# 🌡️ PolyWeather: 智能天气量化分析机器人
[](https://www.python.org/downloads/)
[](https://opensource.org/licenses/MIT)
[](https://deepwiki.com/yangyuan-zhen/PolyWeather)
PolyWeather 是一款多模型气象分析与量化工具。它通过聚合高精度气象预报、实时机场 METAR 观测，并引入数学概率模型与 AI 决策支持，为气象风险评估和数据驱动的交易决策提供深度洞察。
📊 实时查询效果：DEB 融合预测 + 结算概率 + Groq AI 决策
🗺️ 交互式网页地图：全球城市实时监控与丰富的数据可视化
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## ✨ 核心功能
### 1. 🌐 交互式网页地图面板
- **全球纵览**：基于 Leaflet 的暗黑全屏实时地图，直接采用官方结算机场经纬度进行追踪与显示。
- **渐进式数据流加载**：进图后智能在后台无感知拉取，不触发 API 频率限制。
- **数据可视化**：Chart.js 温度走势图叠加 METAR 实测散点，多模型对比条形图，高斯概率分布条，实时风险等级色彩系统。
- **智能缩放过滤**：地图会根据缩放等级自动隐藏次要城市（如亚特兰大、安卡拉）和局部观测点标签，以保持全局视野清晰，仅在放大时显示细节。
- **内置技术指南**：新增交互式技术手册面板，详细解释 DEB 预测曲线、概率区间及各类风险因子。
- **镜头与日期联动**：点击城市平滑飞入面板。**多模型预报区域**会根据“逐日预报”选中的日期自动刷新，支持查看未来 5 天各模型的历史表现与融合预测值。
- **强制同步与缓存控制**：针对安卡拉等重点区域，Web 端支持 60 秒极速缓存 TTL，并提供手动“强制刷新”按钮，可穿透全局缓存获取最及时的 MGM/METAR 实测数据。
- **周边测站热力图**：不仅追踪目标机场，还能并发抓取目标城市周边 20~50 公里内的所有气象站实测。通过地图上的“微型标签”可视化城市热岛效应与锋面推进，辅助判断冷空气过境的时间差。
- **双引擎共生**：FastAPI 后端与 Telegram Bot 共享同一份分析逻辑（`analyze_weather_trend`）和 AI Prompt 管线。
### 2. 🧬 动态权重集合预报 (DEB 算法)
系统会自动追踪各个气象模型（ECMWF, GFS, ICON, GEM, JMA）在特定城市的历史表现：
- **误差加权**：根据过去 7 天的平均绝对误差（MAE），动态调整各模型的权重。误差越小的模型，话语权越大。
- **融合预报**：给出经过历史偏差修正后的"DEB 融合最高温"建议值。
- **多源训练集成**：将区域性官方数据源（如土耳其 MGM）同步纳入 DEB 训练管线，与 ECMWF、GFS 等国际模型共同参与权重博弈。
- **准确率追踪**：通过 `/deb` 命令查看 DEB 融合预测的历史结算命中率和 MAE，并与各个单一模型对比。
- **自动清理**：只保留最近 14 天的记录，防止数据无限增长。
### 3. 🎲 数学概率引擎 (Settlement Probability)
基于集合预报的正态分布拟合，自动计算每个结算整数温度的概率：
- **实况锚定 μ**：当实测最高温在峰值窗口期间/之后显著低于预报中位数（预报崩盘），μ 直接锚定在实测值上，而非失败的预报。正常情况下使用 DEB/多模型中位数（70%）和集合中位数（30%）的加权平均。
- **标准差 σ 三层修正管线**：
1. **集合基础**：σ = (P90-P10) / 2.56
2. **MAE 兜底**：用 DEB 历史 MAE 作为 σ 下限——防止集合预报低估真实不确定性
3. **Shock Score 放宽**：σ × (1 + 0.5 × shock_score)，气象突变时自动加宽
- **时间衰减**：峰值前 σ×1.0 → 峰值窗口 σ×0.7 → 峰值后 σ×0.3
- **实测过滤**：已实测 WU 值以下的候选自动排除
- **死盘覆盖**：确认死盘后，概率直接坍缩为结算值 100%
#### 💥 Shock Score：气象突变软评分 (0~1)
用近 4 条 METAR 报文的风向/云量/气压变化评估环境稳定性，越高 = 越不稳定 = σ 放宽：
| 分项 | 权重 | 触发条件 |
