科创中国
可变分辨率自适应气象预报系统
发布时间: 2022-09-02
来源: 科创项目库
基本信息
合作方式：
成果类型：
发明专利,发明专利
行业领域：
电子信息技术,气象科技
成果介绍
为了在全球气候变化新形势下满足人民群众对气象服务保障的多样化需求，公司基于“北斗+高分”数字地球，利用气象数值模式、同化技术、人工智能、大数据等新技术可变分辨率自适应气象预报系统TAPES（Trans-scale Adaptive Prediction Enhanced System）。TAPES通过利用北斗网格剖分相关理论和技术对气象数值模式进行改进，结合循环同化和AI订正，并匹配最高可达30m的星图自制下垫面数据，利用iBEST-DB分布式时空数据库进行全流程数据支撑，具备根据用户的个性化需求提供气象服务的能力。TAPES可根据用户订单适配最优数值模式，实现时间分辨率和空间分辨率的动态按需调整，同时支持对运动目标的追踪预报，在提高时空分辨率的同时节省计算资源，提供多样化的气象要素服务，可满足航空、航海、能源、农业、体育等各行各业的精细化、个性化和定制化的气象服务需求。
成果亮点
TAPES具有高效、高分、精准、精美的特点。
TAPES通过改造传统气象预报模式的预报流程和嵌套结构，使其在对运动目标服务场景下，运算速度较传统预报模式快10倍以上，保证气象预报的时效性。采用GEOVIS iBest-DB分布式时空数据库进行全流程数据支撑，针对气象数据构建了一套基于金字塔模型和栅格模型的存储策略，保证海量数据的灵活存储和高速查询。
TAPES可提供高时空分辨率的气象预报服务，空间分辨率覆盖从几十米到几公里，时间分辨率覆盖分钟级到小时级。通过对不同尺度下参数化方案的调校和高分地形数据的自动适配，保证TAPES能够轻松应对不同分辨率需求的场景。
采用自制高分地形数据作为下垫面，最高分辨率可达30m，辅助提升预报准确率。可融合数据源广，除可融合常见气象观测网络中的多源数据外，TAPES还可融合海量社会化观测数据，利用同化技术和人工智能技术，对其进一步分析利用，提高预报产品准确率。
根据北斗网格空间层级变换，自动加载调度对应分辨率的实时气象要素，进行三维立体网格渲染呈现，满足多种空间尺度可视化的数据分辨率需求。
团队介绍
中科星图维天信（北京）科技有限公司（以下简称维天信）拥有核心自主知识产权70余项，获“北京市科学技术奖”一等奖、中国气象服务协会“科学技术奖”一等奖等荣誉。主创费玮玮曾获得国防科学技术进步二等奖、中船集团科技进步特等奖、一等奖，获得专利、软件著作权授权30余项。团队成员陈昌硕先后前往加拿大贝德福德海洋研究所、戴尔豪斯大学等机构开展合作研究，参与国家自然科学基金等多个国际合作项目。AI工程师喻家麒毕业于澳大利亚昆士兰大学，数据科学硕士。致力于图像处理、自然语言处理等人工智能算法的研究，曾发布昆士兰大学智能物联网络入侵检测数据集。IT工程师杨洪康先后于中国船舶工业系统工程研究院、中科星图股份有限公司从事指控系统设计研制和系统架构、项目管理等工作。曾担任某指控系统软件总体，主持某指控系统软件设计、研究与交付工作。数据库工程师徐纪茂作为骨干参与XX基地重点危险天气预报项目，负责数据库构建与管理。
专家点评
“科创中国”技术路演—空间信息（上海杨浦）专场 | 2022-09-06
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潘耀忠
北京师范大学地理科学学部遥感科学与工程研究院—院长