6日，記者從中國氣象局獲悉，國家衛星氣象中心研究員王勁鬆聯合哈爾濱工業大學（深圳）、香港科技大學、中國氣象局廣州熱帶海洋氣象研究所等單位科研人員，成功研發出基於風雲氣象衛星數據的深度擴散模型，可將強對流天氣臨近預報有效時長延長至4小時。這標志著我國在基於自主衛星數據的智能天氣預報技術方面取得關鍵突破，將為防災減災提供更有力的技術支撐。

強對流天氣具有突發性強、演變迅速、破壞力大等特點，其臨近預報的核心難點在於捕捉中小尺度天氣系統的快速非線性演變過程，目前仍是國際氣象領域的共同挑戰。

據介紹，強對流多發生於對流雲系或單體對流雲塊中。風雲四號氣象衛星具備高時空分辨率紅外探測能力，可提供連續、大范圍的雲頂亮溫觀測，實現對雲團生命全過程的完整追蹤，並通過對雲頂物理信號的捕捉，提早識別對流初生跡象，為預報贏得提前量。

研究團隊利用風雲四號系列衛星大范圍、無縫隙的監測優勢，獲取長時效數據，並從中提取和預測對流雲團的復雜隨機運動。為進一步提升預報精度，研究團隊引入在圖像生成領域表現卓越的擴散模型，提出面向衛星數據的深度擴散模型（DDMS）。該模型將對流雲演變中呈現的隨機運動趨勢建模為一種物理擴散過程，利用風雲四號A星過去2小時的紅外亮溫序列，預判未來4小時對流雲的時空演變。在此基礎上，結合深度語義分割模型，對預測得到的衛星序列開展對流雲的自動識別與空間定位，從而精准刻畫對流雲的生成與發展過程。

基於風雲四號衛星數據，DDMS實現了對我國及周邊約2000萬平方千米區域、未來4小時內每15分鐘一次的高分辨率對流預報。該模型在不同空間尺度（4000米至48000米）和不同季節均表現出穩定的預報能力，不僅在短時預報中表現優異，在2—4小時的較長時效預報中仍保持較高可信度。

未來，團隊將進一步優化模型計算效率，並探索將氣象物理規律更深層次嵌入AI模型，提升其可解釋性與穩健性。（記者付麗麗）

分享讓更多人看到