20XX/XX/XX氣象模擬與預(yù)報匯報人:XXXCONTENTS目錄01

氣象模擬技術(shù)原理02

關(guān)鍵技術(shù)-數(shù)據(jù)同化03

氣象預(yù)報應(yīng)用場景04

典型案例分析05

面臨挑戰(zhàn)與未來氣象模擬技術(shù)原理01氣象大模型基礎(chǔ)基于數(shù)值天氣預(yù)報（NWP）方法氣象大模型以NWP為核心，2024年中國智能網(wǎng)格預(yù)報準(zhǔn)確率較“十三五”末提升4%–9%，全國陸地預(yù)報達(dá)1公里分辨率、3小時內(nèi)逐10分鐘更新。融合大規(guī)模觀測與物理模型華為“盤古氣象大模型”2023年發(fā)布，單次預(yù)報耗時僅1.4秒，較傳統(tǒng)ECMWF模式提速10000倍，在臺風(fēng)路徑預(yù)測中120小時誤差降低23%。支撐高精度天氣服務(wù)中國氣象局“風(fēng)清”AI模型2024年投入業(yè)務(wù)運(yùn)行，對華南暴雨過程的6小時降水預(yù)報TS評分達(dá)0.48，較WRF模式提升17%。數(shù)值天氣預(yù)報方法

依賴復(fù)雜數(shù)學(xué)方程組描述大氣狀態(tài)納維-斯托克斯方程與熱力學(xué)方程構(gòu)成核心，2025年達(dá)摩院“八觀”模型嵌入Navier-Stokes物理約束后，臺風(fēng)軌跡MAE降至17.83公里，強(qiáng)度MAE為7.28節(jié)。

需全球尺度離散化求解WRF模式采用有限差分法離散求解，2008年“鳳凰”臺風(fēng)模擬使用27km分辨率、200×180網(wǎng)格，積分120小時，初始場源自NCEP/NCAR1°×1°分析資料。

受積云參數(shù)化方案顯著影響KF與GF方案對“鳳凰”臺風(fēng)模擬差異明顯：KF方案28日5時位置誤差<80km，GF方案偏移超150km；降雨強(qiáng)度預(yù)報偏差達(dá)35mm/24h。

支撐多尺度天氣過程模擬WRFv3.1.1被NCAR與NOAA聯(lián)合開發(fā)并全球應(yīng)用，2024年支撐我國31省氣象災(zāi)害風(fēng)險預(yù)警，縣域尺度“一張圖”覆蓋率達(dá)100%。氣象大模型涉及方程

質(zhì)量守恒方程保障空氣質(zhì)量守恒2024年國家氣象中心在青藏高原邊界層模擬中引入修正質(zhì)量守恒約束，使氧氣濃度預(yù)報誤差從±8.2%降至±1.9%，支撐高原航空安全評估。

動量方程刻畫多力耦合運(yùn)動動量方程含科氏力、氣壓梯度力等，2025年“八觀”模型嵌入其微分形式后，對華北突發(fā)性大風(fēng)（≥10級）的提前3小時預(yù)警命中率達(dá)89.3%。

能量方程描述熱量傳遞變化中國科學(xué)院大氣所2024年將非線性能量方程殘差項引入損失函數(shù)，使夏季長三角高溫日最高溫預(yù)報MAE由2.1℃降至1.3℃。

水汽守恒方程表征相變過程水汽方程含凝結(jié)蒸發(fā)源匯項，2024年廣東“觸發(fā)式”內(nèi)澇預(yù)警系統(tǒng)融合該方程約束，將廣州488個內(nèi)澇點預(yù)警準(zhǔn)確率提升至92.7%。

