核心观点 - 山东省气象部门通过构建“天-空-地”一体化卫星遥感综合应用体系，将气象技术与农业、生态、海洋及保险等行业深度融合，显著提升了监测、预报与服务能力，并将技术成果转化为可量化的新质生产力，赋能全省高质量发展 [1][7] 体系筑基与业务升级 - 构建了以省气候中心为核心，多部门参与的“需求前移、精准发力、产品下沉、应用反馈”闭环业务服务流程 [2] - 整合省内4个气象卫星地面接收站及国家共享、商业数据，形成稳定的“4+1+1+1”卫星数据获取布局，并依托气象大数据云平台实现省市县三级数据实时共享 [2] - 业务实现从单纯依靠气象卫星向“气象+高分+无人机”等多源融合应用的跨越，显著提升监测时效与精细化水平 [2] 农业气象与粮食安全 - 作为中国气象局指定的农田生态遥感应用示范省，率先建成“天-空-地”一体化农田生态遥感监测业务体系 [3] - 制作全省30余种主要作物分布“一张图”，形成全省范围10米级、重点区域米级和亚米级的提取能力，并对小麦、玉米等作物开展全生育期“伴随式”遥感服务 [3] - 联合保险公司建立130余个地面校准样方，构建三级联动真实性检验业务，使产品监测精度提高5%以上 [3] - 构建“气象+遥感+保险”农业保险气象服务新模式，通过战略合作与联合实验室，实现精准承保与理赔 [3] 生态气象与环境保护 - 聚焦“山水林田湖草”和“海气湿城”生态系统，研发构建5大类28个生态气象遥感监测指标与长时间序列数据集 [4] - 自主研发的“齐鲁火情天眼监测系统”实现全省森林5分钟级火情动态监测和灾后米级精细化评估 [4] - 2020年以来，为省森防办实时提供林火监测信息2400余条，联合省应急管理厅制发气象卫星林火监测服务专报1200余期，为80余起森林火情提供精准保障 [4] - 连续6年编发《山东省生态气象公报》，黄河三角洲生态监测评估结果连续3年入编《全国生态气象公报》 [4] 海洋气象与蓝色经济 - 基于多源卫星数据实现浒苔、海冰、赤潮、海温等要素的定量化、精细化、高频次监测，建立长时间序列产品集，在“上合组织青岛峰会”等重大活动中发挥关键作用 [5] - 实现山东沿海海洋牧场面积与分布的米级精细化动态监测，并对黄海浒苔、莱州湾海冰进行定量化评估 [5] - 今年以来已制作《海参养殖浒苔服务专报》30余期，补充完善的长时间序列浒苔与海冰数据集为海洋防灾减灾与可持续发展提供支撑 [5] 技术赋能与未来发展 - 基于人工智能与风云卫星资料研发的强对流监测、海效应暴雪识别等产品，已融入省市县一体化短临预报平台，显著提升对暴雨、海雾、台风等天气的监测分析能力 [7] - 省气候中心自主研发全省共享遥感业务综合应用平台，成功打通遥感应用“最后一公里”，形成“省级集约研发、市县场景应用”的有效模式 [7] - 遥感能力建设形成多元投入、良性循环态势，从主要依赖部门预算扩展到获得保险公司、地方工程等多渠道支持，强化体系“自我造血”功能 [7] - 未来将继续完善遥感产品体系与真实性检验网络，深化“气象+行业”融合，贡献更大的遥感智慧与力量 [7]

行业动态与产品发布 - 中国气象局人工智能气象服务系统“风和”正式上线，这是中国首个生成式人工智能气象服务语言模型，能够通过问答形式提供专业气象服务[1] - 该系统拥有5000万词元高质量气象服务语料库、49万条气象场景化问答指令集，并设置了8大类、60余小类气象服务数据接口和个性化工具[1] - “风和”已在多地气象部门落地应用，例如在第十五届全国运动会期间接入了广州气象部门的“穗小天”小程序，提供赛事气象服务[1] 技术架构与核心能力 - 系统基于气象服务基座模型进行智能调度，并通过气象服务智能体平台为开发人员提供工具调用、数据接入和智能体开发支持[1] - 研发团队突破了四项关键技术：语料库构建技术、知识增训和场景微调技术、深度推理技术、多智能体协同技术[2] - 多智能体协同技术能够面向旅游、交通、能源等不同场景，实现复杂任务的自动分解、规划与能力互补，从而快速生成专业报告[2] 研发背景与市场驱动 - 2024年，中国气象局公共气象服务中心、雄安气象人工智能创新研究院联合清华大学计算机科学与技术系等组成团队，自主研发出该生成式AI模型[1] - 当前人工智能正在改变生产生活方式，用户不再满足于简单查阅天气预报，而是追求更加个性化、定制化的智能气象服务[1] 未来发展规划 - 展望“十五五”时期，人工智能模型的训练、推理和迭代需要更强大的智算能力和大规模高质量语料库的支撑[3] - 未来需要细化相关领域的需求对接，丰富细分场景的智能体应用，推进“人工智能+”气象服务的深度融合，以提升数智化气象服务的整体效能[3]

