成信工中長期天氣預報課件第9章 中長期天氣預報自動化系統(tǒng)

第九章中長期天氣預報自動化系統(tǒng)本章介紹幾種中長期天氣預報自動化系統(tǒng)的一般情況，著重介紹其實現(xiàn)的基本思路和所采用的技術。

第一節(jié)中長期天氣預報專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是60年代中期以來人工智能中應用最廣，研究最活躍。發(fā)展最迅速的一個分支。從專家系統(tǒng)誕生至今的近30年中，由于其優(yōu)良的性能和在實踐中發(fā)揮的明顯經(jīng)濟效益與社會效益，使其風靡世界，成為各國都十分關注的熱門學科。我國氣象部門于70年代末開始在天氣預報中引進人工智能技術，并在80年代中期以后得到迅速發(fā)展，各種類型的氣象預報專家系統(tǒng)（WeatherForecastingExpertSystem,簡稱WFES）相繼開發(fā)成功，在天氣預報，包括中長期天氣預報業(yè)務中發(fā)揮了重要作用。

象預報專氣家系統(tǒng)是以氣象專家的預報知識為基礎，能模擬氣象專家的預報思路和策略，解決氣象預報問題的計算機人工智能系統(tǒng)。它是計算機科學，人工智能，思維科學，氣象科學等多學科發(fā)展和結合的產(chǎn)物。

中長期天氣預報專家系統(tǒng)（MLES）則是以中長期天氣預報專家的預報知識為基礎，能模擬氣象專家的預報思路和策略，解決中長期天氣預報問題的計算機人工智能系統(tǒng)。它是氣象預報專家系統(tǒng)的一種，與其它氣象預報專家系統(tǒng)的區(qū)別主要在于預報項目的不同，且這種區(qū)別主要反映在知識庫中存放的知識內(nèi)容和推理所需的數(shù)據(jù)內(nèi)容上。因此，下面介紹的MLES雖是針對長期天氣預報的，但不失一般氣象預報專家系統(tǒng)的基本特征。．一.MLES的結構一般MLES主要由以下五部分組成：知識庫；推理機；數(shù)據(jù)庫；知識獲取部件；解釋部件。1.知識庫知識庫知識庫是系統(tǒng)的記憶體，預報知識的存儲器，它存放以一定形式（如產(chǎn)生式）表示的關于中長期天氣預報問題的專門知識，主要供推理決策使用。WFES與其它專家系統(tǒng)的差別，主要就在知識庫的具體內(nèi)容上。

要建立一個知識庫，首先要從預報專家那里吸取知識，或通過系統(tǒng)本身的學習機制獲得知識，這就是知識獲取過程。而后再將獲得的知識以一的形式進行編排存入計算機中形成知識庫，這種知識編排就是所謂知識表達問題。由此可見，一個高質(zhì)量的知識庫主要取決于兩個因素：一是能否獲取到高水平的知識；二是能否用適當?shù)男问桨勋@取的知識精確，有效，簡明地表達出來。1．

2.推理機

推理機是專家系統(tǒng)的核心，是一個具有推理策略的控制機制。它負責使用求解當前具體問題的有關數(shù)據(jù)信息，識別和選取知識庫中當前問題可用的知識并進行推理，最終的出問題求解結果。

推理機的控制策略，常用的有數(shù)據(jù)驅(qū)動的正向推理，目標驅(qū)動和正向推理與反向結合的混合推理三種方式。少數(shù)系統(tǒng)已采用元控制方式。推理機的性能關系到工作的效果和效率，一個良好的控制策略將保證知識愚弄的正確性和顯著地節(jié)省毅力時間。推理控制策略的選擇常與莊稼系統(tǒng)求解的具體問題的類型有關，由于氣象預報問題具有大信息量的特點，以及預報對象通常是可以轉(zhuǎn)化為發(fā)生與否的判斷預報，因此，WFES多數(shù)才應反向推理或正向混合推理方式，MLES也不例外。3.數(shù)據(jù)庫

數(shù)據(jù)庫用于存放歷史的和當前的各種氣象數(shù)據(jù)及體力得到的各種中間結果，即數(shù)據(jù)庫一般包括歷史數(shù)據(jù)庫和當前數(shù)據(jù)庫兩部分。

