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让平台和系统成为预报员的“伙伴”
——中央气象台推进预报服务平台智能化

发布时间:2021年07月15日 来源:中国气象报社

  预报产品、服务材料10分钟自动智能生成,满足不同岗位用户的数据使用习惯,精准推送数据,基于MICAPS4客户端研发智能算法工具箱,让编程更容易……中央气象台正加快推进预报服务平台智能化,让平台和系统不再单单是预报的“工具”,更是预报员的“伙伴”和“助手”。

  自然语言技术深度应用——预报产品智能生成

  每日早晚发布两次的《天气公报》,囊括天气实况、重点天气预报、未来三天具体预报以及影响和关注等内容,是中央气象台的“主打”产品之一。每份公报有千字左右的编辑量,制作一份准确、及时的公报,需要丰富的气象专业背景知识与多年的实际工作经验作为支撑,同时要求业务人员具备扎实的业务基础。

  预报员做预报要以“图”为据,那么,想要智能生成预报产品,也要让机器做到“看图说话”“听声翻译”才行。

  国家气象中心预报系统开放实验室高级工程师吕终亮与团队成员应用自然语言处理和GIS空间分析技术,对大量的历史《天气公报》进行机器学习和训练,建立气象文本自动生成模型,使其获得“气象语言特征”“地理区划分析”和图文的“叠加分析”能力,再应用气象服务信息模板库,打通公报自动生成的“最后一公里”。

  在《天气公报》能够自动生成后,以往50分钟的工作,现在缩减到了10分钟左右。“尤其是逐三日的天气预报,基本依靠智能生成,预报员提炼重点天气及影响并进行订正。”中央气象台天气预报室副主任曹勇说,预报产品智能生成进一步提升了工作效率,能让预报员从重复的工作中解放出来。

  除了每日《天气公报》外,现在中央气象台发布的《海洋天气公报》《强对流天气预报》《海雾天气预报》等图文预报类产品均已实现自动生成,人工订正量在3%至10%左右,符合预报员的预期,已在业务中推广应用。

  “人工订正的3%乃至更少内容,才是我们更加关注的。”吕终亮说,修订的内容往往是智能生成过程中相对薄弱的,或是某次天气过程需要重点关注的。“归根结底,是预报员在应用这些技术和产品。”因此,他与团队成员利用技术研发的多半时间与预报员沟通,从而更好地评估这项技术,并加以改进和迭代。

  掌握不同用户行为习惯——数据智能推荐

  与吕终亮一样推崇“科技以人为本”这个观点的,还有预报系统开放实验室副主任高嵩。

  在现有预报业务环境中,每日更新的数据量大概有40TB,且这个数据量每年都在爆发性增长。作为MICAPS项目的负责人,高嵩需要破解的难题是如何让预报员更快更好地使用海量数据,从其中挖掘更多有价值的信息。

  传统提升数据使用效率的方式是对其进行加工计算,通过机器学习、统计后处理、客观运算等方法,挖掘其中的有效信息,并将其以图形、图表、文字等形式提供给预报员。但这也带来了新问题:在对数据进行加工计算的过程中又产生了新的数据,造成更大的数据增量,而且加工出来的新数据往往不适用于所有岗位,预报员需要在更多的数据里甄别所需信息。

  于是,高嵩与团队成员另辟蹊径,“我们通过挖掘中央气象台各个岗位预报员的数据使用行为习惯,根据用户对预报平台的行为日志,记录不同数据的使用热度,并在此基础上为不同用户、不同岗位推荐数据,通过与传统数据应用相结合的方式,达到数据精准推送的目的,进而提升预报员获取有效信息的能力。”

  这确实是目前预报业务平台在提升数据应用效率上的另一种尝试。如今,当预报员打开MICAPS后,不同类型数值系统的预报结果便会弹出。根据近期的预报检验结果,MICAPS会“告诉”预报员哪几个预报模式的结果最准确,并将其推荐为首选。MICAPS还会将预报概念模型吸纳其中,找出相似的天气过程,供预报员参考。

  面向研究型业务的创新——智能工具箱

  长期从事精细化预报平台研发的预报系统开放实验室高级工程师贺雅楠正在开展另一项创新——建立一个开源、便捷、易用的算法研发支撑平台,从而更好地适应研究型业务转型发展。

  在业务软件开发中,需求分析是极其重要且耗时的环节。预报员与开发人员的理解偏差可能导致一个反复的过程,一个问题从提出到解决再到实际业务应用,可能会经历比较长的流程,并且一些个性化的需求无法得到充分满足。因此,贺雅楠和同事希望提供给预报员一个渠道,让他们能够快速解决个性化问题。

  随着大数据与人工智能技术在天气预报中的广泛应用,如何将前沿的科研成果快速转化到业务实践,成为困扰业务平台发展的难点。考虑到Python(编程语言)作为人工智能、科学计算和数据分析的重要工具,且具有简单、高效、易学的特点,开发团队决定借助Python这个强大的工具来解决问题。

  有想法就付诸行动。目前,贺雅楠正牵头研发的“Python工具箱”,增加了对Python环境的支持,并集成了一些成熟、开源的工具包,能为预报员提供统一的开发环境。该平台一方面可为天气预报业务人员与算法研发人员提供研发集成环境,还可以将算法快速集成到业务数据环境与业务平台中。最终,还要为所有气象部门相关人员提供开放的代码共享环境。

  未来,如果大家都认可这种方式,甚至可以建设一个气象的开源社区,让每个提出需求的人都能有能力自己写代码、研发模块,不断推动平台的更新与迭代,从而越来越多地满足人的需求。“这样的话,预报员就有统一的环境来做代码研发了。”对此,她充满信心。

  (作者:黄彬 薛峰 责任编辑:张林)

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