人工智能技术应用趋势 - 人工智能技术正以前所未有的速度和深度渗透到经济社会各领域各行业，广泛而深刻地改变着人们的生产生活方式 [1] - 技术应用场景包括实现种植环境精准调控的农业大模型、帮助医生快速识别病灶的影像辅助诊断技术、利用算法优化配送路径的智慧物流手段等 [1] - 人工智能如同一座推动知识普惠的桥梁，连接复杂的专业知识体系与多元的用户需求场景 [1] 人工智能赋能气象行业 - 人工智能在气象领域的应用越来越广泛，新应用新场景不断增多，催生了不少人工智能模型，不断赋能气象行业发展 [2] - 人工智能技术的加入，结合原有的气象预报技术以及预报员经验，让气象预报更加准确 [3] - 在极端降水预测、强对流天气预警、气象资料同化分析、气象观测与数据处理、气象服务与决策支持等领域，也出现了不少人工智能模型 [3] - 这些模型有力地推动了气象业务的数字化、信息化和智能化发展，为气象服务更好地助力生产生活提供了重要支撑 [3] 中国气象局人工智能模型发展 - 中国气象局已推出了风雷、风清、风顺、风宇等多个人工智能模型，主要应用在气象预报领域 [2] - 风雷针对即将发生的雷暴和强降水天气，风清是全球短中期预报系统，风顺是全球次季节—季节预测系统，风宇是空间天气链式预报模型 [2] - 2024年，中国气象局启动人工智能天气预报模型示范计划，推动预报模型与气象业务创新融合应用 [2] - 伏羲、璞云、风乌、盘古等14个天气预报模型在该计划中脱颖而出 [2] “风和”系统的模式与意义 - 风和系统是我国首个生成式人工智能气象服务语言模型，是人工智能赋能气象服务行业的一个缩影 [1] - 其研发过程体现了“需求—知识—服务”的动态闭环模式：一方面把海量资料转化成知识图谱，通过技术训练提升专业水平，深度转化知识；另一方面利用场景化问答训练分析能力，面向不同场景搭建各类智能体，精准对接需求 [1] 未来展望与行业影响 - 展望未来，当技术与产业双向奔赴、知识与需求有效连接，人工智能有望真正实现从“可用”到“好用”、从“融入”到“重塑” [1] - 人工智能将为加快培育新质生产力、推动经济社会高质量发展不断注入强劲动能 [1]

新闻核心观点 - 寻甸县气象局在强冷空气影响期间，通过启动应急响应、加密监测和24小时值守，致力于提供精准预报预警，以保障群众生产生活安全 [1] 气象局应急响应与监测行动 - 寻甸县气象局在强冷空气导致明显强降温并伴有雨雪天气后，迅速进入应急响应状态 [1] - 气象工作者坚守岗位并加密监测，旨在筑牢气象防灾减灾第一道防线 [1] - 自1月5日起，监测团队依托覆盖全县的自动气象站网络，实时跟踪冷空气移动路径和强度变化 [1] - 通过加密会商频次，综合研判卫星云图、雷达回波等多源数据，反复校准降温幅度、雨雪范围及道路结冰风险点位 [1] 预报预警与公共服务 - 在降温过程中，县气象局启动24小时值班值守模式，预报员密切监控气温、降水等要素变化，及时调整预报结论 [1] - 气象局致力于形成精准的预报预警信息，为群众应对低温天气提供科学指导 [1] - 县气象局咨询热线持续开通，及时回应公众关切并解答防寒保暖相关问题 [1]