| :------- | :----- | :------------------------------------ |
| 风向变化 | 0~0.4 | 角度差 × 风速放大系数（弱风降权避噪） |
| 云量阶跃 | 0~0.35 | FEW→BKN 等云码跳变 |
| 气压变化 | 0~0.25 | 2h 内气压差 > 2hPa |
### 4. 🤖 AI 深度分析 (Groq LLaMA 3.3 70B)
将全部气象数据投喂给 LLaMA 70B，按 **P0→P4 分析框架** 决策：
- **P0 预报失准检测**（最高优先级）：分级失准（轻/中/重），根据偏差幅度自动标记。"失准 ≠ 已定局"——还需检查斜率 + 风云条件。支持二次抬升判断。
- **P1 实况节奏**：连续 2 报创新高 → 升温未止；连续 2 报未创新高且斜率 ≤ 0 → 偏死盘。低辐射升温 → 可能多因子叠加（平流/混合层/热岛），不做单因子归因。
- **P2 阻碍因子**（需结合城市特性判断）：降水 → 强压温。高湿度 + 厚云层持续 2 报以上 → 可能压温，但阈值因城市类型（海洋 vs 大陆）而异。单因子不足以断定。
- **P3 概率与一致性校验**：参考结算概率分布，与 P1 实况做交叉检查。矛盾时以实况为准并说明偏离原因。
- **P4 预报背景**（最低优先级）：可参考 DEB/预报做上沿评估。实测显著偏离时禁止引用。
- **统一分析源**：Web 和 Telegram Bot 共用同一个 `analyze_weather_trend` 函数和 `get_ai_analysis` 提示词——完全相同的上下文，完全相同的决策。
- **高可用保障**：自动重试 + 备用模型降级（70B → 8B）。支持代理配置。
### 5. ⏱️ 实时机场观测 (Zero-Cache METAR)
- **精确时间**：从 METAR 原始报文 (`rawOb`) 中提取真实观测时间，精确到分钟。
- **实时穿透**：通过动态请求头和随机时间戳绕过 CDN 缓存，获取机场第一手 METAR/MGM 报文。
- **结算预警**：自动计算结算边界（X.5 进位线），提醒潜在波动。
- **MGM 官方直连 (安卡拉)**：针对安卡拉，PolyWeather 已将 MGM 提升为一级数据源，同步采集实时观测数据与 5 天逐小时预报，确保本地精度最大化。
- **异常过滤**：自动过滤 -9999 等哨兵值，避免垃圾数据污染输出。
### 6. 📈 历史数据采集
- 提供 `fetch_history.py` 脚本，可一键获取各城市过去 3 年的小时级历史气象数据（温度、湿度、辐射、气压等 10+ 维度），为后续机器学习模型（XGBoost/MOS）提供数据基础。
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## ⚡ 部署说明
### 环境要求
- **Python 3.11+** 或 **Docker & Docker Compose**
- **环境变量**: 在 `.env` 中设置关键参数（参考 `.env.example`）。
### 🐳 Docker 部署 (推荐)
最简单、稳定的部署方式，避免系统依赖冲突。
1. **克隆项目并配置环境**
```bash
git clone https://github.com/yangyuan-zhen/PolyWeather.git
cd PolyWeather
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件填入 TELEGRAM_BOT_TOKEN 和 GROQ_API_KEY 等
nano .env
```
2. **后台一键启动服务**
```bash
docker-compose up -d --build
```
3. **查看实时日志**
```bash
docker-compose logs -f
```
### 💻 传统 VPS 部署方案
1. 安装依赖: `pip install -r requirements.txt`
2. 配置 `.env` 文件。
3. 利用项目中已包含的 `update.sh` 实现机器人和网站的双轨后台一键重启：
```bash
# 每次代码变更后，只需在 VPS 执行此命令
./update.sh
```
_(该脚本将自动执行 git 抓取、杀僵尸进程、解绑端口、并分别利用 nohup 重新唤醒 bot_listener.py 和 FastAPI app.py 服务。)_
