优秀成果展示——基于国产超算的快速更新循环同化及智能精细预报关键技术与应用
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发布时间：2025/7/7 0:00:00
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| 成果评价编号： |
中气科成评[2024]040 |
| 评价结果： |
良好 |
| 成果名称： |
基于国产超算的快速更新循环同化及智能精细预报关键技术与应用 |
| 完成单位： |
河南省气象台、中国气象局地球系统数值预报中心、郑州大学 |
| 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： |
2024 |
| 完成人： |
苏爱芳、邓莲堂、栗晗、郭恒亮、崔丽曼、庄照荣、商建东、李朝兴、王新敏、郭雅凯、张宁、王振亚、朱立娟、于翡、吕林宜 |
| 成果简介： |
主要源于河南省重大科技专项“基于大数据分析的智能精细预报关键技术研究”。针对黄淮中西部极端天气频发、精准预报能力不足等难点问题，以3km分辨率CMA_MESO模式为基础框架，改进模式方案，研建了适用于黄淮地区的1km快速更新循环同化预报系统，解决了应用高精度地形数据时地势陡峭区预报积分不稳定等问题；基于暴雨、强对流发展机理，选用3D-Unet等深度学习模型，研制了融合气象因子时空多维信息的降水、强对流精细预报系统（分辨率10min-1h、1-3km），强化关键物理因子特征改进了算法过拟合问题；实现了模式等高精度预报系统在国产DCU+CPU异构集群平台的适配移植及高效业务运行，关键技术自主可控。
①以3km分辨率CMA_MESO模式为基础框架，改进初始场和侧边界,采用不随时间变化且满足静力平衡的三维参考廓线方案，解决了1km模式在应用高精度复杂地形数据时的降水预报异常等问题；改进高低分辨率内外循环同化框架方案、优化混合尺度同化方案、改进水平相关模型技术，提高了模式的预报稳定性和性能，首次建立了适用于黄淮地区的高精度快速更新循环同化预报系统（ZY_RUC），2023年暴雨预报准确率较3km分辨率CMA_MESO业务模式提高6%。②基于黄淮中西部深对流云发展演变和极端小时降水分布特征，结合特征矩阵处理和空间注意力机制，采用TCTN算法改进强降水估测技术，估测精度明显提升；基于随机森林算法构建了短时强降水预报关键物理因子库，强化边界层动力因子作用，利用Transformer、3D-Unet等算法高效并行挖掘海量百公里级特征窗信息，避免了临近预报模型的过拟合问题；采用3D-CNN深度学习和交叉熵评价算法实现了不同预报时效强降水与ZY-RUC预报产品的智能融合，强降水预报TS评分较已有业务算法提升了4-6%。③综合应用关键物理因子时空多维度演变信息，建立基于3D-Unet等深度学习模型的小时降水预报技术；基于不同类型暴雨物理机制和模式精细诊断分析，筛选影响小时降水预报的关键物理因子，提升了AI模型的训练效率和泛化能力；综合频率匹配和动态评估权重集成融合订正算法，实现多因子、多模式、多算法的集成应用，改进了小时降水发生时间、落区位置的预报能力，2023年10mm/h以上量级降水ETS评分较CMA_MESO、CMA_SH9提高11%和3%。④首次实现气象预报模型在国产超算DCU+CPU异构集群系统的移植和业务部署，关键技术自主可控，解决了CMA_MESO模式和气象AI预报模型在国产DCU+CPU异构体系下并行加速计算等关键适配移植技术，并行计算效率较单一CPU集群提升50%以上。
成果于2022年5月开始试运行，2023年开始接入省市县一体化平台、实时业务运行，多次为重大灾害性天气预报预警服务提供关键技术支撑和决策依据。在2022年7月25日强对流、2023年“杜苏芮”台风暴雨等重大过程服务中，成果准确把握了灾害性天气的发生结束时间、落区及极端性特征，被直接应用于省防汛调度会和三夏生产调度会，为各级党委、政府科学决策提供了重要依据，尤其在“杜苏芮”暴雨预报服务中，有力支撑了针对泄洪的小时滚动强降水预报服务。相关服务材料获省委、省政府领导批示肯定。成果在河南省气象局、省防汛抗旱指挥部、自然资源监测和国土整治院及武汉中心气象台、安徽省气象台、淮河水利委员会水文局等单位推广应用，发挥了河南省气象台在暴雨精细预报方面的技术辐射力和影响力，为暴雨、强对流预报预警和防范中小河流洪水等提供了精细客观依据，进而为气象防灾减灾提供了有力支撑，社会经济效益显著。依托成果研发，发表论文17篇（其中SCI收录10篇），申请受理发明专利3项，获软著11项。培养了河南省短临预报和暴雨预报创新团队，包括国家级首席气象专家3名、青年英才1名、硕士研究生4名等，两支团队先后获省气象局记功奖励。 |
