4月11日由中国科学院空天信息创新研究院、国际数字地球学会中国国家委员会、中国地理信息产业协会、中国指挥与控制学会、中国软件行业协会、中国气象服务协会、中国卫星导航定位协会、中国遥感应用协会指导，科学网、中国证券报、遥感学报支持，中科星图股份有限公司（以下简称“中科星图”）主办的“数字地球生态讲堂”第55期成功举行。
随着人工智能技术的迅猛发展与我国卫星技术的不断成熟，高质量的监测数据与人工智能高效的数据质量控制结合带来的数据同化技术的进步，提高了气象预报的精度与准确性，有力推动了气象科技的发展。
人工智能技术与高光谱遥感技术的结合，正推动气象领域迎来新变革。数字地球生态讲堂第55期，邀请粤港澳大湾区气象监测预警预报中心（深圳气象创新研究院）副研究员、博士舒婷，中科星图维天信科技股份有限公司技术总师、博士张启，探讨人工智能在气象领域带来的新变化。
人工智能在数据同化中的应用探索
23:22“数据同化结合多源观测数据与数值模型的输出结果，精确刻画大气的当前状态场，为数值预报模式提供初始条件。”舒婷在《人工智能在数据同化中的应用探索》主题报告中对人工智能和数据同化作相关介绍，并详细阐述了AI在数据同化中的应用及其问题与发展。
舒婷介绍了数据同化一般工作流程：观测资料收集——数据质量控制——模型预报生成——观测数据与模型预报融合。她阐述了机器学习在数据同化方面的应用研究主要可分为分析比较、完全替代、融合发展三大方向。
“融合机器学习和数据同化生成混合模型，同时利用机器学习的数据驱动性和数据同化的理论框架，将是未来发展的大趋势。”舒婷说道。
创新同化方案助力提升数值天气预报精度
15:48高光谱红外观测数据对数值天气预报精度的提升至关重要。张启在《星载高光谱红外观测数据对数值天气预报的影响》主题报告中，介绍了一个基于主成分分析的高光谱红外观测数据同化方案，可显著提升数值天气预报的精确度，特别是在预测降水和高影响天气方面，展现出重大突破。
张启介绍了国内外星载高光谱红外对地观测载荷，并通过同化方案选择、试验方案选择、常规变量分析、灾害性天气过程分析等一系列实验分析，证明了该方案在不同数值天气预报模型中均能保持其优越性能。
基于主成分分析的新同化方案不仅破解了现有技术瓶颈，更显著提升了预报精度，有望在全球气象服务中发挥关键作用，为防灾减灾、公共安全及众多依赖精准天气预报的行业提供更为可靠的数据支持。
星图维天信的全球大气实况融合产品，能够将常规观测资料、卫星遥感资料、数值模式资料等进行同化，生成准实时大气实况融合产品。在为天气学分析提供三维大气实况的同时，也可为数值天气预报模式，人工智能气象大模型提供初始场，为精准天气预报提供助力。
互动答疑--AI与精准气象
07:40在互动答疑环节，舒婷先后就网友提出的“没有计算机背景的气象工作人员要如何学习人工智能”“AI应用在不同数据同化技术上的算法是否也不同？”等问题进行了详细解答。
张启就网友提出的“基于主成分分析的同化方法，能否实现对非晴空区观测数据的同化”、“星图维天信全球大气实况产品，可否用来驱动人工智能气象大模型？”等问题做出专业回答，并向网友展示了星图维天信的相关产品。转载请注明：http://www.0431gb208.com/sjszlff/9217.html