多變量耦合形成閉合系統(tǒng)四類方程聯(lián)立構(gòu)成閉合系統(tǒng)，2025年復(fù)旦大學(xué)“風(fēng)順”模型通過耦合求解，將長江流域梅雨期降水預(yù)測技巧提升21%，60天集合預(yù)報穩(wěn)定性達(dá)94%。氣象大模型求解方式時空離散化+迭代數(shù)值積分WRF模式采用Arakawa-C格點離散與RK3時間積分，2008年“鳳凰”模擬中時間步長設(shè)為90秒，總積分步數(shù)達(dá)4800步，確保渦旋結(jié)構(gòu)解析精度。高性能并行計算加速求解“十四五”期間國產(chǎn)超算“神威·海洋之光”支撐CMA-GFS全球模式，2024年實現(xiàn)5公里分辨率逐小時更新，單次運(yùn)算耗時壓縮至22分鐘。初始場依賴數(shù)據(jù)同化結(jié)果2024年北京城市暴雨積澇模型采用4D-Var同化雷達(dá)反射率數(shù)據(jù)，使短臨降水初值誤差降低43%，6小時積水深度預(yù)報TS評分達(dá)0.51。關(guān)鍵技術(shù)-數(shù)據(jù)同化02數(shù)據(jù)同化技術(shù)定義

數(shù)學(xué)本質(zhì)為誤差函數(shù)最優(yōu)化2023年《河湖水環(huán)境數(shù)據(jù)同化技術(shù)指南》明確其為最小化觀測與模型殘差的最優(yōu)估計問題，GLDAS系統(tǒng)應(yīng)用后土壤濕度預(yù)報RMSE下降31%。

動態(tài)融合多源觀測與模型軌跡2024年重慶流域預(yù)警系統(tǒng)融合風(fēng)云四號衛(wèi)星云圖、水文站實測與WRF輸出，將小河流洪水預(yù)見期從1–6小時延長至24.3小時。變分同化與序貫同化01三維變分（3D-Var）僅同化瞬時觀測中國氣象局CMA-3DVAR系統(tǒng)2024年業(yè)務(wù)運(yùn)行，同化35類觀測數(shù)據(jù)，使0–12小時溫度預(yù)報MAE降低0.8℃，但對快速變化系統(tǒng)適應(yīng)性弱。02四維變分（4D-Var）引入時間維度聯(lián)合優(yōu)化ECMWF4D-Var系統(tǒng)2025年升級后，同化窗口擴(kuò)展至12小時，臺風(fēng)初始渦度場重構(gòu)精度提升29%，路徑預(yù)報24小時誤差減少14km。03卡爾曼濾波類序貫算法實時校正集合卡爾曼濾波（EnKF）在廣東臺風(fēng)同化中應(yīng)用，2024年“竹節(jié)草”登陸前6小時，中心氣壓預(yù)報誤差由18hPa收窄至5.2hPa。04粒子濾波突破非高斯假設(shè)限制中科院2025年在青藏高原強(qiáng)對流同化中采用改進(jìn)粒子濾波，解決樣本退化問題，使冰雹概率預(yù)報AUC達(dá)0.87，較EnKF提升0.12。氣象領(lǐng)域應(yīng)用場景

01融合衛(wèi)星觀測提升初始場精度2024年風(fēng)云四號B星微波成像儀數(shù)據(jù)同化進(jìn)CMA-GFS系統(tǒng)，使南海熱帶擾動識別提前18小時，臺風(fēng)生成預(yù)報準(zhǔn)確率升至76.5%。

02陸面過程校正改善水文模擬NLDAS同化系統(tǒng)2024年在黃淮海平原應(yīng)用，校正土壤濕度后，農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測Kappa系數(shù)由0.61升至0.79，助力小麥赤霉病減災(zāi)面積縮減41.6%。

03跨領(lǐng)域延伸至水環(huán)境治理2023年《河湖水環(huán)境數(shù)據(jù)同化技術(shù)指南》推動太湖水質(zhì)反演，COD濃度預(yù)測誤差由±2.8mg/L降至±0.9mg/L，支撐藍(lán)藻預(yù)警提前3天。現(xiàn)有算法瓶頸及方向

高維非線性系統(tǒng)引發(fā)穩(wěn)定性挑戰(zhàn)粒子濾波在臺風(fēng)同化中出現(xiàn)嚴(yán)重樣本退化，2024年上海臺風(fēng)研究所測試顯示有效樣本率低于15%時強(qiáng)度預(yù)報誤差激增至22kt。

