2025年雷达定量降水估测与预报学术研讨会

为深入探讨雷达定量降水估测与预报的新技术与新方法，分析雷达定量化观测误差特征与雷达标定技术，以及雷达数据质量控制技术等最新成果，“2025年度雷达定量降水估测与预报学术研讨会”定于2025年6月在四川成都举办。

交流内容

雷达降水定量估测

雷达降水定量预报

雷达标定

雷达数据质量控制

研究主题

双偏振雷达在中尺度系统发生发展机理认知的进展

李柏- 中国气象局气象探测中心

多波段偏振雷达组网降水估测关键技术

刘黎平- 中国气象科学院

新一代天气雷达长序列降水数据集研制

吴蕾- 中国气象局气象探测中心

基于深度学习的双偏振冒达强对流短时临近预报

赵坤- 南京大学

全空域扫描提高瞬时雨量监测能力

高玉春- 中国气象局气象探测中心

天气富达的降雨衰减订正技术

黄兴友- 南京信息工程大学

基于瓦片分区的雷达定量降水估测技术

马建立- 北京城市气象研究院

山地定量降水估算技术及应用效果

冷亮- 中国气象局武汉暴雨研究所

雷达协同组网降水观测与标定技术发展

史朝- 成都信息工程大学

以下内容为GPT视角对雷达定量降水估测与预报学术研讨会相关领域的研究解读，仅供参考：

雷达定量降水估测与预报研究现状

一、研究现状

全球发展

欧美领先：美国、欧洲等发达国家已建立较为成熟的雷达降水估测系统，如美国NEXRAD雷达网、欧洲COSMO-LEPS系统，实现了高分辨率（如1km×1km）和短时（0-2小时）降水预报。

