第一章大氣探測(cè)技術(shù)概述第二章精準(zhǔn)氣象預(yù)報(bào)的原理與方法第三章大氣探測(cè)技術(shù)與精準(zhǔn)預(yù)報(bào)的關(guān)聯(lián)分析第四章大氣探測(cè)技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用第五章精準(zhǔn)氣象預(yù)報(bào)的實(shí)踐案例第六章大氣探測(cè)與精準(zhǔn)預(yù)報(bào)的協(xié)同發(fā)展01第一章大氣探測(cè)技術(shù)概述第1頁(yè)引言：大氣探測(cè)技術(shù)的重要性大氣探測(cè)技術(shù)是現(xiàn)代氣象學(xué)的基礎(chǔ)，為精準(zhǔn)氣象預(yù)報(bào)提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)支持。以2023年歐洲洪水災(zāi)害為例，精準(zhǔn)的氣象數(shù)據(jù)可提前48小時(shí)預(yù)警，減少損失超30億歐元。全球大氣探測(cè)設(shè)備市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)2025年達(dá)120億美元，年復(fù)合增長(zhǎng)率15%。大氣探測(cè)技術(shù)的重要性不僅體現(xiàn)在災(zāi)害預(yù)警上，更在于其對(duì)全球氣候變化研究的貢獻(xiàn)。例如，通過長(zhǎng)時(shí)間序列的觀測(cè)數(shù)據(jù)，科學(xué)家能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別溫室氣體濃度變化趨勢(shì)，為制定減排策略提供科學(xué)依據(jù)。此外，大氣探測(cè)技術(shù)在農(nóng)業(yè)、航空、能源等多個(gè)領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用，其發(fā)展水平直接關(guān)系到國(guó)家經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展和社會(huì)穩(wěn)定。因此，深入理解大氣探測(cè)技術(shù)的原理、方法和應(yīng)用，對(duì)于提升氣象預(yù)報(bào)精度、應(yīng)對(duì)氣候變化、保障社會(huì)安全具有重要意義。第2頁(yè)大氣探測(cè)技術(shù)的分類與應(yīng)用遙感探測(cè)技術(shù)地面探測(cè)技術(shù)垂直探測(cè)技術(shù)通過衛(wèi)星、雷達(dá)等設(shè)備從遠(yuǎn)處獲取大氣數(shù)據(jù)通過氣象站、傳感器等設(shè)備在地面進(jìn)行觀測(cè)通過探空氣球、飛機(jī)等設(shè)備獲取不同高度的大氣數(shù)據(jù)第3頁(yè)大氣探測(cè)技術(shù)的核心指標(biāo)時(shí)間分辨率定義：指探測(cè)技術(shù)能夠捕捉大氣變化的時(shí)間間隔。應(yīng)用：閃電定位系統(tǒng)可捕捉0.1秒級(jí)放電事件。意義：高時(shí)間分辨率技術(shù)能夠捕捉到大氣現(xiàn)象的快速變化，為精準(zhǔn)預(yù)報(bào)提供重要數(shù)據(jù)支持?？臻g分辨率定義：指探測(cè)技術(shù)能夠分辨的最小空間尺度。應(yīng)用：無(wú)人機(jī)搭載高光譜相機(jī)，分辨率達(dá)5米。意義：高空間分辨率技術(shù)能夠捕捉到大氣現(xiàn)象的空間分布細(xì)節(jié)，為精細(xì)化預(yù)報(bào)提供依據(jù)。精度指標(biāo)定義：指探測(cè)技術(shù)獲取數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確程度。應(yīng)用：氣象雷達(dá)反射率因子測(cè)量誤差＜5%。意義：高精度技術(shù)能夠提供可靠的數(shù)據(jù)，為精準(zhǔn)預(yù)報(bào)提供基礎(chǔ)。環(huán)境適應(yīng)性定義：指探測(cè)技術(shù)在各種環(huán)境條件下的工作能力。應(yīng)用：極地浮標(biāo)可連續(xù)工作10年。