基于多普勒天气雷达回波信息强对流天气的识别、跟踪和预报的任务书.docx

基于多普勒天气雷达回波信息强对流天气的识别、跟踪和预报的任务书
任务背景：
强对流天气是气象灾害中的一种，其产生的影响广泛，如雷暴、龙卷风、冰雹、强风暴等，对人民群众的生命财产安全和社会经济发展都带来了很大威胁和挑战。因此，针对强对流天气进行准确的识别、跟踪和预报是非常必要的。
多普勒天气雷达广泛应用于强对流天气的探测和监测，它可以提供高分辨率的天气雷达回波数据。然而，如何利用多普勒天气雷达回波信息准确地识别、跟踪和预报强对流天气的发生和演变，仍然是一个具有挑战性的任务。
任务目标：
本任务要求参赛者基于多普勒天气雷达回波信息，通过对回波数据的分析，构建强对流天气的识别、跟踪和预报模型，实现对于强对流天气的发生和演变监测和预测的能力。
具体任务包含以下方面：
1.强对流天气的识别：根据天气雷达回波数据，对强对流天气进行自动识别，包括但不限于雷暴、龙卷风、冰雹、强风暴等。
2.强对流天气的跟踪：针对识别出的强对流天气，利用多普勒天气雷达回波数据，实现对其运动轨迹的跟踪和分析。
3.强对流天气的预报：根据对当前强对流天气演变过程的观测、分析和预测，利用预测模型，进行强对流天气的预报，包括但不限于演变趋势、强度、范围等信息。
4.模型效果评估：评估参赛者的模型识别、跟踪和预报效果，考虑评估指标包括但不限于准确性、召回率、精度、漏报率、虚警率等。
参赛要求：
本任务面向全球的科研工作者、开发者和爱好者，具体要求如下：
1.参赛者可独自完成或以团队形式报名参加，团队成员不超过5人。
2.参赛者需熟悉多普勒天气雷达回波数据的分析和处理方法，具有一定的编程和算法设计经验。
3.参赛者需使用开放数据集进行模型的训练和验证，禁止使用未经授权的数据集进行训练或测试。
4.所提交的模型需包括可运行的源代码和详细的文档说明，其中包括模型的设计思路、算法流程和参数设置等。
5.所提交的模型需在测试数据集上进行测试，并详细说明模型的测试结果及效果评估报告。
参赛奖励：
1.本任务将为最优秀的模型评选奖项，包括一等奖、二等奖、三等奖和优秀奖等，获奖者将获得奖金和荣誉证书。
2.本任务还将设置多个优秀作品奖项，优秀作品将获得荣誉证书和纪念品。
3.所有参赛者均可获得任务完成证书一份。
时间安排：
1.报名时间：2021年9月1日至2022年2月28日
2.数据集公布时间：2021年10月1日
3.模型提交时间：2022年3月1日至2022年5月31日
4.评审时间：2022年6月1日至2022年6月30日
5.颁奖时间：2022年7月中旬
主办单位：
中国气象局、中国科学院大气物理研究所、清华大学、天津大学