RUANJIANYINGYONG2025年第9期/计算机产品与流通
软件应用RUANJIANYINGYONG
基于气象数据分析的转折性天气情景识别系统
■马超王立峰孙世军苏彪
随着信息技术的飞速发展，气象数据的获取渠气状况。这种方法在面对转折性天气时存在一定的
道日益丰富，数据量呈爆炸式增长。除了传统的地局限性。一方面，天气系统的高度非线性和复杂的
面气象站、气象卫星和天气雷达等观测手段外，还物理过程使得数值模型难以准确捕捉天气系统的突
涌现了如探空气球、无人机、移动观测设备以及物变特征，尤其是在中小尺度天气系统中，这种局限
联网传感器等新型观测方式，这些都为气象数据分性更为明显。另一方面，传统模型对初始条件的敏
析提供了更全面、更精细的数据支持。同时，机器感性较高，初始数据的微小误差可能在预测过程中
学习、深度学习等人工智能技术在数据分析领域取被不断放大，导致预报结果的偏差。
得了重大突破，为解决气象领域的复杂问题提供了二、转折性天气情景识别系统
新的思路和方法。通过对海量气象数据的挖掘和分气象大数据的深度挖掘与智能分析为转折性天
析，发现隐藏在数据背后的天气变化规律，从而提气预警提供了新的解决办法。本文构建一个基于气
升转折性天气情景识别的精度和可靠性。本文构建象数据分析的转折性天气情景识别系统，基于“数
了一个基于气象数据分析的转折性天气情景识别系据—模型—应用”三位一体的技术架构，通过多源
统，旨在通过融合多源气象数据，运用先进的数据异构数据融合、智能模型构建与场景化应用开发，
分析技术和人工智能算法，实现对转折性天气的自实现从气象要素监测到情景识别的全流程智能化
动化检测与分类。管理。基于气象数据分析的转折性天气情景识别
一、引言系统架构如图1所示。其中，该系统核心服务层
台风、寒潮、强对流等转折性天气能够对人SaaS由三大模块构成：气象大数据中心负责实时
类社会和自然环境造成巨大损失。在电力供应方采集和处理来自不同观测源的气象数据，包括温
面，如何准确预测转折性天气，提前做好预防策度、湿度、气压、风速、风向、降水等数据；转
略，减少经济损失，已经成为当下亟须解决的重要折性天气识别模型负责从海量气象数据中提取与转
问题。本文构建了一个基于气象数据分析的转折性折性天气相关的特征信息，建立有效的识别模型；
天气情景识别系统，通过融合温度、湿度、气压、情景识别应用服务平台提供实时监测、智能预警等
风速、风向、降水等常规气象要素以及雷达回波和核心功能，当检测到可能出现转折性天气时，及时
卫星遥感等多源气象数据，利用数据挖掘和机器学发出警报，并提供详细的天气信息和影响评估。该
习算法，从海量气象数据中提取与转折性天气相关转折性天气情景识别系统能够提高转折性天气情景
的特征信息，建立有效的识别模型。当检测到可能识别的准确性和时效性，以应对气象灾害、保障经
出现转折性天气时，系统将及时发出警报，提醒工济社会发展。
作人员提前应对策略，以减少损失，保障电力系统三、气象大数据中心
稳定运行。在能源调度方面，准确识别转折性天气在数字化