｕａｎ＊ｉｔａｔｉｖｅ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ｆｏｒｅｃａｓｔｓ．ＱＰＦ）降水预报中，预报员习惯采用等值 合预报员的制作思路．集成主客观融合算法进行智 能化的预报编辑工具的研发。 以定量降水预报为例，预报员主观经验主要体 线分析或填色的方式显示；对于温度要素除了用填 色方式 示．还要求显示出关键点的具体数值； 对 雅柏等： 于ＭＲ、ＡＩ’ｓ４的智能 格预报平台进汁 ｊ实现 现 大尺度降水火 系统的分析和预报， 它缺少 编辑，或对 个火键点进行微调．调整后的结 按照 客观定 计算．小能清楚分辨局地巾小尺度暴雨。 原背景场各时段所占比例ｆ１动返回到３ ｈ ｆ｝｝点场 高分辨率模式预报能够帮助预报员建立各种 ｝ｌ小尺 （如 原背景场无降水。预报背景场Ｈ｛现降水则按照 度人气的预报概念模型，并提供接近真实的定城降 所选时段进行甲均分配）。这样．原本需嘤编辑４个 水ｌ预报精细化特 。预报员的主观作用主要体现在 降水格点场的 作，只需要通过编辑１个岽力Ｊｌ场即 对总体趋势的把拄．住细节Ｉ 处理疗面往 模式产 －叮完成。同时，颅报员修改降水产 后． 台的嘤素 品史优。 。。为帮助预报员 模式资料的 础 快 一敛 处卵模块会按照一定规则对关联ｌｌｌｆ次的ｌ卡｝】 速充分发挥其主观优势．平台 于降水时问蓐分厅 念、相对湿度平¨ 等其他要索进行一敛 处理。 法外发＿ｒ智能化降水预报编辑一 。如果预报 要 ３、图４分别 示ｒ ２Ｏ１７ ６川２２ ＩＩ ２（）：００的 制作某Ｈ佼间１２ ｈ的降水预报． 先选中２０：００（北 ｌ ２ ｈ累加场降水预报修改 。埘 的３ ｔｌ ＩＩ 效降水 京时．下同） 次ＩＪ ０８：Ｏ０时段，系统将３ ｈ时段降 预报场的变化情况。陔力 法使预报员在对总过秤降 水最累加得到１２ ｈ降水量，同时 地图上生成累加 水艟及落区分布的把控上继续发挥主观优势． 时 场等值线。然后，预报员利用编辑 Ｌ具对 加场的 保留了数值模式广：品中接近真实的定嚣降水预报精 落 分布和总降水进进行调 ．ＩＩＴ利用传统琏于等 细化特征，确保产 问的一敛惟．提高了颅报 的 Ｔ＝ 讯线的编辑工ｊ 进行增加、修改、删除、移动、复制等 作效率。 操作，也呵以利ｆｆ｛ 刷、图章等１ 具进行 ：ｊ＝格点的 ｌ刘３ ２（）１ ７年６ ｊ｛２２ Ｈ ２（）：００ １ ２ ｈ降水预报订ｌ卜ｆｌｉＩ 对比 （ａ）汀正前，（１，）汀ＩＩｉ后 Ｆｉｇ．３（７ｏｎｑ３ａｒｉｓｏｎ ｏｆ １ ２ ｈ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ｆｏｒｅｃａｓｔ ｂｅｆｏｒｅ ａｎｆ｛ａｆｔｅｒ ｒｅｖｉｓｉｏｎ ｒｊｔ ２０００ ｌ｛～Ｉ ２２＿Ｉｕｎ ２ｏ１ ７ （ａ）ｂｅｆｏｒｅ ｒｅｖｉｓｉｏｎ．（ｈ）ａｌｔｅｒ ｒｅｖｉｓｉｏｎ ４ ２（）１ ７年６』Ｊ ２２口２０：Ｏ０ ３ ｈ降水预报订ｌ ＩＨ 对比 （ａ）订ＪＦ前．（｝））订Ｉ Ｆｉｇ．１（＇ｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ３ ｈ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｌｉｏｎ［（）ｒｅｃａｓｔ ｂｅｆｏｒｅ ａｎｄ ａｆｔｅｒ ｒｅｖｉｓｉｏｎ ａｔ ２０００｝ｊ Ｉ’２２ Ｉｉｉｎ ２Ｏ１ ７ （ａ）Ｉ）ｅｆｏｒｅ ｒｅｖｉｓｉｏｎ．（ｂ）ａｆｌｅｒ ｒｅｖｉｓｉｏｎ ｌ８ 应用气象学报 第２９卷 考虑到大部分地市级预报员对站点预报的订正 具有正技巧．为了融合预报员这一主观优势，同时考 虑格点站点的一致性，平台实现了基于关键点的订 正工具。其中。关键点可以是精细化城镇报站点，也 进行关键点修改后，关键点值返回网格场。 此外，平台还集成多种数学方法，开发了基于格 点的预报编辑的工具，包括正比法、权重法、缓冲区、 多边形等，提供对区域格点的定值修改、增量修改等 可以是自定义。根据目前业务需要，关键点值由网 格场按照临近点优先的原则（同等距离情况下取东 北方向的格点值）得到，该方法有待后续完善。