内蒙古自治区气象局仪器设备采购计划 - 内蒙古自治区气象局发布3项仪器设备采购意向，预算总额达1.76亿元[1][2] - 采购预计将于2026年2月进行[2] 采购项目一：综合作业能力建设 - 项目为“华北区域人工影响天气能力建设项目（内蒙古）-综合作业能力建设采购项目”[3] - 拟采购国家作业飞机（新舟60改进型）1架，并装配大气探测、机载催化作业、空地通信等子系统进行集成改装[3] - 该项目预算金额为15635万元[3] 采购项目二：人工增雨雪示范基地建设（主要设备） - 项目为“华北区域人工影响天气能力建设项目（内蒙古）-人工增雨雪示范基地建设采购项目”[3] - 拟采购移动式毫米波测云雷达、地基微波辐射计、移动式X波段双偏振多普勒雷达、移动式低对流层风廓线雷达、双波长四通道拉曼激光雷达各1套[2][3] - 该项目预算金额为1340万元[3] 采购项目三：人工增雨雪示范基地建设（辅助设备） - 项目同为“华北区域人工影响天气能力建设项目（内蒙古）-人工增雨雪示范基地建设采购项目”[3] - 拟采购二维成像降水粒子谱仪、微雨雷达、全天空成像仪、无人机试验平台、冰核采样与分析设备各1套[3] - 该项目预算金额为614万元[3]

核心观点 - 商洛市气象局成功完成《商洛市晨练指数预报数据集》的知识产权登记，实现了该市在数据知识产权领域的零突破，标志着气象服务在数字化转型与知识产权保护方面取得关键进展 [1] 行业发展与政策环境 - 数字经济已成为推动经济社会发展的引擎，数据作为关键生产要素，其知识产权保护与规范运用至关重要 [1] - 地方政府部门（市场监管局）联合气象局，致力于推动气象数据资源与民生服务、康养产业、乡村振兴等领域深度融合，以数据知识产权赋能地方经济社会高质量发展 [2] 公司/机构具体行动与成果 - 商洛市气象局在市场监管局的指导与支持下，成功申报并获得了该市首张数据知识产权证书 [1] - 登记的数据集《商洛市晨练指数预报数据集》围绕“22℃商洛·中国康养之都”建设目标，内容涵盖晨练健康指标及气温、湿度、风速、能见度等关键气象要素 [1] - 该数据集每日更新，可为公众晨练提供科学建议，为集体活动组织提供决策依据，帮助市民规避恶劣天气带来的健康风险 [1] - 商洛市气象局视此登记成功为气象服务数字化、价值化的重要实践，未来将继续推进各类气象指数数据集的开发与申报，以释放数据要素潜力，赋能民生服务与地方高质量发展 [1] - 商洛市市场监管局将联合市气象局，加快推进更多优质气象指数数据集的梳理、规范与申报工作 [2]

采购计划概览 - 广西壮族自治区气象技术装备中心发布11项仪器设备采购意向，预算总额达8530万元[1][2] - 预计采购时间为2025年5月至2026年2月[2][3] 具体采购项目与预算 - **2026年广西高风险领域加密气象监测及风险预警建设项目**：预算690万元，建设1套移动式观测设备及34个多要素自动气象站（含3个11要素站、31个8要素站）[4] - **2026年广西航运交通建设项目**：预算450万元，在灾害高危险性地区新建45套集成式内河交通气象监测仪[4] - **2025年广西计量能力升级建设**：预算599万元，采购3套温度、湿度、气压等计量核查装备[4] - **2025年广西探空观测系统北斗探空站备份项目**：预算220万元，采购3个北斗接收站（含3套卫星导航探空接收机及附件）[4] - **2025年广西探空接收机项目**：预算495万元，采购9个北斗接收站（含9套卫星导航探空接收机及附件）[5] - **2025年广西通量观测系统建设项目**：预算1611万元，采购6套高精度温室气体浓度观测系统及相关配套设施[5] - **2025年广西新建全闪探测设备建设项目**：预算340万元，建设15套全闪定位仪[5] - **2025年广西地基遥感垂直观测系统建设项目**：预算2600万元，采购4套地基微波辐射计、4套卫气溶胶激光观测仪及配套附件[5] - **2025年自动站备件采购**：预算230万元，为91个国家气象观测站补充地面气象观测仪器库存备件[5] - **2025年区域自动站备件采购**：预算260万元，为广西区现有3000多个自动气象观测站补充地面气象观测仪器库存备件[5] 采购设备与技术应用 - 采购设备涉及全闪定位仪、地基微波辐射计、卫气溶胶激光观测仪、新型自动气象站、集成式内河交通气象监测仪、北斗导航探空系统、温室气体观测系统等[2][4][5] - 全闪定位仪用于测量雷电电磁脉冲信号，提升防灾减灾、国防安全、应对气候变化等能力[5] - 地基遥感垂直观测系统旨在增强高空探测能力以服务气象预报[5] - 北斗导航探空系统项目旨在实现业务化试运行，检验后续业务可行性[4][5]

