在气象定量降水预报场景，传统机器学习方案普遍存在三类棘手问题：
1. 极端降水严重低估：暴雨、特大暴雨样本占比极低，模型偏向拟合占绝大多数的中小雨量，强降水预报结果普遍被压低。
2. 时序泄露风险：很多实验随机切分训练测试集，把未来信息带入训练，评估指标虚高，上线后效果断崖下跌。
3. 观测数据缺失干扰：气象设备故障、传输中断造成大量空值，简单删除会破坏时序连续性，直接导致滚动时序特征失真。
传统方式往往需要多套工具组合完成数据清洗、特征加工、模型训练，链路割裂。而 BeeCA 将数据治理、特征加工、内置机器学习算法、数据集划分整合在同一套可视化流水线，适合气象这类时序预测场景落地。
本实验采用里根国际机场NCDC逐日气象数据集，时间跨度52年（1973‑01 ~ 2025‑08），包含温度、露点、气压、能见度、风力、降水量等完整气象观测要素。在BeeCA中严格按照时间顺序划分数据集，杜绝时序泄露。
| 数据集 | 时间范围 | 用途说明 |
|---|---|---|
| 训练集 | 1973‑01 ~ 2022‑12 | 全部历史时序数据，用于模型训练调参（BeeCA按时间条件自动过滤输出训练样本） |
| 时序测试集 | 2023‑01 ~ 2025‑08 | 完全未见过的未来时序，模拟真实业务预报评估泛化能力 |
建模标签：次日降水量；输入特征全部使用历史昨日气象要素与时序衍生特征，不引入任何未来时刻信息，完全贴合真实预报业务。借助BeeCA样本拆分能力，按业务时间条件自动切分训练/验证/测试，避免随机划分带来的时序泄露问题。
原始气象数据存在气压、风速、温度、降水量等字段缺失，直接丢弃样本会打断时间序列，3/7日滚动统计特征会完全失效。本实验在BeeCA可视化ETL流水线中实现分场景插值策略：
插值前缺失数据分布：原始数据集气压、最大持续风速、最低温度、降水量均存在不同程度空值。
原始气象观测数据通过BeeCA多源数据汇聚能力完成接入后，执行缺失值补全处理。
1. 识别连续缺失片段：系统自动扫描时序序列，区分不同连续缺失时长做差异化处理；
2. 插值后空值校验：借助BeeCA数据质量评估组件自动校验插值结果，复核空值分布情况。
经过上述处理后输出连续完整的时序数据集，供给后续特征工程环节使用。
插值处理流程界面：在BeeCA可视化ETL平台完成插值逻辑编排，对不同气象字段分别执行补全运算。
插值后缺失数据分布：经过插值补全后，时序数据空值问题得到解决，保障后续滚动特征计算的可靠性。BeeCA数据探查功能可直接输出缺失统计图表，快速校验预处理结果。
在BeeCA完成补全后的原始观测数据之上，通过平台特征加工组件构建多窗口时序统计、趋势变化、极端样本优化特征，形成总共30维特征集合：
同时将原始气象要素全部替换为昨日观测值，预测标签替换为次日降水量，完成业务场景对齐；全部衍生特征均在BeeCA流水线内生成，完整保留数据血缘，便于实验复现与溯源。
依托BeeCA内置GBDT回归算法引擎，经过多轮迭代调参，最终确定兼顾常规降水与极端暴雨拟合的GBDT参数配置：
| 参数项 | 配置值 | 配置目的 |
|---|---|---|
| 损失函数 | huber(0.99999) | 近似平方损失，强化极端残差权重 |
| 迭代树数量 | 180棵 | 保证充分拟合气象复杂模式 |
| 学习率 | 0.03 | 小学习率提升模型稳定性 |
| 最大树深度 | 14 | 适度放宽正则，学习极端天气罕见特征组合 |
| 最大叶节点 | 30 | 控制单树复杂度，防止过拟合 |
| 单叶最小样本数 | 4 | 保护小样本，避免极端样本被忽略 |
| 样本采样率 | 0.85 | 降低极端暴雨样本随机丢弃概率 |
界面中可直观查看超参数填入项、迭代轮次进度、训练集/时序测试集损失变化曲线，可实时监控是否出现过拟合，便于针对暴雨样本调优样本权重与huber损失系数。训练完成后可直接输出测试预测结果数据集，用于后续效果分析。
极端加权策略有效抬升模型预测上限，成功识别暴雨过程，少量样本出现小幅高估：
• 2023‑11‑21：实际54.87mm，预测69.88mm；
• 2023‑12‑17：实际61.21mm，预测69.23mm。
BeeCA完成时序插值完整数据+极端加权，能够识别低压高湿、强对流前置信号，解决传统模型预报上限偏低的缺陷。
对于无前置时序信号的局地突发对流暴雨，模型仍存在低估：
• 2023‑12‑10：实际42.67mm，预测20.10mm；
• 2025‑07‑09：实际29.46mm，预测18.65mm。
这类突发性短时对流天气没有明显前期温压、降水演变信号，是后续模型优化重点方向，可以在BeeCA流水线接入雷达、卫星外部观测数据补充特征。
模型对小雨、中雨拟合效果优秀，偏差可控，适合日常业务预报：
2023‑12‑11实际11.94mm预测17.22mm；2023‑12‑27实际29.46mm预测19.69mm；2024‑2025多组样本误差很小，日常预报稳定性高。
1）分策略插值保障时序完整：区分长短缺失做插值，避免时序断裂造成衍生特征失真，全部预处理在BeeCA可视化流水线完成。
2）多窗口时序特征工程有效：3日、7日双窗口统计特征，充分挖掘气象系统演变规律，完整血缘可追溯。
3）极端样本加权策略效果显著：改善极端暴雨样本稀疏带来的低估问题，识别50mm以上强降水。
4）严格时序划分验证：BeeCA支持按时间条件切分数据集，训练、测试按照时间切割，无未来信息泄露，泛化评估真实可信。
5）常规降水精度优异：中小雨量预测稳定，具备工程落地价值。整套流程可保存为流水线作业，周期性调度自动更新模型。
1. 对局地突发对流暴雨捕捉不足，无前置征兆的短时强降水存在低估；
2. 极端加权带来轻微正向偏移，暴雨区间存在小幅高估，可引入残差修正进一步优化；
3. 长周期缺失只能用同期均值填充，无法完全还原真实当日气象波动，少量衍生特征带有微小误差。
基于BeeCA平台内置GBDT构建次日降水量定量预测，通过时序插值、多尺度时序特征工程、极端样本加权，能够在保证常规降水精度的同时，显著改善极端暴雨低估问题。整套实验全部在同一平台完成数据汇聚、清洗、特征加工、模型训练、结果输出，数据血缘完整可追溯。
但纯历史地面观测时序模型对局地突发对流仍存在短板，后续可以在BeeCA中融合雷达卫星观测、引入残差校正模块进一步提升预报能力。