2025年臨近空間氣象研究總結本年度，在全球氣候變化持續(xù)加劇與空間技術飛速發(fā)展的雙重驅動下，臨近空間氣象研究領域面臨著前所未有的機遇與挑戰(zhàn)。整體環(huán)境方面，極端天氣事件頻發(fā)對高空飛行器、衛(wèi)星等空間資產的安全運行構成威脅，同時，新興的臨近空間應用場景（如高超聲速飛行器、高空平臺等）對氣象觀測預報的精度和時效性提出了更高要求。行業(yè)趨勢上，多學科交叉融合加速，數值模擬能力顯著提升，基于人工智能的智能預報技術嶄露頭角，國際合作與數據共享機制亦日趨完善。為系統(tǒng)梳理2025年度臨近空間氣象研究的核心進展、關鍵成果與存在問題，明確未來發(fā)展方向，并為相關決策提供科學依據，特撰寫本報告，旨在全面回顧年度工作，總結經驗教訓，展望未來前景，推動該領域研究的持續(xù)深入與創(chuàng)新發(fā)展。

1.**臨近空間氣象觀測能力提升(ObservationalCapabilityEnhancement):**指標可包括新型觀測平臺（如高空無人機、系留氣球、衛(wèi)星等）的應用數量與覆蓋范圍、關鍵參數（如風場、溫度、濕度、電離層參數等）的觀測精度與時空分辨率提升程度、多源異構觀測數據的融合能力與共享效率等。這是研究的基礎，直接關系到后續(xù)預報和服務的質量。

2.**高精度臨近空間氣象預報模型研發(fā)與驗證(High-PrecisionForecastModelR&DandValidation):**指標可包括核心預報模型（數值模式、統(tǒng)計模型、人工智能模型等）的更新迭代次數、預報準確率（如風場、溫度場等關鍵要素的絕對/相對誤差）、預報時效（如分鐘級、小時級、天級預報能力）、模型對極端天氣事件（如高空急流、輻射層暴等）的捕捉與預測能力、以及模型驗證樣本的完備性和評估方法的科學性等。這是研究的核心產出。

3.**臨近空間氣象服務與應用拓展(MeteorologicalServiceProvisionandApplicationExpansion):**指標可包括為高超聲速飛行、高空平臺部署、衛(wèi)星發(fā)射/在軌服務、無人機等臨近空間活動提供定制化氣象服務案例的數量與效果、服務產品的種類與用戶滿意度、與行業(yè)用戶（軍方、航天、航空、通信等）的合作深度與廣度、以及研究成果向商業(yè)氣象服務的轉化程度等。體現了研究的實際價值和應用成效。

4.**研究平臺與數據資源共享建設(ResearchPlatformandDataResourceSharingConstruction):**指標可包括研究計算資源（高性能計算能力）的投入與利用率、數據共享平臺的完善程度與訪問便捷性、標準化數據的積累規(guī)模與質量、開放科學數據的貢獻度、以及跨機構、跨學科合作項目的數量與成效等。這是支撐研究持續(xù)發(fā)展的關鍵保障。

5.**核心技術攻關與知識產權產出(CoreTechnologyBreakthroughandIntellectualPropertyOutput):**指標可包括在關鍵科學問題（如中小尺度天氣系統(tǒng)在高空的表現、高空大氣動力學機理等）上取得的重要理論突破、獲得授權的發(fā)明專利或軟件著作權數量、高質量學術論文（如發(fā)表在頂級期刊或重要會議上）的數量與影響力、以及新技術、新方法的實際應用驗證等。這是衡量研究創(chuàng)新水平和學術貢獻的重要標志。

在2025年度，臨近空間氣象研究圍繞既定目標，取得了系列顯著成果：

1.**臨近空間氣象觀測能力提升方面：**成功部署了多架新型高空無人機和系留氣球觀測系統(tǒng)，顯著擴大了臨近空間（特別是15-100公里高度層）的觀測網絡覆蓋范圍，同比增長了30%。通過引入激光雷達等先進設備，關鍵氣象參數（如風場、溫度廓線）的觀測精度得到提升，平均風場定位誤差小于2米/秒，溫度廓線垂直分辨率達到百米級。多源異構數據融合算法的優(yōu)化，使得數據融合后的產品可用率提升了15%，并實現了近實時（小于15分鐘）的數據共享平臺服務，為預報模型提供了更高質量、更及時的同化資料。

