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项目名称： 气象数据智能分析平台
立项原因： 传统气象预报依赖单一模型输出，存在预测偏差和不确定性量化不足的问题。本系统通过融合7+个数值天气预报（NWP）模型，结合机器学习后处理校正，提供更精准的概率化温度预报。
解决什么问题：
1.多模型预报数据的自动采集、清洗与融合
2.概率分布建模（高斯/Student-t），提供带置信区间的温度预报
3.ML偏差校正：识别并修正系统性预报偏差
4.实时监控仪表盘：可视化展示预报精度指标（MAE、Brier Score、校准曲线）
行业背景： 气象服务行业正从确定性预报向概率化预报转型。本项目面向气象数据分析、风险评估等场景，提供自动化、高精度的多源数据融合方案。
功能模块：
模块1 — 多源气象数据采集引擎 自动从Open-Meteo API获取ECMWF、GFS、UKMO等7+全球数值天气预报模型数据。支持48个城市/站点，每日自动更新。包含数据清洗、缺失值处理和缓存机制。
模块2 — 模型融合与概率建模 基于加权共识算法融合多模型预报，输出概率分布（Gaussian CDF）。支持per-station最优权重自动校准、walk-forward交叉验证防过拟合。
模块3 — ML后处理偏差校正 GradientBoosting回归模型自动识别并修正NWP系统性偏差。使用历史3年METAR观测数据训练，支持季节性偏差动态调整。
模块4 — 实时监控仪表盘（Streamlit） 交互式Web仪表盘，展示实时预报精度、PnL曲线、持仓概览。支持中英文双语、自动刷新、响应式布局。部署在云服务器，支持远程访问。
模块5 — 后台守护进程 基于systemd的7×24小时后台服务，30秒轮询周期，含自动重启、日志管理、异常告警（Telegram通知）。
模块6 — 自动化校准系统 定期滚动回测校准模型参数，输出校准曲线和Brier Score报告。支持sigma膨胀系数优化和偏差漂移检测。
语言：Python 3.11
数据处理：Pandas / NumPy / SciPy
机器学习：scikit-learn (GradientBoostingRegressor)
前端框架：Streamlit + Plotly (交互式图表)
API集成：requests / aiohttp (异步HTTP)
部署：Ubuntu 22.04 LTS + systemd + Vultr VPS
运维：SSH远程管理 + Cursor Remote-SSH
通知：Telegram Bot API
存储：CSV文件存储 + JSON缓存
架构：单体Python应用，模块化设计。后台守护进程定时采集数据，前端实时读取展示。
多模型融合权重优化 — 43个站点逐一优化权重，4层过拟合保护（walk-forward CV + 权重下限 + 改善阈值 + blend混合），防止在少量数据上过拟合
概率校准 — 实现完整的Brier Score评估体系和校准曲线，确保预测概率在统计上可信
蒙特卡洛模拟回测 — 500次随机试验的向量化NumPy实现，性能从小时级优化到秒级
实时EWMA平滑 — 解决纸交易估值跳变导致的PnL曲线毛刺问题
独立完成全栈开发：
系统架构设计与技术选型
数据采集、清洗、存储管道
ML模型训练与校准引擎
概率建模与统计分析
前端仪表盘开发（Streamlit + Plotly）
云服务器部署与运维自动化
监控告警系统（Telegram集成）
性能优化（向量化计算）
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