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　　中新网贵州新闻1月20日电　（王都安 杨春竹）“十四五”以来，贵州天气预报经历了一场深刻的“智慧革命”，数字网格+AI模型实现精准“算”天，贵州气象部门通过构建0至60天无缝隙数字预报体系、研发自主可控的山地数值模式、引入人工智能短临预报模型，将暴雨预警提前量提升至130分钟，强对流预警提前量达66分钟，预警时效进入全国第一方阵，为守护黔山秀水装上了“超强大脑”。

　　为山地“量身定制”数值预报模式

　　贵州地形复杂，山地占比92.5%，天气系统受地形抬升、河谷动力等影响，预报难度远超平原地区。“我们建成了覆盖短临到次季节的无缝隙数字智能预报业务体系。”贵州省气象局总工程师黄笞介绍，“十四五”期间，贵州聚焦“山地特色”，围绕“四大主线”攻坚核心技术。这一体系的核心，是分辨率高达1公里的智能网格预报。0至10天的预报，空间分辨率达1公里，大城市精细至500米；11至14天分辨率达5公里；15至60天延伸期预报分辨率达10公里。这意味着，天气预报不再仅仅是针对某个城市的笼统描述，而是可以精准落点到乡镇、街道甚至山坳的数字化“画像”。

　　支撑这张“数字之网”高效运转的，是跻身全国前列的高性能算力。存储容量全国第5的“超级大脑”，实现了1公里网格预报的实时更新。贵州省气象台通过引进并本地化复杂地形条件下1公里智能网格预报算法，在国产ARM架构超算上实现自主可控运行，将降水、气温等关键要素的客观预报算法分辨率全面提升至1公里、1小时。由此，“预报一张网”基本形成，为精准服务奠定了数据基石。

　　通用数值模式在复杂地形前常常“水土不服”。为此，贵州气象部门决心研发属于自己的“天气预报引擎”。

　　“我们建成了贵州区域山地数值预报模式GZ-MESO和快速循环同化系统GZ-RUC，并实现了在国产超算的本地化运行。”黄笞指出，这套为贵州山地“量身定制”的模式，在更新频次、分辨率及多项预报检验指标上，在贵州的表现优于国内主流模式，标志着预报核心技术自主可控能力的关键一跃。

　　面对瞬息万变的短时强对流天气，贵州将目光投向了人工智能。联合中国电信，基于视频生成的跨域迁移学习技术，研发了贵州短临气象预测AI模型。“该模型可实现未来2小时内逐6分钟对流风暴强度及移动轨迹的预报，空间分辨率达1公里。”黄笞说，经过汛期检验，该模型在贵州的预报效果优于国内主流预报模型，评分提升幅度超过20%，为捕捉“来得快、去得快”的灾害性天气提供了利器。

　　风险预警由“预报”向“影响”延伸

　　技术突破最终要体现在预报准确率的提升上。数据显示，“十四五”期间，贵州天气预报准确率实现显著跃升：晴雨预报准确率达83.8%，气温预报准确率达90.56%。

　　更为关键的是，关乎人民生命财产安全的灾害性天气预警能力实现了跨越式发展。暴雨预警提前时间从“十三五”的96分钟大幅提升至130分钟；强对流预警提前时间从37分钟提升至66分钟，远超过“十四五”规划目标。暴雨预警信号命中率达到98.19%，冰雹预警信号命中率达到93.82%。

　　这些数字的背后，是持续的技术迭代。预报员们深度融合“AI+天气”技术，通过频率匹配、深度神经元网络等方法，有效解决降水空漏报问题，提升高低温预报准确率。基于配料法和人工智能的分类强对流预报技术，有力支撑了强对流天气的递进式精细服务。

　　现代天气预报的价值，不仅在于预测“天气怎么样”，更在于预判“天气会带来什么影响”。贵州气象部门正推动预报业务从“天气要素”向“影响和风险”延伸。

　　贵州省气象台基于网格降水预报及实况降雨，结合地形、水系、地质灾害隐患点等孕灾环境数据，研发了暴雨灾害风险预报模型，建立了暴雨综合风险影响预报业务。产品已在全国天气会商及决策服务材料中应用。同时，建成了基于60条主要河流的面雨量监测及风险预警系统，确定了分流域、分等级的致灾临界阈值。

　　“我们建立了逐小时滚动更新的、精细至地质灾害隐患点的风险监测和预报预警产品。”贵州省气象台相关负责人介绍，这套系统在2024年舞阳河流域洪水、2025年榕江洪水等关键时刻发挥了重要技术支撑作用，真正将气象预警转化为防灾减灾的行动指令。

　　尽管成就显著，但贵州气象人清醒地认识到挑战。对标“五个1”精准预报能力（即提前1小时预警局地强天气、提前1天预报逐小时天气、提前1周预报灾害性天气、提前1月预报重大天气过程、提前1年预测全省气候异常）和高质量发展要求，数字智能预报的质效、灾害天气预报准确率的瓶颈、风险预警业务的起步阶段等问题仍需攻克。

　　“十五五”，贵州气象部门将以数字化升级、智能化转型为主线，持续强化数值模式、智能算法与物理机理的融合创新，发展“数智预报员助手”，推动人工智能在预报全环节深度应用。目标是到2030年，基本建成适应高质量发展要求的现代天气预报业务体系，让天气预报更智慧、更精准、更可靠，为贵州高质量发展和人民福祉提供更加坚实的气象科技支撑。（完）