基于人工智能的机场气象要素预报模型项目中选结果公告

功能目标：
1.通过人工智能技术，融合气象卫星、雷达、机场及附近观测站点数据等，对所需机场建立天气要素预报模型，有助于提高机场危险天气下的运行管理能力。
2.对数值预报模式的海量预报结果进行最优集合和订正，按“先定性再定量”的方式进行预报数据输出、分析。

需执行的标准规范：
CCAR121部《大型飞机公共航空运输承运人运行合格审定规则》
AC-121-FS-136《航空承运人不可预期燃油政策优化与实施指南》
AP-117-TM-2019-01《民用航空气象预报规范》

采购产品具体要求：
通过综合运用人工智能技术，建立机场天气预测模型，将不同要素的危险天气预报结论先进行多模式集合修订，通过模型计算，不间断输出机场区域内百米级关键气象要素产品，产品内容要求如下：
1.机场范围：茅台、**；
2.预报区域：****中心点为圆心，16公里为半径的范围内；
3.预报时长：未来30小时；
4.时间分辨率：1小时；
5.空间分辨率：100-1000米；
6.预报要素：风向、风速、能见度、降水类型、降水量、温度、湿度；
7.预报频次：逐3小时更新预报数据；
8.预报精度：详见《机场气象要素预报精度》附件；
9.展现形式：以数据列表和图表的形式呈现预报结论。

技术需求/服务标准：
1.模型生成的气象要素预报结论与同期历史实况进行逐批次、逐时次的对比评价，评价过程采取“先定性、再定量”方式，按照双方商定的评价标准进行评价，评价结果分为4个等级：良好、中等、达标、未达标，其中总评分大于80分为良好，70-80分为中等，60-70分为达标，60分以下为未达标；
2.模型测试数据的整体评分均值满足60分及以上；
3.模型测试数据在风向、风速、能见度、降水类型4个要素的整体评分均值高于官方预报同批次的整体评分均值；
4.提供该模型和官方预报整体预报质量特征分析报告，包括预报时效质量特征、各预报要素质量特征等内容。

验收标准：
1.乙方交付的模型产品满足甲方实际业务应用，可输出相应的预测结果。
2.乙方按甲方的规定进度完成双方的研究内容，交付研究成果。
3.若乙方在开发期限内交付的模型无法达到约定的服务标准，乙方应在甲方要求的时限内进行完善，直至满足甲方要求。
4.甲方确认乙方交付的产品符合合同约定即甲方要求后，甲乙双方签署《项目验收报告》。