記者從中國氣象局獲悉，近日，國家衛星氣象中心聯合多家單位研發出風云氣象衛星數據深度擴散模型，成功將強對流天氣臨近預報有效時長延長至4小時，這一科研成果已發表在國際知名學術期刊。
據介紹，此次實現突破的技術完全是國產自主研發。那么，這套技術攻克了強對流天氣預報的哪些難題？
國產自主研發技術體系
攻克哪些難題？
自主研發技術體系：三代算法迭代破局
據介紹，強對流的“信號”，往往隱藏在對流云團的變化里。于是，科研團隊充分發揮風云四號系列氣象衛星大范圍、無縫隙監測的獨特優勢，獲取長時效監測數據，并從海量衛星數據中提取、預測對流云團的復雜隨機運動，進而提升預報精度。
哈爾濱工業大學（深圳）教授葉允明：這套技術從數據到模型、算法完全是國產自主研發，其中的核心算法經歷了三代的更新迭代。特別是第三代的基于生成擴散模型的衛星云圖智能外推算法，解決了長序列預測中的對流云特征快速消散的難題，大幅提升了預報精度和有效預報時長。
未來4小時內每15分鐘可生成一次高分辨率對流預報
據介紹，基于風云四號氣象衛星數據，這項深度擴散模型能覆蓋我國及周邊2000萬平方千米區域，實現未來4小時內，每15分鐘生成一次高分辨率對流預報，在4000米至48000米的不同空間尺度和各季節均表現出穩定的預報能力，為強對流天氣的精準預警提供重要的技術支撐。特別是對邊遠地區以及海上雷達監測盲區等區域的氣象防災減災，具有重要應用價值。
衛星云圖中強對流信號微弱
如何精準捕捉？
我國的風云四號氣象衛星具備高時空分辨率紅外探測能力，能夠實現對云團生命全過程的完整追蹤，并通過對云頂物理信號的捕捉，提早發現強對流初生跡象，為預報爭取寶貴時間。但強對流在衛星云圖中的信號微弱、變化迅速，如何精準捕捉？
強對流天氣系統尺度小、變化快，在衛星云圖中的相關信號微弱。傳統人工智能模型在預測數小時后的云圖時，往往會出現“模糊化”的情況，也就是云團的輪廓雖在，但內部結構細節卻嚴重丟失，無法辨識是否有強對流系統。
創新“雙模型耦合”兼顧云系整體與局部演變
為破解“模糊化”這一難題，科研團隊創新性地提出“雙模型耦合”的架構。
由一個深度神經網絡模型，負責學習并預測大尺度云系的整體移動趨勢，把握天氣系統的整體動向；同時引入擴散模型，專門學習云圖演變中難以捉摸的局部隨機變化，刻畫云系內部生消演變的精細過程。
兩者在訓練中協同學習、共同優化，既實現了對大面積云系整體移動的準確預報，又能很好地保持云系內部結構演變的關鍵細節。
風云氣象衛星工程應用系統總設計師覃丹宇：這是一個算法結果的示意圖。最上面這一行，代表著預測時間在不同時刻，就是未來3小時、4小時，和真實觀測的殘差。中間一行，代表著大尺度的預測結果，也是隨時間逐漸變模糊。加入擴散模型以后，這個細節就越來越豐富，代表著3小時、4小時以后預測的時間仍然有豐富細節。
強對流預警提前
如何筑牢防災減災防線？
強對流天氣臨近預報有效時間得以提前，這一關鍵技術突破，為緩解極端天氣“預報來了卻來不及應對”的痛點提供了新的思路。未來，這一技術在城市運行、農業生產等方面又將發揮哪些支撐作用呢？
強對流預警提前守護城市保障民生
在城市應急處置中，預警時間提前能為基礎設施防護贏得黃金準備期。對城市運行而言，地鐵、機場等基礎設施可以提前啟動應急響應；在公共安全領域，讓危險區域人員轉移和搶險物資部署更加主動從容。
強對流預報預警升級助力農業生產
農業生產“看天吃飯”的模式，因預警時間提前實現了質的轉變。對種植戶而言，多出來的幾小時足夠完成大棚加固、成熟作物搶收和防護網覆蓋。每到臺風季節，江蘇、福建、廣東等地借助氣象預報的精準預警，讓漁船在9級大風來臨前安全回港停靠。養殖戶也能提前為魚塘增氧、加固圍欄，最大程度減少冰雹、短時大風等帶來的損失。
變被動為主動筑牢防災減災防線
強對流預報預警時間提前的核心價值，在于將“被動應急時間”轉化為“主動準備時間”。隨著預警渠道不斷優化和技術落地，這一提前量將持續為各行各業賦能，把強對流天氣帶來的風險損失降到最低，切實提升全社會的防災減災能力。
國家衛星氣象中心（國家空間天氣監測預警中心）研究員王勁松：我們剛剛發射了最新的風云四號C星的衛星。它在時間、空間和光譜的分辨率上都有大大的提高。未來我們將會用最新的技術，增加更多人工智能的內核。