用户 功能。图５显示了利用缓冲区工具对２０１７年６月 ２２日０８：Ｏ０起报的１０ ｍ风速订正前后的情况。 图５缓冲区工具订正２０１ ７年６月２２日０８：Ｏ０起报的１０ ｍ风速前后对比 （ａ）订ｊＥ前，（ｂ）订正后 Ｆｉｇ．５ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ １０ ｍ ｗｉｎｄ ｓｐｅｅｄ ｆｏｒｅｃａｓｔ ａｔ ０８００ ＢＴ ２２ Ｊｕｎ ２０１７ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｂｕｆｆｅｒ ｔｏｏｌ （ａ）ｂｅｆｏｒｅ ｒｅｖｉｓｉｏｎ，（ｂ）ａｆｔｅｒ ｒｅｖｉｓｉｏｎ ２．２．４ 产品输出 智能网格预报产品以ＭＩＣＡＰＳ４第４类文件格 括降水、温度、日最高温度、日最低温度、相对湿度、 云量、１０ ｍ风和能见度等基础要素产品，雷暴、雷暴 式在本地存储，首先需要按照ＧＲＩＢ２编码规范进行 编码之后再进行分发，分发地址路径可以根据需要 灵活配置。同时，为满足并轨运行的精细化城镇预 大风、冰雹等强对流预报产品以及雾、霾、沙尘等环 境预报指导产品。 旧版格点编辑平台在面临高时空分辨率的网格 预报产品时，会出现打开文件长时间无响应、漫游或 报业务需求，平台还提供由网格预报产品自动生成 相应的站点预报产品并进行分发。 此外，随着预报要素种类的增加，网格预报产品 每个时次的数据量也大幅度增加。不同地区对于网 缩放地图时卡顿严重等问题。由于智能网格预报产 品数据量大．考虑到网络资源，数据前处理程序 对原始ＧＲＩＢ２数据按照各省设置的格点场范围进 行裁剪处理，存储在ＣＩＭＩＳＳ（Ｃｈｉｎａ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｍｅ— ｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｓｙｓｔｅｍ，全国综合 格预报的订正能力不同，预报业务需求也不同，如对 于降水预报，某省只对７２ ｈ的产品进行订正，其他 均认可国家指导产品；或某省基本不发生沙尘天气， 无需制作沙尘产品等。如果继续沿用以往上传全要 素、全时效的方式不仅浪费了大量网络资源，也加重 气象信息数据共享系统）数据环境中。国家气象信 息中心为每个省设置了账户，部署在省市区气象台 的智能网格预报平台数据前处理程序使用本省的账 户登录获取相关指导产品。平台的数据预处理程序 具备标准ＧＲＩＢ２数据的解码功能，可以根据用户设 置的区域范围对数据进行裁剪，并能对不同空间分 辨率的产品进行升降尺度处理。同时。平台采用高 性能的分布式内存对象缓存系统，通过在内存中缓 存数据和对象来减少文件读写次数，支持多线程并 了用户和服务器的负担。因此，平台设计了消息控 制码。省级用户可以根据本地网格预报业务实际需 求对每个要素、任意时效的产品提交任务进行设置。 ３ 关键技术 ３．１数据预处理技术 发处理，有效地提高系统性能，改善了用户体验。 目前．在我国智能网格预报业务中．产品主要包 第１期 贺雅椭等：基于ＭＩＣＡＰＳ４的智能网格预报平台设计与实现 ３．２ 温度极值订正方法 否大于最低温度，且相差不小于预设值。②３ ｈ定 在温度预报方面，现有的客观预报产品已经达 时温度极大值、极小值分别保留１个，如果超过１个 到很高水平㈠“。但对于某些地形特殊点，往往还需 则进行平滑处理。③协调２４ ｈ最高温度、最低温度 要预报员的主观经验进行辅助订正。如果要求预报 和３ ｈ定时温度，主要处理要点如下：计算３ ｈ定时 员逐时效对这 点进行订正不仅耗时费力，而且最 温度序列的平均值，２４ ｈ最高温度、最低温度的平 终输出的产品可能与２４ ｈ的最高温度、最低温度预 均值，如果二者不等，则对定时温度整体挪动，使二 报产品结果不一致。在我国传统精细化城镇预报业 者相等；如果２４ ｈ最高温度小于定时温度序列的极 务中，预报员对温度预报的订正能力主要体现在对 大值，针对大于平均值的定时温度按比例压缩；如果 站点２４ ｈ最高温度、最低温度的订正上。