亚洲进步：中国、日本等亚洲国家近年来发展迅速，中国气象局已建成新一代天气雷达网（CINRAD），覆盖全国主要区域，降水估测精度逐步提升。

技术融合

多源数据融合：雷达数据与卫星、地面雨量计、数值模式等结合，提高估测精度。例如，美国多传感器降水估测系统（MPE）融合雷达、雨量计和卫星数据，误差显著降低。

机器学习应用：深度学习、神经网络等技术被用于雷达回波与降水关系的建模，如卷积神经网络（CNN）在雷达降水估测中表现优异。

业务应用

实时监测与预警：雷达降水估测结果已广泛应用于气象灾害预警（如暴雨、洪涝）、农业灌溉调度、城市排水系统设计等领域。

数值模式耦合：雷达降水估测结果作为初始场或同化数据，输入数值天气预报模式（NWP），提升降水预报的准确性。

二、主要技术方法

雷达降水估测（QPE）

Z-R关系法：基于雷达反射率因子（Z）与降水率（R）的经验关系（Z=aR^b），简单但受雨滴谱分布影响大。

多普勒雷达技术：利用多普勒效应测量降水粒子速度，结合回波强度，提高估测精度。

双偏振雷达：通过测量水平和垂直偏振回波，区分降水类型（雨、雪、冰雹），进一步提升估测准确性。

雷达降水预报（QPF）

外推法：基于雷达回波的移动趋势进行短期（0-2小时）预报，适用于对流性降水。

数值模式预报：利用高分辨率数值模式（如WRF）模拟降水过程，结合雷达数据同化，提供中短期（0-6小时）预报。

混合方法：结合外推法和数值模式，利用外推法快速响应，数值模式提供长期趋势。

三、挑战与问题

雷达数据误差

地物杂波：城市、山脉等地面物体可能干扰雷达信号，导致误判。

衰减与遮挡：强降水或地形遮挡可能导致雷达回波衰减，影响估测精度。

标定误差：雷达系统标定不准确可能导致反射率因子测量偏差。

降水类型复杂性

不同降水类型（如层状云降水、对流性降水）的雨滴谱分布差异大，单一Z-R关系难以适用。

混合降水（如雨夹雪、冻雨）的雷达回波特征复杂，估测难度高。

多源数据融合困难

不同数据源（雷达、雨量计、卫星）的空间分辨率、时间分辨率和误差特性不同，融合算法复杂。

数据同化技术仍需优化，以更好地将雷达数据融入数值模式。

四、未来研究方向

技术提升

双偏振与相控阵雷达：双偏振雷达可提供更多降水粒子信息，相控阵雷达可实现快速扫描，提升时空分辨率。

机器学习与人工智能：深度学习、强化学习等技术可优化雷达降水估测与预报模型，提高自动化水平。

多源数据融合

发展更高效的数据融合算法，结合雷达、卫星、地面观测和数值模式，构建多尺度、高精度的降水估测与预报系统。

推动雷达数据与数值模式的深度耦合，提升中短期降水预报能力。

业务应用拓展

针对特定行业（如农业、水利、交通）开发定制化降水估测与预报产品，提升服务针对性。

加强雷达降水估测与预报在极端天气事件（如暴雨、洪水）预警中的应用，减少灾害损失。

雷达定量降水估测与预报研究可以应用在哪些行业或产业领域

一、防灾减灾与公共安全

暴雨洪涝预警

应用场景：城市内涝、山洪、泥石流等灾害的实时监测与提前预警。

技术价值：雷达可捕捉局地强降水，结合地形数据（如数字高程模型）预测洪水淹没范围，为政府应急响应提供精准信息。

案例：2021年郑州“7·20”暴雨中，雷达降水估测数据为城市排水调度和人员疏散争取了关键时间。

地质灾害防御

应用场景：滑坡、泥石流高风险区域的降水阈值监测。

技术价值：通过雷达数据识别持续强降水事件，触发地质灾害预警系统，降低人员伤亡风险。

二、水资源管理与水利工程

水库调度与防洪

应用场景：水库入库流量预测、泄洪决策支持。

技术价值：雷达降水预报可提前6小时预测流域面雨量，指导水库预泄腾库，避免溃坝风险。

案例：三峡水库利用雷达降水数据优化汛期调度方案，保障长江中下游防洪安全。

农业灌溉与旱情监测

应用场景：农田需水量评估、灌溉计划制定。

技术价值：结合雷达降水估测和作物需水模型，实现精准灌溉，节约水资源。

案例：华北平原通过雷达降水数据动态调整灌溉方案，节水效率提升20%以上。

三、交通运输与基础设施

航空与铁路安全

应用场景：机场跑道湿滑预警、铁路沿线强降水监测。

技术价值：雷达可提供机场周边30公里范围内的分钟级降水数据，保障航班起降安全；铁路部门通过雷达数据动态调整列车运行速度，避免水害事故。

城市交通管理

应用场景：暴雨导致的交通拥堵预警、低洼路段积水监测。

技术价值：结合雷达降水数据和城市路网模型，实时发布交通管制信息，优化疏导方案。

四、能源与电力行业

新能源发电调度

应用场景：水电站来水预测、光伏电站发电效率评估。

技术价值：雷达降水预报可提前3-6小时预测流域径流，优化水电站发电计划；降水云系移动路径预测可辅助光伏电站调整设备角度，减少发电损失。

电网防灾减灾

应用场景：输电线路覆冰、雷击风险预警。

技术价值：雷达数据可识别强对流天气中的雷电活动，结合地形数据预测输电线路雷击概率，提前采取防护措施。

五、农业与保险行业

农业气象服务

