2026年智慧气象雷达与数值预报融合精准预警应用案例

2026/03/042026年智慧气象雷达与数值预报融合精准预警应用案例汇报人:1234CONTENTS目录01

智慧气象融合技术发展背景02

雷达与数值预报融合技术架构03

重点实验室技术研发实践04

城市精准预警应用案例CONTENTS目录05

行业专项气象服务案例06

技术创新与成效分析07

面临的挑战与解决方案08

未来发展展望智慧气象融合技术发展背景01极端天气防御的现实需求

01复杂地形区域的预报挑战以重庆为例，其集大城市、大农村、大山区、大库区于一体，地形复杂、山多雾多，传统预报模式面临观测数据整合难、计算效率低等问题，亟需技术突破以提升暴雨、高温等致灾天气的精准预报能力。

02城市内涝与灾害链风险加剧城市化进程加快使城市对强降水敏感性增强，如重庆80%的城镇依山傍水，一场暴雨可能引发内涝、山洪等灾害链。2024年潮州强降水及台风“格美”防御中，对分场景、精细化风险预警的需求凸显。

03传统预警模式的效能瓶颈传统预警存在空间精度不足（如以机场为中心30-50公里范围预警，难以匹配5-10公里对流单体）、时间窗口模糊（“下午有雷雨”类预报对决策支撑有限）及信息传递衰减等问题，导致防灾响应效率不高。数值预报与AI融合的技术趋势物理与数据驱动的“双轮驱动”融合物理驱动的数值预报与数据驱动的人工智能模型具有互补特征，“双轮驱动”融合发展成为必然趋势，旨在提升预报的精准度与效率。AI深度融入数值预报各环节AI正从工具向范式转变，其强大的高维非线性映射能力被深度融合进数值预报的模式扰动、资料同化等各个环节，以解决计算精度和效率等问题。“物理-AI融合”模型成为关键方向为解决纯数据驱动AI模型的“黑箱”难题和物理一致性缺失等挑战，将物理定律以“硬约束”或“软约束”方式嵌入AI模型，发展“混合物理-AI模型”是确保模型可靠性、可解释性和长期稳定性的关键。区域-局地一体化智能预报模型构建重点构建“区域-局地”一体化的短临（如0-12小时）强降水智能预报模型，并明确AI预报的“物理可解释性”，实现AI与传统预报模型取长补短。国家气象发展战略支撑强化气象“中国芯”建设数值预报作为气象领域的“芯片”和“国之重器”，我国“十四五”期间已基本建成技术自主可控、长中短期有机衔接的数值预报业务体系，全球数值天气预报系统水平分辨率达12.5公里，北半球可用预报天数稳定超过8天。推进地球系统预报发展依据《地球系统预报发展战略（2025—2035年）》，气象业务链条正从传统天气气候领域延伸到多圈层的地球系统预报及影响预报、风险预警，发展无缝隙、全覆盖、多圈层耦合的地球系统预报体系。深化数智融合应用物理驱动的数值预报与数据驱动的人工智能预报模型“双轮驱动”融合发展成为趋势，通过AI提升计算效率、优化预报模型，如重庆“致灾天气数智融合预报预警重点实验室”将数值预报与AI结合，提升极端天气预测精准度与速度。加强人才队伍建设“十五五”时期将扎实推进干部人才队伍建设，强化科技人才科学研究和技术创新，加强有组织的培养和推举，推进多岗位锻炼，为气象高质量发展提供人才保障，助力国家气象发展战略实施。雷达与数值预报融合技术架构02多源数据同化技术体系

快速更新同化系统（RUC）升级将数据刷新频率从1小时缩短至15分钟，融合多普勒雷达、卫星、风廓线仪、飞机报（AMDAR）等多源数据，构建四维气象场，为精准预警提供及时数据支撑。

全天候同化技术突破引入“超椭球模型”等数学方法，精准描述冰晶、雪花等非球形粒子的散射特性，实现对云雨区卫星微波观测的直接同化，相当于给预报系统戴上一副能“透视”云雨的眼镜。