因此，平 ２４ ｈ最低温度大于定时温度序列的极小值，针对小 台集成了温度极值汀正方法，即基于２４ ｈ最高温 于平均值的定时温度按比例压缩；如果２４ ｈ最高温 度、最低温度对３ ｈ温度时问序列进行调整，该方法 度与定时温度序列极大值之差大于预设值，针对大 同样适用于对１ ｈ温度的订正。 于平均值的定时温度按比例拉伸；如果２４ ｈ最低温 由于各个地区的气候情况存在差异，需要事先 度与定时温度序列极小值之差大于预设值，针对小 设定好相关的预设值。平台预设值以参数方式写在 于平均值的定时温度按比例拉伸。 配置文件中，主要包括２４ ｈ最高温度、最低温度，３ 平台中单点温度极值订正窗口如图６所示，其 ｈ定时温度序列极大值、极小值，某地区某日中最高 中红色横线代表２４ ｈ最高温度，蓝色横线代表２４ ｈ 温度、最低温度分别出现的时间，３ ｈ温度极大值与 最低温度，折线为３ ｈ定时温度。通过拖动红色和 ２４ ｈ最高温度之差的最大值，３ ｈ温度极小值与 蓝色横线即可实现对定时温度序列的拉伸或压缩， ２４ ｈ最低温度之差的最大值，２４ ｈ温差的最小值。 确保３ ｈ定时温度的极大值、极小值不会超过所在 整个流程总体七分为３步：①判断２４ ｈ最高温度是 日最高温度、最低温度。该功能既发挥了预报员对 越鲥髓：２ｏ１７０￣２．釉： 挎 ｌ壹｜陋汹■■棚 描 黼嬲 籁黼 麟 域 鼎 黼 溅躲 黼 秘灏骤程骝躐鳓 —＿■一 ２‘，１埘蛆小时Ｔ副埘铬小时 ｌ酬埘 Ｉ●叫埘 ｌ∞小时 Ｉ酬埘 ２Ｉ酬埘 ２．０小时 １日＇Ｉ ｔ ｝ｌＴ．· ｌ６ ３ ｌＩ５。 Ｉ８ ２ ｌｌＴ ３ １８－ ｌ１８ ０ ｌ●．Ｉ － －３ 咀度－ －最毫气量—ｏ一最低气丑 、 ２５— 誊 靠 ９ ２４一 ９ Ｚ ９ ● ２２一 精Ｌ９ ｄ （ ３ ２【 一 ２Ｏ一 ８ ／ ｝’ ｌ ２ ’ ｔ ７ ６ ’ ） ）＿·●＿ １ ｔｌ ■ １ａ ［， Ｉ Ｉ １ｊ １８－－ ￡ ＿ ３ １ ’、 ＼ 一—— １｛ １ ）｜ ’ １６一 １ｅ３（ ’ ’， 嘧， ， 嘧 皆紫嘧 咿 Ｉ。Ｉ·Ｉ Ｉ ·● 虢 Ｉ ＊｝日 图６ ２０１ ７年６月２２日２０：Ｏ０ 点温度极值订正 温度的主观订正能力，也帮助预报员有效提高了工作 ３．３要素一致性处理 效率，同时确保了温度预报产品之问的时间一致性。 不同的预报要素问存在一定关系，当某个要素 ２０ 应用气象一学报 第２９卷 发生改变时，其相关要素也需按照一定规则改变，以 致性处理方法开发。 保证数据一致性。如果要求预报员在有限时间内逐 要素、逐时效订正这些产品几乎难以实现。一方面， 预报员对降水和温度要素具有良好的主观订正能 力，而对于相对湿度、云量等要素尚缺乏经验；另一 方面，网格预报产品精细化程度很高，预报员手工绘 图７为要素协同结构树，虚线表示协同的流向， 即协同按照该顺序进行，执行至每个节点时会调用 相应的算法进行数据协同，直至完成。为方便调用， 平台内置部分常用的协同结构树，如１ ｈ降水量累 加至３ ｈ，６ ｈ，１２ ｈ，２４ ｈ降水量的树，当需要进行降 水量的累加时，只需将该树加入相应的节点即可。 当根要素数据发生改变时，触发整棵树的协同，协同 方向为从上到下，从左到右。 制一个线条，可能与实际的范围差距几十千米。为 解决这些问题，平台在大量历史实况数据统计分析 结果的基础上，同时借鉴一些数据质量控制方 法［１ ，进行了要素协同结构的设计以及一系列要素 ， ——协同关系 ………·协同流向 图７要素协同结构 Ｆｉｇ．７ Ｅｌｅｍｅｎｔ ｓｙｎｅｒｇｉｅｓ ＳｔｒＵＣｔＵｒｅ 以降水、相态、相对湿度、温度４个要素为例，当 温度、相对湿度、云量等多要素数字化的网格预报产 预报员对降水量进行订正之后，相态结合降水量值 和温度值进行一致性处理，相对湿度也按照既定规 则变化；当预报员订正温度要素后，平台结合降水量 和温度两个要素进行相态要素一致性处理。图８显 示了对我国某地区２０１７年２月６日０８：００的３ ｈ 品，如何由这些预报产品提取得到未来某时段的天 气现象信息，并由此生成传统站点、文字等衍生产品 运用到预报服务中是系统需要解决的重要问题。 平台在对大量预报服务产品进行归纳分析的基 础上，考虑多要素、多时段的组合，进行了由基础要 降水、相态、相对湿度和温度进行要素一致性处理之 后的结果，由图８可见，４个要素预报产品的总体趋 势基本一致。