第一章氣象數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的背景與挑戰(zhàn)第二章氣象數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程第三章常用機(jī)器學(xué)習(xí)模型在氣象預(yù)測(cè)中的應(yīng)用第四章氣象預(yù)測(cè)的評(píng)估與優(yōu)化第五章氣象預(yù)測(cè)的深度學(xué)習(xí)模型第六章氣象預(yù)測(cè)的未來趨勢(shì)與挑戰(zhàn)01第一章氣象數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的背景與挑戰(zhàn)氣象數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的重要性2023年歐洲熱浪導(dǎo)致電網(wǎng)崩潰，損失超300億歐元精準(zhǔn)的降雨預(yù)測(cè)可減少50%的農(nóng)業(yè)損失傳統(tǒng)氣象預(yù)測(cè)依賴統(tǒng)計(jì)模型（如ARIMA），但面對(duì)非線性行為誤差高達(dá)15%機(jī)器學(xué)習(xí)模型能捕捉復(fù)雜模式，如LSTM在臺(tái)風(fēng)路徑預(yù)測(cè)中誤差降低至5%全球氣候變暖加劇極端天氣事件農(nóng)業(yè)需精準(zhǔn)降雨預(yù)測(cè)傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型的局限性機(jī)器學(xué)習(xí)模型的潛力氣象數(shù)據(jù)具有高維度、稀疏性和動(dòng)態(tài)性，如每小時(shí)更新1萬個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)，但其中90%為缺失值氣象數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)氣象數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的現(xiàn)有方法依賴物理方程的數(shù)值模型（如ECMWF模型），但計(jì)算成本高，需超算中心支持，且對(duì)初始誤差敏感ARIMA和SARIMA模型適用于短期預(yù)測(cè)，但無法處理長(zhǎng)期依賴關(guān)系。如ARIMA在預(yù)測(cè)2023年北美冬季積雪時(shí)，季節(jié)性偏差達(dá)20%隨機(jī)森林和CNN在圖像化氣象數(shù)據(jù)（如衛(wèi)星云圖）中表現(xiàn)優(yōu)異，但需大量標(biāo)注數(shù)據(jù)。如隨機(jī)森林在降雨量預(yù)測(cè)中，F(xiàn)1-score僅達(dá)0.65，需改進(jìn)氣象數(shù)據(jù)源多樣，但融合難度大，如雷達(dá)、衛(wèi)星和地面?zhèn)鞲衅鲾?shù)據(jù)需統(tǒng)一格式傳統(tǒng)數(shù)值模型統(tǒng)計(jì)模型機(jī)器學(xué)習(xí)方法數(shù)據(jù)融合的挑戰(zhàn)氣象事件需實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，如臺(tái)風(fēng)路徑變化需每15分鐘更新一次實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)的需求機(jī)器學(xué)習(xí)在氣象預(yù)測(cè)中的優(yōu)勢(shì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能捕捉臺(tái)風(fēng)眼墻結(jié)構(gòu)變化，如CNN在衛(wèi)星圖像中識(shí)別臺(tái)風(fēng)眼墻的準(zhǔn)確率達(dá)92%機(jī)器學(xué)習(xí)可融合多源數(shù)據(jù)，如氣象雷達(dá)、衛(wèi)星和地面?zhèn)鞲衅鳌＠?