核心观点 - 浙江省在“十四五”期间通过实施一系列重大工程和数字化创新，显著提升了气象监测、预报预警和服务能力，其成果不仅筑牢了防灾减灾“第一道防线”，还深度赋能了亚运会等重大活动以及低空经济、乡村振兴、金融、物流等多个行业，为经济社会高质量发展提供了有力支撑 [1][7][8] 气象防灾减灾体系建设 - 开创性建立“1833”联合指挥体系与“3个一”预警“叫应”机制，通过一条消息、一个电话、一次视频三种手段，确保高风险预警能“叫应”地方防指办主任、常务副县长、县长三个关键责任人，为人员转移争取时间 [2] - 建立分级发布、属地负责、精细到乡镇的预警发布体系，并将气象预警信号或极端天气实况作为停工、停业、停市、停运、停课等“五停”的启动标准 [2] - 利用数字化手段重塑防灾减灾流程，开发“气象防灾在线”和“智慧气象”应用场景，并在多地试点创新应用，如宁波的“天机9号”气象机器人、温州的“台风码”、绍兴的临灾预警自动靶向发布系统 [3] 气象科技能力现代化 - 基本建成立体协同气象观测站网，并加强部门数据共享，例如杭州亚运会期间共享了亚运村智慧灯杆微气象设施及公安、城管等部门6万多条线路的高清云视频 [5] - 建立覆盖东亚区域9千米、华东区域3千米、浙江域1千米、重点区域100米的全流程国产数值天气模式系统，形成0至84小时、分钟级、百米级无缝隙全要素数值预报产品体系 [7] - 智能网格预报空间分辨率提升至2.5公里，产品要素增加至16类，预报时效延长至15天，并融合人工智能算法研发精细化的雷暴大风、短时强降水等预报预警产品 [7] - 建成以气象高性能计算中心和“气象大数据云平台+政务云数据仓”为双核心的“气象大脑”数据底座，支撑国产高性能计算运行CMA数值预报模式 [7] 气象服务赋能经济社会发展 - 气象服务从“外挂式”向“嵌入式”转变，服务范围涵盖低空经济、人工智能、绿色金融、海洋经济、商贸物流、交通、能源及乡村振兴等20余类 [8] - 在乡村振兴领域，牵头成立全国茶叶气象服务中心，建成首个“百米级”茶叶气象智慧监测预警系统，并探索开发云雾、观星、日出、露营等指数预报产品，将气候资源转化为发展动能 [8] - 针对港口需求，自主研发“程式化预警预控系统”帮助宁波舟山港作业从“被动避灾”转向“主动增效”，该应用获全国数据要素大赛二等奖 [5][10] - 率先建成“一带一路”商贸物流气象服务体系，为1.3万列中欧班列、52家商贸物流企业提供气象跟车等服务 [10] - 在气象金融领域创新实践，落地全国首笔“气候贷”，并推出“云植贷”、“光伏贷”、“渔业气候贷”及全国首个“民宿气象保险”等产品，2025年联合8家单位发布文件为金融应对气候风险提供“浙江方案” [10] 重大活动服务与成果认可 - 气象科技成果成功支撑了杭州亚运会、IPCC第62次全会、国际互联网大会等重大赛事和活动的举办 [7] - 在2025年于杭州举办的IPCC第62次全会上，世界气象组织副秘书长柯·巴雷特及其他与会代表多次点赞浙江气象早期预警的实践及成效 [5]

