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2018算法大赛-气象大数据平台

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2018算法大赛获奖展

由气象局公共气象服务中心、计算机学会大数据专家委员会、气象局华风气象传媒集团共同主办，华风创新研究院、北京天译科技有限公司、北京晓数科技有限公司联合承办的2018气象“神·气”大数据算法与应用大赛，自今年8月23日正式开赛以来，吸引了来自71所顶尖院校、52家企事业单位的866人参赛，提交作品两千余个，创下气象领域赛事参与规模及质量的新高度，最终8个团队突出重围晋级决赛。

UCAS-Yanqi lake、交叉熵、吃枣药丸团队从中脱颖而出，获得本届大赛一等奖，

Data时代、楼上的我们来了团队获得二等奖，

default7608316、HI-18、Tibet团队获得三等奖。

应用组

算法组

方案组

三等奖：Tibet团队

基于气象数据集回归算法和仙桃市2015年NDVI数据分析相关关系及预测

选手将关注点放在了气候变化上，从植被覆盖与具体气象要素之间的联系出发，利用3种回归分析算法（梯度提升决策树算法、随机森林算法、线性回归算法）进行了仙桃市气温、降水与归一化植被指数（NDVI）的相关分析，拟选用模拟效果最好的回归方法对未来气温、降水等气象因子对于植被的影响进行预测，同时对站点气象观测数据以及植被指数进行了可视化展示。整个作品为未来植被对气候变化的响应预测和可视化解决方案进行了一次有意义的创新和尝试。

二等奖：data时代

如何掌控森林火灾

当今时代，随着气候的变化，世界范围内的森林火灾都出现了高发态势，什么因素可以影响森林火灾的规模和传播并影响森林火灾的表现，其发生有何规律，为了探究解决这些问题，该组选手考虑用大数据方法进行相关分析预测，通过当地气象站以及自动气象站等获得的气象数据、森林火灾的规模等数据，用算法研究出的火灾解决方案，来预测森林火灾的燃烧面积，使用空间、时间系统和气象数据进行选择设置来预测火灾的燃烧区域。

该组选手研究出的系统，只需要输入几个相关的参数（例如温度、降雨、相对湿度等）就可以预测出火灾风险较高的区域以及可能燃烧的面积，然后进行自动化的相关干预以及相对比较风险较高的区域会发出警告，提示相关部门进行预防；对于已经发生火灾的场景，通过这套系统根据当时的气象数据可以预测出火灾的影响范围以及时间，以便于进行消防。这在森林火灾管理方面将会发挥巨大用途，对于火灾管理决策支持特别有用，将大大减少不必要的人力物力调配，且能有效预警，预防火灾蔓延。

一等奖：吃枣药丸

天气与犯罪关系分析

人们对于天气这一因素和犯罪行为之间的关联分析由来已久，但以往的研究更倾向于得出笼统的观点性结论，比如冬季气温与犯罪率呈现强烈的关联性，夏季气温与犯罪率的关联则不明显。

该组选手尽可能的在现有的条件下选择了主办方提供的气象数据结合站点数据结合2017年案件信息，作为数据集分析，具体到天气的各种具体属性，对这些属性与犯罪行为之间的相关性和犯罪行为分析相关性，并尝试建模，通过回归模型等对犯罪行为合理的预测。对于预测犯罪、提前根据地形天气等因素调配警力、商业保险、城市建设等方面都提供合理而有效的建议。

三等奖：default7608316

利用机器学习进行图像解析

以resnet-101的成果为基础，基于Dilated Deformable Renset架构，充分利用4217张彩云图片数据进行机器学习训练，根据五折交叉验证法获得多个彩云模型，实现对彩云形状的分类。

二等奖：楼上的我们来了

利用机器学习解析5类云状

通过senet在局部感受野上将空间（spatial）信息和特征维度（channel-wise）的信息进行聚合最后获取全局信息，借助Focal Loss函数降低大量简单负样本在训练中所占的权重，利用模型蒸馏技术将复杂模型转化为小模型从而提高训练学习能力，结合随机加权平均法，实现五类云彩的分类预测。

一等奖：Ucas-Yanqi lake

科技版“看云识天气”

天空的薄云，往往是天气晴朗的象征；而那些低而厚密的云层，常常是阴雨风雪的预兆。小学有一篇课文叫做《看云识天气》，因此云彩的识别对未来天气的预测有着深刻的意义。计算机视觉与深度学习技术的发展，给云彩的识别提供了更好的思路与算法，通过模型建立，能很好地利用云的形态照片来推测未来天气的发展。

三等奖：HI-18！

新时代“天眼” 找到自然破坏者

由于非法采矿、乱砍乱伐等破坏性开采自然资源的行为往往发生在偏僻的地方，有关部门在技术与资金的限制下不能进行很好的监管，致使其行为日益猖獗，自然环境各要素内在的配置机制发生失调，环境质量迅速恶化。面对此类现象，该团队利用深度学习算法，通过分析卫星图像中蕴含的气候和土地信息，得到对应地区的土地使用情况，高效得寻找到疑似非法利用自然资源的地区，从而达到协助有关部门对土地监管的作用。

二等奖：data时代

利用气象数据预测森林火灾规模的数据挖掘方法

该组选手利用气象数据作数据挖掘的方法来预测森林火灾规模，对预测结果有益，数据收集成本非常低。

火灾规模预测系统使得从预测到预防再到消防有比较完整的系统和措施，通过预测系统，输入相关参数就可以预测出火灾风险较高的区域以及可能燃烧的面积，然后进行自动化的相关干预以及相对比较风险较高的区域会发出警告，提示相关部门进行预防，对于已经发生火灾的场景，通过系统根据当时的气象数据可以预测出火灾的影响范围以及时间，以便于进行消防。

一等奖：交叉熵

基于气象数据的急诊就诊人数GRU深度学习预测与分级预警应用

研究表明，很多疾病的发病、对应科室的来诊人数都与气象因素有着明显关联。例如，急性脑血管疾病发病人数存在明显的季节性变化和日变化特征，因此本组选手通过提取解放军总医院急救数据库2015年5月1日至2018年3月19日共486137人次预检分诊患者基本资料，再基于天气数据，探讨天气因素与急救医疗机构救治人数的相关性，最终实现通过气象数据预测特定科室门诊人数。

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