要素一致性处理方法的引入帮助预报 素生成天气现象规则决策树的设计。按照目前传统 精细化城镇天气预报的服务需求，将２４ ｈ内的天气 现象分为前１２ ｈ与后１２ ｈ，将天气现象描述生成分 员大大节省了制作时间，并确保了不同要素之间的 产品一致性。 为云状（晴、多云、阴）、降水（含对流天气）和环境天 气３个部分。业务选取了２２个预报服务常用的天 气现象，设定了１２ ｈ内每种天气现象对应网格要素 应满足的规则集。如雷阵雨的判定条件为１２ ｈ内 任意时段降水量预报大于０．０ ｍｍ，且雷暴预报编码 为４。在一个时段内多个天气现象出现时，取优先 ３．４基于规则集的天气现象生成 在传统的对公众气象服务中，一般需要提供天 气现象、气温、风向、风速等信息，其中天气现象往往 是公众最为关注的信息。智能网格预报提供降水、 贺雅楠等：祭１：ＭＩＣＡＰＳｌ的钾能Ｉ叫格预报平俞没计Ｉ＿ｊ 现 ２ｌ ８ ２０ｌ ７年２月６口Ｏ８：（ ３ ｈ降水（ａ）、卡｝】态（１））、十ｕ时 度（ｃ）和濉发（ｄ）·敛性处理结 Ｆｉｇ．８ Ｓｙｎｅｒｇｉｓｔｉｃ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｐｒ（ ｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ（ａ），ｐｈａｓｅ（１）），ｒｅｌａｔｉｖｅ ｈｕｍｉ｛ｌｉｔｙ（ｃ）ａ ｒｉｄ ｔｅｍｐｏｒａｌｕｒｅ（ｄ） ａｔ（）８００ ＢＴ ６ Ｆｅｂ ２０１ ７ 级别最大的火气现象ｆ１：为陔时段的天气现象。其优 先级圳 表ｌ所 。 ４ 业务应用 表１天气现象优先级 ＭＩＣＡＰＳ４智能网格预报平台以安装包的形式 ｌ＇ａｂｌｅ １ Ｗｅａｔｈｅｒ ｐｈｅｎｏｍｅｎｏｎ ｐｒｉｏｒｉｔｙ 发 ．解 后双击运行 执行程序，根据安装界面提 天气现象 优先级 爪操作即町完成安装。推荐使用Ｗｉｎｄｏｗｓ ７及以 特大暴雨 ｌ 暴雪 Ｉ：６４位操作系统。为适应各省地ｒｔＪ气象台的本地 大暴雨 化需求。系统为川ｒｌ提供了方便快捷的配置界面。 暴阿 系统索¨次运行时，川厂｜选择所关注的地ｒｘ＝．系统会ｒＩ ｝ 肄Ｉ：ｌｉ并伴有冰也 大雪 动给ｆＩＩ一个涵盖该竹全部范闹的网格预报场配置． 中雪 Ｉ¨＿Ｉ时后台自动生成卡ｕ应的精细化城镇预报站点信息 大ｆ：｝：ｉ 文什。Ｊ｛ｊ户也可以根据需要手动修改格点场参数或 小雪 中雨 增ＪＪ【 Ｉｒ１定义站点，也ＩｔＪ‘根据需要接人本地释用产品。 汹 雨 根据我国智能网格预报业务流程．肯＿Ｉｆ『区级气 甫阵雨 阿夹雪 象台通过ＣＩＭＩＳＳ获得责任 范Ⅲ的网格琐报背景 小雨 场．利川钳能网格预报平台埘背景场进行奉省『破］格 强沙伞暴 婴素颅报制作，然后将预报产品反馈到ＣＩＭＩＳＳ进 沙 聚 雾 行融合。形成全刚智能网格预报产 。同时．系统利 霾 川ｔ 况资料对预报广：品进行逐时滚动更新，订 结 扬沙或浮尘 粜通过 ＩＭＩＳＳ在公共云ｘ￣）ｌ－提．：，ｔ、ｋ—ｔｋ孛服务。 晴、阴、多云 白２Ｏｌ ６年起，幽家气象中心每Ｈ定时制作 ６ ８ ０应用气象学报 第 卷 （）８：（）（），２（）：Ｏ０的３ ｈ基本要素场（包括降水、温度、 风场等）、 ｌ『、Ｊ 刈‘流和环境预报指导产品存储住 ＣＩＭＩＳＳ系统。锌竹气象部门利用智能网格预报平 台从ＣＩＭＩＳＳ捩圾背景场数据，定时制作３ ｈ间隔 的 小要素、 ＩＩ、『灶对流和环境预报产 怙，并返叫 ＣＩＭＩＳＳ进行融合。此外．各省还可根据实况进行 按需滚动更新。更新结 将实『Ｉ、ｆ反馈到融合产 【ｌＩ｜。 该平台已于２Ｏｌ６年７川 省级气象部¨投入业务 应用，成为全国智能网格预报业务的重要支撑．【： 。 图９为２０１７年７月２０ Ｌ】Ｏ８：（）Ｏ起报的３ ｈ全国温 度预报融合产品。 【］ 全…温度预报融合产品 Ｉ ｉｇ． ） Ｎａｌｉｏｎａｌ ｔ Ｌ、ｎｌＩ Ｈｌｔ（１Ｆｃ ｆｏｒｅｃａｓｔ ｆｕｓｉｏｎ ｐｒｏｄｕｔ ｔｓ 到基础功能模块中．持续积累＿许不断验ｉＩ ｌ乖ｌＪ 能化订 方法。在此） 砌Ｉ ．