2.**高精度臨近空間氣象預報模型研發(fā)與驗證方面：**主導研發(fā)的第四代臨近空間數值預報模式（PS-NWPv4）完成第三次重大升級，物理過程和動力學方案得到顯著優(yōu)化，對200公里高度層以下風場和溫度場的24小時預報精度平均提高了10%。引入深度學習技術的智能預報組件，使得對突發(fā)性高空急流等中小尺度天氣系統(tǒng)的識別提前量達1-2小時。模型驗證體系進一步完善，覆蓋了更廣泛的應用場景和用戶需求，綜合預報準確率評估顯示，針對高超聲速飛行器再入大氣層窗口選擇的預報成功率同比增長了8個百分點。

3.**臨近空間氣象服務與應用拓展方面：**成功向國家航天局、軍方等多個關鍵用戶提供了定制化的臨近空間氣象保障服務，服務案例總數達到52個，較去年同比增長25%。針對高空平臺部署選址的精細化氣象評估服務順利落地，為某型高空長航時無人機平臺選定了3個理想候選區(qū)域，保障了項目的順利推進。服務產品體系進一步豐富，推出了包含輻射層預報、大氣波導探測等在內的專業(yè)性服務模塊，用戶滿意度調查綜合評分達到92分，顯著高于往年。與行業(yè)用戶的合作從單一項目合作深化為長期戰(zhàn)略合作關系，新增戰(zhàn)略合作單位5家。

4.**研究平臺與數據資源共享建設方面：**國家臨近空間氣象數據與應用服務平臺完成二期升級，新增數據處理能力和存儲容量各提升50%，支持了更大規(guī)模、更高分辨率的觀測數據和模型輸出結果的管理。平臺累計匯集各類數據產品超過500TB，數據服務總調用次數突破千萬次，同比增長40%，數據共享的便捷性和開放性得到極大提升。成功組織了2次全國性學術研討會和1次國際合作項目啟動會，促進了產學研用協(xié)同創(chuàng)新，新增合作研究項目12項。

5.**核心技術攻關與知識產權產出方面：**在高空大氣波動與不穩(wěn)定現象的機理研究上取得重要進展，相關研究成果發(fā)表在國際頂級期刊《JournaloftheAtmosphericSciences》上。全年共獲得授權發(fā)明專利8項，其中3項涉及新型觀測技術，2項涉及智能預報算法，軟件著作權登記12項。研發(fā)的“臨近空間氣象參數快速反演算法”成功應用于多個項目，顯著優(yōu)化了數據產品的生成效率。積極參與國際標準制定，主導提交了2項相關技術提案，提升了我國在該領域的話語權。

在2025年的臨近空間氣象研究領域，盡管取得了顯著進展，但也面臨著一系列挑戰(zhàn)，并在部分工作中暴露出不足之處：

**可能遇到的典型挑戰(zhàn)：**

1.**技術迭代加速帶來的壓力：**人工智能、量子計算、新型傳感器技術等在氣象領域的應用邊界不斷拓展，技術迭代速度顯著加快。這要求研究團隊必須保持高度敏銳，持續(xù)投入資源進行技術預研和更新，否則可能迅速落后于技術前沿，導致觀測手段、預報模型的核心競爭力下降。

2.**數據資源整合與標準化難題：**雖然數據共享建設取得進展，但來自不同平臺、不同部門、不同國家的臨近空間觀測數據在格式、精度、時效性上仍存在差異，數據標準化程度有待提高。有效整合利用這些“數據孤島”，形成統(tǒng)一、高質量的數據資源池，是未來面臨的一大挑戰(zhàn)，直接關系到數值模式同化效果和智能預報能力。

3.**跨學科融合的深度與廣度要求提升：**臨近空間氣象研究日益需要與大氣物理、航空航天工程、計算機科學、材料科學等多個領域進行深度融合。如何有效打破學科壁壘，促進知識共享和協(xié)同創(chuàng)新，培養(yǎng)具備跨學科背景的復合型人才，是制約研究深度和廣度拓展的關鍵挑戰(zhàn)。

4.**政策與資金支持的持續(xù)性與穩(wěn)定性：**隨著應用需求的增加，國家對臨近空間活動的投入持續(xù)增長，這可能帶動氣象研究的政策支持。然而，如何確保長期、穩(wěn)定、充足的科研經費投入，以支撐基礎研究的長周期探索和重大關鍵技術的攻關，以及如何使研究方向與國家戰(zhàn)略需求緊密結合并有效對接，仍存在不確定性。

5.**應用轉化與市場需求對接的挑戰(zhàn)：**臨近空間氣象服務的價值日益凸顯，但如何將研究成果更快速、更有效地轉化為滿足軍方、航天、商業(yè)等不同用戶具體需求的應用產品和服務，并建立穩(wěn)定的市場機制或合作模式，打通從研究到應用的“最后一公里”，是一個持續(xù)存在的挑戰(zhàn)。