（1）

（1）歷史數(shù)據(jù)庫WFES中存放的歷史氣象資料的具體內(nèi)容視系統(tǒng)的預報對象而定，MLES中，通常存有中期數(shù)值預報產(chǎn)品，侯，旬，月，年，或多年的平均高度場，氣壓場，溫度場，風場，海溫場和其它與中長期天氣過程有關的資料，以及對應出現(xiàn)的實況天氣資料。用它可做歷史氣候資料的統(tǒng)計，查詢，環(huán)流型劃分以及驗證氣象專家提供的經(jīng)驗知識等，它也是進行機器自動獲取知識所必須依靠的基本事實。歷史數(shù)據(jù)庫雖然作用很廣，但對于某一種特定系統(tǒng)來說，它并不是非有不可的。當然，如果在知識庫中含有相似預報之類的知識時，有要從大量歷史資料中尋找相似形勢，那么此類系統(tǒng)中的歷史數(shù)據(jù)就必不可少了。（1）

（2）當前數(shù)據(jù)庫

當前數(shù)據(jù)庫存儲解決問題所需的初始證據(jù)和推理過程中得到的各種中間信息，即存放根據(jù)輸入的初始資料獲得的已知事實，用戶回答的事實和推理而得到的事實——系統(tǒng)當前要解決的問題的一些事實。當前數(shù)據(jù)庫直接為推理機服務并隨時接受推理機的推理結果，它與知識庫一起共同構成推理所需的信息源。1．

4.知識獲取部件

知識獲取部件的主要功能，是能修改知識庫中原有的知識和擴充新的知識。一個比較完善的知識獲取部件包括三方面的內(nèi)容：（1）用戶根據(jù)需要，可以方便地對知識庫中原有知識進行刪除，修改或增加新知識。（2）系統(tǒng)根據(jù)實際的運行結果，并通過用戶對系統(tǒng)每次求解的反饋信息，知識獲取機制能發(fā)現(xiàn)原來的某些知識有錯誤或需要增加新知識，能自動地刪除明顯錯誤的知識或自動地總結歸納出新知識并追加到知識庫中，從而使知識庫中的知識不斷充實和完善。

（3）利用歷史數(shù)據(jù)庫中的歷史資料，知識獲取機制自動地將獲取的知識加入知識庫中，其中包括對專家提供的知識進行驗證和精選。這一功能部分地代替了在知識庫建造過程中專家和知識工程師的工作。1．

5.解釋部件

解釋部件的主要功能是回答用戶對系統(tǒng)的提問，對系統(tǒng)的出結論的推理過程或系統(tǒng)的當前求解狀態(tài)提供說明

。同時，解釋功能也反映了系統(tǒng)的教學能力，它使天氣預報專業(yè)人員或初學天氣預報者能得到問題求解過程的直觀學習。顯然，解釋部件工作時要運用知識庫中的知識和推理機的工作結果。

二.MLES的工作原理

一個具有上述結構的MLES，它的工作原理如圖9.1所示。以采用反向推理控制策略的工作過程為例。當系統(tǒng)通過人機接口部件接受到個一個具體預報問題后，就要尋找支持該假設結論的證據(jù)。途徑是在知識庫中找出與解決該預報問題有關的所有知識，并通過人機接口或當前數(shù)據(jù)庫獲取反映當前氣象狀況的有資料信息，推理機運用這些知識和信息，模擬中長期天氣預報專家的預報思路進行推理決策，最后得出預報結論。

對推理得到的預報結論，除通過人機接口部件告訴用戶外，同時在系統(tǒng)內(nèi)部通知知識獲取部件，告訴其推理結論和所依據(jù)的知識。當被預報時段的天氣實況出現(xiàn)并被輸入系統(tǒng)后，知識獲取部件依據(jù)一定的學習方法，地知識庫中原有的知識進行修

改或擴充。

綜上所述可知，MLES的工作過程是以推理機的工作為中心進行的，整個系統(tǒng)在控制策略的控制下運行，系統(tǒng)的各個組成部分圍繞這著所要解決的具體預報問題，在推理機的協(xié)調(diào)下形成統(tǒng)一的整體。因此，一個性能優(yōu)良的系統(tǒng)，不但需要高效率的，能充分體現(xiàn)預報專家思維方式的推理機制和高水平的知識庫，而且要求各組成部分的高度協(xié)調(diào)一致。所以，MLES的建立需要知識工程師與氣象專家的通力合作。

三.知識庫的建立

知識庫一般要經(jīng)過知識的獲取，知識的表示和知識庫中內(nèi)部表達的實現(xiàn)三個基本過程，下面分別介紹。1.知識的獲取

知識獲取過程是一個將知識源向計算機程序轉(zhuǎn)移的過程。知識源主要指的是人類的領域?qū)＜?，但也可以是書本或其它資料。知識獲取過程包括知識建立前的搜集，整理并形式化為機器能夠表示的最簡單形式，以及知識庫建立后對知識的修正和補充。

