20XX/XX/XX匯報人:XXX氣象服務行業(yè)年終預報總結CONTENTS目錄01

年度預報準確率分析02

極端天氣事件復盤03

服務產(chǎn)品效能評估04

氣象技術發(fā)展成果05

下年趨勢預測06

工作展望與建議年度預報準確率分析01不同災害預警準確率差異臺風預警準確率達83%2024年全國臺風預警平均準確率為83%，較2022年提升5個百分點；“梅花”臺風登陸前48小時路徑預報誤差縮小至42公里，創(chuàng)近十年最優(yōu)。暴雨預警準確率達91%2024年全國暴雨預警準確率升至91%，河南“6·30”南陽極端暴雨中，“風雷”模型提前2小時精準預報超120毫米降水，落區(qū)命中率達89%。干旱預警準確率僅75%2024年干旱預警準確率僅為75%，四川盆地夏季干旱過程漏報率達22%；但通過動態(tài)臨界雨量融合法，2025年試點區(qū)域漏報率已降至10.3%。時間維度準確率對比季度準確率呈“U型”分布2024年Q1/Q4預報TS評分均達0.68，Q2因主汛期強對流頻發(fā)降至0.59；華北地區(qū)6–8月暴雨空報率高達31%，顯著高于全年均值23%。月度預報穩(wěn)定性差異顯著2024年12月氣溫預報誤差僅0.8℃，而7月受副高突變影響，24小時最高溫預報誤差達2.3℃；雄安新區(qū)“風順”模型使7月農(nóng)業(yè)高溫預警POD提升至0.86。年度趨勢顯示持續(xù)改善2022–2024年全國24小時晴雨預報準確率從87.2%升至90.5%，其中AI訂正模式貢獻提升3.1個百分點；2025年上半年TS評分達0.71，創(chuàng)歷史新高。評分指標分析

TS評分與CSI指標對比2025年全國氣象預報技能大賽數(shù)據(jù)顯示：某省24小時降水TS評分為0.6，CSI為0.6，但后者排除空報干擾，更真實反映業(yè)務實效。

命中率（POD）達0.82024年強對流天氣POD為0.8，浙江“梅花”臺風期間短時強降水命中率達0.84；但西北地區(qū)沙塵暴POD僅0.67，暴露區(qū)域建模短板。

空報率與漏報率雙控成效2024年全國暴雨空報率23%、漏報率20%，較2022年分別下降4.2和3.8個百分點；河南省“物理約束+深度學習”模型使漏報率再降2.5%。準確率影響因素

觀測密度制約空間精度相控陣雷達覆蓋率達82%，但西南山區(qū)自動站間距仍超30公里，導致2024年云南滇中暴雨落區(qū)預報偏差達45公里。

數(shù)值模式初值不確定性GFS與ECMWF多模式集合（MME）使3–15天預報穩(wěn)定性提升25%，但2024年華東梅雨鋒預報初始場濕度誤差超15%，引發(fā)后續(xù)降水偏差放大。極端天氣事件復盤02關鍵評估指標

預警提前量達行業(yè)新高2024年全國災害性天氣平均預警提前量為127分鐘，較2022年增加23分鐘；四川干旱預警提前3天發(fā)布，助力灌區(qū)節(jié)水1.2億方。

預報偏差量級控制優(yōu)化2024年臺風24小時路徑預報平均偏差為48公里，較2020年收窄37%；“風清”模型輸出13層高空要素，使急流軸位置偏差壓縮至120公里內。典型事件案例分析

01臺風“梅花”全鏈條復盤2024年臺風“梅花”登陸浙江舟山前72小時啟動響應，省級氣象臺聯(lián)合電網(wǎng)公司開展風力風險推演，成功規(guī)避5億元設備損失。

02河南“6·30”暴雨精準應對2024年6月30日南陽暴雨中，“風雷”模型提前2小時預報出120mm以上降水，預警信息直達2.3萬基層責任人，實現(xiàn)零死亡。

03四川2024年夏旱科學調度2024年7–8月四川盆地持續(xù)高溫少雨，氣象部門基于“風順”模型日最高溫判斷，提前10天啟動水庫聯(lián)合調度，保障500萬畝水稻灌溉。預警提前量表現(xiàn)

強對流天氣突破小時級瓶頸“風雷”模型將雷暴大風預警提前量從傳統(tǒng)45分鐘提升至110分鐘，2024年北京“6·29”突發(fā)強對流中，回波預報產(chǎn)品提前98分鐘鎖定新生對流系統(tǒng)。

干旱與臺風預警形成雙軌優(yōu)勢2024年干旱預警平均提前3.2天，臺風路徑預警平均提前78小時；“風源”模型上線后，西北地區(qū)干旱預警時效延長至4.1天。預報偏差量級情況