，將歷史天氣數(shù)據(jù)與社交媒體情緒數(shù)據(jù)結(jié)合，預(yù)測(cè)城市級(jí)降雨時(shí)，準(zhǔn)確率提升12%深度學(xué)習(xí)模型可在GPU上實(shí)現(xiàn)秒級(jí)預(yù)測(cè)，如LSTM在短時(shí)（1小時(shí)）風(fēng)速預(yù)測(cè)中，MAE僅為0.3m/s，優(yōu)于傳統(tǒng)方法的0.8m/s機(jī)器學(xué)習(xí)模型可自動(dòng)調(diào)整參數(shù)，適應(yīng)不同氣象條件，如某研究中，LSTM在預(yù)測(cè)某地未來24小時(shí)溫度時(shí)，MAPE為4%，優(yōu)于ARIMA的5%非線性建模數(shù)據(jù)融合實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)模型可提供可解釋的預(yù)測(cè)結(jié)果，如某研究中，通過SHAP解釋模型，發(fā)現(xiàn)風(fēng)速和濕度特征對(duì)臺(tái)風(fēng)路徑預(yù)測(cè)影響顯著可解釋性氣象預(yù)測(cè)的挑戰(zhàn)與機(jī)遇全球氣象傳感器覆蓋率不足20%，如非洲大部分地區(qū)無雷達(dá)覆蓋，導(dǎo)致熱帶氣旋預(yù)測(cè)誤差超30%。需發(fā)展輕量級(jí)模型（如MobileNetV2）在低資源設(shè)備上運(yùn)行黑箱模型（如Transformer）在氣象領(lǐng)域難以解釋，如某公司臺(tái)風(fēng)路徑預(yù)測(cè)模型因無法解釋為何將路徑向東偏移5°被投訴。需結(jié)合SHAP和LIME提升透明度農(nóng)業(yè)需小時(shí)級(jí)降雨預(yù)測(cè)（如印度季風(fēng)預(yù)測(cè)），而能源需分鐘級(jí)負(fù)荷預(yù)測(cè)（如德國(guó)電網(wǎng)）。需定制化模型，如聯(lián)邦學(xué)習(xí)在保護(hù)隱私的前提下實(shí)現(xiàn)多區(qū)域協(xié)同預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)未來50年氣候需計(jì)算量相當(dāng)于1000臺(tái)A100GPU連續(xù)運(yùn)行1000年。需發(fā)展更高效的模型（如稀疏注意力機(jī)制）數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)模型可解釋性業(yè)務(wù)場(chǎng)景技術(shù)挑戰(zhàn)公眾對(duì)AI預(yù)測(cè)的信任度僅65%，因某次AI預(yù)測(cè)失誤導(dǎo)致恐慌。需加強(qiáng)科普和公眾參與（如開發(fā)可視化交互平臺(tái)）社會(huì)挑戰(zhàn)02第二章氣象數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性實(shí)際案例：2023年某城市暴雨預(yù)警失敗，因傳感器數(shù)據(jù)存在15%的異常值（如某站點(diǎn)記錄到-50°C），導(dǎo)致模型誤判。數(shù)據(jù)清洗需去除離群點(diǎn)，如使用Z-score方法識(shí)別并剔除3σ外的數(shù)據(jù)氣象數(shù)據(jù)范圍差異大，如溫度（-50~50°C）和濕度（0~100%）。Min-Max縮放將所有特征映射到[0,1]區(qū)間，如某研究中，縮放后LSTM模型在極端溫度預(yù)測(cè)中RMSE從12.5°C降至8.7°C氣象數(shù)據(jù)需按時(shí)間戳對(duì)齊，如衛(wèi)星數(shù)據(jù)每小時(shí)更新一次，而地面?zhèn)鞲衅髅?0分鐘更新一次。插值方法（如線性插值）可填補(bǔ)缺失值，某研究中插值后模型在干旱預(yù)測(cè)中AUC提升15%如某研究中，通過小波變換去除風(fēng)速數(shù)據(jù)中的高頻噪聲，使SVM模型在預(yù)測(cè)風(fēng)速風(fēng)向時(shí)，準(zhǔn)確率從70%提升至85%。