知識獲取的方式主要有兩大類：一是人工方式，也叫編輯方式，即由專家總結，提供知識，用編輯的方式將專家知識寫入知識庫，并根據(jù)專家的意見修改知識庫的內(nèi)容；二是自動或半自動方式，也叫機器學習，即模仿人類專家總結經(jīng)驗，知識的思維方法，根據(jù)歷史氣象資料，由機器自動或半自動地總結出預報知識，自動寫入知識庫，并能根據(jù)系統(tǒng)的工作結果，自動或半自動地修正，完善知識庫中的知識。

人工方式獲取知識的工作過程大體上要經(jīng)過以下六個階段；（1）準備階段準備階段一般要做以下工作：A.確定預報目標B.收集歷史資料（2）知識搜集階段A.從書本上找B.專家或有經(jīng)驗的老預報員提供C.臨時總結

（3）形式化階段把收集到的知識用下述方法表達成統(tǒng)一的機器能識別的形式,并把概念不清晰的知識加以清晰化,包括將用圖形圖象表達的圖象型知識作特征化處理.（4）知識化簡階段去掉重復的,表達不簡練的知識,使輸入知識庫的知識更為簡潔,并能節(jié)省存儲空間,提高推理速度.（5）知識檢驗階段對化簡后的知識通常還應用歷史資料進行驗證，去掉或修正那些專家自認為可用而實際并不可靠的知識，并計算出每條知識的可信度。（6）完善階段根據(jù)系統(tǒng)運行結果和實況反饋，地知識庫內(nèi)容進行修改。此工作在系統(tǒng)使用過程中應定期反復進行。

2.知識的表示知識表示是知識處理的核心之一，也是AI中研究的重點內(nèi)容之一。在現(xiàn)有的各類氣象預報專家系統(tǒng)中，目前較成熟的幾種表示方法——產(chǎn)生式表示法，邏輯表示法，語義網(wǎng)絡表示法，框架表示法等。但用得最普遍的，對中長期天氣預報知識較適用的還是產(chǎn)生式表示法。故下面僅對知識的產(chǎn)生式表示法作一介紹。

產(chǎn)生式表示法也叫規(guī)則表示法，一條知識用產(chǎn)生式表示后稱為一條產(chǎn)生式規(guī)則，簡稱規(guī)則。它由條件和結論兩個基本部分構成，其一般形式為：IF提前THEN結論其中“提前”和“結論”都可由多個能用陳述性語言描述的事物組成，且事物與事物之間可以是and也可以是or關系，即IF提前1and提前2and（or）…提前mTHEN結論1and（or）結論2and（or)…結論k且常用RULEn來表示第n條規(guī)則的規(guī)則名（序號）。三.知識在知識庫中內(nèi)部表達的實現(xiàn)實現(xiàn)方式可分為兩大類，一是程序方式，而是文件方式，下面分別介紹：（1）程序方式程序方式就是將規(guī)則直接用某種高級語言來寫，比如LISP，PRLOG語言，它們都有較強的符號處理能力。用程序方式表示規(guī)則時，推理機等其它不見的設計也要采用相應的語言。（2）文件方式此方式把知識作為特殊的“數(shù)據(jù)”，以文件方式存取，且用隨機文件或順序文件方式均可。

四.推理控制策略及其實現(xiàn)推理是實現(xiàn)專家系統(tǒng)功能的一個核心問題。在專家系統(tǒng)中，推理是以知識庫中的知識為基礎的，故稱為基于知識的推理。推理過程的控制策略包括推理路線的控制策略和知識的搜索策略。下面著重介紹推理路線策略的控制策略。數(shù)據(jù)驅(qū)動的控制策略，目標驅(qū)動的控制策略和混合控制策略，是推理路線控制的三種基本策略。1.數(shù)據(jù)驅(qū)動的控制策略

基本思想是：從已有的基本事實出發(fā)，正向使用知識庫中的知識（規(guī)則），當規(guī)則的提前與當前數(shù)據(jù)庫中的以有事實匹配時，該規(guī)則為可用規(guī)則，然后根據(jù)知識選擇的搜索策略在可用規(guī)則中選取一條啟用規(guī)則，啟用規(guī)則的右邊就是推得的新事實，從而引起新的規(guī)則的匹配，如此不斷進行下去，直到?jīng)]有可用規(guī)則或求得了所要求的解為止。2.目標驅(qū)動的控制策略基本思想是：先提出一個假設目標，然后去尋找支持這個假設結論的證據(jù)，即在知識庫中查找出該結論的規(guī)則集，若規(guī)則集中的某條規(guī)則的所有前提都得到證實，則執(zhí)行這條規(guī)則就證實了提出的假設；否則，把該規(guī)則的前提作為子目標，遞歸執(zhí)行上述過程，直到各：與“關系的子目標中有一個被證實時，總目標即被求解，或者直到子目標不能進一步分解且不能被證實時，宣告原假設為假。3.混合控制策略基本思想：先在當前數(shù)據(jù)庫中輸入一些基本事實，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動幫助系統(tǒng)提出假設目標，然后再運用目標驅(qū)動進一步尋找支持的證據(jù)，并可反復進行這些過程。這樣幾既可以避免目標驅(qū)動中初始目標選擇的盲目性，也克服了數(shù)據(jù)驅(qū)動中推理的盲目性，使兩種驅(qū)動得到的相互補充。第二節(jié)相似預報自動化智能系統(tǒng)

