2024年全国重大天气过程总结和预报技术经验交流会暨气象部门预报员联盟第三届预报技术前沿论坛

为进一步总结交流2023年预报技术经验，由中国气象学会主办，国家气象中心、贵州省气象局、气象部门预报员联盟、中国气象学会天气学委员会联合承办的2024年全国重大天气过程总结和预报技术经验交流会暨气象部门预报员联盟第三届预报技术前沿论坛拟定于2024年4月中上旬召开。

交流内容

（一）气象部门预报员联盟预报技术前沿论坛；

（二）2023年重大灾害性天气过程（暴雨、暴雪、台风、海洋气象、强对流、雾霾、高温、寒潮、低温雨雪冰冻等）的技术总结和方法研究；

（三）人工智能气象大模型、智能网格预报、检验技术方法和系统平台；

（四）短时临近预报、定量降水预报、中长期预报、集合预报等方法研究，数值预报解释应用技术以及中尺度天气分析技术应用评估分析；

（五）2023年典型中小河流洪水、山洪和地质灾害、江河流域洪涝等流域水文气象与城市内涝过程预报总结及其气象风险预警技术与评估方法；

（六）重大气象预报服务保障工作中应用的新方法、新技术，以及预报业务系统的改进和多种资料的综合应用；

（七）各类极端天气事件和天气预报技术方法以及预报误差的总结分析评定。

以下内容为GPT视角对天气预报技术经验相关领域有解读，仅供参考：

重大灾害性天气过程技术总结和方法有哪些

1. 暴雨、暴雪、台风、海洋气象、强对流、雾霾、高温、低温雨雪冰冻等技术总结：这些总结通常包括对灾害性天气发生的原因、发展过程、影响范围和程度的分析，以及对现有预报模型和预警系统的评估。通过对这些极端天气事件的研究，科学家和气象工作者可以更好地理解它们的形成机制，提高预报和预警的准确性。

2. 智能网格预报、检验技术方法和系统平台：智能网格预报是指利用先进的数值天气预报模型和数据分析技术，对天气要素进行高分辨率的预报。检验技术方法则是对预报结果的准确性和可靠性进行评估的技术。系统平台则是集成了预报、检验和信息发布功能的综合平台。

3. 短时临近预报、定量降水预报、中长期预报、集合预报等方法研究：这些方法侧重于不同时间尺度的天气预报，包括短时间内天气突变情况的预报、未来一段时间内降水的精确预测、中期天气趋势的预测以及考虑多种可能性的集合预报。

4. 数值预报解释应用技术以及中尺度天气分析技术应用评估分析：这部分工作涉及对数值天气预报结果进行解读和应用，以及进行中尺度天气系统的分析和评估。中尺度天气分析对于理解局地强风暴、龙卷风等灾害性天气至关重要。

5. 流域水文气象与城市内涝过程预报总结及其气象风险预警技术与评估方法：这包括了对于河流水文循环、城市内涝等问题的气象因素分析，以及基于此的预警和风险评估方法。

6. 重大气象预报服务保障工作中应用的新方法、新技术，以及预报业务系统的改进和多种资料的综合应用：随着科技的发展，越来越多的新方法和技术被应用于气象预报服务中，如人工智能、大数据等在气象领域的应用，以及预报系统的优化和多源气象数据的整合。

7. 各类极端天气事件和天气预报技术方法以及预报误差的总结分析评定：通过对极端天气事件的案例分析，可以总结提炼出有效的预报方法，同时对预报误差进行分析和评估，以不断改进和提高预报的准确性。

人工智能技术在天气预报中有哪些实践案例

1. 谷歌DeepMind开发的GraphCast：这是一个基于人工智能的天气预报系统，它能够进行10天的天气预报，其准确性甚至超过了欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的高分辨率天气模拟系统。GraphCast使用了图神经网络（GNN）来处理气象数据，并通过深度学习方法进行天气预测。

2. 华为云开发的Pangu-Weather：这是一个全球AI气象预报大模型，采用了3D Earth-Specific Transformer神经网络结构，能够进行7天的天气预报，其预报精度超过了传统的数值天气预报方法。

3. 清华大学和国家气象中心合作的NowcastNet：这是一个针对极端降水的临近预报大模型，结合了物理建模和深度学习技术，提高了短时强对流天气的预测能力。

4. 复旦大学研发的“伏羲”气象大模型：该模型利用深度学习技术，通过U-Transformer结构，实现了15天天气预报，并在某些变量上超越了ECMWF的集合平均预报。

5. 上海人工智能实验室的“风乌”‌：这是一个基于多模态和多任务深度学习的中期天气预报模型，能够提供超过7天的天气预报服务。