需注意與氣象現(xiàn)象匹配的降噪方法數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)間對(duì)齊數(shù)據(jù)降噪如某研究中，通過旋轉(zhuǎn)衛(wèi)星圖像使CNN模型在臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度預(yù)測(cè)中AUC從0.75提升至0.82。需注意增強(qiáng)真實(shí)性（如旋轉(zhuǎn)角度需≤10°）數(shù)據(jù)增強(qiáng)數(shù)據(jù)清洗的具體方法氣象數(shù)據(jù)中常見缺失類型包括完全隨機(jī)缺失（如某傳感器因雷擊損壞）和可預(yù)測(cè)缺失（如夜間溫度傳感器自動(dòng)關(guān)閉）。多重插補(bǔ)法（如MICE）在缺失率超30%時(shí)，預(yù)測(cè)誤差僅增加5%如使用IsolationForest識(shí)別溫度突變（如某地因儀器故障記錄到120°C），剔除后模型在熱浪預(yù)測(cè)中MAPE從18%降至5%。需結(jié)合業(yè)務(wù)知識(shí)判斷異常（如某地冬季出現(xiàn)35°C高溫）如某研究中，通過小波變換去除風(fēng)速數(shù)據(jù)中的高頻噪聲，使SVM模型在預(yù)測(cè)風(fēng)速風(fēng)向時(shí)，準(zhǔn)確率從70%提升至85%。需注意與氣象現(xiàn)象匹配的降噪方法如某研究中，通過旋轉(zhuǎn)衛(wèi)星圖像使CNN模型在臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度預(yù)測(cè)中AUC從0.75提升至0.82。需注意增強(qiáng)真實(shí)性（如旋轉(zhuǎn)角度需≤10°）缺失值處理異常值檢測(cè)數(shù)據(jù)降噪數(shù)據(jù)增強(qiáng)氣象數(shù)據(jù)需與業(yè)務(wù)場(chǎng)景同步，如某研究中，通過將氣象數(shù)據(jù)與電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)結(jié)合，使預(yù)測(cè)誤差從MAPE8%降至6%。需注意數(shù)據(jù)對(duì)齊（如氣象數(shù)據(jù)需按小時(shí)對(duì)齊電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)）數(shù)據(jù)同步特征工程的關(guān)鍵技術(shù)如從原始溫度數(shù)據(jù)中提取滑動(dòng)窗口均值（如3小時(shí)滑動(dòng)平均溫度）和自回歸系數(shù)（如ARIMA系數(shù)）。某研究中，添加滑動(dòng)平均特征后，GRU模型的預(yù)測(cè)誤差從RMSE3.2°C降至2.8°C氣象現(xiàn)象具有不同時(shí)間尺度，如短期雷暴（分鐘級(jí)）和長(zhǎng)期季風(fēng)（月級(jí)）。小波變換的多尺度分解可同時(shí)捕捉這兩種特征，某研究中多尺度特征使CNN模型在暴雨預(yù)測(cè)中F1-score提升10%如將降雨量與風(fēng)速結(jié)合為“風(fēng)致雨強(qiáng)指數(shù)”，某研究中該特征使邏輯回歸模型在洪澇預(yù)警中召回率從60%提升至75%。需結(jié)合氣象學(xué)知識(shí)設(shè)計(jì)特征如將氣象數(shù)據(jù)與社交媒體文本結(jié)合（如使用BERT提取“臺(tái)風(fēng)”相關(guān)情緒特征），使SVM模型在公眾疏散意愿預(yù)測(cè)中準(zhǔn)確率提升12%。需注意特征對(duì)齊（如將新聞分類到小時(shí)粒度）時(shí)序特征提取多尺度特征交叉特征文本特征如從衛(wèi)星圖像中提取臺(tái)風(fēng)眼墻紋理特征，某研究中，CNN在識(shí)別臺(tái)風(fēng)眼墻時(shí)IoU為0.82。需注意圖像分辨率（如某地雷達(dá)分辨率低至1km）圖像特征03第三章常用機(jī)器學(xué)習(xí)模型在氣象預(yù)測(cè)中的應(yīng)用回歸模型：線性回歸與SVR假設(shè)溫度變化與歷史溫度線性相關(guān)（如某地溫度T(t)=0.3T(t-1)+5），但實(shí)際氣象數(shù)據(jù)存在非線性（如2023年某地溫度突變）。