Datawhale AI青训营 task2解析

数据维度解析 在代码执行data.shape输出的维度元组中，各维度含义依次为：

(时间步数, 预报时长, 气象变量数, 纬度网格数, 经度网格数)
即 (1, 24, 8, 11, 11)

首维度"1"的具体含义

1. 时间维度：
   首维度表示初始时刻的时间步数，这里的"1"说明当前加载的是单个初始时刻的气象数据文件。这种设计常见于时间序列数据的分文件存储模式： • 每个.nc文件对应一个初始时刻（如2024年1月1日00时）

   • 当需要处理多日数据时，需通过循环加载多个文件

2. 维度扩展说明：
   若首维度出现更大的数值（如n），则表示同时加载了n个初始时刻的数据，这种设计： • 支持批量处理多时刻数据

   • 有利于构建时间序列特征

   • 示例：若data.shape=(5,24,8,11,11)，则表示同时加载了5个连续初始时刻的数据

其他维度说明

维度位置	维度值	含义说明
第2维度	24	预报时效（小时），表示从初始时刻起连续24小时的预报数据
第3维度	8	气象变量通道数（对应ghi/poai/sp等8个气象要素）
第4-5维度	11x11	空间网格分辨率，表示11x11的经纬度格点矩阵

数据处理策略 在Baseline中通过np.mean(data[:, :, i, :, :][0], axis=(1, 2))实现了：

1. 对空间维度（11x11网格）取均值，将二维气象场降维成标量值
2. 保留时间维度（24小时）和通道维度（8个变量）
3. 最终生成24x8的二维特征矩阵，适配机器学习模型输入要求

维度优化建议 若想提升模型表现，可考虑：

1. 保留空间特征：将11x11网格数据作为图像特征输入CNN模型
2. 时间维度扩展：合并多日数据形成(ndays,24,8,11,11)的五维数组，构建时序特征
3. 通道维度增强：通过风速合成（如sqrt(u100²+v100²)）等衍生新气象要素

注：具体维度含义需以主办方提供的《数据说明书》为准，不同竞赛的数据封装方式可能存在差异。当维度值出现变化时（如首维度>1），需要相应调整数据加载逻辑。