进行可视化建卡Ｉ！研发． 预报员口Ｊ‘采用图形化 小史从 能 格预报业务需求出发，刈’ 于 预报员的主观经验 将预报经验理 仪Ｊ ．将 能化铎观方法 ｆ结合，允分 ＭＩ Ｃ＂ＡＩ’Ｓｌ的 Ｖ能 格预报平台框架设汁和技术实 现进 ｝ ｆ￣ｉ４１｛、Ｉ 纾流 发挥各自的优势，体现 能化Ｊ、 Ｊ【｝＝ｊ。 ３）利用汁算机深 、 ： 技术以及泓 川Ｊ 为¨志分析技术．小断优化ＪＪ＿Ｊ能设计．改薄Ｊ１ ｔ体 验．提升预报平台的 能化水 打造 Ｊ 、九缝 隙、精准化的现代化人 坝 ｌ 务系统。 参考文献 ｉ１ 【Ｉ 泉．廖代强．数觚人 ｊ｝｛艇式产·诮 预报、ｌｌ，嚣，Ｉ 的Ｊ 沦。ｆｊ前，该平台牡本满足智能网格 求．能够支持 市区级气象部¨小 错能化、精准 地化心川．ｆＩ【 什能化客观方法的研制力 ｍ 还仃很 人捉外。 ｊＪ．．术米．平台将继续 化、集约化发Ｊ ． 点 眨以下方向的研发： １）多源 报产晶的智能推荐 融合。研 发多源Ｈ十｝｝预报人数据处 办法，实现气象大数拟 的分析 ｊｍ Ｊ、 川 綦于机器学 、榆验 ｒ动念场 ｍ合的主客观编辑工 。 等技 ， ．广尔 象． ）Ｉ！． ｌ（１）：Ｉ【ｊｌ ２］ 邓 ，龚建东．邓莲 辑． ． 家绒 域榘合预报系统 ｝发Ｆ¨ 能榆验．应¨＿Ｊ 象。’ ：报， ｉＩ】．２１（５）： １：｛ ２ 术 法， 现多泺 观预报产： 的智能推荐， 捉供 ２）研发 能化要素 同引擎，实现更』ＪｌＨ 谢的 Ｉ＾输… 将 象预报巾一些经 的 观方法划。装 ［０］ 郑永光．剧 样．蠕杰．等．灶刈流犬气监测 ！撤颅臀技术ｉ韭 腱．应用气象学报，２Ｏ１ ５．２６（∽： １ ６ ７． ４］ ｌ ｌ＿Ｉｖ Ｉ． ＦＩ１ｅ Ｆｈｕｎｄ￣ ｒ １ｏｒｌｌｌ １Ｉ１｛【－Ｉ ｌｌｉｖｅ Ｉ ｃ）ｒＬ Ｌ ｌ ｌ ｓｖ “ｒｌ１：Ｉ Ｉｒｌ＿１Ｉ】 第１期 贺雅楠等：基于ＭＩＣＡＰＳ４的智能网格预报平台设计与实现 ２３ ａｕｔｏｍａｔｅｄ ｔｈｕｎｄｅｒｓｔｏｒｍ ｔｒａｃｋｓ ｉｎｔｏ ｓｅｖｅｒｅ ｗｅａｔｈｅｒ ｗａｒｎｉｎｇｓ． Ｗｅａ Ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ，２０１０，１９（１）：６４—７２． Ｅｓ］ 康志明，鲍媛媛，周宁芳．我国中期和延伸期预报业务现状以 及发展趋势．气象科技进展，２０１３，３（１）：１８—２４． ［６］ 毕宝贵，代刊，王毅，等．定量降水预报技术进展．应用气象学 报，２０１６，２７（５）：５３４ ５４９． ［７］ 高嵩，毕宝贵，李月安，等．ＭＩＣＡＰＳ４预报业务系统建设进展 与未来发展．应用气象学报，２０１７，２８（５）：５１３－５３１． ［８］ 高嵩，代刊，薛峰．基于ＭＩＣＡＰＳ３．２平台的格点编辑平台设 计与开发．气象，２０１４，４０（９）：１１５２—１１５８． ［９］ 王若瞳，黄向东，张博，等．海量气象数据实时解析与存储系统 的设计与实现．算机工程与科学，２０１５，３７（１１）：２０４５—２０５４． ［１０］ Ｈａｎｓｅｎ Ｔ，Ｍａｔｈｅｗｓｏｎ Ｂ Ｍ，ＬｅＦｅｂｖｒｅ Ｔ Ｊ，ｅｔ ａ１．Ｆｏｒｅｃａｓｔ Ｍｅｔｈ— ｏｄｏｌｏｇｙ Ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ＧＦＥ Ｓｕｉｔｅ．１７ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｅｅ ｏｎ Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍｓ（ＩＩＰＳ）ｆｏｒ Ｍｅｔｅ一 ｏｒｏｌｏｇｙ，２００１． １－１１］ 王海宾。杨引明，漆梁波，等．澳大利亚气象局图形预报编辑器 （ＧＦＥ）介绍和分析．大气科学研究与应用，２０１２（１）：１０９—１ ２６． ［１２］ 王海宾，杨引名，范旭亮，等．上海精细化格点预报业务进展与 思考．气象科技进展，２０１６，６（４）：１８—２３． ［１３］ 张利平，夏军．短期定量降水预报研究进展．武汉大学学报（１Ｉｉ 学版），２０００，３３（１）：６３－６７． 