Datawhale AI春训营：高级气象预测技术

学习笔记：高级气象预测技术（基于树模型与深度学习）

引言

本教程在基线方案的基础上，进一步探讨了用于气象预测竞赛的更高级技术，特别侧重于基于树的模型（如 LightGBM）和深度学习模型。

回顾：通用竞赛流程

即使采用高级方法，基本步骤仍然至关重要：

1. 数据探索分析 (EDA): 理解数据模式、变量关系和潜在问题。(参考 数据分析常用方法汇总)
2. 数据清洗: 处理缺失值、异常值，确保数据质量。(参考 数据清洗常用方法汇总)
3. 特征工程: 从原始数据中创建信息丰富的特征以提升模型性能。(参考 特征工程常用方法汇总)
4. 模型训练与验证: 选择、构建、调优并评估模型。(参考 建模调参常用方法汇总)

进阶优化路线

教程主要介绍了两种进阶路线：

1. 基于树模型 (例如 LightGBM)
2. 基于深度学习

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路线一：基于树模型 (LightGBM)

1. 问题重定义

• 目标： 将全球气象预测问题转化为 结构化回归问题。
• 核心挑战：
  • 高维时空数据： 数百万初始特征（历史时刻 × 变量 × 纬度 × 经度）。
  • 长预测序列： 需要预测未来12个时间步（72小时）的30个目标变量。
  • 空间依赖性： 相邻格点的气象状态高度相关。

2. 技术路线设计 (概念流程)

特征工程 -> 分层预测架构 -> 模型训练 (分层/分变量) -> 空间重构与后处理

3. 详细实现步骤

a. 特征工程策略

• 核心特征类型： 利用历史气象数据变量。
• 关键技术：特征降维
  • 方法： 利用初始模型（如 LightGBM）的特征重要性来筛选最相关的特征。
  • 概念示例：

    import lightgbm as lgb
    import numpy as np
    
    # 训练初始模型
    model = lgb.LGBMRegressor()
    model.fit(X_train, y_train)
    
    # 获取特征重要性并选择顶部特征（例如，前90%）
    importance = model.feature_importances_
    selected_idx = np.where(importance > np.percentile(importance, 90))[0]
    X_train_reduced = X_train[:, selected_idx]
    

b. 分层预测架构

• 策略： 将预测任务分解为更小、更易于管理的部分。
  • 变量层级： 为每个目标变量（如 t500, ciwc200）单独训练模型。
  • 时间层级： 分阶段预测（例如 0-24小时、24-48小时、48-72小时）。
  • 空间层级： 将全球划分为区块（例如 5°×5°），并对每个区块单独建模。
• 优势：
  • 降低单个模型的复杂度。
  • 允许针对特定变量进行参数调优。
  • 可通过并行化训练加速。

c. 模型训练方案

• 数据准备：
  • 为每个格点和时间步构建样本。
  • 需要训练大量模型（示例中：30个变量 × 12个时间步 = 360个模型）。
  • 代码片段示例：

    # 假设 output_vars 是目标变量列表, dataset 包含标签数据
    # 假设 X_features 是处理好的特征
    for target_var in output_vars:
        for step in range(12):
            # 提取该变量该时刻的标签
            y = dataset[:, step, target_var_index] # 需要正确索引 target_var
            
            # 训练独立模型 (可使用预定义参数)
            model = lgb.LGBMRegressor()
            model.fit(X_features, y) # 训练针对此变量/时间步的模型
    

• 关键参数配置 (LGBM 示例):
  • objective: 'regression' (回归任务)
  • metric: 'rmse' (评估指标)
  • boosting_type: 'dart' (通常能提高模型的鲁棒性)
  • num_leaves: 127 (示例值，需要调优)
  • learning_rate: 0.1 (示例值，需要调优)
  • feature_fraction, bagging_freq (用于正则化)

d. 空间重构与后处理

• 格点预测聚合： 将单个格点的预测结果重新组合成全球格点数据。
  • 概念示例：

    def reassemble_global(preds, grid_coords):
        # preds: [样本数, 1], grid_coords: 每个样本对应的(纬度索引, 经度索引)
        global_grid = np.zeros((181, 360)) # 示例形状
        for i, (lat_idx, lon_idx) in enumerate(grid_coords):
            global_grid[lat_idx, lon_idx] = preds[i]
        return global_grid
    

