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给人工智能一张动态“热点地图” 双权重新算法提升雷电临近预警服务


日期：2026-03-04

来源：中国气象局官网

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夏季雷电频发，如何提前预警这一“空中杀手”，守护百姓生命安全？中国气象局地球系统数值预报中心副总工程师韩威团队成功研发一种创新算法，赋予人工智能（AI）更精准“捕捉”闪电的能力。这相当于为AI配备了一双“动态慧眼”，将使雷电临近预警服务更加精准高效。相关成果已发表于国际期刊《大气和海洋科学快报》。

雷电是发生频率高、危害大的强对流天气现象。尽管当前常规晴雨预报已较为成熟，但闪电预报仍是全球气象领域的难题。究其原因，雷电具有“尺度小、寿命短”的特点，本身就极难捕捉；传统数值天气预报模型擅长描述大尺度天气系统的演变，对局地、瞬时现象的刻画能力有限。

近年来，基于卷积神经网络的AI雷电临近预警模型虽已应用，但存在一个瓶颈：由于自然环境中无闪电的时段和区域占绝大多数，模型在训练中为追求整体准确率，往往会“偷懒”，倾向于将所有情况预测为“无闪电”。韩威形象比喻道：“这就像一张100道题的考卷中，只有1道涉及闪电，为得高分，学生可能会全部选‘晴天’，准确率虽高达99%，却漏掉了最关键的那道题。”这种数据“不平衡”问题，极易导致模型漏报高风险雷电事件，带来安全隐患。

针对这一痛点，韩威团队联合中国科学院电工研究所等单位，创新性提出“双权重”算法。与传统AI模型只给闪电样本一个固定“加权”不同，新算法为每个预报格点分别设置了一个固定系数和一个动态系数。固定系数确保模型始终将“闪电预测”作为核心任务，不再“偷懒”；动态系数则随地理位置和天气形势灵活变化，实时生成一张动态的“闪电热点地图”。

“这相当于给AI配了一张不断更新的重点巡查图。”韩威解释，AI在学习和预报过程中，依托这张“热点地图”，对闪电高发区分配更多“注意力”，同时兼顾全局天气状况，从而更敏锐地识别高风险区域，让预报更加精准。

实测数据证明了新算法的优越性：新算法的闪电检测率提升了78.74%，关键成功指数提升了36.8%。

短时强降水、冰雹、龙卷风等其他强对流天气同样存在“样本少、预报难”的问题。研究团队表示，这一创新算法的思路，也为这些灾害性天气的精准预报研究打开了新窗口，未来有望惠及更广泛的公众服务和防灾减灾领域。

（作者：唐淼 田洁 责任编辑：何长剑）












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