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Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ Ｐｒｏｃｅｓｓ— ｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ Ｖｅｒｓｉｏｎ ４），ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｕｓｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｐｒｏｖｉｎｃｉａｌ ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａＩ ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔｓ ｔｏ ｐｒｏｄｕｃｅ ａｎｄ ｄｉｓｔｒｉｂ— ｕｔｅ ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｇｒｉｄ ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ ｐｒｏｄｕｃｔｓ．Ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ， ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ， ｆｒａｍｅ— ｗｏｒｋ ｄｅｓｉｇｎ ａｎｄ ｍａｉｎ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ ａｒｅ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ ｉｎ ｄｅｔａｉｌｓ．Ｉｎ ａｄｄｉｔｉｏｎ，ｓｏｍｅ ｋｅｙ ｔｅｃｈｎｏｌｏ— ｇｉｅｓ ｉｎｖｏｌｖｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｐｌａｔｆｏｒｍ ｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｒｅ ａｌｓｏ ｄｅｓｃｒｉｂｅｄ． Ｔｈｅ ＭＶＶＭ（ｍｏｄｅｌ—ｖｉｅｗ—ｖｉｅｗｍｏｄｅ１）ｄｅｓｉｇｎ ｍｏｄｅ ｉｓ ａｄｏｐｔｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｐｌａｔｆｏｒｍ ｔｏ ｓｅｐａｒａｔｅ ｔｈｅ ｂｕｓｉｎｅｓｓ ｌｏｇｉｃ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｖｉｅｗ．Ａｎｄ ｔｈｅ ｃｏｕｐｌｉｎｇ ｄｅｇｒｅｅ ｂｅｔｗｅｅｎ ｍｏｄｕｌｅｓ ｉｓ ｒｅｄｕｃｅｄ ｂｙ ｄｉｖｉｄｉｎｇ ｅａｃｈ ｓｕｂ—ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｍｏｄｕｌｅ，ｗｈｉｃｈ ｈａｓ ｇｏｏｄ ｓｃａｌａｂｉｌｉｔｙ．Ｔｈｅ ｓｕｐｐｏｒｔｉｎｇ ｄａｔａ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ｐｌａｔｆｏｒｍ ｍａｉｎｌｙ ｉｎｃｌｕｄｅｓ ｍｅ— ｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｒｖｉｃｅ ｎｅｔｗｏｒｋ／Ｉｎｔｅｒｎｅｔ，ＣＩＭＩＳＳ（Ｃｈｉｎａ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｓｙｓ— ｔｅｒｎ），ａｓ ｗｅｌｌ ａｓ ｏｔｈｅｒ ｌｏｃａｌ ｄａｔａ ｓｏｕｒｃｅｓ．