多圈层耦合同化技术创新把大气、海洋、陆面、海冰、化学成分等所有的状态变量放入“目标函数”中同步优化，利用多源观测信息同时修正多个圈层的状态误差，提升整体预报精度。

AI增强同化效率与质量利用人工智能技术对历史案例进行模式识别，校正模式系统性偏差，提升数据同化的效率和质量，例如在极端降水等复杂天气过程的同化中，AI模型可有效提升关键要素的分析精度。高分辨率数值模式核心算法

多矩约束有限体积方法（MCV）MCV方法是下一代大气模式研发的核心基础，为多圈层耦合奠定了框架基础，提升了模式对复杂物理过程的模拟精度。

快速更新同化系统（RUC）将数据刷新频率从1小时缩短至15分钟，融合多普勒雷达、卫星、风廓线仪等多源数据，构建四维气象场，提升初始场准确性。

集合概率预报（EPS）精细化运行数十个略有差异的数值模式初始场，生成对流发生发展的概率分布，提供更全面的预报不确定性信息，而非单一确定性预报。

多圈层耦合同化技术将大气、海洋、陆面、海冰、化学成分等所有状态变量放入“目标函数”中同步优化，利用多源观测同时修正多圈层状态误差，如实现云雨区卫星微波观测直接同化。人工智能预报模型创新应用

灵犀极端降水大模型：精准把握强降水落区北京市气象局自主研发的灵犀极端降水大模型，在2026年台风"格美"影响期间，成功预报北京地区降水落区东移，为防汛决策提供科学支撑。其强降水预报评分较主流大模型提升20%以上，有效弥补了当前人工智能环流大模型在强降水预报方面的短板。对流概率走廊技术：提升航空运行效率2026年，粤港澳大湾区机场群应用"对流概率走廊"技术，在雷暴天气天数同比增加12%的情况下，航班平均延误时间缩短38%。该技术通过快速更新同化系统（15分钟刷新）、集合概率预报和机器学习后处理，生成具有明确空间、时间和概率维度的"放行走廊"，实现从"躲避天气"到"利用天气间隙"的转变。城市内涝智能识别与预警：物联网+AI融合天津市气象局研发基于物联网的城市积水监测系统，构建城市暴雨内涝积水智能识别模型，融合传感器数据、卫星及雷达数据，实现精细化秒级内涝预报预警。该技术已向北京、石家庄等21个城市推广应用，在强降水时有效避免长时间、大范围积水险情。区域-局地一体化智能预报模型：提升短时预报效率重庆"致灾天气数智融合预报预警重庆市重点实验室"构建"区域-局地"一体化的0-12小时强降水智能预报模型，同时注重AI预报的"物理可解释性"，实现AI与传统预报模型取长补短，提升复杂地形下极端天气的快速预报能力。物理过程与数据驱动融合方法多圈层耦合同化技术

中国气象局地球系统数值预报中心利用多圈层耦合同化技术，将大气、海洋、陆面等状态变量放入"目标函数"同步优化，实现对云雨区卫星微波观测的直接同化，修正多圈层状态误差。物理-AI混合模型构建

通过将物理定律以"硬约束"或"软约束"方式嵌入AI模型，发展"混合物理-AI模型"，如NeuralGCM等，解决AI模型"黑箱"难题与物理一致性缺失问题，提升可靠性与可解释性。快速更新同化与AI后处理

升级快速更新同化系统（RUC）至15分钟刷新频率，融合多源数据构建四维气象场；利用深度神经网络对集合概率预报进行后处理，校正系统性偏差，提升对流触发时机和位置预报技巧。化学-天气强耦合同化

沈学顺院士团队研发化学-天气强耦合四维变分同化系统，在全球业务化预报模式中首次实现气象与黑碳气溶胶的强耦合四维变分同化，实现气溶胶与气象场的双向互动修正。重点实验室技术研发实践03致灾天气数智融合实验室建设