• 物理约束应用： 强制执行已知的物理定律或边界条件。
  • 概念示例：

    def apply_constraints(grid, var_name):
        if 'ciwc' in var_name: # 例如：云水含量
            grid = np.maximum(grid, 0) # 必须非负
        elif 't' in var_name: # 例如：温度
            grid = vertical_adjustment(grid) # 应用温度垂直递减率修正
        return grid
    

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路线二：基于深度学习

1. 问题重新建模

• 目标： 将气象预测构建为 时空序列预测问题。
• 核心挑战：
  • 多变量耦合： 117个输入变量之间复杂的相互作用。
  • 多尺度特征： 捕捉从局部（对流）到全局（环流）的空间尺度差异。
  • 长期依赖： 预测未来72小时（12个时间步）的演变。

2. 技术路线设计 (概念流程)

数据预处理 -> 特征工程 -> 模型架构 (例如 CNN+Transformer) -> 训练策略 -> 后处理与集成

3. 关键实现步骤

a. 数据预处理与特征工程

• 目标： 构建适合深度学习模型的高效数据管道（例如使用 torch.utils.data.Dataset）。
• 特征类型：
  • 原始变量： 标准化后的117个输入气象变量。
  • 派生特征： 垂直/水平梯度（如风切变、平流）、物理量（涡度、散度）、地理特征（地形高度、海陆掩膜）、时间特征（周期性编码）。
• 特征筛选 (示例)： 如果需要，可以使用互信息 (Mutual Information) 等方法选择重要特征。
  • 概念示例：

    from sklearn.feature_selection import mutual_info_regression
    import numpy as np
    
    # 计算特征重要性 (需要重塑数据)
    # 假设 X_train 形状为 [样本数, 时间步, 变量数, ...]
    # 假设 y_train 形状为 [样本数, 预测步数, 变量数, ...]
    mi = mutual_info_regression(X_train.reshape(-1, X_train.shape[-3]),
                                y_train.reshape(-1)) # 需要根据实际情况调整reshape
    selected_features_indices = np.argsort(mi)[-50:] # 保留最重要的50个特征
    

b. 模型架构

• 推荐架构： U-Net3D + Transformer 的混合模型。
  • U-Net3D (编码器): 捕捉跨越纬度、经度和气压层的多尺度空间特征。
  • Transformer (时间编码器): 对编码后的空间特征建模长程时间依赖关系。
  • 解码器: 将特征投影回所需的目标输出形状（变量 × 时间步 × 空间维度）。
• 概念性 nn.Module 结构:

  import torch
  import torch.nn as nn
  # 假设 UNet3D 和 TransformerEncoder 类已在别处定义
  class WeatherNet(nn.Module):
      def __init__(self, in_vars=117, out_vars=30, history_steps=2, pred_steps=12, ...):
          super().__init__()
          # 编码器: 提取空间特征
          self.encoder = UNet3D(in_channels=in_vars * history_steps, ...) # 输入通道数可能需要调整
          
          # 时间建模: Transformer捕捉长期依赖
          # d_model 应与 encoder 输出的特征维度匹配
          self.transformer = TransformerEncoder(d_model=..., nhead=8, num_layers=6)
          
          # 解码器: 生成多时间步预测
          self.decoder = nn.Sequential(
              # ... 可能包含 Conv3D, Upsampling 等层 ...
              nn.Conv3d(..., out_vars * pred_steps, kernel_size=1) # 输出通道数匹配目标
          )
  
      def forward(self, x): # x: [批量大小 B, 历史时间步 T, 变量 V, 气压层 P, 纬度 Lat, 经度 Lon]
          # 可能需要先合并 T 和 V 维度或调整输入以适应 UNet3D
          # B, T, V, P, Lat, Lon -> B, T*V, P, Lat, Lon (或者 UNet3D 设计能处理时间维度)
          batch_size = x.shape[0]
          x_encoded = self.encoder(x) # 编码空间特征 -> [B, 特征 F, P', Lat', Lon']
  