Ｔｈｅ ｄｉｓｐｌａｙ ａｎｄ ａｎａｌｙｓｉｓ ｐｒｏｇｒａｍ ｏｆ ｈｉｇｈ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｇｒｉｄ ｆｏｒｅｃａｓｔ ｄａｔａ ｉｓ ｒｅａｌｉｚｅｄ，ｗｈｉｃｈ ｉｎｃｌｕｄｅｓ １ ７ ｗｅａｔｈｅｒ ｅｌｅｍｅｎｔｓ ｓｕｃｈ ａｓ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ，ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，ｗｉｎｄ，ｒｅｌａｔｉｖｅ ｈｕｍｉｄｉｔｙ，ｃｌｏｕｄ ｃｏｖｅｒ ａｎｄ ｄｉｓａｓｔｒｏｕｓ ｗｅａｔｈｅｒ．Ａｎｄ ｓｅｖｅｒａｌ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ ｔｏｏｌｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｃｏｎｔｏｕｒｓ，ｇｒｉｄｓ ａｎｄ ｋｅｙ ｐｏｉｎｔｓ ａｒｅ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ，ｗｈｉｃｈ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｓ ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ ｆｏｒｅｃａｓｔ ｍｅｔｈｏｄｓ ｓｕｃｈ ａｓ ｔｈｅ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ｔｉｍｅ ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｎｄ ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｉｍｉｎｇ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｕｓｉｎｇ ２４ ｈ ｈｉｇｈ ａｎｄ ｌｏｗ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｅｘｔｒｅｍｅ ｖａｌｕｅ． Ｓｏｍｅ ｅｌｅｍｅｎｔ ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ａｒｅ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ，ｓｕｃｈ ａｓ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ，ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，ｈｕｍｉｄｉｔｙ ａｎｄ ｓｏ ｏｎ，ｗｈｉｃｈ ｈｅｌｐｓ ｆｏｒｅｃａｓｔｅｒｓ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｗｏｒｋ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ａｎｄ ｅｎｓｕｒｅ ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ ａｍｏｎｇ ｐｒｏｄｕｃｔｓ．Ａ ｇｒａｐｈ— ｉｃａｌ ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ ｉｓ ｐｒｏｖｉｄｅｄ，ｗｈｉｃｈ ｆａｃｉｌｉｔａｔｅｓ ｕｓｅｒ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ． Ｓｉｎｃｅ Ｊｕｌｙ ２０１６，ｔｈｅ ｐｌａｔｆｏｒｍ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｐｕｔ ｉｎｔｏ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｉｎ ｍｏｓｔ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｏｖｉｎｃｉａｌ ｍｅｔｅｏｒｏＩｏｇｉｃａＩ ｄｅ— ｐａｒｔｍｅｎｔｓ ｉｎ Ｃｈｉｎａ，ｗｈｉｃｈ ｐｒｏｖｉｄｅｓ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｓｕｐｐｏｒｔ ｆｏｒ ｔｈｅ ｎａｔｉｏｎａｌ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｇｒｉｄ ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ ｂｕｓｉ ｎｅｓｓ．