由中國氣象局公共氣象服務(wù)中心、中國計算機學(xué)會(huì )大數據專(zhuān)家委員會(huì )、中國氣象局華風(fēng)氣象傳媒集團共同主辦,華風(fēng)創(chuàng )新研究院、北京天譯科技有限公司、北京曉數科技有限公司聯(lián)合承辦的2018中國氣象“神·氣”大數據算法與應用大賽,自今年8月23日正式開(kāi)賽以來(lái),吸引了來(lái)自71所頂尖院校、52家企事業(yè)單位的866人參賽,提交作品兩千余個(gè),創(chuàng )下氣象領(lǐng)域賽事參與規模及質(zhì)量的新高度,最終8個(gè)團隊突出重圍晉級決賽。
UCAS-Yanqi lake、交叉熵、吃棗藥丸團隊從中脫穎而出,獲得本屆大賽一等獎,
Data時(shí)代、樓上的我們來(lái)了團隊獲得二等獎,
default7608316、HI-18、Tibet團隊獲得三等獎。
選手將關(guān)注點(diǎn)放在了氣候變化上,從植被覆蓋與具體氣象要素之間的聯(lián)系出發(fā),利用3種回歸分析算法(梯度提升決策樹(shù)算法、隨機森林算法、線(xiàn)性回歸算法)進(jìn)行了仙桃市氣溫、降水與歸一化植被指數(NDVI)的相關(guān)分析,擬選用模擬效果最好的回歸方法對未來(lái)氣溫、降水等氣象因子對于植被的影響進(jìn)行預測,同時(shí)對站點(diǎn)氣象觀(guān)測數據以及植被指數進(jìn)行了可視化展示。整個(gè)作品為未來(lái)植被對氣候變化的響應預測和可視化解決方案進(jìn)行了一次有意義的創(chuàng )新和嘗試。
當今時(shí)代,隨著(zhù)氣候的變化,世界范圍內的森林火災都出現了高發(fā)態(tài)勢,什么因素可以影響森林火災的規模和傳播并影響森林火災的表現,其發(fā)生有何規律,為了探究解決這些問(wèn)題,該組選手考慮用大數據方法進(jìn)行相關(guān)分析預測,通過(guò)當地氣象站以及自動(dòng)氣象站等獲得的氣象數據、森林火災的規模等數據,用算法研究出的火災解決方案,來(lái)預測森林火災的燃燒面積,使用空間、時(shí)間系統和氣象數據進(jìn)行選擇設置來(lái)預測火災的燃燒區域。
該組選手研究出的系統,只需要輸入幾個(gè)相關(guān)的參數(例如溫度、降雨、相對濕度等)就可以預測出火災風(fēng)險較高的區域以及可能燃燒的面積,然后進(jìn)行自動(dòng)化的相關(guān)干預以及相對比較風(fēng)險較高的區域會(huì )發(fā)出警告,提示相關(guān)部門(mén)進(jìn)行預防;對于已經(jīng)發(fā)生火災的場(chǎng)景,通過(guò)這套系統根據當時(shí)的氣象數據可以預測出火災的影響范圍以及時(shí)間,以便于進(jìn)行消防。這在森林火災管理方面將會(huì )發(fā)揮巨大用途,對于火災管理決策支持特別有用,將大大減少不必要的人力物力調配,且能有效預警,預防火災蔓延。
人們對于天氣這一因素和犯罪行為之間的關(guān)聯(lián)分析由來(lái)已久,但以往的研究更傾向于得出籠統的觀(guān)點(diǎn)性結論,比如冬季氣溫與犯罪率呈現強烈的關(guān)聯(lián)性,夏季氣溫與犯罪率的關(guān)聯(lián)則不明顯。
該組選手盡可能的在現有的條件下選擇了主辦方提供的氣象數據結合站點(diǎn)數據結合2017年案件信息,作為數據集分析,具體到天氣的各種具體屬性,對這些屬性與犯罪行為之間的相關(guān)性和犯罪行為分析相關(guān)性,并嘗試建模,通過(guò)回歸模型等對犯罪行為合理的預測。對于預測犯罪、提前根據地形天氣等因素調配警力、商業(yè)保險、城市建設等方面都提供合理而有效的建議。
以resnet-101的成果為基礎,基于Dilated Deformable Renset架構,充分利用4217張彩云圖片數據進(jìn)行機器學(xué)習訓練,根據五折交叉驗證法獲得多個(gè)彩云模型,實(shí)現對彩云形狀的分類(lèi)。
通過(guò)senet在局部感受野上將空間(spatial)信息和特征維度(channel-wise)的信息進(jìn)行聚合最后獲取全局信息,借助Focal Loss函數降低大量簡(jiǎn)單負樣本在訓練中所占的權重,利用模型蒸餾技術(shù)將復雜模型轉化為小模型從而提高訓練學(xué)習能力,結合隨機加權平均法,實(shí)現五類(lèi)云彩的分類(lèi)預測。
由于非法采礦、亂砍亂伐等破壞性開(kāi)采自然資源的行為往往發(fā)生在偏僻的地方,有關(guān)部門(mén)在技術(shù)與資金的限制下不能進(jìn)行很好的監管,致使其行為日益猖獗,自然環(huán)境各要素內在的配置機制發(fā)生失調,環(huán)境質(zhì)量迅速惡化。面對此類(lèi)現象,該團隊利用深度學(xué)習算法,通過(guò)分析衛星圖像中蘊含的氣候和土地信息,得到對應地區的土地使用情況,高效得尋找到疑似非法利用自然資源的地區,從而達到協(xié)助有關(guān)部門(mén)對土地監管的作用。
該組選手利用氣象數據作數據挖掘的方法來(lái)預測森林火災規模,對預測結果有益,數據收集成本非常低。
火災規模預測系統使得從預測到預防再到消防有比較完整的系統和措施,通過(guò)預測系統,輸入相關(guān)參數就可以預測出火災風(fēng)險較高的區域以及可能燃燒的面積,然后進(jìn)行自動(dòng)化的相關(guān)干預以及相對比較風(fēng)險較高的區域會(huì )發(fā)出警告,提示相關(guān)部門(mén)進(jìn)行預防,對于已經(jīng)發(fā)生火災的場(chǎng)景,通過(guò)系統根據當時(shí)的氣象數據可以預測出火災的影響范圍以及時(shí)間,以便于進(jìn)行消防。
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