**工作中存在的不足或未達標項反思：**

1.**觀測網絡布局的均衡性與冗余性有待加強：**雖然觀測能力有所提升，但在某些關鍵區(qū)域（如重要航線附近、特定經濟區(qū)上空）或特定高度層（如60-80公里）的觀測覆蓋率仍有不足，觀測網絡的整體魯棒性和冗余度有待提高，以應對極端天氣或設備故障情況。

2.**高精度、短時效預報模型的泛化能力需提升：**盡管模式精度有所提高，但在處理某些特定類型天氣事件（如復雜地形影響下的局地風場、短期劇烈天氣變化）時，預報精度仍有波動，模型的普適性和對不同應用場景的適應能力（泛化能力）需要進一步加強。

3.**智能化應用在氣象服務中的滲透率不高：**雖然研發(fā)了部分智能預報組件，但在實際氣象服務產品中，基于AI等先進技術的智能化應用場景尚未完全鋪開，其對于提升預報預警能力和服務便捷性的潛力有待進一步挖掘和實現。

4.**人才培養(yǎng)體系與快速發(fā)展的技術需求存在差距：**現有人才培養(yǎng)體系在培養(yǎng)具備高空大氣物理專業(yè)知識、熟練掌握先進計算和AI技術、了解航天航空應用需求的復合型人才方面，可能存在課程設置滯后、實踐機會不足、產學研結合不夠緊密等問題，難以完全滿足行業(yè)快速發(fā)展的需求。

5.**國際合作與數據共享的廣度有待拓展：**在數據共享和聯(lián)合研究方面，與部分國際領先機構或發(fā)展中國家的合作深度和廣度仍顯不足，未能充分利用全球觀測資源和研究成果，限制了研究的視野和影響力。

基于2025年臨近空間氣象研究的實踐與反思，提煉出以下2-3條適用于該行業(yè)的經驗教訓或可復用的工作方法論：

1.**強化“觀測-預報-服務-應用”一體化協(xié)同機制(IntegrateObservation-Forecast-Service-ApplicationMechanism)：**臨近空間氣象研究的核心價值最終體現在服務應用上。以往可能存在研究環(huán)節(jié)相對割裂的情況，即觀測、預報模型開發(fā)、服務產品制作與用戶應用之間缺乏緊密的反饋與協(xié)同。經驗表明，建立從頂層需求（用戶應用場景）出發(fā)，貫穿觀測規(guī)劃、模型研發(fā)、產品制作到用戶反饋的閉環(huán)一體化協(xié)同機制至關重要。這種方法論強調：

***用戶需求牽引：**研究方向和優(yōu)先級應緊密圍繞關鍵應用場景的需求進行設定。

***跨環(huán)節(jié)溝通：**觀測組、模型組、服務組之間需要建立常態(tài)化、高效的溝通渠道，及時傳遞信息、解決瓶頸。

***快速迭代驗證：**基于應用效果的用戶反饋，快速調整和優(yōu)化觀測策略、預報模型和服務產品。

這種方法有助于確保研究工作始終聚焦于解決實際問題，提升成果轉化效率和應用價值。

2.**構建靈活且模塊化的技術架構與研發(fā)流程(BuildaFlexibleandModularTechnologicalArchitectureandR&DProcess)：**面對技術快速迭代和不確定性，僵化的研發(fā)模式難以適應。臨近空間氣象研究涉及復雜的數值模型、多樣的觀測設備、先進的AI算法等，亟需采用更靈活、更具韌性的方法。經驗證明，構建基于模塊化設計的技術架構，并采用敏捷開發(fā)（AgileDevelopment）思想指導研發(fā)流程，是有效的應對策略。這種方法論倡導：

***模塊化設計：**將復雜的系統(tǒng)（如數值模式、數據處理系統(tǒng)、智能預報模塊）分解為獨立的、可替換的模塊，降低耦合度，便于獨立開發(fā)、測試、升級和集成。

***敏捷迭代：**采用短周期迭代（Sprint）的方式，快速開發(fā)、交付小步進度的功能或模型更新，持續(xù)獲取反饋并進行調整，而非追求一次性完成龐大復雜的開發(fā)。

***技術組件復用：**建立標準化的技術組件庫，鼓勵在新的研究或應用中復用經過驗證的核心算法和工具，提高研發(fā)效率和質量。

這種方法有助于縮短研發(fā)周期，更快響應技術變革和用戶需求，并提升系統(tǒng)的可維護性和擴展性。

3.**實施主動的“數據生態(tài)”建設與治理策略(ImplementanProactive"DataEcosystem"BuildingandGovernanceStrategy)：**數據是臨近空間氣象研究的核心驅動力，但數據的獲取、處理、共享和應用面臨諸多挑戰(zhàn)。被動等待數據或簡單匯集數據難以發(fā)揮最大價值。經驗教訓是，必須實施主動的“數據生態(tài)”建設策略。這種方法論強調：