实验室成立背景与定位作为集大城市、大农村、大山区、大库区于一体的超大型城市，重庆面临极端天气、洪灾、地灾等自然灾害挑战。2025年，“致灾天气数智融合预报预警重庆市重点实验室”被认定为重庆市重点实验室，由重庆市气象局和中国气象局地球系统数值预报中心联手打造，旨在用数智技术精准预报致灾天气，提升防灾减灾能力。

核心研究方向与目标实验室重点围绕三大核心问题展开研究：一是致灾天气数值预报技术与可预报性研究，提升预报模型精准度；二是人工智能与数值预报融合技术研究，实现“区域-局地”一体化智能预报；三是致灾天气形成机理与灾害风险预警技术研究，解析复杂地形下致灾机理并发展分场景风险预警。最终目标是建成国内领先的气象研究基地，培养专业人才，增强重庆灾害防御能力。

关键技术路径与创新点实验室采用“数值预报+AI”双轮驱动模式，整合卫星、雷达等多源观测数据，建立快速更新的高分辨率预报系统。通过构建AI与数值模型融合的智能预报模型，明确AI预报的物理可解释性，并开展AI与模式扰动、资料同化技术的深度融合，显著提高区域地球系统数值预报的准确率和精细化水平，解决重庆地形复杂导致的预报难题。区域-局地一体化预报模型研发

0-12小时强降水智能预报模型构建重点实验室将构建“区域-局地”一体化的0-12小时强降水智能预报模型，整合区域数值预报的宏观背景与局地精细观测数据，提升短时临近预报的时空分辨率与准确率。

人工智能预报的物理可解释性研究明确AI模型预报结果的“物理可解释性”，揭示AI捕捉的天气变化复杂规律与物理过程的内在联系，使AI和传统预报模型能够真正实现取长补短，增强预报的可信度。

多源数据融合与快速更新技术应用利用西南地区“天-空-地”多源气象观测数据和高分辨率数值模式数据，通过快速更新同化技术，实现对复杂地形下致灾天气精细结构的实时捕捉与动态预报。复杂地形气象预报技术突破01地形与大气相互作用机理研究针对重庆复杂地形，重点实验室将厘清复杂地形下致灾天气精细结构，解析其形成机理，为风险预警提供天气学理论基础。02高分辨率模型与多源数据整合利用我国自主研发的高分辨率模型，整合卫星、雷达等观测数据，建立快速更新的预报系统，提升“几点下、下多大、下在哪”的预报精准度。03区域-局地一体化智能预报模型构建构建“区域-局地”一体化的0-12小时强降水智能预报模型，明确AI预报的“物理可解释性”，实现AI与传统预报模型取长补短。城市精准预警应用案例04重庆多圈层耦合暴雨预警系统地形与多圈层相互作用机理研究重庆80%城镇依山傍水，复杂地形导致山-气、陆-气相互作用显著。实验室利用西南地区"天-空-地"多源观测数据，厘清复杂地形下致灾天气精细结构，解析其形成机理，为风险预警提供天气学理论基础。高分辨率数值模式与多源数据同化采用我国自主研发的高分辨率模型，整合卫星、雷达等观测数据，建立快速更新的预报系统。通过多圈层耦合同化技术，同步优化大气、陆面等状态变量，提升"几点下、下多大、下在哪"的预报精准度。AI与数值预报融合的智能预警模型构建"区域-局地"一体化0-12小时强降水智能预报模型，利用AI提升计算效率，明确AI预报的物理可解释性。结合气象、水文、地质等跨行业数据，发展AI和物理模型耦合的灾害风险预警技术，建立分场景预警系统，如预判某路段内涝或某河段山洪风险。潮州短时临近降水智能预报平台

立体化气象灾害监测矩阵构建平台突破传统预警模式，依托多源气象监测网络，深度整合全市自动气象站、天气雷达、卫星云图及短临数值预报等多源数据，构建立体化气象灾害监测矩阵。