意義：環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)的技術(shù)能夠在各種條件下穩(wěn)定工作，為氣象預(yù)報(bào)提供持續(xù)的數(shù)據(jù)支持。第4頁(yè)發(fā)展趨勢(shì)與挑戰(zhàn)大氣探測(cè)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)主要體現(xiàn)在人工智能融合、量子傳感技術(shù)、多源數(shù)據(jù)融合和成本效益提升等方面。人工智能技術(shù)的應(yīng)用使得氣象數(shù)據(jù)分析和預(yù)報(bào)更加智能化，例如，深度學(xué)習(xí)算法通過氣象雷達(dá)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)暴雨準(zhǔn)確率提升至85%。量子傳感技術(shù)則在實(shí)驗(yàn)階段展現(xiàn)出巨大潛力，有望實(shí)現(xiàn)對(duì)透明云層的探測(cè)。然而，當(dāng)前大氣探測(cè)技術(shù)仍面臨諸多挑戰(zhàn)，如多源數(shù)據(jù)融合的難題、成本效益的矛盾、數(shù)據(jù)同化不足等。全球觀測(cè)系統(tǒng)互操作性指數(shù)（GOSI）2023年評(píng)分72/100，仍需改進(jìn)。此外，不同系統(tǒng)間數(shù)據(jù)格式的不統(tǒng)一也是一個(gè)亟待解決的問題。盡管如此，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和跨學(xué)科合作的發(fā)展，大氣探測(cè)技術(shù)必將在未來(lái)發(fā)揮更大的作用。02第二章精準(zhǔn)氣象預(yù)報(bào)的原理與方法第5頁(yè)引言：從經(jīng)驗(yàn)預(yù)報(bào)到數(shù)值預(yù)報(bào)精準(zhǔn)氣象預(yù)報(bào)的發(fā)展經(jīng)歷了從經(jīng)驗(yàn)預(yù)報(bào)到數(shù)值預(yù)報(bào)的跨越。1960年代，美國(guó)氣象局首次使用數(shù)值模式（BAMS模型），預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率提升20%。2023年臺(tái)風(fēng)“梅花”路徑預(yù)報(bào)誤差從500公里縮小至100公里（中國(guó)氣象局GRAPES模型）。全球頂尖預(yù)報(bào)系統(tǒng)（如ECMWF）7天預(yù)報(bào)成功率＞85%（基于集合預(yù)報(bào)技術(shù)）。精準(zhǔn)氣象預(yù)報(bào)的發(fā)展不僅依賴于技術(shù)的進(jìn)步，還需要數(shù)據(jù)的不斷積累和模型的不斷優(yōu)化。第6頁(yè)數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的核心流程初始場(chǎng)構(gòu)建通過數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)整合多源觀測(cè)數(shù)據(jù)動(dòng)力學(xué)模型使用數(shù)學(xué)模型模擬大氣運(yùn)動(dòng)過程參數(shù)化方案對(duì)某些小尺度物理過程進(jìn)行參數(shù)化處理集合預(yù)報(bào)通過多個(gè)模擬結(jié)果捕捉極端事件的概率第7頁(yè)精準(zhǔn)預(yù)報(bào)的三大瓶頸數(shù)據(jù)同化不足模式分辨率限制小尺度物理過程問題：海表溫度觀測(cè)點(diǎn)密度＜1:1000平方公里。影響：導(dǎo)致預(yù)報(bào)偏差增大。改進(jìn)：增加觀測(cè)點(diǎn)密度，提高數(shù)據(jù)覆蓋率和時(shí)效性。問題：歐洲ECMWF1公里網(wǎng)格需計(jì)算時(shí)間1200小時(shí)。影響：限制了預(yù)報(bào)的精細(xì)程度。改進(jìn)：發(fā)展更高效的計(jì)算方法和模型。問題：城市熱島效應(yīng)導(dǎo)致鄰近區(qū)域溫度偏差達(dá)8℃。影響：影響預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。改進(jìn)：發(fā)展更精細(xì)的模型，對(duì)小尺度物理過程進(jìn)行參數(shù)化處理。