🇭🇰 香港天气仪表盘 (weather/hk)

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后端: app.py → /weather/hk 路由组

页面功能

HK Weather Dashboard 是香港天气预测的核心可视化页面，提供：

1. 实时温度监控 — 40+ 气象站的 1-min 温度 CSV 数据

2. 多站预测模型 — 10 信号加权集成预测，每 10 分钟更新

3. 历史曲线 — 当日温度走势 + 过去 N 天对比

4. LLM 分析 — AI 辅助预测和决策建议

5. Polymarket 数据 — 实时订单簿 + 做市仓位

API 端点

端点	方法	功能
`/api/weather/hk/live`	GET	轻量实时温度 (轮询 60s)
`/api/weather/hk/all`	GET	完整数据面板
`/api/weather/hk/tomorrow`	GET	明日预测
`/api/weather/hk/history-curves`	GET	历史温度曲线
`/api/weather/hk/positions`	GET	当前持仓
`/api/weather/hk/bracket`	GET	区间分析
`/api/weather/hk/day-over-day`	GET	日环比分析
`/api/weather/hk/recalc`	GET	强制重算预测
`/api/weather/hk/llm-analyze`	POST	LLM 单温度分析
`/api/weather/hk/llm-predict`	POST	LLM 明日预测
`/api/weather/hk/full-llm-analyze`	POST	LLM 全温度分析
`/api/weather/hk/tomorrow/analyze`	POST	明日 LLM 分析
`/api/weather/hk/llm-betting`	GET	LLM 下注建议

数据流


HKO Open Data API
    ├── rhrread (当前天气, 每小时)
    ├── latest_1min_temperature.csv (每10分钟)
    ├── latest_since_midnight_maxmin.csv (每10分钟)
    ├── fnd (9天预报, 每日2次)
    └── dailyExtract XML (每月结算)
            │
            ▼
    hko_predict.py (10信号集成预测)
            │
            ▼
    /api/weather/hk/all → 前端 ECharts 渲染
            │
            ▼
    weather_hk.html (可视化面板)

前端技术

图表: ECharts 5.4.3

实时更新: 60s 轮询 /api/weather/hk/live

LLM 集成: 可选的 AI 辅助分析

Polymarket 联动: 订单簿和仓位数据

关键指标

指标	说明
当前最高温	40+站中的最高温度
HKO 预报最高	天文台官方预报
模型预测值	10信号加权集成结果
预测置信区间	±1°C 范围
降雨概率 PSR	影响温度预测

已知问题修复

2026-05-20: 早晨27°C概率偏高

症状: 早上8-10点，模型严重低估全天最高温（如5/20早上预测27.7°C，实际已达28.2°C且还在上升）。

根因 #1 - 内陆站早晨低估:

内陆站回归公式 0.88*avg_lead+3.0 基于下午内陆达峰后校准

早晨内陆站仍在快速升温(>0.8°C/h)，直接用当前max会低估2-3°C

修复: current_hour < 11 时添加"早晨升温修正" = (12h - 当前时间) * 0.7°C/h

仅在内陆站已超HKO时生效（避免冷锋日误修正）

根因 #2 - 日变曲线EMA被冷锋日污染:

过去7天的日变曲线EMA包含冷锋日（如5/16=25.6°C vs 7日均=28.3°C）

导致EMA峰值仅26°C，严重拖低估测

修复: 构建EMA前排除日最高温<7日均-2.5°C的异常冷日

至少保留3天数据，不足则不排除

2026-05-20: 太阳辐射先行指标

发现: 太阳辐射是最有效的温度先行指标（领先5-20分钟）

11:00 辐射 400→967 W/m²（云层消散）→ 11:10 HKO温度+0.5°C

持续强辐射(>600 W/m²) → 持续升温0.5-1.0°C/h

辐射急降(<-200 W/m²) → 云层回归 → 升温停滞

修复清单:

1. 数据管道: 天文台站无太阳辐射传感器 → 使用京士柏站(King's Park, ~2km)代理

- hko_data_fetcher.py 添加 HKO solar fallback

2. 太阳动量信号 (Signal 7): 替换静态日均太阳辐射

- 读取最近30分钟太阳辐射时序数据

- 计算辐射动量(surge) + 持续水平(level)

- 投影温度变化: lower_bound + 升温速率 × 剩余时间 + surge_bonus

- 动态权重: surge>200 → 12%, 强辐射>600 → 9%, 常规 → 4%

2026-05-20: 三大数据缺失修复

缺失 #1: UV指数 — HKO已发布但未使用

修复: hko_obs 新增 uv_index 列, 从 rhrread API 获取京士柏站UV

信号: UV 0-2→冷, 3-5→中等, 6-7→高, 8-10→极高, 11+→极端

权重: 2-8% (UV越高权重越大)

缺失 #2: 风速风向 — 天文台站不在10min风CSV中

修复: 使用京士柏站/天星码头站作为风向代理

信号: 偏南风(海风)→降温, 偏北风(内陆)→升温, 风速越大置信越高

权重: 0-6% (风速越大权重越大)

缺失 #3: NWP bias动态更新 — bias=1.0是静态值, NWP今天偏差+3.1°C

修复: hko_daily 新增 nwp_raw_mean 列, 预测时自动存储

每日结算后自动对比 actual_max vs nwp_mean → 更新bias EMA (alpha=0.3)

首次更新将在明天 (5/21) 结算后生效

代码: scripts/hko_predict.py (Signal 7 solar + Signal 8 wind + Signal 8b UV + NWP bias), scripts/hko_data_fetcher.py (solar/wind fallback + UV storage + auto bias update)

2026-05-20: σ振荡修复

症状: 不确定度σ在14:02-14:08期间±0.27大幅跳动，导致前端概率分布/预测数字来回跳。

根因: 多个sigma收紧/放宽规则（9个不同阈值: 0.09/0.15/0.22/0.30/0.35/0.5/0.6...）随hko_temp每0.1°C波动切换不同路径。

修复: 在所有sigma计算完成后加EMA平滑 σ = 0.35raw + 0.65prev，限制单次变化速率，确保σ平滑过渡。

代码: scripts/hko_predict.py (sigma_effective EMA smoothing after all caps)

📄 文档