降水強度偏差仍存挑戰(zhàn)2024年全國24小時暴雨量級預報平均絕對誤差為28.6mm，其中華南地區(qū)達34.2mm；但河南省智能降水模型使24小時暴雨TS評分提升7%。風速與溫度誤差持續(xù)收窄2024年全國24小時最大風速預報誤差為2.1m/s，較2022年減少0.7m/s；風速誤差每降低0.5m/s，可挽回經(jīng)濟損失232.5億元。應急響應匹配度

預警信息直達率超92%2024年國家突發(fā)事件預警信息發(fā)布系統(tǒng)覆蓋率達92.3%，浙江通過“浙政釘”向12.6萬名責任人秒級推送臺風預警，響應時效縮短至3.2分鐘。

跨部門協(xié)同效率提升2024年淮河第1號洪水期間，氣象—水利—應急三部門數(shù)據(jù)實時共享，預警信息觸發(fā)水庫預泄、交通管制等聯(lián)動措施，減災效益達18.7億元。服務產(chǎn)品效能評估03信息覆蓋渠道分布移動端占比達65%

2024年氣象信息移動端觸達率65%，中國天氣APP月活達1.2億；但貴州黔東南農(nóng)村地區(qū)移動端覆蓋率僅41%，存在明顯“數(shù)字鴻溝”。傳統(tǒng)渠道仍具不可替代性

電視/廣播覆蓋占比28%，在老年群體及斷網(wǎng)場景中發(fā)揮兜底作用；2024年臺風“?？庇绊懫陂g，福建沿海廣播預警接收率達99.6%。多渠道融合成新趨勢

中國氣象局聯(lián)合微信、抖音開通“氣象服務直通車”，2024年短視頻預警信息播放量超42億次，其中“暴雨避險指南”單條破千萬轉發(fā)。公眾滿意度評分綜合得分73分（滿分100）2024年國家滿意度調查系統(tǒng)顯示，全國氣象服務綜合得分為73分，較2022年提升4.2分；東部省份平均分達78.5分，西部為66.3分。預警及時性評分最高（82分）2024年預警及時性評分為82分，居各維度首位；廣東“龍舟水”期間，短臨預警平均提前89分鐘送達，用戶滿意度達86.7分。服務個性化評分僅58分2024年個性化服務評分58分，農(nóng)業(yè)用戶期望的“作物生育期適配預報”覆蓋率僅31%；雄安“風順”模型新增10項農(nóng)業(yè)要素后，試點區(qū)評分升至71分。服務個性化提升空間

垂直領域定制能力不足2024年新能源企業(yè)提出“光伏功率預測需15分鐘級輻照預報”，但當前業(yè)務化產(chǎn)品僅提供1小時分辨率，誤差超18%；“風順”模型已支持該需求。

用戶畫像與需求挖掘薄弱騰訊問卷調研顯示，73%公眾愿授權健康數(shù)據(jù)獲取“心腦血管疾病氣象風險提示”，但當前僅3家省級平臺開展試點，覆蓋用戶不足0.5%。服務效益實際案例

經(jīng)濟效益達1:50產(chǎn)出比2022年氣象服務國民經(jīng)濟產(chǎn)出比達1:50，即每投入1元氣象服務經(jīng)費，帶動50元社會經(jīng)濟效益；2024年河南小麥物聯(lián)網(wǎng)灌溉項目畝產(chǎn)提升12%。

社會效益量化成果顯著2024年全國因氣象預警避免的人員傷亡達1.2萬人，直接避免經(jīng)濟損失約380億元；陜西渭河支流洪水預警助23個鄉(xiāng)鎮(zhèn)提前轉移3.6萬人。

生態(tài)效益初顯價值2024年內蒙古牧區(qū)基于草原火險氣象等級預報實施精準禁牧，草場過載率下降19%，植被蓋度提升7.3個百分點，碳匯能力增強12.5萬噸CO?當量。氣象技術發(fā)展成果04五大人工智能預報模型

“風源”模型正式發(fā)布2026年中國氣象局發(fā)布新一代科學模型“風源”，融合地球系統(tǒng)物理方程與千億參數(shù)訓練，2025年試運行期間臺風路徑TS評分達0.79。

“風雷”專注強對流預警“風雷”模型2024年業(yè)務化后，強回波預報質量提升25%，成功預警北京“6·29”、南陽“6·30”等6起重大強對流事件，平均提前量達102分鐘。

“風清”支撐多行業(yè)調度“風清”模型輸出13層高空與11類地面要素，2024年支撐國家電網(wǎng)風電功率預測準確率提升至89.2%，光伏調度誤差降低22%。