应用场景：作物生长周期降水监测、病虫害预警。

技术价值：雷达降水估测可提供农田尺度（1km×1km）的降水数据，指导精准施肥和病虫害防治。

案例：东北地区玉米种植户通过雷达降水数据调整播种时间，避开低温寡照天气。

农业保险理赔

应用场景：灾害损失评估、理赔依据。

技术价值：雷达降水数据可作为客观证据，快速核定受灾面积和程度，减少理赔纠纷。

六、生态环境与城市规划

城市内涝治理

应用场景：海绵城市建设、排水管网优化。

技术价值：雷达降水数据可验证城市排水模型精度，指导低影响开发设施（如雨水花园）布局。

生态环境监测

应用场景：湿地补水调度、生态流量保障。

技术价值：结合雷达降水估测和遥感数据，评估流域生态需水，制定水资源配置方案。

七、未来拓展方向

智慧城市与物联网融合

将雷达降水数据与城市传感器网络结合，实现“降水-积水-交通”联动预警。

气候适应型农业

开发基于雷达降水的气候智能型农业决策系统，应对极端降水事件。

新能源与交通协同

在自动驾驶场景中，雷达降水数据可作为车辆路径规划的动态输入，提升安全性。

雷达定量降水估测与预报领域有哪些知名研究机构或企业品牌

一、国际知名研究机构1. 美国

国家强风暴实验室（NSSL）

隶属机构：美国海洋与大气管理局（NOAA）

核心贡献：开发WSR-88D（NEXRAD）雷达网络算法，主导多传感器降水估测系统（MPE）研发，推动双偏振雷达技术标准化。

技术成果：NEXRAD雷达网覆盖全美，降水估测精度达85%以上（短时强降水场景）。

科罗拉多州立大学（CSU）大气科学系

研究方向：雷达外推算法、数值模式与雷达数据同化。

代表产品：与NOAA合作开发“高分辨率快速更新”（HRRR）模式，实现1km分辨率、15分钟更新的降水预报。

2. 欧洲

德国气象局（DWD）

技术亮点：运营C波段多普勒雷达网，结合COSMO数值模式，实现德国全境分钟级降水监测。

业务应用：雷达降水数据直接接入德国洪涝预警系统，降低灾害损失。

英国气象局（Met Office）

研发重点：雷达与卫星数据融合技术，开发“Nowcasting”短时预报系统，降水预报时效延长至3小时。

3. 日本

日本气象厅（JMA）

技术特色：X波段相控阵雷达网络，结合AI算法优化降水估测，空间分辨率达250m。

应用案例：2021年东京奥运会期间，雷达降水数据为赛事调度提供精准支持。

二、中国核心研究机构1. 国家级科研单位

中国气象科学研究院（CAMS）

研究方向：双偏振雷达算法优化、多源数据融合技术。

技术突破：研发“雷达-雨量计-卫星”融合算法，降水估测误差降低至15%以内（全国平均）。

国家气象中心（CMA）

业务系统：基于新一代天气雷达（CINRAD）的全国降水估测平台，实现1km×1km分辨率、分钟级更新。

应用场景：2023年京津冀暴雨中，雷达降水数据为城市排水调度提供关键支撑。

2. 高校与地方机构

南京信息工程大学

研究领域：雷达外推与深度学习结合，开发基于CNN的降水短临预报模型。

技术成果：模型在长三角地区降水预报准确率提升20%。

广东省气象局

技术特色：结合雷达与沿海风场数据，优化台风降水估测算法，应用于粤港澳大湾区防灾。

三、全球领先企业品牌1. 雷达硬件制造商

洛克希德·马丁（Lockheed Martin）

产品：WSR-88D（NEXRAD）雷达系统，全球部署超160部，占据美国雷达市场主导地位。

技术优势：双偏振技术成熟，雷达寿命达20年以上。

德国企业：GEMATRONIK

产品：C波段多普勒雷达，欧洲市场占有率超30%，以高可靠性和低维护成本著称。

2. 气象服务与软件企业

美国企业：Baron Services

核心产品：雷达降水估测与预报软件“Thunderstorm”，集成多传感器数据，支持实时灾害预警。

应用领域：美国电力、航空行业客户占比超60%。

中国企业：华云气象科技集团

技术亮点：开发“风云雷达”数据处理平台，实现全国雷达数据实时融合与可视化。

业务覆盖：服务水利、农业、交通等20余个行业。

3. AI与数据融合企业

IBM Watson Weather

技术方向：将雷达降水数据与AI算法结合，开发“Deep Thunder”高分辨率预报系统，降水预报时效延长至6小时。

应用案例：为纽约市提供暴雨内涝预警服务。

中国：九章气象科技

创新点：基于深度学习的雷达降水估测模型，误差较传统方法降低30%，已应用于多个省级气象局。

四、技术合作与产业化趋势

国际合作

欧美机构主导雷达技术标准制定，中国通过“一带一路”气象合作网络推广雷达应用。

案例：中国与东盟国家共建雷达观测网，提升区域降水监测能力。

产业化方向

硬件国产化：中国CINRAD雷达国产化率超90%，成本较进口设备降低40%。

服务定制化：企业针对农业保险、城市排水等场景开发行业解决方案，市场年增长率超15%。

雷达定量降水估测与预报领域有哪些招聘岗位或就业机会