簡(jiǎn)單線性回歸預(yù)測(cè)誤差達(dá)5°C，需增加多項(xiàng)式項(xiàng)或交互項(xiàng)通過核函數(shù)（如RBF）映射到高維空間，處理非線性關(guān)系。某研究中，SVR在預(yù)測(cè)某地未來3天溫度時(shí)，RMSE為1.2°C，優(yōu)于線性回歸的1.8°C。但需調(diào)優(yōu)超參數(shù)C和γ（如使用網(wǎng)格搜索）某公司使用SVR預(yù)測(cè)電力負(fù)荷，結(jié)合溫度和日照特征，使預(yù)測(cè)誤差從MAPE8%降至5%。但需注意SVR對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)計(jì)算成本高（如百萬級(jí)樣本需GPU加速）線性回歸適用于線性關(guān)系明顯的氣象數(shù)據(jù)，如溫度預(yù)測(cè)。SVR適用于非線性關(guān)系明顯的氣象數(shù)據(jù)，如降雨量預(yù)測(cè)。需根據(jù)具體場(chǎng)景選擇模型線性回歸支持向量回歸（SVR）實(shí)際應(yīng)用模型比較SVR的超參數(shù)C和γ需根據(jù)數(shù)據(jù)集調(diào)優(yōu)，如使用網(wǎng)格搜索，結(jié)合交叉驗(yàn)證選擇最優(yōu)參數(shù)。線性回歸的系數(shù)需使用正規(guī)化方法（如嶺回歸）避免過擬合參數(shù)調(diào)優(yōu)分類模型：邏輯回歸與隨機(jī)森林用于分類氣象事件（如是否暴雨）。某研究中，邏輯回歸在預(yù)測(cè)某地未來6小時(shí)暴雨概率時(shí)，AUC為0.75。但無法捕捉臺(tái)風(fēng)路徑的連續(xù)性（如某地臺(tái)風(fēng)轉(zhuǎn)向）通過集成多棵決策樹處理非線性關(guān)系。某研究中，RF在預(yù)測(cè)某地未來24小時(shí)降雨量等級(jí)（無、小雨、中雨、大雨）時(shí)，F(xiàn)1-score為0.82。但需處理過擬合（如設(shè)置max_depth=10）某保險(xiǎn)公司使用RF預(yù)測(cè)洪水風(fēng)險(xiǎn)，結(jié)合地形和降雨特征，使預(yù)測(cè)精度提升20%。需注意特征重要性排序（如使用GiniImportance）邏輯回歸適用于二分類問題（如是否暴雨），隨機(jī)森林適用于多分類問題（如降雨量等級(jí)）。需根據(jù)具體場(chǎng)景選擇模型邏輯回歸隨機(jī)森林實(shí)際應(yīng)用模型比較隨機(jī)森林的參數(shù)包括n_estimators、max_depth等，需使用網(wǎng)格搜索或隨機(jī)搜索選擇最優(yōu)參數(shù)。邏輯回歸的參數(shù)包括C，需使用交叉驗(yàn)證選擇最優(yōu)參數(shù)參數(shù)調(diào)優(yōu)時(shí)序模型：ARIMA與LSTM基于自回歸和移動(dòng)平均，適用于平穩(wěn)時(shí)序數(shù)據(jù)。某研究中，ARIMA在預(yù)測(cè)某地未來3小時(shí)溫度時(shí)，MAPE為5%。但無法處理非平穩(wěn)數(shù)據(jù)（如某地溫度趨勢(shì)變化）通過門控機(jī)制捕捉長(zhǎng)期依賴。某研究中，LSTM在預(yù)測(cè)某地未來12小時(shí)降雨量時(shí)，RMSE為0.15mm，優(yōu)于ARIMA的0.25mm。但需大量數(shù)據(jù)（如至少1000小時(shí)樣本）某研究使用LSTM預(yù)測(cè)某地未來7天空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI），結(jié)合PM2.5和風(fēng)向特征，使預(yù)測(cè)誤差從RMSE35降至25。需注意訓(xùn)練時(shí)間（如雙向LSTM需72小時(shí)）ARIMA適用于平穩(wěn)時(shí)序數(shù)據(jù)，LSTM適用于非平穩(wěn)時(shí)序數(shù)據(jù)。需根據(jù)具體場(chǎng)景選擇模型ARIMALSTM實(shí)際應(yīng)用模型比較LSTM的參數(shù)包括batch_size、learning_rate等，需使用交叉驗(yàn)證選擇最優(yōu)參數(shù)。