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## 🕹️ 机器人指令
| 指令 | 说明 |
| :--------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------- |
| `/city [城市名]` | 获取深度气象分析、结算概率、实测追踪及 AI 决策建议。（安卡拉支持显示市区 Center 细节）。 |
| `/deb [城市名]` | 查看 DEB 准确率：逐日命中明细、偏差分析（低估/高估）、模型 MAE 对比、交易建议。 |
| `/id` | 查看当前对话的 Chat ID。 |
| `/help` | 显示说明信息。 |
### 支持城市示例
`lon`(伦敦)、`par`(巴黎)、`ank`(安卡拉)、`nyc`(纽约)、`chi`(芝加哥)、`dal`(达拉斯)、`mia`(迈阿密)、`atl`(亚特兰大)、`sea`(西雅图)、`tor`(多伦多)、`sel`(首尔)、`ba`(布宜诺斯艾利斯)、`wel`(惠灵顿) 等。
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## 🏗️ 系统架构
```mermaid
graph TD
User[用户] -->|查询指令| Bot["bot_listener.py (核心调度器)"]
User -->|浏览器| Web["web/app.py (FastAPI)"]
subgraph 数据获取层
Bot --> Collector[WeatherDataCollector]
Web --> Collector
Collector --> OM[Open-Meteo 预报/集合]
Collector --> MM[多模型 ECMWF/GFS/ICON/GEM/JMA]
Collector --> METAR["机场实时 METAR (rawOb)"]
Collector --> MGM["MGM 官方直连 (安卡拉)"]
end
subgraph 算法层
Collector --> Peak[峰值时段预测]
Collector --> DEB[DEB 动态权重融合]
DEB --> DB[(每日记录数据库)]
Peak --> Prob["概率引擎 (实况锚定μ)"]
Collector --> Prob
METAR --> Shock[Shock Score 突变评分]
Shock --> Prob
Collector --> Logic["结算边界 / 死盘检测"]
end
subgraph 共享分析层
Bot --> ATF["analyze_weather_trend()"]
Web --> ATF
ATF --> AI["Groq LLaMA 70B (P0→P4)"]
end
AI -->|盘口 + 逻辑 + 置信度| Bot
AI -->|盘口 + 逻辑 + 置信度| Web
```
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## 💡 交易提示
1. **实况节奏优先**：AI 分析遵循 P0→P4 优先级。如果实况趋势（P1）与数学概率（P3）冲突，以实况走势为准。
2. **紧盯结算概率**：概率引擎基于数学模型，当某个温度概率 > 70% 且 P1 节奏持平时，方向最为明确。
3. **参考 DEB 偏差**：通过 `/deb` 查看城市的系统性偏差。如果某个城市经常"低估"，交易时应看高 1 个 WU 档位。
4. **识别死盘信号**：系统判定"死盘"时，概率会直接坍缩为结算值 100%。升温动力彻底枯竭。
5. **注意结算边界**：实测最高温接近 X.5 时，微小波动可能导致进位，需防范"偷鸡"。
6. **预报崩盘意识**：当 AI 标记预报失准（尤其中/重级），所有模型预测已失去参考价值，需专注 METAR 实测。
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## 🛠️ 开发与测试
运行核心分析引擎和概率模型的单元测试：
```bash
python -m pytest tests/test_trend_engine.py -v
```
部署代码更新到服务器：
```bash
git pull
./update.sh
```
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_更新于 2026-03-05_