          # 为 Transformer 重塑/排列维度
          # 例如: [B, F, P', Lat', Lon'] -> [B, F, P'*Lat'*Lon'] -> [P'*Lat'*Lon', B, F] (Transformer期望序列优先)
          seq_len = x_encoded.shape[2] * x_encoded.shape[3] * x_encoded.shape[4]
          x_reshaped = x_encoded.view(batch_size, x_encoded.shape[1], -1).permute(2, 0, 1) # [序列长度, B, F]
  
          # (可选) 添加位置编码
  
          # Transformer 处理序列
          x_transformed = self.transformer(x_reshaped) # -> [序列长度, B, F]
  
          # 重塑回空间维度并解码
          x_decoded_input = x_transformed.permute(1, 2, 0).view(batch_size, x_encoded.shape[1], x_encoded.shape[2], x_encoded.shape[3], x_encoded.shape[4])
          output = self.decoder(x_decoded_input) # 解码 -> [B, Out_Vars*Out_Time, P'', Lat'', Lon'']
  
          # 可能需要再次 reshape 成 [B, Out_Vars, Out_Time, P'', Lat'', Lon'']
          output = output.view(batch_size, out_vars, pred_steps, ...)
  
          return output
  

• 优势： 同时捕捉3D空间结构，建模全局时空依赖，解码器可以设计得相对轻量。

c. 训练策略

• 损失函数设计： 结合标准评估指标（如 MSE）与物理约束。
  • 概念示例：

    import torch.nn.functional as F
    def loss_function(pred, true):
        mse_loss = F.mse_loss(pred, true) # 基础MSE损失
        
        # 物理约束惩罚项 (示例)
        # 假设云相关变量在通道 10 到 19
        cloud_vars = pred[:, 10:20, ...]
        neg_penalty = torch.relu(-cloud_vars).mean() # 非负约束惩罚
    
        # 梯度平滑约束 (示例)
        # 计算空间梯度
        dx = pred[..., 1:, :] - pred[..., :-1, :] # 简化的纬度梯度
        dy = pred[..., :, 1:] - pred[..., :, :-1] # 简化的经度梯度
        smooth_loss = dx.abs().mean() + dy.abs().mean()
    
        # 组合损失，权重需要调整
        return mse_loss + 0.1 * neg_penalty + 0.05 * smooth_loss
    

• 优化技巧：
  • 学习率调度器 (Learning Rate Scheduler)
  • 梯度裁剪 (Gradient Clipping)
  • 混合精度训练 (Mixed Precision Training)
  • 合适的优化器 (AdamW 等)

d. 后处理优化

• 物理一致性约束： 在预测结果上强制应用物理规则。
  • 概念示例：

    def apply_physical_constraints(pred_tensor):
        # 云参数非负 (假设在第1维度的索引10到19)
        pred_tensor[:, 10:20, ...] = torch.clamp_min(pred_tensor[:, 10:20, ...], 0)
    
        # 温度垂直递减率修正 (简化示例)
        # 需要知道每个通道对应的气压层 `pl`
        # for i, pl in enumerate(pressure_levels):
        #     lapse_rate_correction = 0.0065 * (1000 - pl) # 假设基准是1000hPa
        #     pred_tensor[:, temperature_channel_index_at_pl_i, ...] -= lapse_rate_correction
    
        return pred_tensor
    

• 集成预测 (Ensemble):
  • 使用多个独立训练的模型进行预测，并将结果进行（加权）平均。
  • 概念示例：

    # 假设已加载 model1, model2 和 input_data
    with torch.no_grad():
        model1_pred = model1(input_data)
        model2_pred = model2(input_data)
    # 简单平均或加权平均
    final_pred = 0.6 * model1_pred + 0.4 * model2_pred
    

学习小结

• 本教程展示了从基于树的模型到深度学习模型的进阶气象预测方法。
• 无论是哪种路线，问题定义、特征工程、模型设计、训练策略 和 后处理 都是关键环节。
• 基于树的模型通常需要精巧的 分层架构 和 特征工程。
• 深度学习模型（如U-Net+Transformer）擅长自动学习 时空特征 和 长期依赖，但对计算资源和数据量要求更高，且需要仔细设计 网络结构 和 训练策略，并结合 物理约束。
• 模型融合/集成 是进一步提升性能的常用手段。