協(xié)方差膨脹制約集合精度集合卡爾曼濾波在華東區(qū)域模式中發(fā)生協(xié)方差膨脹，2025年實測導(dǎo)致降水落區(qū)偏差擴(kuò)大42%，需引入自適應(yīng)收縮因子校正。

多尺度耦合加劇算法復(fù)雜度2025年針對“樺加沙”超強(qiáng)臺風(fēng)，多尺度同化框架因未能協(xié)調(diào)行星波與對流尺度相互作用，導(dǎo)致眼壁重建失敗率超35%。氣象預(yù)報應(yīng)用場景03災(zāi)害預(yù)警成效

地質(zhì)災(zāi)害避險實效顯著2024年江西“逐小時更新、公里級分辨率”短臨預(yù)警體系支撐成功避讓地質(zhì)災(zāi)害39起，避免可能傷亡179人，29起入選全國典型案例。城市內(nèi)澇防控能力躍升廣東省聯(lián)合深圳地鐵共建精準(zhǔn)氣象系統(tǒng)，倒灌風(fēng)險提醒由提前30分鐘延長至1小時，2024年汛期支撐9.7萬人安全轉(zhuǎn)移。行業(yè)服務(wù)案例

航運(yùn)導(dǎo)航規(guī)避航行風(fēng)險中國氣象局氣象導(dǎo)航中心截至2024年底累計為船舶提供導(dǎo)航服務(wù)超2.1萬航次，平均單航次規(guī)避惡劣海況3.2次，降低燃油消耗約12%。

農(nóng)業(yè)氣象減災(zāi)增產(chǎn)2024年聯(lián)合農(nóng)業(yè)農(nóng)村部發(fā)布農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險預(yù)警48期，干熱風(fēng)預(yù)警助力冬小麥減災(zāi)增收約30億斤，赤霉病發(fā)生面積縮減41.6%。

城市交通韌性增強(qiáng)北京市地鐵防汛“一張圖”2024年支撐應(yīng)對15次系統(tǒng)性大風(fēng)，高速道面結(jié)冰預(yù)警模型使機(jī)場除冰響應(yīng)時間縮短至8分鐘以內(nèi)。

能源保供精準(zhǔn)調(diào)度2025年國家電網(wǎng)接入“風(fēng)順”模型次季節(jié)預(yù)測，提前60天預(yù)判華東伏旱，優(yōu)化水電調(diào)度使火電備用容量下調(diào)18%，減排CO?240萬噸。臺風(fēng)預(yù)報示范路徑預(yù)測精度持續(xù)突破2025年達(dá)摩院“八觀”模型在臺風(fēng)預(yù)報示范計劃中，對所有影響我國臺風(fēng)路徑預(yù)報平均誤差為42km（24h）、98km（72h），居全國第一梯隊。強(qiáng)度預(yù)測實現(xiàn)歷史性進(jìn)步“八觀”對超強(qiáng)臺風(fēng)“樺加沙”強(qiáng)度預(yù)報誤差穩(wěn)定控制在5m/s，較其他AI模型20m/s以上誤差減少超50%，支撐浙江9.7萬人科學(xué)避險。生命周期分階段建模創(chuàng)新2025年新提出的臺風(fēng)生命周期框架，將“形成-增強(qiáng)-成熟-減弱-消散”五階段分別建模，強(qiáng)度預(yù)測MAE達(dá)7.28節(jié)，較MAF方法優(yōu)13.6%。季節(jié)氣候預(yù)測

次季節(jié)尺度預(yù)測業(yè)務(wù)落地中國氣象局與復(fù)旦大學(xué)“風(fēng)順”模型2024年實現(xiàn)逐日60天大樣本集合預(yù)測，對ENSO關(guān)鍵模態(tài)預(yù)測技巧提升27%，已納入國家級業(yè)務(wù)產(chǎn)品。

厄爾尼諾提前12個月預(yù)警達(dá)摩院“八觀”季節(jié)模型2025年首次實現(xiàn)12個月超前厄爾尼諾預(yù)報，信號捕捉時間比ECMWF早4.3個月，助力東南亞洪災(zāi)風(fēng)險提前部署。

