日前，随着冷空气频繁南下，浙江省市县预报员紧盯“一体化短临预警平台”，在分类分级强对流监测预警关键技术的支撑下，精准发布预报预警信息。

今年6月15日，一场强对流天气突袭浙江，嵊州、金华、宁波等地出现8级至12级大风。15日14时6分，气象站点监测到33.9米/秒的大风。13分钟后，另一气象站点记录到41.7米/秒的风力。在狂风抵达前，省气象台的智能预警系统已提前锁定强对流动向，其深度学习的定量预报模型预测出最大阵风强度与实况接近，两个气象站点发布的大风预警的提前量分别达到24分钟、37分钟，为应急响应和人员避险争取到关键窗口期。

支撑这一精准预警的，是省气象台罗玲团队研发的“分类分级强对流监测预警关键技术及智能平台应用”。这项成果将强对流天气的监测预警推进到“分钟级监测、乡镇级预警、秒级发布共享”，气象防灾减灾防线得以进一步巩固。

浙江“七山一水二分田”的复杂地形，既塑造了秀美风光，也使其成为强对流天气的“高发区”。雷电、冰雹、雷暴大风频发，偶现的龙卷风、下击暴流更易引发灾情。

随着浙江省“网格+气象”防灾体系不断深化，预警信息需精准到村到户到人，如何提升预警的精细度，打出提前量？省气象局成立雷达与强天气创新团队，历时数年开展系统性技术攻关。

首先，团队攻克了复杂地形下的风场重构难题，研发出多雷达反演三维风场模型。这项技术如同为大气层进行三维“CT扫描”，能清晰呈现飑线、风雹等强天气的演变机理和三维结构特征，使原本难以捕捉的中小尺度天气过程变得直观和可视化。

面对10级以上雷暴大风样本稀少、传统方法难以有效捕捉的困局，团队融合免疫进化算法与深度学习技术，研发出雷暴大风分级识别预警产品，使系统能敏锐识别到少有却极具破坏力的极端大风。

为进一步提升短临预报的精准度，团队还将雷达偏振量观测、多模式预报产品与机器学习算法深度融合，解决了0至3小时内分散性强对流的分类识别难题，有效减少漏报与空报，最终形成了覆盖0至24小时、逐6分钟至1小时更新的分类分级监测预报产品体系，并依托“云+端”技术打造一体化短临预警平台。

如今，依托新建的分乡镇递进式预警流程，预警从制作到发布仅需1分钟至2分钟。通过“浙政钉”等渠道，一条预警信息，最快仅需2秒至5秒便能送达公众手中。2024年梅汛期的暴雨预警提前量达到238分钟，为新安江水库实施“七孔泄洪”这一重大调度决策赢得了宝贵的窗口期。

不仅求快，更要求准。数据显示，近三年来，浙江对暴雨、雷暴大风和冰雹的预警准确率已分别达到98.3%、57.6%和58.8%。

而这项成果的价值，在一次次实战中得到了印证。在杭州萧山国际机场，这项技术使航班放行正常率提升7%；在电网系统，故障复电时间大幅缩短54%……该成果还应用于杭州亚运会开闭幕式、亚运村“错雨峰”开村（即选定降水间歇期）等重大活动服务保障中。

接下来，团队将持续深耕人工智能技术，提升乡镇级强对流预警精准率，同时开展“强对流智能体”研究，提升市县两级预警发布与传播的效能。

（作者：胡竞文 徐铖 陈列 李文娟 马昊 责任编辑：张林）