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通過不斷的創(chuàng)新，專業(yè)的商業(yè)氣象服務(wù)商 KuWeather 終于對短臨降水預(yù)報做出了“一點微小的貢獻”。從2017年多雨月份的實踐結(jié)果來看，KuWeather 將短臨降水預(yù)報準確率較同行業(yè)提高了5%。

短臨降水預(yù)報，是在2小時內(nèi)對任一經(jīng)緯度點上進行逐分鐘的精確降水預(yù)報。不僅要預(yù)報出每分鐘上這個位置會不會有雨，而且要較準確的預(yù)報出雨強（也就是未來每分鐘的雨有多大）。那這難度有多大呢？

不難。

但是也難。

從無到有，一點不難。我國200多部降水雷達每6分鐘進行實時反射率因子資料上傳，通過質(zhì)控、坐標轉(zhuǎn)換，最后建立融合系統(tǒng)，完成全國范圍的組網(wǎng)拼圖。

代碼

雷達

現(xiàn)在得到這張雷達圖，每六分鐘就會更新。那么首先，圖中的像素是存在著與降水的函數(shù)關(guān)系的；其次，有了連續(xù)幾張圖之后我們是可以推斷這些回波圖像會怎么移動的。按照假想的情形，接下來我們先預(yù)測出來未來2小時內(nèi)任意時刻拼圖的形狀，然后使用函數(shù)算出任意一點的降水，得到其所有的短臨降水序列，再用代碼做好前端展示就完成了。

DWS

看完這里，是不是覺得短臨降水很好做？

如果你真這么覺得，請自行搜索Dunning-Kruger Effect。

“The Foole doth thinke he is wise, but the wiseman knowes himselfe to be a Foole”

看上去簡單的東西實踐起來往往最為復(fù)雜。就短臨而言，兩個關(guān)鍵步驟是去噪和外推。去噪保證在組網(wǎng)拼圖時獲得的圖像是盡量無偏差的，而外推技術(shù)直接決定了我們對未來的圖像形狀預(yù)測是不是靠譜。

對于前者，圖像處理領(lǐng)域里已經(jīng)有許多深度學(xué)習算法可實現(xiàn)像素級分類，處理起來并不復(fù)雜。而后者，直接將市面上所有的短臨降水預(yù)報服務(wù)在準確率上分出了高下。

想象一下：當回波運動為非剛性變形運動時，（翻譯成白話：一朵云不僅僅會原樣不動的遛噠，更要命的是它要旋轉(zhuǎn)、要變形、要飄散、要消失、還要合體），算法們還能不能合理的外推？

粗略來看。傳統(tǒng)光流法對預(yù)報時刻的瞬時流場估計準確度較低，更是無法估計突然出現(xiàn)或者消散的回波；卷積LSTM（ConvLSTM）網(wǎng)絡(luò)雖然優(yōu)于光流法，但是其卷積遞歸結(jié)構(gòu)為時空恒定，但是運動過程產(chǎn)生的時空關(guān)系是非恒定的。

沒有無破綻的武功，看起來要繼續(xù)前行的話，似乎無路可走了。

但是創(chuàng)新勢在必行，KuWeather 決定融各門派之所長。

恰好KuWeather 人工智能團隊有三類人：搞氣象的、搞數(shù)學(xué)的和搞深度學(xué)習的。他們在一艘小船上，碰撞出了新的短臨降水預(yù)報方法的可能。于是從傳統(tǒng)光流出發(fā)，充分利用數(shù)值預(yù)報，嵌套一層深度網(wǎng)絡(luò)后使用完整雷達回波運動方程，歷經(jīng)多次試驗調(diào)優(yōu)，終于推出了具有自主知識專利的短臨預(yù)報算法。

這種創(chuàng)新回饋給了我們足夠的驚喜。從2017年多雨月份的實踐結(jié)果來看，實現(xiàn)了比同行5%左右的準確率提高。KuWeather 切實做出了“一點微小的貢獻”。