ARIMA的參數(shù)包括p、q、d，需使用時(shí)間序列分解選擇最優(yōu)參數(shù)參數(shù)調(diào)優(yōu)04第四章氣象預(yù)測(cè)的評(píng)估與優(yōu)化評(píng)估指標(biāo)的選擇均方誤差（MSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）、均方根誤差（RMSE）。某研究中，RMSE在溫度預(yù)測(cè)中優(yōu)于MAE，因極端溫度（如某地記錄到-25°C）會(huì)放大誤差。需結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景選擇（如農(nóng)業(yè)需關(guān)注MAE）準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1-score。某研究中，F(xiàn)1-score在暴雨預(yù)測(cè)中優(yōu)于準(zhǔn)確率，因某地暴雨樣本率僅10%，高準(zhǔn)確率會(huì)掩蓋低召回率。需注意數(shù)據(jù)不平衡（如使用SMOTE過采樣）某公司使用RMSE+MAPE雙指標(biāo)評(píng)估電力負(fù)荷預(yù)測(cè)，使模型在尖峰時(shí)段（如下午2點(diǎn)）誤差控制在±5%以內(nèi)。需注意指標(biāo)組合的互補(bǔ)性（如RMSE捕捉大誤差，MAPE捕捉小誤差）回歸任務(wù)：RMSE、MAE、R2。分類任務(wù)：準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1-score。需根據(jù)具體場(chǎng)景選擇指標(biāo)回歸任務(wù)分類任務(wù)實(shí)際應(yīng)用指標(biāo)選擇回歸任務(wù)：RMSE=√(1/n)*Σ(y_pred-y_true)^2。分類任務(wù)：F1-score=2*precision*recall/(precision+recall)。需注意指標(biāo)計(jì)算方法指標(biāo)計(jì)算超參數(shù)調(diào)優(yōu)的方法窮舉所有超參數(shù)組合。某研究中，網(wǎng)格搜索在LSTM模型中找到最優(yōu)學(xué)習(xí)率0.001（對(duì)比0.01和0.0005），使預(yù)測(cè)誤差降低10%。但計(jì)算成本高（如需訓(xùn)練50次模型）在超參數(shù)空間隨機(jī)采樣。某研究中，隨機(jī)搜索在XGBoost模型中找到最優(yōu)n_estimators=200（對(duì)比網(wǎng)格搜索的250），使訓(xùn)練時(shí)間縮短40%。適用于高維度參數(shù)空間通過代理模型預(yù)測(cè)最優(yōu)超參數(shù)。某研究中，貝葉斯優(yōu)化在CNN模型中找到最優(yōu)batch_size=32（對(duì)比網(wǎng)格搜索的64），使收斂速度提升25%。但需安裝專用庫(kù)（如scikit-optimize）回歸任務(wù)：學(xué)習(xí)率、正則化強(qiáng)度。分類任務(wù)：n_estimators、max_depth。需根據(jù)數(shù)據(jù)集選擇超參數(shù)網(wǎng)格搜索隨機(jī)搜索貝葉斯優(yōu)化超參數(shù)選擇網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索、貝葉斯優(yōu)化。需根據(jù)計(jì)算資源選擇調(diào)優(yōu)工具調(diào)優(yōu)工具正則化與模型壓縮防止過擬合。某研究中，L2正則化在臺(tái)風(fēng)路徑預(yù)測(cè)中使測(cè)試誤差從RMSE6.5°C降至6.0°C。需注意λ值選擇（如使用K折交叉驗(yàn)證）隨機(jī)丟棄神經(jīng)元，某研究中，Dropout在LSTM模型中使驗(yàn)證集AUC從0.78提升至0.82。但需注意訓(xùn)練時(shí)間（如需額外100次迭代）去除冗余連接。