科技成果简介
成果名称:
基于人工智能的短临降雨预报技术
项目负责人：
叶允明
所属领域:
人工智能、智慧气象
成果简介:
短临预报是指利用雷达回波、数值模式、自动站等气象观测数据对短时临近（0~6小时）的降雨、对流等天气现象进行公里或街道级的定量预报。高精准的短临预报对于防灾减灾、航班起降、市民出行规划等具有重要的指导作用。目前国内外气象业务预报部门主要使用光流等传统方法进行短临预报，无法利用长期积累的历史气象大数据，因此，其预报精准难以满足很多实际场景的要求。
哈工大（深圳）叶允明教授牵头大数据技术研究中心团队研究领域涉及智能短临预报系统研发、强天气灾害预警系统研发、智能数值预报方法研究等，其多项成果已部署于粤港澳大湾区的各个业务部门使用。其针对高精准性短临预报问题进行了基础研究探索和关键技术攻关，研发了一套面向短临预报的深度序列预测模型，包括雷达回波外推模型、定量降雨估计和定量降雨预报问题，克服了传统方法无法利用历史气象序列大数据的难点，基于上述模型研发的“深圳市智能临近预报平台”已部署于深圳市气象局业务运行，实现了短临天气的高精准预报，效果显著优于原有业务系统。该平台是国际上首个利用人工智能、大数据技术实现短临预报的业务运行系统。
主要技术特点：
利用人工智能和大数据技术，建立了短临预报模型，预报的精准度显著优于传统的光流、交叉相关等方法。
应用范围：
短临预报是指利用雷达回波、数值模式、自动站等气象观测数据对短时临近（0~6小时）的降雨、对流等天气现象进行公里或街道级的定量预报。高精准的短临预报对于防灾减灾、航班起降、应急决策、市民出行规划等具有重要的指导作用。
照片资料：
图片1 示例1
图片2 示例2
图片3 示例3