一、核心岗位类型1. 科研与技术研发岗

岗位名称：

雷达算法工程师

气象数据科学家

多源数据融合工程师

职责：

研发雷达降水估测算法（如双偏振雷达Z-R关系优化、AI降水模型训练）

开发雷达与卫星、雨量计等多源数据融合系统

参与数值模式（如WRF）与雷达数据的同化技术研究

示例：

某国家级科研机构招聘“雷达降水算法工程师”，要求具备Python/MATLAB编程能力，熟悉雷达信号处理或深度学习框架（如TensorFlow）。

2. 业务应用岗

岗位名称：

气象预报工程师（降水方向）

防灾减灾技术专家

水利/农业气象服务工程师

职责：

基于雷达降水数据制作短临预报产品（0-2小时）

为政府、企业提供暴雨洪涝、城市内涝等灾害预警服务

开发行业定制化降水应用方案（如农业灌溉调度、电力防雷）

示例：

某省级气象局招聘“短临预报工程师”，需掌握雷达外推技术（如TITAN算法），具备灾害预警系统操作经验。

3. 产品与解决方案岗

岗位名称：

气象产品经理

雷达系统工程师

行业解决方案架构师

职责：

设计雷达降水估测软件产品（如数据可视化平台）

规划雷达网络部署与硬件升级方案

针对交通、能源等行业需求开发综合解决方案

示例：

某气象科技企业招聘“行业解决方案架构师”，要求熟悉交通气象服务场景，能结合雷达数据设计路网积水预警系统。

二、技能与知识要求1. 专业技术能力

雷达气象学基础：

理解雷达反射率因子（Z）、多普勒速度等物理量含义

掌握雷达衰减校正、地物杂波抑制等信号处理技术

算法与模型：

熟悉Z-R关系、双偏振雷达降水估测算法

掌握机器学习/深度学习在降水预测中的应用（如LSTM、CNN）

编程与工具：

编程语言：Python、MATLAB、IDL

工具库：PyART（雷达数据处理）、WRF（数值模式）、OpenCV（图像处理）

2. 行业知识

气象业务：

了解气象预报流程、灾害预警标准（如暴雨红色预警阈值）

应用领域：

水利：熟悉水库调度、洪水演进模型

农业：掌握作物需水规律、灌溉制度设计

交通：了解路网排水能力、低洼路段风险评估

3. 软技能

问题解决能力：

针对复杂降水场景（如混合降水、地形遮挡）设计解决方案

跨学科协作：

与计算机科学、水利工程等领域团队合作

沟通能力：

向非专业用户（如政府官员、农民）解释雷达降水产品

三、就业方向与机构类型1. 科研机构与高校

代表单位：

中国气象科学研究院、南京信息工程大学、中科院大气所

美国NSSL、英国Met Office、德国DWD

岗位特点：

侧重基础算法研究、数值模式开发

需具备科研论文发表能力（如SCI/EI期刊）

2. 气象部门与公共服务机构

代表单位：

各级气象局、水文局、防汛抗旱指挥部

岗位特点：

业务导向性强，需参与24小时值班预警

职业发展路径：预报员→首席预报员→业务管理岗

3. 气象科技企业

代表类型：

硬件制造商：华云气象、中国电子科技集团（雷达研发）

软件服务商：IBM Watson Weather、九章气象（算法与平台开发）

行业解决方案商：和利时（交通气象）、佳格天地（农业气象）

岗位特点：

技术转化快，产品迭代周期短

需兼顾客户需求与技术创新

4. 跨行业应用领域

能源电力：

岗位：电网防雷工程师、水电调度气象顾问

需求：预测雷电活动、流域面雨量

农业保险：

岗位：农险气象专家、灾害定损工程师

需求：评估降水对作物产量的影响

智慧城市：

岗位：城市内涝建模工程师、海绵城市设计师

需求：结合雷达降水与排水管网数据优化城市规划

四、职业发展路径1. 技术专家路线

路径：

初级工程师（1-3年）→ 高级工程师（3-5年）→ 首席科学家/技术总监（5年以上）

能力提升：

从算法实现到系统架构设计

主导国家级科研项目或行业标准制定

2. 业务管理路线

路径：

预报员/产品经理（1-3年）→ 业务主管（3-5年）→ 部门负责人（5年以上）

能力提升：

从单一技术岗位到跨部门协作

参与政府防灾减灾决策或企业战略规划

3. 跨领域转型

方向：

转向气候金融（如降水指数保险产品设计）

进入人工智能领域（如气象大模型研发）

五、行业趋势与就业前景

技术驱动需求增长：

双偏振雷达、相控阵雷达的普及将催生更多硬件维护、算法优化岗位。

AI与雷达数据的深度融合（如雷达回波外推的Transformer模型）将提升预报精度，带动相关研发需求。

政策与市场双重推动：

中国“十四五”规划明确提出提升气象灾害预警能力，预计未来5年气象行业岗位需求年增长超10%。

全球气候变暖导致极端降水事件频发，保险、农业、能源等行业对降水估测与预报的依赖度持续上升。

国际化机遇：

“一带一路”沿线国家雷达网络建设需大量技术人才，如中国援建东南亚国家雷达站项目。

国际气象组织（WMO）推动全球雷达数据共享，需具备多语言能力的技术专家参与国际合作。