天气预报和人们的日常生活、社会生产息息相关，其中短临降水预报更是对社会各个 领域都产生着重要影响，也是气象预报长期以来的痛点。传统的数值气象预报模式利用超 级计算机，在探空数据、卫星、气象自动站等各项观测数据的基础上，用大气动力学方程 实现长时间的天气预报。而受制于算力和气象数据孤岛，传统的数值气象预报模式在预报的时空分辨率和预报的更新频率上都存在不足，难以做到逐公里逐分钟的预报。 为践行“人民至上、生命至上”理念，气象防灾减灾工作对于提升短临降水预报的时 空分辨率、预见期和准确率的需求愈加迫切，特别是在山洪灾害、地灾灾害防御方面，2 小时分钟级公里级的降水预报已经成为常态化工作需求，其对于风险识别、风险评估、风 险预警、风险转移，降低极端天气气候事件影响都有着极为重要的意义。

基于短临降水预报所需的多样化大规模数据接入、融合计算和高并发服务等需求，利 用国内领先的阿里云产品和解决方案，实现大规模数据的快速处理与人工智能算法模型训 练，并通过弹性计算资源进行预报结果的生成和数据服务提供，从而提高预报精度和效率。 1. 数据协同共享 针对气象数据孤岛的问题，确立数据协同共享的思路目标，基于阿里云平台，搭建数 据共享平台、制定共享标准， 实现跨部门、跨行业的大规模数据整合、流通、共享和开发， 为水利、应急、自然资源、交通、保险等行业提供精细精准的短临降水预报数据服务。 一是建立数据共享平台：通过搭建统一的气象数据共享平台，整合气象专业部门及防 灾减灾应用部门的观测数据，实现数据的集中存储、管理和共享。平台长期且稳定地接入 国家气象局全国多普勒天气雷达拼图产品、中国地面 2170 站 6 要素（开放清单）逐小时数据、 华东区域数值预报产品和 FY4A 产品等基础数据源，并支持应用部门设备采集气象数据标 准化接入。 二是制定数据共享标准：制定统一的数据格式、传输协议和共享规范，通过统一的数 据接口调用，确保数据使用过程中的准确性和一致性，降低数据流通障碍。 三是加强数据安全保护：建立完善的数据安全保护机制，确保数据或数据接口在共享 过程中的安全性和隐私性。 2. 推动数据高效复用 基于数据共享平台基础标准化的气象源数据，一方面采用人工智能技术开展“雷达 + 卫星”的未来 2 小时降水预报算法与自动雨量站订正降雨量算法的研发， 以获得精准的未 来 2 小时分钟级公里级的短临降水预报数据；另一方面开发数据开放平台，提供数据接口， 服务防灾减灾行业客户，同时建立完善的数据质量控制体系，对数据进行定期检查和评估， 确保数据的准确性和可靠性。 3. 深化数据融合创新应用 实现了短临降水预报等气象服务与水利、应急等行业防灾减灾数据的深度融合，为防 灾减灾提供了更加精准化、实战化的气象服务，应用于水利部、中国水科院等数十个防灾 减灾单位，并在多次山洪与地灾灾害中成功预报预警。 一是加强与各行业的数据对接：与水利、应急、农业、交通、能源、旅游等行业建立 数据对接机制，获取各行业的需求和数据资源，为定制化气象服务提供数据支持。二是开展数据融合技术研发：研究并应用先进的数据融合算法和技术，将短临降水预 报数据与其他算法模型进行深度融合，挖掘数据的潜在价值，如“短临降水预报 + 洪水模型” 推演洪水达到时间、淹没范围，“短临预报 + 地灾模型”推测地灾发生区域与时间等。 三是推进数据融合应用落地：采用“气象 + 防灾减灾业务”的服务模式，深度结合水 利防汛、地灾防汛、应急抢险救援等业务的工作需求，研发基于分钟级公里级短临降水数 据的气象服务应用产品，服务于灾前防御、灾中救援、灾后分析三个防灾减灾重要工作阶 段。目前已落地应用于水利部、中国水科院、四川省水利厅、彭州市水务局、北川县水务局、 四川省应急管理厅、凉山州应急管理局等数十个防灾减灾单位，并在多次山洪与地灾灾害 中成功预报预警。 4. 加强交流与合作，推动气象防灾减灾领域发展 为了推动气象防灾减灾的创新发展，通过论坛交流与产学研联合等方式共同推进短临 降水预报数据在气象防灾减灾中的应用。 一是论坛交流，积极参与国内防灾减灾行业论坛，介绍先进技术和应用经验，推动国 内气象防灾减灾发展。2023 年参与“2022-2023 年度全国典型洪旱过程应对技术经验交 流会”与“中国水利学会减灾专委会 2023 年年会”两场重大会议。 二是产学研联合，加强高校、科研机构与企业的合作，共同开展短临降水预报数据在 防灾减灾领域的技术研发和应用。先后参与 2022 年国家重点研发计划“重大自然灾害防 控与公共安全”和重点专项项目“非显性滑坡隐患高效勘测技术装备研发”、2022 年度 水利部重大科技项目“中小流域防洪态势感知预警关键技术与装备”、2022 年度四川重 点研发项目“四川省森林草原防灭火三维立体大数据‘一张图’关键技术及应用”三个重 大科研项目。

