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优秀成果展示——风云四号短临天气预警应用关键技术

发布者：   来源：   发布时间：2025/11/30 0:00:00   标签:   浏览次数:827

成果评价编号： 中气科成评[2025]006
评价结果： 优秀一等
成果名称： 风云四号短临天气预警应用关键技术
完成单位： 国家卫星气象中心、中国气象局地球系统数值预报中心、中山大学、无锡学院、华东师范大学、南京信息工程大学、福州大学
成果形式： 应用研究和技术开发类-方法
研究领域： 天气预报
评价年份：
完成人： 李俊、闵敏、李博、薛允恒、郑婧、刘延安、王皓、张璐、狄迪、任素玲、林瀚、刘翠、孟德明、孙婵
成果简介： 风云四号静止卫星观测数据为短临天气监测和预警提供了重要手段。为深化风四应用效能，充分发挥同平台高时空分辨率成像仪和高光谱大气探测仪联合观测的独特优势，2021-2024年间国家卫星气象中心联合多家科研机构，在气象联合基金等项目支撑下，建立了物理与AI深度融合的短临天气预警关键产品算法体系，突破了大气三维风场反演、雷达回波估计、高精度云图外推和强对流预警等关键技术，提供了近实时、覆盖中国及周边区域的雷达回波产品，揭示了动力场信息对提升台风数值预报的重要作用。相关成果在国家级业务平台获得应用或示范应用，显著提升了强对流监测和预警能力。
针对风四同平台高时空分辨率成像仪和高光谱大气探测仪联合观测的独特优势，建立物理和AI深度融合的短临天气预警关键产品算法体系，突破了三维风场反演、雷达回波估计、高精度云图外推和强对流预警等关键技术，取得显著的社会和经济效益。在国内外顶级期刊发表SCI论文40余篇，产生了广泛影响。 (1)三维风场反演和同化。提出将光谱辐射、时空变化等多维度观测信息联用的方法，将风场反演从传统二维拓展至三维，在CMA-Meso业务模式中显著改善了台风预报精度，确认了动力场和热力场联合同化的增益效应。被欧洲卫星气象大会邀请作主旨报告，并被BAMS作为亮点专栏介绍。提出的大气热、动力廓线协同探测GEO-ring概念被国际大气成分研究团队用于探测系统规划。 (2)雷达回波估计。地基雷达在中国西部和周边海域覆盖有限，卫星可以有效弥补雷达观测不足。在云检测物理算法的基础上，建立了辐射、时间和空间变化、观测角度等多维信息联用的深度学习模型，实现了从风四观测中近实时、覆盖中国及周边区域的雷达回波估计，提供了复杂山地、海上的雷达产品，精度优于3dBZ。该算法模型在国家气象中心、国家气象信息中心、中国气象局气象探测中心、广东省气象局获得应用。 (3)高精度云图外推。实时云图外推是短临天气预报的重要手段，对光伏发电调度也有重要价值。结合递归神经网络和云检测物理算法，建立了光伏电站上空云覆盖率实时短临预报新方法，突破了高精度云图外推难以超过30分钟的局限，实现0-2小时内云覆盖率预报与地面观测相关系数接近90%，在中广核风能公司的光伏电站功率预估中获得应用。 (4)强对流预警。如何先于雷达捕捉对流的发生和强度是预报员关心的问题，结合计算机视觉、深度学习等先进技术，融合风四卫星、数值预报等多源数据，建立了强对流预警模型，先于雷达0-2小时预警局地强对流的发生位置、范围和强度。该成果在国家气象中心获得示范应用。
雷达估计算法模型已集成在国家气象中心SWAN、国家卫星气象中心、国家气象信息中心、中国气象局气象探测中心、广东省气象局卫星观测数据应用支撑系统等国省级业务平台，在灾害性天气监测和预警中发挥了重要作用，取得显著社会和经济效益。在中国气象局CMA-Meso中尺度业务模式中同化三维风场有效减少了台风路径预测误差，优化了降水范围和强度预报，提升了预报能力。高精度云图外推技术在电力部门获得良好应用，取得显著经济效益。强对流预警在大运会和亚运会等重大活动气象保障中发挥了重要作用。风四短临天气预警应用技术可进一步推广至农业、交通、能源等部门，提升行业的气象服务能力。此外，深度融合物理和AI的短临应用技术，为未来静止卫星定量应用提供了新的思路和手段，产生了良好的国际影响。
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