2024年11月1日6时，中央气象台发布暴雨蓝色预警：预计当日8时至次日8时，江苏东南部、上海、浙江中东部等地将出现大到暴雨。相比传统预报，此番应用的人工智能短时临近预报系统“风雷”（以下简称“风雷”）提前了90分钟准确预警，为相关部门部署防范争取了宝贵时间。作为我国天气预报业务的重要组成部分，短时临近预报...
基于深度学习技术的AI对流临近预报是一种利用深度学习模型来提高降水等天气现象在临近时间尺度内的预报精度和时效性的方法。其特点和优势主要包括以下几点：解决数值天气预报的性能瓶颈：数值天气预报在面对精确到1小时内的降水预报时，由于时间处理及计算成本的限制，以及数值模式在初始状态下所处理的云团动态...
针对临近预报和短时预报，中国气象局已研发短时临近预报业务系统（SWAN3.0）。该系统集成了双偏振雷达、X波段雷达、卫星、自动气象站等观测资料，研发了智能识别和应用深度学习等算法，并在国、省、市、县四级气象部门实现共享和落地应用，成为气象部门尤其是基层气象台站防范应对强对流天气的一个极重要的手段。 此外...
此外,中国气象局于今年6月发布人工智能临近预报系统“风雷”,该模型将数据驱动与物理驱动两大科学范式紧密结合,显著提高了公里尺度下0至3小时雷达回波的预报能力,并实现了深度学习与物理规律的无缝隙融合。 短时临近预报“瓶颈”何在? 相较于更长时段的天气预报,短...
一般而言,针对数值天气模式无法很好解决的降水短临预报的问题,气象学上的解决方案是:用天气雷达观测云,然后通过预测云的未来移动,判断未来降水的落区和大小。 雷达反射率图,彩色区域为雷达探测到的积雨云所在的位置 通过外推方法,预测出未来一两个小时内云的运动方向和强弱变化,便可以得出一两个小时内的降水的短临预报...
近日,清华大学软件学院王建民教授、龙明盛副教授团队提出了极端降水临近预报大模型,将数据驱动与物理驱动两大科学范式紧密结合,显著提高了公里尺度下0～3小时极端降水的预报能力,在全国62位气象预报专家的过程检验中大幅领先国际上的同类方法。目前该大模型已经在国家气象中心短临预报业务平台(SWAN 3.0)部署上线,将为全国...
1. 卫星观测站是临近预报的基础设施。2. 根据查询到的相关信息，临近预报需要利用卫星资料、雷达监测、加密的观测站网以及常规天气实况资料等，来增强对中小尺度天气系统的监控。
一、雷电临近预报系统的原理雷电临近预报系统主要基于大气电场和电磁波等物理参数的变化来预测雷电天气的发生。当云层中的电荷分布不均时，会形成电场，而电场的变化可以通过传感器进行实时监测。当电场强度达到一定程度时，就预示着雷电天气的临近。此外，雷电产生时会产生强烈的电磁波，这些电磁波也可以被传感器捕捉到，...
在郑永光看来,强对流天气的短时临近预报是一个国家气象综合实力的体现,从各种观测手段到数值预报,再到数据传输的信息化支撑,每一步环环相扣,缺一不可,因此预报能力的提升注定是一场“静悄悄的革命”。而他所带领的中国气象局强对流天气重点创新团队,正...