本節(jié)介紹一套適用于中長期天氣預報的相似預報自動化智能系統(tǒng)，它采用了人工智能技術，實現(xiàn)的系統(tǒng)更完善地模擬了預報員使用相似預報方法的思維過程，并具有良好的通用性。一.系統(tǒng)設計的基本思想和關鍵技術

人工智能中，把應用相似原理作預報的思維過程稱之為類比推理。其基本準則是：當兩個或兩類事物在許多屬性上都相同時，可斷定他們在其他一些屬性上也相同。把類比推理的思想移植到計算機上，就可實現(xiàn)相似預報的人工智能化。在具體的實現(xiàn)中，需解決以下幾個關鍵技術的處理。1.選擇適當?shù)南嗨茰蕜t2.通用性和智能性問題的處理使用的關鍵技術是采用人工智能中專家系統(tǒng)的思想，引入元知識的概念加以應用。采用知識元可解決以下問題：（1）使預報系統(tǒng)實現(xiàn)智能化（2）使預報系統(tǒng)具有良好的通用性3.提高推理效率的技術

為了提高推理效率，我們采用了如下兩種辦法：（1）逐步類比推理法（2）相關信息利用法二.相似預報自動化智能系統(tǒng)的實現(xiàn)1.系統(tǒng)的基本結構及其功能整個系統(tǒng)主要由五大部分組成：實時資料采集處理部件，元知識庫，推理機，數(shù)據(jù)庫及元知識庫管理。（1）元知識庫元知識庫是相似預報元知識的存儲器，其中元知識的水平?jīng)Q定了整個系統(tǒng)的最終預報能力。

（2）數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫是系統(tǒng)的基本信息源，它包括實時數(shù)據(jù)庫和歷史數(shù)據(jù)庫兩部分。（3）推理機推理機是類比推理思維過程的具體實現(xiàn)，它接受元知識的指導利用數(shù)據(jù)庫提供的信息，按照給定的相似準則，計算有關相似場的相似高度，最后推理出預報結論。（4）元知識庫管理由專家或用戶提供知識教授給系統(tǒng)，并由系統(tǒng)自動編輯成推理機等其它部件能夠識別，應用的形式。（5）實時資料采集處理部件該部件負責采集元知識庫中涉及的各相似場數(shù)據(jù)。2.系統(tǒng)的運行機制和工作過程

系統(tǒng)的運行機制如圖9.5。專家或用戶建立歷史個例數(shù)據(jù)庫，并通過建立相應的元知識，再由實時資料采集，處理接口采集基本氣象數(shù)據(jù)并作必要的加工處理后輸給實時數(shù)據(jù)庫。在此基礎上，推理機啟動本身的推理機制，應用元知識庫中的元知識，對實時數(shù)據(jù)庫和歷史個例數(shù)據(jù)庫進行匹配類比，最終推出預報結果。

第三節(jié)常規(guī)中長期天氣預報方法的自動化實現(xiàn)

本節(jié)介紹某氣象中心建立并已投入業(yè)務運行的中長期天氣預報業(yè)務系統(tǒng)。讀者可從中看到此類系統(tǒng)設計的基本思路和實現(xiàn)的功能，這對于使用或開發(fā)類似系統(tǒng)是有幫助的。一.系統(tǒng)概況

整個系統(tǒng)由資料庫管理系統(tǒng)，因子庫管理系統(tǒng)，預報庫管理系統(tǒng)和圖形庫管理系統(tǒng)四個分系統(tǒng)組成，是集資料加工處理，因子選取，預報和集成以及圖形輸出等諸功能于一體的綜合性系統(tǒng)。系統(tǒng)不但可制作月降水量，月平均氣溫等常規(guī)項目的預報，還能進行月天氣過程，汛期天氣，梅雨以及與平均環(huán)流形勢的預報，還可輸出各種歷史統(tǒng)計資料。系統(tǒng)采用模塊化結構設計。

二.系統(tǒng)的主要功能1.資料庫管理系統(tǒng)以歷史資料庫的管理為例，介紹其主要功能。（1）說明：對數(shù)據(jù)文件的名稱和存儲工人市進行說明（2）目錄：給出入庫資料內(nèi)容目錄（3）建立：輸入歷史資料