某研究中，剪枝后的CNN模型在預(yù)測(cè)某地溫度時(shí)，參數(shù)量減少60%，推理速度提升30%。但需注意精度損失（如剪枝后誤差增加5%）正則化與模型剪枝。需注意計(jì)算資源限制（如GPU顯存）L1/L2正則化Dropout模型剪枝模型壓縮正則化方法：L1/L2正則化、Dropout。模型壓縮：模型剪枝、量化。需根據(jù)模型特點(diǎn)選擇優(yōu)化方法優(yōu)化方法05第五章氣象預(yù)測(cè)的深度學(xué)習(xí)模型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的應(yīng)用CNN在臺(tái)風(fēng)眼墻識(shí)別中準(zhǔn)確率達(dá)92%。某研究中，ResNet50在識(shí)別臺(tái)風(fēng)眼墻時(shí)IoU為0.82。但需處理圖像分辨率（如某地雷達(dá)分辨率低至1km）CNN通過局部感受野捕捉熱力圖特征。某研究中，CNN在預(yù)測(cè)某地未來3小時(shí)溫度場(chǎng)時(shí)，RMSE為1.5°C，優(yōu)于RNN的2.0°C。但需注意GPU顯存（如單張32×32熱力圖需256MB顯存）某平臺(tái)通過CNN預(yù)測(cè)城市熱島邊界，結(jié)合建筑物高度和植被數(shù)據(jù)，使預(yù)測(cè)精度提升20%。需注意多尺度特征（如使用Inception模塊）CNN適用于圖像特征提取，RNN適用于時(shí)序特征提取。需根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇模型衛(wèi)星圖像分類溫度場(chǎng)預(yù)測(cè)實(shí)際應(yīng)用模型比較CNN的參數(shù)包括kernel_size、stride。需使用交叉驗(yàn)證選擇最優(yōu)參數(shù)參數(shù)調(diào)優(yōu)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的應(yīng)用RNN通過記憶單元捕捉時(shí)序依賴。某研究中，LSTM在預(yù)測(cè)某地未來24小時(shí)溫度時(shí)，MAPE為4%，優(yōu)于ARIMA的5%。但需注意梯度消失（如使用GRU替代LSTM）RNN在預(yù)測(cè)某地未來6小時(shí)降雨量時(shí)，RMSE為0.2mm，優(yōu)于CNN的0.3mm。但需注意數(shù)據(jù)填充（如使用雙向RNN結(jié)合過去和未來信息）某研究使用RNN預(yù)測(cè)某地未來7天空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI），結(jié)合PM2.5和風(fēng)向特征，使預(yù)測(cè)誤差從RMSE35降至25。需注意訓(xùn)練時(shí)間（如雙向LSTM需72小時(shí)）RNN適用于時(shí)序數(shù)據(jù)，CNN適用于圖像數(shù)據(jù)。需根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇模型溫度序列預(yù)測(cè)降雨量時(shí)間序列實(shí)際應(yīng)用模型比較RNN的參數(shù)包括embedding_size、hidden_size。需使用交叉驗(yàn)證選擇最優(yōu)參數(shù)參數(shù)調(diào)優(yōu)Transformer模型的應(yīng)用Transformer通過自注意力機(jī)制捕捉超長(zhǎng)時(shí)序關(guān)系。某研究中，Transformer在預(yù)測(cè)某地未來14天溫度時(shí)，RMSE為2.1°C，優(yōu)于LSTM的2.5°C。但需注意氣象數(shù)據(jù)稀疏性（如某地傳感器密度低至1/100km2）Transformer可同時(shí)處理文本（如天氣預(yù)報(bào)）和數(shù)值數(shù)據(jù)。某研究中，Transformer在融合溫度和新聞情緒數(shù)據(jù)時(shí)，預(yù)測(cè)精度提升15%。但需注意特征對(duì)齊（如將新聞分類到小時(shí)粒度）某研究使用Transformer預(yù)測(cè)某地未來30天極端