AI驱动的数据融合与质控由AI模型自动完成多源数据融合与质控，智能化替代传统人工模式，将传统依赖高水平预报员1小时的分析流程，压缩至3分钟自动化生成，信息准确率提升35%。

分区分镇靶向预警与动态推送系统结合潮州本地地形特征优化算法，通过可视化地图动态展示各镇街降雨量、风险等级，实现分区分镇靶向预警信息发布，并自动触发暴雨等灾害预警信息直达应急决策端，有效提升预警时效性。

气象+应急场景化决策服务系统内置气象+应急场景，自动匹配相关场景并制作形成精细化分区决策服务信息，标准化输出消除人为误差，确保政府应急响应依据统一可靠，在2024年4月持续强降水及7月台风“格美”气象服务中发挥重要决策参谋作用。北京灵犀极端降水大模型应用模型研发背景与目标针对短时强降水、暴雨等极端天气频发对大城市防灾减灾带来的挑战，北京市气象局组建人工智能气象模型研发创新团队，自主研发了灵犀极端降水大模型，旨在实现算力、算法、数据的自主可控，提供高精度预报和智能化极端天气预警。模型架构与技术特点灵犀大模型架构由环流特征提取、降水诊断、升维三部分组成，通过自主研发的信息平衡方案解决降水数据极端不平衡问题，同时挂载当前主流的全球人工智能环流场大模型生成降水预报，有效弥补了当前人工智能环流大模型在强降水预报方面的短板。台风“格美”预报应用案例在2026年7月台风“格美”影响期间，灵犀大模型准确预报“7月28日8时至29日8时‘格美’转向，北京地区降水落区东移”，结合环流形势演变趋势，北京市气象台综合研判其对北京地区影响明显减弱，为市区两级防汛部门科学防汛提供了参考。预报性能与业务检验2026年汛期检验显示，灵犀大模型在降水分布和量级预测，尤其在强降水预测方面表现优秀，平均强降水预报评分较主流大模型提升20%以上，为北京及华北地区极端强降水精准预报预警服务提供了科学支撑。应用拓展与未来展望目前，团队正在推进灵犀大模型融入气象保险风险预警服务领域，为风险预警自动触发、一键式发布及更广泛的防灾减灾场景应用提供重要支撑。天津城市内涝精细化预警系统

长序列降水参数计算技术基于长序列分钟级国家气象台站降水资料，从年、月、日、分钟等不同时间尺度，逐级提取典型降水信号，研发了应对气候变化和适用海绵城市设计的典型降水参数计算技术，确定区域典型降水年序列及典型暴雨过程，并利用广义极值分布法推算未来50—100年可能的极端降水量。

10米级暴雨内涝数值仿真模拟技术研发了大城市尺度10米级暴雨内涝逐时快速循环同化的数值仿真模拟技术，实现了“大尺度、细街区、高精度”的内涝快速模拟与评估，突破了以往时效性与高精度难以兼顾的技术瓶颈，构建了适用于沿海、沿江、山地、平原等多类型城市暴雨内涝仿真模拟平台。

物联网+人工智能积水监测技术建立了基于物联网的天津城市积水监测系统，构建了基于城市公共视频监测的城市暴雨内涝积水智能识别模型，将积水识别结果与智能传感器积水数据、气象卫星、雷达数据进行融合，实现城市暴雨内涝立体智能监测和精细化秒级内涝预报预警。

多部门共享的政务云决策平台基于云计算技术，建立了多部门共享的“政务云+客户端”城市暴雨内涝实时决策平台，实现了内涝监测、预报预警、部门决策与应急联动等功能，近5年来持续通过天津市政务云实时提供产品，有效支撑政府应急指挥决策及水务部门排水调度。行业专项气象服务案例05航空对流概率走廊决策系统

传统航空气象预警的局限性传统二元预警模式存在空间精度不足（如以机场为中心半径30-50公里范围预警，难以匹配5-10公里对流单体）、时间窗口模糊（如"下午有雷雨"的定性结论）及信息传递衰减等问题，导致2026年上半年天气原因航班延误仍占总延误时间的65%以上。

