夏日午后的城市上空，一片对流云团从生成到倾泻暴雨，仅需半小时。这种尺度小、演变快的强对流天气，长期让预报员如履薄冰——传统外推法如同“用昨天的地图找今天的宝藏”，数值模式因计算耗时难以实现高频更新。AI赋能短时临近预报，日渐成为捕捉强对流天气的“利器”。
“暴脾气”的强对流天气——
局地性强、生命史短、破坏力大
乌云密布、雷声阵阵、局部阵雨等现象通常属于对流天气。当天气变得更为“暴躁”，出现冰雹、龙卷风、短时强降水等更为剧烈的天气时，则为强对流天气。
由于强对流天气发生于对流云系或单体对流云块中，这类天气通常由中小尺度天气系统引发，其空间尺度较小，一般水平范围约在十几公里至二三百公里，最小仅有几十米至十几公里。“急性子”的它来得快、去得也快，持续时长约为一小时至十几小时，短则仅有几分钟至一小时。
强对流家族的成员普遍“个头”不大、突如其来且生命短暂，却能在短时间内释放出强大力量，因此都具有极强的破坏力和灾害性。这也导致强对流天气在所有天气类型中属于最难预报的，且越极端预报难度越大。
值得注意的是，其发展还受复杂地形、下垫面等因素干扰显著，同一股冷空气在平原可能引发大风，进入山区却可能触发局地暴雨，给准确预报带来极大挑战。
短时临近预报“未雨绸缪”——
打造人工智能递进式预报产品体系
短期天气预报是公众日常生活中最常接触的天气信息，能较为准确地预测未来1至3天的天气变化。
但面对如此“喜怒无常”的强对流天气，短期天气预报稍显力不从心，“制服”它需要用到短时临近预报。
短时临近预报是专攻未来0至12小时内的天气预报，其中0至2小时为临近预报，2至12小时为短时预报。通常是基于观测实况，如雷达、卫星、气象自动观测站等多源观测资料，再结合数值预报和人工智能等技术方法，制作区域更精细、更高分辨率的天气预报，其预报准确性也更高。
2004年，我国气象部门开展强对流天气短时临近预报业务。2009年3月，国家气象中心（中央气象台）成立强天气预报中心，专职负责强对流天气业务预报和研究。如今，国家气象中心已搭建一套基于AI的“3161”递进式强对流预报业务技术体系，从整体“把脉”天气发展潜势到实时监测天气演变以及开展预报预警与“叫应”，以递进式预报和精细化预警逐步缩小包围圈——
短期预报时段（0—72小时），由“风清”强对流适配人工智能模型支撑，可对雷暴、短时强降水、雷暴大风等进行强度分级输出，空间分辨率精细至3公里，提供逐12小时滚动预报；
短时临近预报时段（0—12小时），深度神经网络实时“咀嚼”中尺度数值模式、风云卫星、多普勒雷达等多源数据，逐小时更新强对流落区和强度等级，“指哪打哪”的精准度进一步提高；
临近预警时段（0—3小时），“风雷”人工智能模型以分钟级速度锁定新生风暴单体，自动生成分类强对流警报，并通过“智警达”多渠道秒级推送，实现监测、识别、预警的无缝衔接。
不仅要打通机制，还要升级平台。新一代中国气象局短临预报系统（SWAN3.0）实现短临业务全流程、全链条的平台支撑。通过集成双偏振雷达、X波段雷达、卫星、气象自动观测站等多源精细观测资料，研发了融合智能识别和深度学习技术的短时临近预报算法，在国、省、市、县四级气象部门实现共享和落地应用，成为基层气象台站防范应对强对流天气的必备工具之一。
“风雷”向“新”而生——
开辟AI破解强对流预报新路径
2024年，中国气象局首个短时临近预报人工智能模型“风雷”横空出世，标志人工智能技术在临近预报领域得到深度应用。
作为中国气象局人工智能气象模型“风”系列的首批成员，“风雷”使用我国累积7年的雷达资料，构建了一套“数据—算力—平台”全流程临近预报系统，不仅显著提高了公里尺度下0至3小时雷达回波的预报能力，较业务产品提升33%，更能在3分钟内生成未来0至3小时、逐6分钟的雷达回波产品，将强回波预报技巧提升25%。
对流生消（对流风暴的形成和消亡）是短时临近预报中长期存在的难题。以往只能线性外推预报对流的状态；如今,“风雷”应用深度学习和生成式人工智能技术，将物理模型和人工智能有机融合，在预报的准确性和细节丰富性上实现了突破。
“风雷”的突破并非孤例，更多前沿技术正在集结——
基于“风雷”的雷暴大风、冰雹适配产品即将上线；与中国科学院大气物理研究所合作的“雨算子”临近降水预报系统进入实测阶段；“智风”雷暴大风临近预报技术已在浙江省预报平台落地应用，实现精确到乡镇的雷暴大风客观预警指导，最大提前量突破70分钟；基于风云四号B星观测的高原强对流深度学习监测预警产品“云眸”，正在为西部地区的极端天气提供更有力的支撑……
近期，10分钟滚动更新、1公里分辨率的0—3小时降水产品即将上线，为局地新生降水、极端降水等预报提供客观支撑，“风雷”也将通过更密、更快的产品，及时抓住来得快、走得急的中小尺度强对流天气。随着科技的飞速发展，人工智能技术的融入将为短时临近预报带来更多突破与变革，短时临近预报的精准度和时效性有望取得更好前景。