卫星与探测技术成就 - 风云三号G星实现全球首次气象卫星区域250米分辨率每分钟连续成像观测，是我国首颗、全球第三颗低倾角轨道降水测量卫星[3] - 风云三号E星是全球唯一在晨昏时段开展观测的民用极轨气象卫星[3] - 风云卫星、北斗探空、天气雷达等探测装备与技术实现高水平自立自强[7] 预报能力与精准度提升 - 建成“无缝隙、全覆盖”的智能数字气象预报业务体系，空间分辨率精细至全球5公里、全国1公里，重点区域达百米级[12] - 暴雨预报准确率较“十三五”时期平均提升10%[12] - 24小时城镇晴雨预报和气温预报准确率达80%以上[12] - 台风24小时路径预报误差降至最小62公里，保持国际先进水平[12] - 灾害性天气监测率提升到83%，强对流天气预警时间提前13%[10] - 能够提前3至7天预报区域性暴雨、高温、寒潮过程，提前15天预测全国性重大天气过程，提前6个月预测全球气候异常事件，提前1年发布气候年景预测产品[10] 气象模型与人工智能应用 - 国内涌现“盘古”、“风乌”、“伏羲”、“风清”等人工智能气象预报模型，实现从无到有的突破[23] - “风雷”、“风清”、“风顺”、“风宇”等气象预报模型达到国际先进水平[7] - 中国气象局制定人工智能气象应用工作方案（2023-2030年）[23] - 发布具有自主知识产权的人工智能训练气象数据集，向全社会提供公共数据产品[23] 服务覆盖与经济社会效益 - 气象服务覆盖国民经济70余个行业大类[13] - 生活气象服务指数增至70余种，精细化服务涵盖衣食住行游购娱，覆盖全国5万多个景点[21] - “十四五”时期，因气象灾害造成的经济损失占GDP比例平均下降0.12个百分点[14] - “十四五”以来冬小麦干热风预警助力粮食增收83亿斤[15] - “一路三方”预警联动机制使优化提升路段交通事故数量同比下降51%[15] - 全国人工增雨、雪作业累计增加降水约1677亿吨[14] 数据共享与全球服务 - 向全社会共享12类100余种气象数据产品，服务全球153个国家和地区、全国21个行业近130万用户[25] - 首次向全球发布和共享长达176年的全球地面气候数据集，以及空间精细程度为10公里的全球大气再分析产品[25] - 已发放气象数据身份标识98万多个[25] 预警与城市治理 - 实现17个行业82种预警信息汇聚共享与快速发布，预警信息可在1分钟内快速送达应急责任人[18] - 各省、市、县气象部门都已建立高级别预警“叫应”机制[18] - 北京、上海、重庆等地数字气象服务系统融入“城市大脑”[21] - 高温、花粉过敏等17类健康气象预警产品受到百姓欢迎[21]

人工智能在气象预测领域的应用前景 - 人工智能技术迅猛发展，为更精准预测天气与气候带来前景 [1] - 当前研究聚焦于厘清预测不确定性的原因和机制，AI模型可助一臂之力 [1] - 多位院士学者在年会中围绕人工智能时代的天气与气候预测等前沿话题展开交流 [1] AI气象大模型的优势与案例 - AI气象大模型具备计算时间更快、预报准确率更高、自带优化模块三大优势 [2] - 传统物理模型约1小时的计算量，AI模型几分钟即可完成 [2] - 在台风路径预报中，部分大模型的准确率已超越传统数值模式 [2] - 基于Transformer架构的AI模型对厄尔尼诺现象的预测时长突破18个月，远超传统动力模型 [2] - 全球AI天气预报模型的台风路径预报相对于传统全球数值天气预报模式有明显优势 [3] - 上海台风智能模型1.0版将台风预报分辨率提高到公里级，预报时间从64分钟压缩至3分钟 [3] AI气象预测当前的技术挑战 - 当前气象大模型存在两大短板：预报结果的物理机制解释不清，以及时间分辨率不够高 [4] - 部分大模型对台风数据的生成只能6小时刷新一次，而传统数值模式仅需几分钟 [4] - 气象数据驱动的AI模型因时空分辨率过低等问题，无法观察到传统模式中的“蝴蝶效应” [4] - 目前AI仍不能解决精确计算的问题 [4] 高性能计算与AI的融合路径 - 新一代天气预报应是高性能计算与AI的结合，以打破计算精度瓶颈 [4] - 需要借助多类型超算，将AI与传统科学计算方案深度融合，以提升整体计算性能 [4] - 进行地球系统模拟研究对高性能计算提出更高期待，需建立异构、众核的超算系统 [5] - 面对海量计算，千万核并行将成为地球系统模拟的重要能力，并需建立高内存、大带宽的超算系统 [5]