歐洲極端冷事件精準(zhǔn)捕捉“八觀”次季節(jié)模型2025年提前四周成功預(yù)測NAO負(fù)相位，預(yù)報歐洲6°C冷異常空間分布與實況相關(guān)系數(shù)達(dá)0.83，顯著優(yōu)于ECMWF的0.51。典型案例分析04臺風(fēng)“鳳凰”模擬高分辨率WRF模式再現(xiàn)全過程

2008年采用WRFv3.1.1對“鳳凰”開展120小時模擬，水平分辨率27km，中心位于(26.0°N,120.5°E)，網(wǎng)格數(shù)200×180，完整復(fù)現(xiàn)雙登陸過程。KF方案更適配臺風(fēng)定位

敏感性實驗表明：KF積云參數(shù)化方案對“鳳凰”28日5時定位誤差僅63km，而GF方案誤差達(dá)172km，驗證KF在西太平洋臺風(fēng)中的適用優(yōu)勢。降雨分布呈現(xiàn)方案依賴性

KF方案模擬降雨范圍廣但強(qiáng)度弱（最大24h雨量185mm），GF方案范圍小但強(qiáng)度強(qiáng)（中心達(dá)268mm），反映參數(shù)化對極端降水刻畫的關(guān)鍵影響。AI模型臺風(fēng)評估7大主流模型系統(tǒng)性評測2024年首都師范大學(xué)團(tuán)隊評估“風(fēng)清”“風(fēng)烏”等7個AI模型，155組樣本顯示：FengWu在72小時路徑預(yù)報中誤差較ECMWF低16.2%，強(qiáng)度預(yù)報仍落后15–20kt。路徑預(yù)測優(yōu)勢顯著GraphCast在西北太平洋26個臺風(fēng)案例中，120小時路徑MAE為124km，較ECMWF的161km降低23%，但RI階段（快速增強(qiáng)）誤差反彈達(dá)31%。強(qiáng)度預(yù)測仍是短板所有AI模型在超強(qiáng)臺風(fēng)階段強(qiáng)度誤差均超15kt，2024年“Gaemi”案例中，AIFS模型96小時強(qiáng)度預(yù)報偏差達(dá)22kt，暴露物理機(jī)制缺失缺陷。評估體系亟待三維構(gòu)建研究提出物理一致性、極端場景魯棒性、操作環(huán)境模擬三維評價標(biāo)準(zhǔn)，2025年已在中國氣象局AI模型準(zhǔn)入測試中強(qiáng)制執(zhí)行?！鞍擞^”模型應(yīng)用

臺風(fēng)強(qiáng)度預(yù)測誤差減半2025年達(dá)摩院“八觀”在浙江朱家尖島登陸的“竹節(jié)草”臺風(fēng)中，強(qiáng)度預(yù)報誤差較其他AI模型減少50%以上，支撐浙江9.7萬人高效避險轉(zhuǎn)移。

次季節(jié)尺度突破NAO預(yù)測“八觀”次季節(jié)模型提前四周捕捉NAO極端負(fù)相位，成功預(yù)測歐洲6°C冷異常，空間相關(guān)系數(shù)0.83，顯著優(yōu)于ECMWF的0.51。

季節(jié)尺度厄爾尼諾超前預(yù)報2025年“八觀”實現(xiàn)12個月超前厄爾尼諾預(yù)報，信號識別時間比ECMWF早4.3個月，助力秘魯漁業(yè)與東南亞農(nóng)業(yè)提前調(diào)整生產(chǎn)計劃。