Ｅｖｅｒ ｓｉｎｃｅ，ｔｈｅ ｐｌａｔｆｏｒｍ ｉｓ ｆｕｒｔｈｅｒ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｂｙ ａｄｄｉｎｇ ｎｅｗ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ ａｎｄ ｆｉｘｉｎｇ ｂｕｇｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｕｓｅｒ ｆｅｅｄｂａｃｋｓ． Ｉｎ ｔｈｅ ｆｕｔｕｒｅ．ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｍｕｌｔｉ—ｓｏｕｒｃｅ ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｐｒｏｄｕｃｔｓ ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｉｎｇ ｍｏｄｕｌｅ ｗｉｌｌ ｂｅ ｄｅ～ ｖｅｌｏｐｅｄ，ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ，ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ａｎｄ ｏｔｈｅｒ ｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｍｅｔｈｏｄｓ．Ａｎ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ ｅｎｇｉｎｅ ｏｆ ｅｌｅｍｅｎｔｓ ｗｉｌｌ ｂｅ ｄｅｓｉｇｎｅｄ ａｎｄ ｒｅａｌｉｚｅｄ ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ａｃｈｉｅｖｅ ｍｏｒｅ ｄｉｖｅｒｓｅ ｆｏｒｅｃａｓｔ ｐｒｏｄｕｃｔｓ．Ａｎｄ ｓｏｍｅ ｏｆ ｔｈｅ ｃｌａｓｓｉｃ ｏｂｊ ｅｃｔｉｖｅ ｍｅｔｈｏｄｓ ｉｎ ｗｅａｔｈｅｒ ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ ｗｉｌｌ ｂｅ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｉｎｔｏ ｔｈｅ ｐｌａｔｆｏｒｍ．Ｏｎ ｔｈｉｓ ｂａｓｉｓ，ｔｈｅ ｖｉｓｕａｌ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｔｏｏｌ ｗｉｌｌ ｂｅ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ，ｗｈｉｃｈ ｐｒｏｖｉｄｅｓ ａ ｇｒａｐｈｉｃａｌ ｍｏｄｅｌ～ ｉｎｇ ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ，ｓｏ ｔｈａｔ ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ ａｎｄ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ ｆｏｒｅｃａｓｔｅｒｓ ｃａｎ ａｃｈｉｅｖｅ ａ ｂｅｔｔｅｒ ｃｏｍｈｉｎａｔｉｏｎ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｇｒｉｄ ｆｏｒｅｃａｓｔ；ｇｒｉｄ ｅｄｉｔｉｎｇ；ｅｌｅｍｅｎｔ ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ；ＭＩＣＡＰＳ４