对流概率走廊技术突破2026年通过快速更新同化系统（数据刷新频率缩短至15分钟）、集合概率预报精细化（生成对流概率分布）及机器学习后处理（校正模式偏差），构建"空间-时间-概率"三维定义的放行走廊，如长100-300公里、宽20-50公里、概率≥80%的安全通道。

实施路径与运行新模式气象部门提前6小时生成初步走廊，1小时前融合最新观测输出最终预报；空管通过动态流量管理和协同决策机制优化放行；航空公司制定个性化预案。2026年粤港澳大湾区机场群在雷暴天数同比增加12%情况下，航班平均延误时间缩短38%，燃油年节约成本超5亿元。冰雪赛事百米级气象保障技术立体加密观测网络构建在滑雪场、滑冰馆等关键点位新建5套七要素（含雪温）自动气象站，布设2部激光测风雷达，实现对赛区微观气象的实时精准感知，监测能力从“公里级、小时级”跨越到“百米级、分钟级”。高分辨率融合预报技术应用引进国际先进的“百米级、分钟级”融合预报技术系统，融合多源观测资料与高分辨率数值模式，提供重点区域百米分辨率、逐10分钟更新的精细化预报产品，提升对赛事“窗口期”和高影响天气的捕捉预警能力。递进式智慧服务机制实施建立“13161”递进式服务机制，赛前1周提供气候预测，赛前3天、1天滚动更新预报，赛时6小时、1小时跟进服务，重大活动期间提供逐小时乃至分钟级气象信息，通过官方平台、小程序、场馆显示屏等多渠道实现定制化、可视化服务全覆盖。立体交通气象服务体系构建

三维气象观测网络搭建构建地—空—天大城市三维观测网络，集成自动气象站、风廓线雷达、毫米波云雷达、微波辐射计、拉曼米激光雷达等18种气象观测数据，实现对交通场景气象要素的立体感知。

无缝隙精细化融合预报模式研发无缝隙精细化的快速更新融合预报模式，融合多源观测资料与高分辨率数值模式，提供重点区域百米分辨率、逐10分钟更新的精细化预报产品，提升对交通高影响天气的捕捉能力。

五类交通场景核心预报技术创建面向公路、轨道、长江航运、低空飞行和公众出行五类交通场景的核心专业预报技术，针对大雾、结冰、暴雪、暴雨、台风等恶劣天气，提供针对性的气象保障服务。

数字化场景服务平台应用搭建面向五类交通场景的数字化平台，将气象数据与交通管理深度融合，实现从风险预警到部门处置的快速闭环，助力综合交通管理效能显著提升，缓解因天气原因导致的交通阻塞问题。技术创新与成效分析06预报准确率提升量化评估

强降水预报评分提升北京灵犀极端降水大模型在2026年汛期表现优秀，平均强降水预报评分较主流大模型提升20%以上，为极端强降水精准预报预警提供科学支撑。

台风路径预报精度优化中国气象局区域台风模式（CMA-TYM）V4.0版本于2025年7月更新，在台风路径、强度及风雨预报方面计算效率和预报效果显著提升，尤其对台风及以上强度预报优势突出。

短时临近预报时效与准确率双提升潮州市精细化短时临近降水预报服务系统将传统依赖高水平预报员1小时的分析流程压缩至3分钟自动化生成，信息准确率提升35%，实现镇街级未来3小时降雨趋势精准预测。