第8頁(yè)創(chuàng)新方法與突破精準(zhǔn)氣象預(yù)報(bào)的創(chuàng)新方法主要體現(xiàn)在多尺度耦合模式、機(jī)器學(xué)習(xí)輔助、人工智能替代模型和實(shí)時(shí)修正技術(shù)等方面。多尺度耦合模式（如WRF-Chem模式）可模擬氣溶膠-云相互作用，提高預(yù)報(bào)精度。機(jī)器學(xué)習(xí)輔助（如谷歌DeepMind的貝葉斯深度學(xué)習(xí)模型）使預(yù)報(bào)誤差減少18%。人工智能替代模型（如英國(guó)MetOffice的DeepAR模型）直接預(yù)測(cè)降水概率，提高預(yù)報(bào)效率。實(shí)時(shí)修正技術(shù)（如德國(guó)DWD動(dòng)態(tài)修正模式偏差）使預(yù)報(bào)偏差減少30%。這些創(chuàng)新方法的應(yīng)用，使得精準(zhǔn)氣象預(yù)報(bào)的水平不斷提升。03第三章大氣探測(cè)技術(shù)與精準(zhǔn)預(yù)報(bào)的關(guān)聯(lián)分析第9頁(yè)引言：數(shù)據(jù)質(zhì)量與預(yù)報(bào)效果的直接映射大氣探測(cè)技術(shù)與精準(zhǔn)氣象預(yù)報(bào)的關(guān)聯(lián)分析表明，數(shù)據(jù)質(zhì)量與預(yù)報(bào)效果存在直接映射關(guān)系。2022年美國(guó)得克薩斯州寒潮事件中，山區(qū)氣象站數(shù)據(jù)缺失導(dǎo)致預(yù)報(bào)溫度偏差達(dá)15℃。全球觀測(cè)系統(tǒng)互操作性指數(shù)（GOSI）2023年評(píng)分72/100，仍需改進(jìn)。數(shù)據(jù)質(zhì)量直接影響預(yù)報(bào)效果，因此提高數(shù)據(jù)質(zhì)量是提升預(yù)報(bào)精度的關(guān)鍵。第10頁(yè)典型案例分析：臺(tái)風(fēng)“山神”探測(cè)與預(yù)報(bào)探測(cè)數(shù)據(jù)多普勒雷達(dá)捕捉到臺(tái)風(fēng)眼壁風(fēng)場(chǎng)（最大風(fēng)速195km/h，精度±5km/h）模式表現(xiàn)WRF模型結(jié)合衛(wèi)星云頂溫度數(shù)據(jù)（分辨率2公里）路徑預(yù)報(bào)誤差＜50公里改進(jìn)空間海風(fēng)梯度觀測(cè)不足導(dǎo)致登陸點(diǎn)偏移（傳統(tǒng)預(yù)報(bào)偏移85公里）技術(shù)融合AI識(shí)別臺(tái)風(fēng)云頂紋理（準(zhǔn)確率91%，對(duì)比人工分析68%）第11頁(yè)關(guān)鍵關(guān)聯(lián)指標(biāo)數(shù)據(jù)覆蓋率定義：指觀測(cè)數(shù)據(jù)覆蓋的地理范圍?，F(xiàn)狀：全球高空探測(cè)覆蓋率＜40%。目標(biāo)：需求≥60%，如IPCC指南。數(shù)據(jù)時(shí)效性定義：指觀測(cè)數(shù)據(jù)更新的頻率?，F(xiàn)狀：暴雨臨近時(shí)（1小時(shí)內(nèi)）地面雨量計(jì)響應(yīng)延遲（平均12分鐘）。改進(jìn)：提高數(shù)據(jù)傳輸和處理效率。誤差傳遞鏈定義：指觀測(cè)誤差在數(shù)據(jù)處理和預(yù)報(bào)過程中的傳遞。現(xiàn)狀：衛(wèi)星數(shù)據(jù)偏差（溫度＜2K，濕度＜5%）通過同化系統(tǒng)放大至模式層（偏差＜10K）。改進(jìn)：優(yōu)化數(shù)據(jù)同化算法，減少誤差傳遞。協(xié)同效應(yīng)定義：指不同觀測(cè)技術(shù)的協(xié)同作用?，F(xiàn)狀：雷達(dá)與衛(wèi)星數(shù)據(jù)融合時(shí)預(yù)報(bào)改進(jìn)率可達(dá)35%。改進(jìn)：發(fā)展更有效的數(shù)據(jù)融合技術(shù)。第12頁(yè)系統(tǒng)性解決方案大氣探測(cè)技術(shù)與精準(zhǔn)氣象預(yù)報(bào)的系統(tǒng)性解決方案主要體現(xiàn)在立體觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)、智能數(shù)據(jù)篩選、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合和區(qū)域增強(qiáng)觀測(cè)等方面。