gavindiaz/PolyWeather
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砍掉机场快照，改为 per-city 独立告警；新增安卡拉 MGM 17128 高频监控

快照定时推送无实际价值（没变化也报），改为仅温度急变时触发告警。
各城市独立检测、独立冷却，不再捆绑推送。
同时接入安卡拉 Esenboğa 机场 MGM 站点 17128 的实时温度数据。

Constraint: 快照已运行验证格式无误，砍掉不影响现有急变告警功能
Scope-risk: 中低，仅影响高频通道逻辑，主循环不变
Tested: ruff check 通过
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2569718930@qq.com
2026-05-12 17:51:40 +08:00
parent 5a6a487a97
commit 12b0c76caf
4 changed files with 46 additions and 156 deletions
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docs/AIRPORT_MARKET_MONITOR_ZH.md
+29 -55
View File
@@ -4,11 +4,12 @@
### 现有数据
| 城市 | 机场 | ICAO | 数据源 | 刷新频率 | 缓存 TTL | 数据字段 |
|------|------|------|--------|---------|----------|---------|
| 城市 | 机场 | ICAO/站点 | 数据源 | 刷新频率 | 缓存 TTL | 数据字段 |
|------|------|-----------|--------|---------|----------|---------|
| 首尔 | 仁川国际 | RKSI | AMOS (`global.amo.go.kr`) | 1 分钟 | 60s | 温度/露点/风速/气压/能见度/RVR/跑道对温度/METAR/TAF |
| 釜山 | 金海国际 | RKPK | AMOS (`global.amo.go.kr`) | 1 分钟 | 60s | 同上 |
| 东京 | 羽田 | RJTT | JMA AMeDAS (`jma.go.jp`) | 10 分钟 | 120s | 10 分钟温度观测（当前仅提取 temp） |
| 东京 | 羽田 | RJTT | JMA AMeDAS (`jma.go.jp`) | 10 分钟 | 120s | 10 分钟温度观测 |
| 安卡拉 | Esenboğa | 17128 | MGM (`servis.mgm.gov.tr`) | ~10 分钟 | 无独立缓存 | 温度/风速/气压/湿度/降水 |
### 现有 Telegram 推送系统
@@ -20,9 +21,7 @@
### 问题
高频机场数据已就绪，但现有推送系统 30 分钟一轮对所有城市一视同仁。首尔/釜山 1 分钟级 AMOS 和东京 10 分钟级 JMA 接近交易高峰期时，温度变化可能比 30 分钟窗口更快，需要更灵敏的监控。
同时，DEB 每日最高温预测是结算的核心参照，将机场实时温度与 DEB 预测并排对比，可以快速发现实际温度偏离预测的程度。
四座机场城市的实时数据已就绪，但现有推送系统 30 分钟一轮对所有城市一视同仁。1-10 分钟级高频数据在接近交易高峰期时，温度变化可能比 30 分钟窗口更快，需要更灵敏的监控。
---
@@ -30,15 +29,15 @@
### 核心思路
**在现有 30 分钟主循环之上叠加高频通道**，对三大机场城市用更短间隔推送"实时温度 + DEB 预测最高温"快报。不做市场分析、不输出 AI 建议，只报温度数据本身。
在现有 30 分钟主循环之上叠加高频通道，对四座机场城市用 10 分钟间隔独立检测温度急变。温度波动达到阈值时推送告警，包含当前温度 + DEB 预测最高温。不做市场分析、不输出 AI 建议、不约定时快照。
### 1. 高频机场城市快速通道
在现有 30 分钟主循环之外，为 `{seoul, busan, tokyo}` 单独跑一个 10 分钟间隔的子循环，仅检查温度动量突变。
在现有 30 分钟主循环之外，为 `{seoul, busan, tokyo, ankara}` 单独跑一个 10 分钟间隔的子循环，每个城市独立检测温度急变。
**配置（写死在代码中）**:
```python
HIGH_FREQ_AIRPORT_CITIES = {"seoul", "busan", "tokyo"}
HIGH_FREQ_AIRPORT_CITIES = {"seoul", "busan", "tokyo", "ankara"}
HIGH_FREQ_PUSH_INTERVAL_SEC = 600 # 10 分钟
HIGH_FREQ_MOMENTUM_THRESHOLD_C = 0.5 # 比默认 0.8°C 更灵敏
HIGH_FREQ_COOLDOWN_SEC = 7200 # 同一城市冷却 2 小时
@@ -46,15 +45,13 @@ HIGH_FREQ_COOLDOWN_SEC = 7200 # 同一城市冷却 2 小时
**逻辑**:
- 主循环 30 分钟照常跑全部城市（不变）
- 每 10 分钟额外跑一轮高频城市子集
- 高频轮次仅检查温度动量突变一条规则
- 高频告警独立冷却期 2 小时
- **最高温已锁定则跳过**：当日最高温已出现且之后持续下降，不再推送
- 每 10 分钟对四座机场城市各检查一次温度急变
- 高频轮次仅检查 `airport_rapid_temp_change` 一条规则
- 各城市独立冷却，触发后 2 小时内同一城市不再重复推送
- **最高温已锁定则跳过**：当日最高已过且持续下降，不再推送
### 2. 机场观测积累与趋势检测
**问题**: 当前 AMOS/JMA 每次只返回最新一条观测，无法计算温度斜率做动量检测。
**新增数据库表**: `airport_obs_log`
```sql
CREATE TABLE IF NOT EXISTS airport_obs_log (
@@ -71,52 +68,29 @@ CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_airport_obs_log_icao_time
ON airport_obs_log(icao, created_at DESC);
```