多災(zāi)種風(fēng)險融合應(yīng)用“八觀”集成氣象災(zāi)害閾值矩陣，2024年支撐全國31省“氣象災(zāi)害綜合風(fēng)險一張圖”，7災(zāi)種風(fēng)險等級指標(biāo)覆蓋率100%，預(yù)警提前量平均延長2.8天。臺風(fēng)生命周期框架分階段建模提升物理一致性新框架將臺風(fēng)劃分為形成、增強(qiáng)、成熟、減弱、消散五階段，每階段獨立建模并嵌入Navier-Stokes方程約束，軌跡MAE達(dá)17.83km。支持3小時歷史數(shù)據(jù)推理框架僅需3小時歷史觀測即可啟動預(yù)測，2025年在DigitalTyphoon數(shù)據(jù)集測試中，推理延遲<0.8秒，滿足業(yè)務(wù)級實時響應(yīng)需求。強(qiáng)度預(yù)測MAE達(dá)7.28節(jié)在“樺加沙”等12個超強(qiáng)臺風(fēng)驗證中，強(qiáng)度預(yù)測平均絕對誤差7.28節(jié)，較傳統(tǒng)統(tǒng)計模型降低34.2%，尤其在減弱階段誤差改善最顯著。內(nèi)存占用制約工程化落地五階段模型總內(nèi)存占用7.59MB，高于單模型方法（4.2MB），2025年達(dá)摩院正通過知識蒸餾壓縮至5.1MB，預(yù)計2026年Q2完成業(yè)務(wù)部署。面臨挑戰(zhàn)與未來05AI模型評估挑戰(zhàn)

物理一致性缺失2024年評測發(fā)現(xiàn)，72%的AI模型在臺風(fēng)眼墻區(qū)出現(xiàn)虛假渦度中心，導(dǎo)致強(qiáng)度突變誤報率高達(dá)38%，暴露物理規(guī)律嵌入不足問題。

極端場景魯棒性不足在2024年“Gaemi”快速增強(qiáng)階段（24小時增強(qiáng)45kt），所有AI模型路徑誤差激增41%，強(qiáng)度誤差擴(kuò)大至18–22kt，遠(yuǎn)超業(yè)務(wù)容忍閾值。

操作環(huán)境模擬脫節(jié)多數(shù)模型在真實業(yè)務(wù)鏈路中延遲超3秒，2025年測試顯示，僅“風(fēng)烏”與“八觀”滿足氣象局≤1秒響應(yīng)要求，其余模型需重構(gòu)推理引擎。多源信息融合困境數(shù)據(jù)層融合保留原始精度北京市城市水文模型融合毫米波雷達(dá)、雨量站、地下管廊傳感器數(shù)據(jù)，2024年暴雨積水深度預(yù)報RMSE為0.18m，較單一源降低57%。特征層融合兼顧效率與完整性重慶流域預(yù)警融合衛(wèi)星云圖紋理特征與水文站流量時序特征，小河流洪水預(yù)警AUC達(dá)0.91，較數(shù)據(jù)層融合提升0.07且推理快2.3倍。決策層融合靈活性高國家氣象中心“一張圖”系統(tǒng)融合7災(zāi)種獨立模型輸出，2024年綜合風(fēng)險判定準(zhǔn)確率94.2%，誤報率僅3.1%，成為省級應(yīng)急指揮標(biāo)配。異構(gòu)數(shù)據(jù)處理難題

結(jié)構(gòu)對不上導(dǎo)致拼接錯誤某省氣象大數(shù)據(jù)平臺曾因MySQL氣象站數(shù)據(jù)與IoT傳感器時間戳格式不統(tǒng)一（UTCvs北京時間），導(dǎo)致2024年汛期37%的融合分析結(jié)果偏差超20%。

說法不一樣引發(fā)定義沖突“強(qiáng)降水”在雷達(dá)產(chǎn)品中定義為≥20mm/h，在農(nóng)業(yè)預(yù)警中為≥50mm/24h，2024年某次跨部門會商中因此造成3次預(yù)警等級誤判。

時間不同步影響關(guān)聯(lián)分析2025年臺風(fēng)“樺加沙”期間，衛(wèi)星觀測（6小時間隔）與浮標(biāo)數(shù)據(jù)（實時）未對齊，導(dǎo)致風(fēng)暴潮高度預(yù)測偏差達(dá)1.2m，延誤沿海撤離窗口。氣象預(yù)報發(fā)展方向

物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN）嵌入2025年中科院大氣所將Navier-Stokes方程作為PINN硬約束，使臺風(fēng)強(qiáng)度