立體觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)（如中美合作的風(fēng)云衛(wèi)星系列）實(shí)現(xiàn)0.5度時(shí)空分辨率。智能數(shù)據(jù)篩選（如美國(guó)AWS氣象數(shù)據(jù)服務(wù)）實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)秒級(jí)傳輸。多模態(tài)數(shù)據(jù)融合（如歐洲COSMO-DE模型）使預(yù)報(bào)改進(jìn)率可達(dá)35%。區(qū)域增強(qiáng)觀測(cè)（如日本氣象廳臺(tái)風(fēng)季加密觀測(cè)計(jì)劃）提高預(yù)報(bào)精度。這些系統(tǒng)性解決方案的應(yīng)用，將進(jìn)一步提升大氣探測(cè)與精準(zhǔn)氣象預(yù)報(bào)的水平。04第四章大氣探測(cè)技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用第13頁(yè)引言：從傳統(tǒng)觀測(cè)到智能感知大氣探測(cè)技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用展示了從傳統(tǒng)觀測(cè)到智能感知的跨越。2019年巴黎奧運(yùn)會(huì)期間，無(wú)人機(jī)氣象站網(wǎng)絡(luò)（100個(gè)節(jié)點(diǎn)）實(shí)現(xiàn)城市熱島動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。生物氣象學(xué)應(yīng)用（如昆蟲活動(dòng)雷達(dá)）反映生態(tài)氣象變化。水文氣象融合（如美國(guó)阿拉斯加冰川融化監(jiān)測(cè)）提高預(yù)報(bào)精度。太空經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新（如CubeSat衛(wèi)星星座）實(shí)現(xiàn)小時(shí)級(jí)云圖更新。這些創(chuàng)新應(yīng)用不僅提高了大氣探測(cè)技術(shù)的水平，也為精準(zhǔn)氣象預(yù)報(bào)提供了新的數(shù)據(jù)來(lái)源。第14頁(yè)非傳統(tǒng)探測(cè)技術(shù)物聯(lián)網(wǎng)氣象站樹莓派氣象站陣列（成本＜500美元）實(shí)現(xiàn)農(nóng)田微氣候監(jiān)測(cè)生物氣象學(xué)應(yīng)用昆蟲活動(dòng)雷達(dá)反映生態(tài)氣象變化水文氣象融合美國(guó)阿拉斯加使用無(wú)人機(jī)搭載紅外相機(jī)監(jiān)測(cè)冰川融化太空經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新CubeSat衛(wèi)星星座實(shí)現(xiàn)小時(shí)級(jí)云圖更新第15頁(yè)技術(shù)融合的典型案例多普勒天氣雷達(dá)與AI案例：美國(guó)NSSL實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的AI系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別風(fēng)暴結(jié)構(gòu)。效果：超級(jí)單體識(shí)別準(zhǔn)確率96%，對(duì)比傳統(tǒng)模型68%。氣象雷達(dá)與激光雷達(dá)案例：德國(guó)FZJ研究中心開發(fā)的混合系統(tǒng)可同時(shí)獲取風(fēng)場(chǎng)與粒子濃度。效果：提高大氣成分監(jiān)測(cè)精度。衛(wèi)星與無(wú)人機(jī)協(xié)同案例：中美合作的極地臭氧監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)（衛(wèi)星+高空無(wú)人機(jī)）。效果：數(shù)據(jù)偏差＜8%，提高監(jiān)測(cè)精度。元宇宙氣象應(yīng)用案例：德國(guó)慕尼黑大學(xué)開發(fā)虛擬現(xiàn)實(shí)氣象站。