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通过增量集成和自主研发,构建大数据质量控制、自动建模与分析、数据挖掘及交互式可视化的方法库,形成高可靠性、高可扩展性、高效性和高容错性的工具库,实现三极环境多源异构、多粒度、多时相、长时间序列大数据的协同分析方法的集成和共享,以及高效和在线的大数据分析处理。

  • 贝叶斯多模型平均(EBMA)

    利用气象集合预报数据和相应观测数据作为模型输入,构建贝叶斯多模型平均;在给定未来新的多模型预报时,输出经过后处理的集合预报,综合多模型预报的优势。

    793 2019-10-19 查看详情

  • Ensemble dressing及多模型融合

    利用气象集合预报数据和相应观测数据作为模型输入,通过ensemble dressing等步骤校正预报偏差,并且通过回归模型对多模型预报进行融合。

    550 2019-10-18 查看详情