数值模式温度模拟偏差修正中国科学院区域地球系统模型RIEMS4.0（海气耦合版）通过显式耦合海洋和大气，将中国东部地区夏季日均和最高地表气温的暖偏差大幅降低约0.7°C（均方根误差），显著优于未耦合模拟。预警时效性改进成果潮州：AI赋能预警制作效率跃升潮州市精细化短时临近降水预报服务系统，将传统依赖高水平预报员1小时的分析流程，压缩至3分钟自动化生成，信息准确率提升35%，实现镇街级未来3小时降雨趋势的精准预测与动态预警推送。粤港澳大湾区：对流概率走廊提前6小时锁定放行窗口2026年7月，粤港澳大湾区机场群采用“对流概率走廊”技术，尽管雷暴天气天数同比增加12%，但区域内五大机场的航班平均延误时间却缩短了38%，成功将“放行窗口”提前6小时计算出来。榆林：百米级分钟级预报保障冰雪赛事榆林市气象局为省一冬会构建起覆盖赛道的立体加密观测网络，引进国际先进的“百米级、分钟级”融合预报技术系统，提供重点区域百米分辨率、逐10分钟更新的精细化预报产品，大幅提升对赛事“窗口期”和突发性高影响天气的捕捉与预警能力。社会经济效益综合分析防灾减灾能力提升，保障人民生命财产安全智慧气象雷达与数值预报融合技术能更精准、快速预测极端天气，如重庆重点实验室通过“数值预报+AI”提升暴雨、高温等预警精度，为防灾减灾提供有力支撑，有效减少因灾害造成的人员伤亡和财产损失。提升城市运行效率，减少经济损失如粤港澳大湾区机场群应用“对流概率走廊”技术，在雷暴天数同比增加12%的情况下，航班平均延误时间缩短38%，节省燃油成本超5亿元，提升了空域资源利用率和航空运行效率。赋能重点行业发展，促进经济增长在农业领域，农业气候资源普查和区划工作助力科学利用气候资源；在低空经济领域，成都低空气象服务为无人机作业、通航等提供保障，推动相关产业发展，创造经济价值。优化公共服务，提升社会管理水平潮州精细化短时临近降水预报服务系统将预警分析流程从1小时压缩至3分钟，准确率提升35%，为政府应急决策、公众出行等提供精准服务，提升了社会管理的精细化和智能化水平。面临的挑战与解决方案07数据融合与计算效率瓶颈多源观测数据整合难题智慧气象雷达、卫星、自动气象站等多源数据存在格式差异与质量参差不齐问题，如重庆地形复杂，整合卫星、雷达数据以优化预报模型面临挑战，需解决数据标准化与质控难题。高分辨率模式计算压力如CMA-MESO中尺度模式需将大气划分微小网格，逐小时计算温度、湿度等要素，全球模式分辨率达12.5公里，区域模式更精细至3公里，对超级计算机算力需求巨大，实时预报面临效率压力。AI与数值模式融合复杂性AI虽能提升计算效率，但与数值预报融合需解决物理可解释性问题，如构建“区域-局地”一体化智能预报模型时，需明确AI决策逻辑，同时AI与模式扰动、资料同化技术深度融合也增加了系统复杂度。动态更新与实时响应矛盾快速更新同化系统需15分钟融合多源数据，如潮州精细化短时临近降水预报系统将1小时人工分析流程压缩至3分钟，但高频率数据更新与模型实时计算之间仍存在时间差，影响预警时效性。极端天气可预报性研究进展

01高分辨率数值模式提升预报精度我国自主研发的高分辨率模型，整合卫星、雷达数据，建立快速更新的预报系统，提升“几点下、下多大、下在哪”的精准度。如CMA-MESO中尺度模式可实现未来0至36小时暴雨情况的精细预报，在2025年湖北梅雨强降雨过程中准确预报大暴雨中心。

02人工智能与数值预报融合提速人工智能与数值模型结合，提升计算效率与预报准确性。如重庆“致灾天气数智融合预报预警重庆市重点实验室”构建“区域-局地”一体化的0-12小时强降水智能预报模型，AI将传统人工1小时的分析流程压缩至3分钟自动化生成，信息准确率提升35%。

03多圈层耦合突破传统预报局限地球系统数值预报从“单打独斗”走向多圈层耦合，如RIEMS4.0区域地球系统模型通过海气耦合，将中国东部地区夏季日均地表气温暖偏差降低约0.7°C，显著改善江淮流域2020年梅雨极端降水事件的模拟效果，证明耦合对