***數據標準先行：**在數據獲取和共享之初就建立和推廣統(tǒng)一的數據標準和格式規(guī)范，為數據融合、互操作和智能分析奠定基礎。

***平臺賦能共享：**持續(xù)投入建設易用、安全、高效的數據共享平臺，并提供必要的數據管理工具和服務，降低數據共享門檻。

***價值挖掘導向：**不僅關注數據的匯聚，更要關注數據的治理、質量評估、關聯(lián)分析以及面向特定應用的深度挖掘，通過數據服務創(chuàng)造更大價值。

***合作共贏生態(tài)：**積極與數據源單位、應用單位建立合作關系，共同投入、共享成果、共擔風險，共同培育健康的數據生態(tài)系統(tǒng)。

這種方法有助于打破數據壁壘，最大化數據價值，為研究創(chuàng)新和服務應用提供堅實的數據支撐。

面向2026年，臨近空間氣象研究需緊抓AI應用深化、綠色轉型探索及數字化升級加速的行業(yè)發(fā)展趨勢，圍繞核心工作目標，提出以下重點工作計劃與改進方向：

**一、強化前沿技術融合，提升核心能力**

1.**深化AI應用與模型革新：**

***計劃：**加大對深度學習、強化學習等AI技術在臨近空間氣象預報、異常事件識別、智能預警等方面的研發(fā)投入。重點攻關基于多模態(tài)數據（觀測、模型、歷史、遙感）融合的AI預報模型，目標是將關鍵要素（如高空風場、溫度）的預報精度在現有基礎上**進一步提升5%-10%**，并將極端天氣事件的識別提前量**再縮短1小時**。開展AI模型的可解釋性研究，增強用戶信任度。

***改進方向：**建立專門的AI算法研發(fā)與驗證團隊，加強與頂尖AI研究機構的合作，構建面向臨近空間氣象問題的AI模型庫和評估體系。

2.**拓展新型觀測手段與網絡優(yōu)化：**

***計劃：**探索并試點高光譜遙感、激光雷達陣、小型化智能傳感節(jié)點等新型觀測技術在臨近空間的應用。重點優(yōu)化現有觀測網絡布局，特別是在關鍵航線、區(qū)域沖突潛在區(qū)、重要用戶責任區(qū)，實現**觀測覆蓋率的進一步提升**，特別是在60-80公里高度層的加密。推動北斗等衛(wèi)星導航系統(tǒng)在風場遙感等領域的應用研發(fā)。

***改進方向：**設立專項資金支持新型觀測技術的研發(fā)與驗證，加強多平臺、多類型觀測數據的融合算法研究，提升數據融合的時空分辨率和可用性。

**二、推進數據生態(tài)建設，促進互聯(lián)互通**

3.**完善數據共享平臺與服務體系：**

***計劃：**升級國家臨近空間氣象數據與應用服務平臺，全面對接并推廣數據標準，實現更高層次的數據開放與共享。建立更完善的數據質量控制、評估和認證體系。開發(fā)面向不同用戶（軍方、民航、商業(yè)、科研）的精細化、定制化數據產品與服務模塊，**提升數據服務的響應速度和用戶滿意度**。

***改進方向：**加強數據安全與隱私保護機制建設，探索基于數據要素的市場化服務模式，推動與國內外相關機構的數據共享協(xié)議簽署。

4.**構建協(xié)同研發(fā)與數據聯(lián)盟：**

***計劃：**積極牽頭或參與組建國家級乃至國際性的臨近空間氣象數據與應用聯(lián)盟，吸納觀測平臺、研究機構、應用單位等成員，共同制定數據標準、共享規(guī)則和合作規(guī)范。**新增2-3個戰(zhàn)略性合作項目**，推動跨學科、跨部門的數據融合與聯(lián)合研發(fā)。

***改進方向：**建立聯(lián)盟內部有效的溝通協(xié)調機制和利益共享機制，定期舉辦數據共享與協(xié)同應用論壇，提升聯(lián)盟的凝聚力與影響力。

**三、深化應用轉化，賦能行業(yè)發(fā)展**

5.**拓展高價值氣象服務場景：**

***計劃：**重點圍繞高超聲速武器試驗、高空平臺常態(tài)化運行、商業(yè)高空運