廣東交出2025年氣象預警“成績單”，新一代AI氣象系統上線

南方財經記者 楊期鑫 廣州報道

3月23日，第66個世界氣象日如期而至，今年全球主題為“測今日氣象，護明日家園”，聚焦氣象監測預警與家園安全守護，呼應全球極端天氣頻發背景下的防災減災核心需求。

當日，廣東省應急管理廳、廣東省氣象局聯合發布《2025年廣東預警大數據報告》，全面復盤去年全省極端天氣應對與預警發布成效，同時重磅推出2026年汛期氣象服務五大新技術、新產品，以精準監測、高效預警、科技賦能為抓手，全力守護人民群眾生命財產安全，踐行“人民至上、生命至上”的防災理念。

預警信息是防災減災的“消息樹”和“前哨站”，及時、精準、廣覆蓋的預警，是搶占防災先機、守護群眾安全的關鍵。2025年全球氣候異常，成為1850年有記錄以來第三熱年份，極端天氣頻發，廣東面臨前所未有的氣象災害挑戰。全年全省遭遇有完整氣象記錄以來最多的15個臺風影響，經歷22輪強降水過程，特大暴雨日數達近十年峰值；懷集出現超百年一遇洪水，省內首次發生20個群發龍卷風事件，同時疊加基孔肯雅熱等各類突發事件，防災減災任務異常艱巨。

面對嚴峻復雜的災害形勢，在省委、省政府堅強領導和省應急委統籌部署下，廣東構建起“強預警、強聯動、強響應”的全鏈條應急防控體系，預警發布工作實現歷史性突破。全年全省各級突發事件預警信息發布中心累計發布預警及提醒信息15.6萬條，手機短信受眾高達154.5億人次，占全省公益短信總量的71.5%，兩項數據均創歷史新高；其中紅色預警發布1219站次，省級各部門通過省預警中心發布預警信息82期，短信受眾規模為預警中心成立之初的55倍，預警覆蓋廣度和傳播力度再上新臺階。

當前，廣東已進入強對流天氣多發季節，2026年汛期即將來臨，廣東省突發事件預警信息發布中心發出倡議，緊扣“測今日氣象，護明日家園”主題，廣大公眾要主動認識預警、重視預警，多渠道及時獲取權威預警信息，收到預警后不猶豫、不僥幸，迅速落實防范措施，主動規避災害風險。

下一步，廣東省應急管理廳、省氣象局將持續深化部門聯動，依托先進氣象科技，不斷優化預警發布機制，暢通預警傳播“綠色通道”，推動預警信息精準到村到戶到人，以精準氣象監測、高效預警服務，全力防范化解各類氣象災害風險，守護南粵大地平安，為經濟社會高質量發展筑牢氣象安全屏障。

緊扣世界氣象日主題，立足2026年汛期氣象服務保障需求，廣東省氣象局發布了X波段相控陣雷達網、南海臺風數值預報AI耦合模式（TRAMS-AIC V1.0）、“珠璣·雨燕”AI短臨預報系統、“風鈴天氣”決策服務APP、《中國龍卷風歷史個例庫》等新技術和新產品，構建起“監測－預報－預警－決策”全流程智慧氣象服務體系，為廣東汛期防災減災提供硬核科技支撐。

作為核心監測底座，廣東率先在全國建成由81部X波段雙偏振相控陣天氣雷達組成的高密度監測網，實現全省及近海全域覆蓋，雷達空間分辨率達30米，時間分辨率1分鐘，1公里高度有效覆蓋率超92%。該雷達網可精準捕捉龍卷風、雷暴大風等小尺度、突發性強對流天氣三維結構，彌補傳統雷達監測盲區，實現分鎮街臨災靶向預警，可提前1小時精準發布預警，同時依托通信基站大數據解決漫游用戶接收難題，為全國短臨預警提供“廣東范本”。

在預報核心技術上，多項成果深度融合人工智能，且均已完成前期技術驗證。例如我國首個南海臺風數值預報AI耦合模式（TRAMS-AICV1.0）正式投入業務試運行，該模式由廣州熱帶海洋氣象研究所自主研發，創新性將AI大模型嵌入傳統數值模式，實現“物理機制+數據驅動”雙輪驅動。經驗證，相比原模式，72小時臺風路徑預報誤差下降25%，120小時誤差大幅下降45%，臺風強度預報能力顯著增強，有效破解熱帶臺風預報世界級難題，為防臺減災贏得更多寶貴時間。

“珠璣·雨燕”AI短臨預報系統聚焦0-3小時強對流天氣預警，融合雷達、自動站、衛星等多源探測數據與高分辨率數值模式，構建AI模型集群，實現雷暴大風、短時強降水等災害6分鐘滾動更新預報。經測試，雷暴大風識別命中率超90%，短時強降水TS評分超0.4，曾獲全國智能預報技術方法大賽強降水單項第一名，在世界氣象組織AI短臨預報對比項目中，多數指標位居國內外主流模型前列，極端強降水預報性能最優。

面向黨政領導和應急指揮人員，廣東全面升級“風鈴天氣”決策服務APP，圍繞“看得清、判得準、動得快”核心目標，聚焦臺風、暴雨等致災場景，實現實況、預警、預報產品一屏展示，信息化繁為簡，助力快速研判。APP基于鴻蒙原生系統開發，符合信創安全要求，成為防災減災科學決策的“口袋書”。

此外，中國氣象局龍卷風重點開放實驗室等多單位聯合發布《中國龍卷風歷史個例庫》，收錄2006年至今全國1381個經嚴格甄別、雷達校驗的龍卷風個例，數據規范權威，填補我國國家級龍卷風數據庫空白，為龍卷風機理研究、風險區劃、災害預警及AI算法訓練提供高質量基礎數據，助力提升龍卷風防控能力。