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优秀成果展示——天气雷达长序列产品数据集

发布者：   来源：   发布时间：2026/1/24 0:00:00   标签:   浏览次数:726

成果评价编号： 中气科成评[2025]017
评价结果： 优秀一等
成果名称： 天气雷达长序列产品数据集
完成单位： 中国气象局气象探测中心
成果形式： 应用研究和技术开发类-数据集
研究领域： 综合气象观测
评价年份：
完成人： 吴蕾、文浩、柳云雷、李瑞义、胡姮、李斐斐、张乐坚、姚聃、张林、滕玉鹏、焦志敏、杨金红、杨馨蕊、古庆同
成果简介： 针对天气雷达长序列数据资料处理和应用的技术难点，创新性研发了人工智能与传统数理统计相结合的质控技术，攻克初生对流、弱降水与非降水特征高度重叠识别瓶颈，质控水平与国际相当。提出了星地雷达协同校验技术，解决了雷达系统误差溯源难题。突破了多源数据对比检验、气候统计分析等雷达产品数据集质量评估核心关键技术，首次实现了海量长序列雷达数据的多维度定量评估。建成覆盖全国的高质量、高时空分辨率（0.01°/6min）的14年长序列雷达5类产品数据集，产品数据质量与国际相当。数据集于2024年12月通过中国气象局高价值产品准入，完成天擎平台的融入，支撑了数值预报、再分析、强对流AI模型等气象领域前沿新技术研发。
面向短临预警、数值模式同化及极端气候变化研究的多层次应用需求，聚焦天气雷达长序列资料全链条处理技术瓶颈，实现创新及技术进步如下。 （1）长序列雷达数据集再处理技术。提出单站资料-组网资料-诊断勘误的三级递进式质控架构，分层级、迭代式地有效消除数据集粗大误差，确保数据集质量。研发基于数理特征统计的非降水回波消除和速度退模糊算法，实现全国业务雷达非降水回波精准剔除及径向速度模糊校正。突破深度学习在雷达质控中的应用，解决初生对流、弱降水与非降水特征高度重叠的识别难题，识别准确率由90%提升至98%。研发多尺度自适应插值算法，突破S/C波段雷达空间分辨率差异的技术瓶颈，成功实现高精度三维网格化产品的生成。 （2）地基与星载雷达相结合的均一化检验技术。自主研发星地雷达协同校验技术，攻克时空同步错位、波束遮挡与充塞等难题，研发动态自适应时空匹配算法，实现星载剖面观测与地基三维体扫数据的精准匹配。通过网间地基多雷达数据对比与星地雷达对比分析，溯源雷达系统误差，为强降水气候特征分析及极端天气事件监测提供高可信度数据基底。 （3）长序列雷达数据集多维度定量评估技术。自主研发形成了多源数据对比、气候统计分析等4类8种评估方法和指标，首次实现涵盖天气雷达数据集完整性（达100%）、连续性（达100%）、覆盖程度、反射率因子质量（与卫星一致性93%）的多维度定量评估，实现252部雷达迁址换型等7项元数据信息自动化更新，为高质量数据集的科学应用提供质量参考，也为数据集的迭代更新提供核心支撑。 （4）长时序天气雷达数据高时效处理系统。针对长序列雷达数据“收集-归档-质控-反演-检验-更新”处理流程，创新性构建了“智能归档-动态回算-协同诊断-自主迭代”四位一体处理框架，提出基于资源自适应的动态异构并行计算架构，实现数据集全链路自动化高效闭环处理，处理时效提升60%以上，系统稳定性达99.9%。
（1）该数据集已于2024年12月通过中国气象局高价值产品准入，并完成天擎平台的融入，支撑气象部门用于科学研究和公众服务。 （2）该数据集已在国家气象卫星中心、中国气象局地球系统数值预报中心等5个气象部门应用，支撑了数值预报、再分析、强对流AI模型等新技术的研发。其中，中国气象局地球系统数值预报中心应用2014—2023年共10年三维反射率因子产品于中尺度数值模式改进，能够有效提升数值模式降水预报，研发的中国区域大气再分析逐时降水产品ETS评分明显优于ER5降水产品；国家气象卫星中心应用2018—2020年共3年组网组合反射率产品研发基于AI的卫星反演反射率因子模型，该模型应用于国家气象中心强天气室等单位，为强对流天气的监测和预警提供了新资料；天津气象雷达研究试验中心利用2022—2024年天气雷达产品数据集，系统开展了冰雹、龙卷等10类强对流天气智能识别算法的对比验证与定量评估，为业务算法遴选和迭代更新提供依据。
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