效果：模擬真實(shí)觀測(cè)環(huán)境，提高培訓(xùn)效率。第16頁(yè)實(shí)際應(yīng)用效果評(píng)估大氣探測(cè)技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用在實(shí)際中取得了顯著效果，特別是在農(nóng)業(yè)、航空、災(zāi)害預(yù)警和能源等領(lǐng)域。農(nóng)業(yè)氣象領(lǐng)域（如日本使用無(wú)人機(jī)氣象站數(shù)據(jù)精準(zhǔn)灌溉）節(jié)水效果＞25%。航空安全領(lǐng)域（如歐洲空管局使用氣象雷達(dá)數(shù)據(jù)減少延誤）航班準(zhǔn)點(diǎn)率提升12%。災(zāi)害預(yù)警領(lǐng)域（如印度氣象局改進(jìn)季風(fēng)預(yù)報(bào)）降水預(yù)報(bào)成功率從65%提升至78%。能源領(lǐng)域（如美國(guó)氣象學(xué)會(huì)報(bào)告）可避免損失超200億美元/年。這些實(shí)際應(yīng)用效果評(píng)估表明，大氣探測(cè)技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用具有重要的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。05第五章精準(zhǔn)氣象預(yù)報(bào)的實(shí)踐案例第17頁(yè)引言：從理論到應(yīng)用的跨越精準(zhǔn)氣象預(yù)報(bào)的實(shí)踐案例展示了從理論到應(yīng)用的跨越。2021年德國(guó)萊茵河谷暴雨事件中，精準(zhǔn)預(yù)報(bào)（提前6小時(shí)）使洪水預(yù)警響應(yīng)率提升40%。全球?qū)Ρ蕊@示，發(fā)達(dá)國(guó)家7天預(yù)報(bào)成功率＞90%（發(fā)展中國(guó)家＜70%，如非洲氣象中心數(shù)據(jù)）。美國(guó)國(guó)家氣象局年預(yù)算中預(yù)報(bào)研發(fā)占比18%（對(duì)比歐洲＜10%）。精準(zhǔn)氣象預(yù)報(bào)的實(shí)踐案例不僅展示了技術(shù)的應(yīng)用效果，也為未來(lái)預(yù)報(bào)技術(shù)的發(fā)展提供了重要參考。第18頁(yè)典型預(yù)報(bào)案例：2022年歐洲熱浪事件數(shù)據(jù)來(lái)源歐洲ECMWF整合衛(wèi)星與地面數(shù)據(jù)（覆蓋率達(dá)82%），首次捕捉到熱浪前兆模式表現(xiàn)WRF模型（3公里網(wǎng)格）預(yù)測(cè)高溫區(qū)域與實(shí)際符合度達(dá)89%改進(jìn)空間地中海地區(qū)觀測(cè)站密度不足（＜1:500平方公里）導(dǎo)致預(yù)報(bào)偏差＞15℃社會(huì)影響精準(zhǔn)預(yù)報(bào)促使意大利提前實(shí)施限電措施（減少用電負(fù)荷＞20%）第19頁(yè)預(yù)報(bào)系統(tǒng)性能指標(biāo)時(shí)間分辨率定義：指預(yù)報(bào)系統(tǒng)能夠提供預(yù)報(bào)結(jié)果的頻率。應(yīng)用：歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心逐小時(shí)降水預(yù)報(bào)（如英國(guó)洪水預(yù)警系統(tǒng)）?？臻g分辨率定義：指預(yù)報(bào)系統(tǒng)能夠分辨的最小空間尺度。應(yīng)用：日本氣象廳GMS-5衛(wèi)星實(shí)現(xiàn)0.1度降水概率預(yù)報(bào)（臺(tái)風(fēng)季效果顯著）。極端事件捕捉定義：指預(yù)報(bào)系統(tǒng)捕捉極端事件的能力。應(yīng)用：美國(guó)NOAA集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)捕捉大冰雹概率（如2023年得州冰雹預(yù)報(bào)成功率78%）。系統(tǒng)可靠性定義：指預(yù)報(bào)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。應(yīng)用：德國(guó)DWD雙軌驗(yàn)證系統(tǒng)（傳統(tǒng)+AI模型）使預(yù)報(bào)偏差減少18%。