關鍵突破！推動強對流天氣過程進一步提前預報！

近日，國家衛星氣象中心（國家空間天氣監測預警中心）研究員王勁松聯合哈爾濱工業大學（深圳）、香港科技大學、中國氣象局廣州熱帶海洋氣象研究所等單位的科研人員，研發出基于風云氣象衛星數據的深度擴散模型，成功將強對流天氣臨近預報有效時長延長至4小時。這標志我國在基于自主衛星數據的智能天氣預報技術方面實現關鍵突破，將為防災減災提供更有力的技術支撐。研究成果刊發于美國《國家科學院院刊》。

強對流天氣具有突發性強、演變迅速、破壞力大等特點，臨近預報的核心挑戰在于捕捉中小尺度系統的快速非線性演變。目前，強對流天氣的精準預報仍是國際氣象領域的共性難題。

研究發現，強對流多發生在對流云系或單體對流云塊中，風云四號氣象衛星具備高時空分辨率紅外探測能力，可提供連續、大范圍的云頂亮溫觀測，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，提早發現對流初生跡象，為預報贏得提前量。研究團隊利用風云四號系列衛星大范圍、無縫隙的監測優勢，獲取長時效數據，并從海量衛星數據中提取并預測對流云團的復雜隨機運動。為提升預報精度，團隊引入近年來在圖像生成領域表現卓越的擴散模型，提出面向衛星數據的深度擴散模型（DDMS）。

該模型將對流云演變過程中呈現的隨機運動趨勢建模為一種物理擴散過程，利用風云四號A星過去2小時的紅外亮溫序列，預判未來4小時對流云的時空演變。在此基礎上，結合深度語義分割模型，對預測得到的衛星序列開展對流云的自動識別與空間定位，精準刻畫對流云的生成與發展過程。

基于風云四號衛星數據，DDMS實現了對我國及周邊區域約2000萬平方千米區域、未來4小時內每15分鐘一次的高分辨率對流預報，在不同空間尺度（4000米至48000米）和不同季節均表現出穩定的預報能力，不僅在短時預報中表現優異，在2小時至4小時的較長時效預報中仍然保持較高的可信度。

該研究基于風云四號衛星數據和深度擴散模型進行了探索，不僅為強對流臨近預報提供了新的技術范式，也展現出多方面的發展潛力。隨著技術的持續迭代與業務體系的逐步完善，研究將為暴雨、雷暴、短時大風等強對流天氣的防災減災提供更提前、更精準、更可靠的技術支撐，切實提升全社會應對極端天氣的能力和氣候韌性。

未來，團隊將進一步優化模型計算效率，并探索將氣象物理規律更深度嵌入AI模型，提升其可解釋性與穩健性。

相關論文信息：https://doi.org/10.1073/pnas.2517520122