“風順”深耕農(nóng)業(yè)能源“風順”模型新增日最高/最低氣溫、太陽輻射等10余項農(nóng)業(yè)核心要素，2025年河北冬小麥灌漿期高溫預警準確率提升至84.6%。地方氣象臺技術創(chuàng)新河南流域智能降水模型河南省氣象臺研發(fā)“物理約束＋深度學習”暴雨模型，24小時TS評分較ECMWF提升7%，2024年淮河洪水預警提前5天，精度達89%。雄安AI創(chuàng)新研究院突破雄安氣象人工智能創(chuàng)新研究院研發(fā)動態(tài)權重分級集成技術，將中小流域面雨量預報時間分辨率提至3小時，TS評分提升5%–15%。黃河全鏈條平臺建設黃河氣象業(yè)務平臺實現(xiàn)“監(jiān)測—預報—預警—服務”四級貫通，2025年黃河流域九省協(xié)同發(fā)布風險提示127次，平均響應時效壓縮至11分鐘。數(shù)據(jù)處理與預報方法多模式集合（MME）提穩(wěn)增效整合ECMWF、GFS等6大模式的MME方法，使中期（3–15天）預報穩(wěn)定性提升25%，2024年長江梅雨期降水預報TS評分達0.65。動態(tài)臨界閾值修正機制融合歷史洪災案例與極值統(tǒng)計理論，動態(tài)修正致災臨界值，2025年渭河石頭河超警洪水預警命中率提升12.5%，漏報率下降10%。物聯(lián)網(wǎng)平臺應用案例

小麥基地“大氣-土壤-作物”聯(lián)動某5000畝小麥基地部署20套大氣站、50套土壤墑情傳感器，實現(xiàn)“高溫干旱脅迫”自動判定，病害發(fā)生率由25%降至8%，節(jié)水30%。

高速路段通行風險智能判別某省高速路段接入10套路面氣象站+5套交通攝像頭，構建“能見度200m+車流80輛/公里+路面5℃=風險85分”模型，事故率下降75%。下年趨勢預測05技術融合發(fā)展趨勢

AI與數(shù)值模式雙輪驅動中國氣象局《地球系統(tǒng)預報發(fā)展戰(zhàn)略》明確2025–2035年推進AI與數(shù)值預報深度融合；“風清”與ECMWF模式已實現(xiàn)分鐘級數(shù)據(jù)同化耦合。

數(shù)字孿生城市加速落地上海臨港新城接入氣象數(shù)字孿生平臺，2024年臺風“?？逼陂g模擬推演12類城市內澇場景，優(yōu)化排水調度方案，積水點減少63%。需求場景變化趨勢

公眾需求向交互式升級2024年“中國天氣”APP語音交互使用率同比增142%，用戶主動查詢“明日釣魚指數(shù)”“過敏原濃度”等細分需求增長3.2倍。

行業(yè)需求向嵌入式深化國家電網(wǎng)2024年將“風清”模型API嵌入調度系統(tǒng)，實現(xiàn)風電功率滾動預測更新頻次達15分鐘/次，誤調率下降至0.8%。生態(tài)模式演變趨勢

政府主導+市場驅動雙軌并進2024年商業(yè)氣象服務市場規(guī)模達287億元，同比增長31%；華風集團與平安產(chǎn)險合作開發(fā)臺風巨災模型，保費定價精度提升40%。

數(shù)據(jù)可信流通生態(tài)初建基于區(qū)塊鏈的氣象數(shù)據(jù)共享平臺已在長三角試點，2024年接入127家機構，氣象數(shù)據(jù)調用合規(guī)率100%，交易響應時間<200ms。行業(yè)轉型發(fā)展方向從規(guī)模擴張轉向質量提升2026年行業(yè)重心轉向“預報精度+服務閉環(huán)”，氣象服務企業(yè)定制化解決方案收入占比升至46%，較2022年提高21個百分點。向“預測-決策-優(yōu)化”閉環(huán)演進深圳氣象局聯(lián)合騰訊打造“城市內澇智能決策平臺”，2024年暴雨期間自動生成排水調度、交通疏導、應急布防三類指令，閉環(huán)響應時間壓縮至8分鐘。工作展望與建議06提升預報準確性策略

強化空天地一體化觀測2025年相控陣雷達新增部署22部，衛(wèi)星遙感分鐘級監(jiān)測覆蓋全球92%陸地；青藏高原自動站密度提升至每萬平方公里1.8站，填補觀測空白。

發(fā)展混合建模范式推廣“物理約束+深度學習”范式，河南、廣東等8省已建立暴雨、臺風混合模型，24小時TS評分平均提升6.3%，空報率下降3.1個百分點。服務產(chǎn)品優(yōu)化方向

構建“基礎+場景+個性”三級產(chǎn)品體系中國氣象局2025年推行三級產(chǎn)品架構：基礎預報全覆蓋，交通/能源等12類場景產(chǎn)品上線率100%，農(nóng)業(yè)用戶專屬“生育期適配預報”試點擴至18省。推動服務交付移動化、輕量化2024年“氣象服務輕應用”小程序矩陣上線，覆蓋防汛、農(nóng)事、出行等37個微場景，平均加載時長1.2秒，農(nóng)村用戶月均使用頻次達14.7次。應對極端天氣措施

01健全“叫應”與“響應”雙機制2024年全國建立“紅橙黃藍”四級預警叫應機制，省級氣象部門向黨委政府主要負責人直通匯報率達100%，響應指令平均下達時間縮短至4.3分鐘。