第20頁(yè)預(yù)報(bào)技術(shù)的未來(lái)方向精準(zhǔn)氣象預(yù)報(bào)技術(shù)的未來(lái)方向主要體現(xiàn)在城市氣象預(yù)報(bào)、氣候變化預(yù)估、災(zāi)害聯(lián)動(dòng)系統(tǒng)和公眾定制預(yù)報(bào)等方面。城市氣象預(yù)報(bào)（如東京大學(xué)開發(fā)的微氣象模型）可模擬街谷風(fēng)場(chǎng)。氣候變化預(yù)估（如IPCC第六次報(bào)告建議發(fā)展多周期集合預(yù)報(bào)）提高預(yù)報(bào)的長(zhǎng)期準(zhǔn)確性。災(zāi)害聯(lián)動(dòng)系統(tǒng)（如美國(guó)國(guó)家海洋與大氣管理局與FEMA開發(fā)的預(yù)警系統(tǒng)）使響應(yīng)時(shí)間＜3分鐘。公眾定制預(yù)報(bào)（如英國(guó)MetOffice的AI個(gè)性化預(yù)報(bào)）提高預(yù)報(bào)的針對(duì)性。這些未來(lái)方向的應(yīng)用，將進(jìn)一步提升精準(zhǔn)氣象預(yù)報(bào)的水平。06第六章大氣探測(cè)與精準(zhǔn)預(yù)報(bào)的協(xié)同發(fā)展第21頁(yè)引言：從技術(shù)孤立到系統(tǒng)整合大氣探測(cè)與精準(zhǔn)預(yù)報(bào)的協(xié)同發(fā)展展示了從技術(shù)孤立到系統(tǒng)整合的趨勢(shì)。2023年全球氣象探測(cè)系統(tǒng)評(píng)估顯示，多源數(shù)據(jù)融合覆蓋率＜35%（需求≥50%，如WMO指南）。大氣探測(cè)技術(shù)與精準(zhǔn)氣象預(yù)報(bào)的協(xié)同發(fā)展不僅依賴于技術(shù)的進(jìn)步，還需要數(shù)據(jù)的不斷積累和模型的不斷優(yōu)化。第22頁(yè)系統(tǒng)整合的關(guān)鍵要素標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議WMO的GRIB2數(shù)據(jù)格式（支持多變量時(shí)空數(shù)據(jù)）應(yīng)用率＜60%云平臺(tái)技術(shù)歐洲Copernicus云平臺(tái)處理能力達(dá)10PB/年（對(duì)比傳統(tǒng)系統(tǒng)＜1PB/年）智能分發(fā)網(wǎng)絡(luò)美國(guó)AWS氣象數(shù)據(jù)服務(wù)（AWSWeatherService）實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)秒級(jí)傳輸質(zhì)量控制體系歐洲ECMWF質(zhì)量控制模塊（QC-MET）剔除無(wú)效數(shù)據(jù)占比＜3%第23頁(yè)協(xié)同發(fā)展的具體案例中美合作項(xiàng)目案例：地球同步氣象衛(wèi)星（如GOES-18/風(fēng)云四號(hào)）數(shù)據(jù)共享協(xié)議。效果：提高數(shù)據(jù)共享效率。歐盟'氣象歐洲'計(jì)劃案例：整合28國(guó)探測(cè)網(wǎng)絡(luò)。效果：提高數(shù)據(jù)覆蓋率和時(shí)效性。中國(guó)氣象局向非洲提供雷達(dá)技術(shù)案例：如肯尼亞氣象局項(xiàng)目。效果：提高非洲地區(qū)的氣象預(yù)報(bào)能力。歐洲'地平線歐洲'計(jì)劃案例：氣象研發(fā)投入超10億歐元。效果：推動(dòng)氣象科技發(fā)展。第24頁(yè)未來(lái)展望與建議大氣探測(cè)與精準(zhǔn)氣象預(yù)報(bào)的協(xié)同發(fā)展未來(lái)展望與建議包括制定全球氣象數(shù)據(jù)互操作性標(biāo)準(zhǔn)、發(fā)展開源生態(tài)、培養(yǎng)人才和將氣象服務(wù)納入聯(lián)合國(guó)SDG17等方面。制定全球氣象數(shù)據(jù)互操作性標(biāo)準(zhǔn)（如ISO19159擴(kuò)展）提高數(shù)據(jù)共享效率。發(fā)展開源生態(tài)（如開源氣象模型）降低研發(fā)成本。培養(yǎng)人才（如世界氣象組織'青年氣象專家'計(jì)劃）提高人才水平。將氣象服務(wù)納入聯(lián)合國(guó)SDG17（全球數(shù)字伙伴關(guān)系倡議