技术创新方面，针对传统气象预报（指数值预报 + 预报员修正）时空分辨率低、更新 频率慢、精细化程度提升缓慢等问题，在传统预报技术过程中加入云计算技术和人工智能 算法，充分利用人工智能在机器学习、数据融合、数据挖掘方面的优势和云计算弹性能力， 突破气象预报在数值预报方程提升、超算能力提升与预报员能力提升方面的限制，在技术 路线中以气象雷达 + 地面雨量站采集数据为源，实现未来 2 小时逐分钟逐公里的预报尺度 以及定量降水预报，且可实现逐 5 分钟滚动预报（实况雷达数据更新后预报数据毫秒级更 新） ，既充分挖掘了传统观测数据的价值，又提升了传统预报的分辨率及准确性，为强对 流天气下的危险性动态评价提供有力的基础保障。 应用创新方面，在水利、地灾灾害防御领域，通过高频更新精准的分钟级公里级短临 降水预报，使山洪、地灾预报预警的空间范围锁定至公里级且预见期提升至未来 2 小时内。 在应急抢险救援领域，分钟级公里级短临降水预报可辅助指导汛期灾备力量部署，抢险救 援过程中（如地震、山洪、地灾）分钟级公里级短临降水预报可辅助制定作战计划，安全科学施救。在交通领域，交通管理部门可以分钟级公里级短临降水预报数据指挥调度，确 保交通畅通和安全。此外，还可以为保险、旅游、能源等行业提供定制化应用场景。

社会效益方面，随着全球气候变暖，极端强降水事件呈现出频发、广发、强发和并发 的趋势，部分强降水的生命周期仅有几个小时，空间范围仅有十几公里甚至几公里。基于 跨领域数据融合的分钟级公里级的降水预报技术能够快速发现并锁定追踪其演变过程，及 时对公众、对防灾减灾单位提供短临降水预报预警，指导防灾减灾部门开展风险识别、风 险评估、风险预警、风险转移工作， 提升防灾减灾能力，最大程度地保障人民生命财产安全， 具有重要的社会价值。 经济效益方面，首先，分钟级公里级短临降水预报数据可为防灾减灾工作提供精细精 准的预报、预警，使灾前防御目标更明确，灾前转移更及时，减少灾害损失与灾后政府财 政补助；其次，利用国家气象体系监测设备数据及人工智能技术实现精细化的降水预报， 既充分利用已建设备，提升其建设价值，又避免了新建设备产生的经济支出。以上两点是 一种客观的节约型经济效益。最后，分钟级公里级短临降水预报数据在交通出行、农业生产、 新能源、保险金融等领域也具有广泛的市场前景，有望取得一定的经济效益。