简俊 王衡 孙正 吴冠霖 苏欣 陈三君

摘  要：通过人工智能领域中的自然语言工具将不直观的专业海上风速预报数据转化为友好易懂的分析文本，提高气象预报服务的时效性和合理性。首先提取中国海洋石油公司南海东部四个海上区块的原始预报数据，利用神经网络对数据进行回归拟合，得到一条显示未来风速上升下降的单调区间、极值点和增减幅度的光滑曲线，再利用自然语言处理基于规则和基于统计相结合的方法自动生成预报文本。该方法可将现行需要人工45—60 分钟才能完成的预报报文减少到2—4 分钟内完成，大大提高了海洋气象预报的工作效率。

关键词：海上大风预报;自动生成;自然语言处理;神经网络拟合

中图分类号：TP39     文献标识码：A

文章编号：2096-1472（2021）-09-09-04

Abstract： This paper proposes to apply Artificial Intelligence-Natural Language tool to transform professional and non-intuitive meteorological data into understandable and user-friendly texts， thus improving the speed and rationality of meteorological services. The raw meteorological forecast data of the CNOOC's four offshore blocks in Eastern South China Sea is retrieved firstly， and the neural network is applied to perform regression fitting on the data， so to generate a smooth curve showing the monotonic interval， extreme points， and increase/decrease range of future wind speed. Then， Natural Language tool is applied to process the forecast texts which are automatically generated based on a combination of rules and statistics. Using the proposed method， the current 45-60 minutes manual forecasting work could be completed within 2-4 minutes， which greatly improves the efficiency of sea weather forecasting.

Keywords： sea wind forecast; automatic generation; natural language processing; neural network fitting

1   引言（Introduction）

海洋气象预报是针对海上或近岸作业单位所处的海洋环境的气象情报，用以保证海洋作业的安全及在可能的条件下提高海上作业的效率。提高航运安全保障技术中的一个重要内容是精细化的海上风力预报与灾害性大风浪预警，精细化既包括面向对象，也包括准确性和时效性[1]。近年来，海洋经济的高速发展对海洋气象工作的全面融入提出了新的更高的要求，因此基于传统的天气学和统计学的预报方法较难适应海洋气象预报发展的现状，当前的海洋气象预报准确率和众多的预报要素及预报的内容需求越来越依赖于数值模式技术的发展。同样是基于气象数据，传统人工分析预报要耗费大量的预报人力和物力，准确性和精确性亦有待提高。……