**写入**: 在 AMOS/JMA 成功获取数据后自动调用 `append_airport_obs()` 写入。自动清理 2 小时前的旧数据。
**写入**: 在 AMOS/JMA/MGM 成功获取数据后自动调用 `append_airport_obs()` 写入。自动清理 2 小时前的旧数据。
**读取**: `get_airport_obs_recent(icao, minutes=30)` 返回最近 N 分钟观测列表，用于计算温度变化斜率。
### 3. 温度突变即时告警
基于积累的观测日志，新增告警规则 `airport_rapid_temp_change`。
基于积累的观测日志，新增告警规则 `airport_rapid_temp_change`。每条告警 per-city 独立推送。
| 参数 | 值 | 说明 |
|------|-----|------|
| 滑动窗口 | 20 分钟 | 取最近 20 分钟内的观测 |
| 最少样本 | 3 条 | 确保有足够数据点 |
| 触发阈值 | > 0.5°C/10min | 高频通道专用，比默认 0.8°C 更灵敏 |
| 触发阈值 | > 0.5°C/10min | 比默认 0.8°C/30min 更灵敏 |
| 冷却期 | 2 小时 | 同城市两次推送最小间隔 |
| 锁定跳过 | 最高温已锁定 | 当日最高已过且持续下降，不推送 |
**告警消息示例**:
```
🚨 首尔/仁川 温度急变
🚨 首尔/仁川 温度急变 🔥
跑道中位数 14.9°C → 16.5°C (+1.6°C / 15min)
风 220° 14kt 暖平流增强
DEB 预测今日最高 18.2°C | 目前距预测差 1.7°C
```
### 4. 机场实况快照摘要（含 DEB 预测）
每隔 30 分钟，向市场监控频道推送三座机场的"当前温度 + DEB 预测最高温"摘要。
**推送时段**: 仅各城市当地 08:00-20:00（避免半夜噪音）
**锁定跳过**: 如该城市当日最高温已锁定，跳过该城市不推送（三城中仍有未锁定的则正常推送其余）
**消息格式**:
```
🛫 机场实况 14:30 CST
🇰🇷 首尔/仁川 RKSI
跑道中位数 14.9°C · DEB 预测最高 18.2°C
风 220° 14kt | QNH 1015.2 hPa | 能见度 ≥10km
🇰🇷 釜山/金海 RKPK
跑道中位数 13.8°C · DEB 预测最高 16.5°C
风 180° 8kt
🇯🇵 东京/羽田 RJTT
当前 12.4°C (14:20 JST) · DEB 预测最高 15.1°C
跑道温度 14.9°C → 16.5°C (+1.6°C / 15min)
风 14kt
DEB 预测今日最高 18.2°C | 差距 +1.7°C
```
---
@@ -126,26 +100,26 @@ DEB 预测今日最高 18.2°C | 目前距预测差 1.7°C
| 优先级 | 文件 | 改动 |
|--------|------|------|
| 1 | `src/database/db_manager.py` | 新增 `airport_obs_log` 表、`append_airport_obs()`、`get_airport_obs_recent()` |
| 2 | `src/data_collection/amos_station_sources.py` | 成功获取后调用 `append_airport_obs()` 写日志 |
| 3 | `src/data_collection/jma_amedas_sources.py` | 成功获取后调用 `append_airport_obs()` 写日志，可选扩展提取更多字段（风速/气压） |
| 4 | `src/analysis/market_alert_engine.py` | 新增 `airport_rapid_temp_change` 规则 |
| 5 | `src/utils/telegram_push.py` | 高频快速通道子循环、机场快照推送（含 DEB 预测）、温度急变告警集成 |
| 2 | `src/data_collection/weather_sources.py` | AMOS/JMA/MGM 成功后调用 `append_airport_obs()` 写日志 |
| 3 | `src/analysis/market_alert_engine.py` | 新增 `airport_rapid_temp_change` 规则 |
| 4 | `src/utils/telegram_push.py` | 10 分钟高频子循环、温度急变告警推送、最高温锁定跳过 |
| 5 | `src/bot/runtime_coordinator.py` | 注册机场高频推送循环 |
---
## 实施顺序
1. **Phase 1 — DB 层**: `airport_obs_log` 表 + 读写方法
2. **Phase 2 — 采集层**: AMOS/JMA 成功后自动写日志，部署观察 1-2 天确认数据积累正常
2. **Phase 2 — 采集层**: AMOS/JMA/MGM 成功后自动写日志，部署观察 1-2 天确认数据积累正常
3. **Phase 3 — 告警引擎**: `airport_rapid_temp_change` 规则 + 单元测试
4. **Phase 4 — 推送层**: 高频快速通道 + 机场快照 + DEB 预测，直接推送市场监控频道
4. **Phase 4 — 推送层**: 高频快速通道，直接推送市场监控频道
5. **Phase 5 — 调参**: 观察 3-7 天调整阈值
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## 风险与注意事项
- **AMOS/JMA 站点可用性**: `global.amo.go.kr` 和 `jma.go.jp` 可能偶发性不可用，需容错处理
- **AMOS/JMA/MGM 站点可用性**: 各数据源可能偶发性不可用，需容错处理
- **告警频率控制**: 高频循环可能产生过多告警，需要严格的冷却期和去重机制
- **数据库体积**: `airport_obs_log` 每 1-10 分钟写入 3 条记录，2 小时约 36-360 条，自动清理后体积可控
- **东京 JMA 数据完整性**: 当前只提取 temp，风速/气压需要额外解析（JMA JSON 中有 `wind` 和 `pressure` 数组但未使用）
- **数据库体积**: `airport_obs_log` 每 1-10 分钟写入 4 条记录，2 小时约 48-480 条，自动清理后体积可控
- **安卡拉 MGM 刷新频率**: `servis.mgm.gov.tr` 实际更新间隔待确认，暂按 ~10 分钟预估