docs: Detail multi-model consensus scoring, Open-Meteo API architecture, airport-aligned NWP queries, and ensemble divergence detection.
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AmandaloveYang
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@@ -98,31 +98,65 @@ py -3.11 run.py
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| 数据源 | 数据角色 | 覆盖范围 | 优势 |
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| :---------------------- | :------------- | :--------- | :----------------------------------------------------------- |
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| **多模型 (5 NWP)** | **共识评分** | 全球 | ECMWF、GFS、ICON、GEM、JMA — 5 个完全独立的数值预报模型，经 Open-Meteo 统一获取 |
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| **Open-Meteo** | 基础预测 | 全球 | 72h 逐小时温度曲线、日出日落、**日照时长**、**短波辐射** |
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| **Open-Meteo Ensemble** | **不确定性区间** | 全球 | 51 成员集合预报：中位数、P10、P90 散度用于置信度评估 |
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| **Meteoblue (MB)** | **高精度共识** | 仅限伦敦 | 聚合多家模型，对微气候处理极佳 |
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| **Meteoblue (MB)** | 高精度共识 | 仅限伦敦 | 聚合多家模型，对微气候处理极佳 |
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| **METAR** | **结算标准** | 全球机场 | Polymarket 结算参考的绝对真理，实时机场观测 |
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| **NWS** | 官方预测(美) | 仅限美国 | 美国国家气象局高精度预报 |
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| **MGM** | 官方预测(土) | 仅限安卡拉 | 土耳其气象局：气压、云量、体感温度、24h 降水 |
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| **MGM** | 实测数据(土) | 仅限安卡拉 | 土耳其气象局：气压、云量、体感温度、24h 降水 |
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> ⚠️ **所有 NWP 模型查询使用机场坐标**（与 METAR 站点一致），而非市中心。这消除了预报位置与结算位置之间的系统性偏差。
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**Open-Meteo API 架构关系**：三个 API 调用都经过 Open-Meteo 平台，但获取的是不同维度的数据：
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Open-Meteo (API 平台)
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┌─────────────┼─────────────┐
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│ │ │
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┌──────┴──────┐ │ ┌──────┴──────┐
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│ /forecast │ │ │ /forecast │
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│ (默认模式) │ │ │ ?models=... │
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│ = best_match│ │ │ = 多模型模式 │
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└──────┬──────┘ │ └──────┬──────┘
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│ │ │
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▼ │ ▼
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自动选最佳模型 │ 返回每个模型单独结果
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(通常 ≈ ECMWF) │ ECMWF / GFS / ICON
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→ 逐小时曲线 │ GEM / JMA
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→ 日出日落 │ → 共识评分
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→ 日照/辐射 │
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┌──────┴──────┐
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│ /ensemble │
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│ 51成员集合 │
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└──────┬──────┘
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│
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▼
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中位数 / P10 / P90
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→ 不确定性区间
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> 💡 OM 默认预报本质上是 5 个模型中的**某一个**（自动选择），因此**不参与共识评分**，避免双重计数。
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### 2. ⚡ 超新鲜数据 (零缓存)
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- **动态时间戳**：每个 API 请求都附带唯一令牌，强制服务器绕过 CDN 缓存。
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- **MGM 实时同步**：针对土耳其 MGM API 做了专门的 Header 伪装和时区校正。
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### 3. 🎯 模型共识评分（新功能）
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### 3. 🎯 多模型共识评分
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机器人自动评估各预报源的一致程度，分为三个等级：
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机器人同时查询 **5 个独立 NWP 模型**（ECMWF、GFS、ICON、GEM、JMA）来评估预报一致性：
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| 等级 | 条件（摄氏/华氏） | 含义 |
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|:---|:---|:---|
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| 🎯 **高共识** | 极差 ≤ 0.8°C / 1.5°F | 所有模型高度收敛 — 高置信，低风险 |
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| 🎯 **高共识** | 极差 ≤ 0.8°C / 1.5°F | 5 个模型高度收敛 — 高置信，低风险 |
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| ⚖️ **中共识** | 极差 ≤ 1.5°C / 3.0°F | 轻微分歧 — 中等置信 |
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| ⚠️ **低共识** | 极差 > 1.5°C / 3.0°F | 模型严重分歧 — 不确定性大，建议观察 |
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参与评分的数据源：Open-Meteo (OM)、Meteoblue (MB)、NWS、MGM — 仅限**独立**预报源。集合预报中位数不参与共识评分，避免与 Open-Meteo 确定性预报双重计数。
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主要模型：**ECMWF IFS**（欧洲）、**GFS**（美国 NOAA）、**ICON**（德国 DWD）、**GEM**（加拿大）、**JMA**（日本）。伦敦额外有 Meteoblue，美国城市额外有 NWS。集合预报中位数不参与评分，避免双重计数。
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**核心逻辑**：当 3 个及以上模型在温度区间上高度收敛，而市场定价尚未反映时，这就是典型的**结构性定价错误**——低风险套利的黄金机会。
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**核心逻辑**：当 5 个独立模型在温度区间上高度收敛，而市场定价尚未反映时，这就是典型的**结构性定价错误**——低风险套利的黄金机会。
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### 4. 📊 集合预报散度（新功能）
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@@ -132,6 +166,8 @@ py -3.11 run.py
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区间窄 = 大气状态明确，预报可信。区间宽 = 大气混沌，风险高。
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**确定性 vs 集合偏差检测**：当 OM 确定性预报超过集合 P90 或低于 P10 时，机器人会发出警告。如果实测数据随后验证了预报，警告会升级为 ✅ **预报验证** 消息。
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### 5. ⏰ 入场时机信号（新功能）
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综合三个因子打分，给出入场建议：
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@@ -195,11 +231,12 @@ graph TD
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Bot --> Collector[WeatherDataCollector]
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subgraph "数据引擎"
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Collector --> OM[Open-Meteo API]
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Collector --> MM[多模型 API<br/>ECMWF/GFS/ICON/GEM/JMA]
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Collector --> OM[Open-Meteo 预报]
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Collector --> ENS[Open-Meteo Ensemble]
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Collector --> MB[Meteoblue API]
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Collector --> NOAA[METAR / NOAA]
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Collector --> MGM[Turkish MGM API]
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Collector --> MGM[MGM 实测数据]
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Collector --> NWS[US NWS API]
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end
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@@ -210,7 +247,9 @@ graph TD
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- **逻辑解耦**：`weather_sources.py` 负责数据获取与解析；`bot_listener.py` 负责分析与渲染。
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- **城市配置**：`city_risk_profiles.py` 包含所有 METAR 机场映射和风险评估。
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- **集合预报集成**：51 成员集合预报参与共识评分，并提供 P10/P90 不确定性区间。
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- **多模型共识**：5 个独立 NWP 模型（ECMWF、GFS、ICON、GEM、JMA）提供稳健的共识评分。
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- **集合预报集成**：51 成员集合预报提供 P10/P90 不确定性区间和偏差检测。
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- **机场坐标对齐**：所有 NWP 查询均使用 METAR 机场坐标，而非市中心。
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@@ -227,4 +266,4 @@ graph TD
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_最后更新: 2026-02-21_
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_最后更新: 2026-02-22_
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