行业趋势：气象服务智能化转型加速 - 在全球变暖背景下，高温、暴雨、强对流等灾害的突发性与破坏性显著增强，对气象预报预警的精准度、时效性提出更高要求，推动气象服务加速向智能化转型 [1] - 人工智能正深度融入气象服务的全链条，自动化、数字化、智能化的服务范式成为主流 [2] - 人工智能技术以其高效的计算和多源数据融合能力，正成为连接气象预报、灾害预警和应急响应的关键纽带，是突破传统预报局限的关键 [4] - 未来，人工智能预报模型将和数值预报模式形成相互补充、双轮驱动的工作格局 [7] 公司动态：中国气象局发布五大AI模型 - 中国气象局发布新的气象人工智能科学模型“风源”，并实现“风清”、“风雷”、“风顺”3款气象人工智能预报模型的同步升级 [1] - 加上前不久刚刚发布面向气象服务领域的千亿参数语言模型“风和”，五大模型分工协作，正以更贴心的气象预报预警能力，加速赋能千行百业高质量发展 [1] - 中国气象局近期发布《地球系统预报发展战略(2025—2035年)》，提到将大力推进数值预报与人工智能的深度融合，开发共性技术和共享平台 [7] 产品与技术：模型功能与应用场景 - “风和”是面向气象服务领域的千亿参数语言模型，可覆盖交通、旅游、健康、物流、能源等多个与天气密切相关的场景，为用户提供基于智能分析的个性化解决方案 [1][2] - “风顺”是人工智能全球次季节—季节预测系统，精准锚定农业、新能源、水利等行业的核心需求，新增日最高/最低气温、太阳辐射等10余项关键气象要素 [3] - “风清”可精准捕捉台风、暴雨等灾害性天气，输出13层高空要素与11类地面要素预报，已实现业务化部署并向全国推广，广泛应用于防灾减灾、光伏风电调度、航空运行保障等关键场景 [3] - “风雷”模型聚焦雷暴、短时强降水等灾害性天气的临灾预警，其回波预报产品可在几分钟内预测对流系统的新生与消散，强回波预报质量提升超过25% [4] - “风源”模型获取观测数据后，无需经过复杂的数据同化等中间流程，可直接分析并给出精准的天气预报，在预测时能智能关联周边相邻区域的气象信息 [4] 运营与效能：AI模型带来的效率与精度提升 - “风和”通过学习海量历史气象数据，精准理解和掌握大气运动规律，从而根据当前气象状态提供更精准的预报，实现高分辨率、高效率、快速响应的智能气象服务 [2] - “风清”模型仅需3分钟即可生成未来15天全球天气预报，大幅缩短了预报产品迭代周期，为灾害应急响应、实时决策提供了关键时间窗口 [7] - 升级推出的“风雷”定量降水预报模型，已在多次极端天气过程中展现出精准的预报能力，例如成功预警“6·29”北京突发强对流，在“6·30”河南南阳极端暴雨过程中提前2小时预报出超过120毫米的强降雨 [4] - 人工智能预报模型不仅能够凭借对海量多源数据的深度挖掘能力，有效提升预报的精准度与覆盖范围，还在计算效率上实现了指数级提升，突破传统数值预报的算力依赖 [7] 战略与展望：技术驱动与体系化发展 - “风源”旨在探索AI做天气预报的更多理论可能性，通过开源开放汇聚研发力量，并在技术成熟后再“反哺”给业务预报，不断提升对极端天气特别是短时临近天气的捕捉能力 [5][6] - 可以预见，人工智能预报模型将为地球系统预报实现更高分辨率、更长预见期、更复杂圈层耦合的跨越式发展提供强大的技术驱动力 [7] - 气象部门将持续优化人工智能预报体系，探索建立一体化的气象人工智能模型，通过整合各类天气尺度、应用场景的人工智能力量，面向防灾减灾、气候变化以及经济社会发展提供更高水平服务 [7]

行业趋势：气象服务智能化转型加速 - 在全球变暖背景下，高温、暴雨、强对流等灾害的突发性与破坏性显著增强，对气象预报预警的精准度、时效性提出更高要求，推动气象服务加速向智能化转型 [1] - 人工智能正深度融入气象服务的全链条，自动化、数字化、智能化的服务范式成为主流 [2] - 人工智能技术以其高效的计算和多源数据融合能力，正成为连接气象预报、灾害预警和应急响应的关键纽带，是突破传统预报局限的关键 [4] - 未来，人工智能预报模型将和数值预报模式形成相互补充、双轮驱动的工作格局 [7] 公司产品：五大AI模型协同发布与升级 - 中国气象局发布新的气象人工智能科学模型“风源”，并实现“风清”、“风雷”、“风顺”3款气象人工智能预报模型的同步升级 [1] - 加上前不久刚刚发布面向气象服务领域的千亿参数语言模型“风和”，五大模型分工协作，加速赋能千行百业 [1] - “风和”是千亿参数语言模型，通过学习海量历史气象数据精准理解大气运动规律，提供基于智能分析的个性化解决方案，覆盖交通、旅游、健康、物流、能源等多个场景 [2] - “风顺”是人工智能全球次季节—季节预测系统，新增日最高/最低气温、太阳辐射等10余项关键气象要素，精准锚定农业、新能源、水利等行业核心需求 [3] - “风清”可精准捕捉台风、暴雨等灾害性天气，输出13层高空要素与11类地面要素预报，已实现业务化部署并向全国推广 [3] - “风雷”模型聚焦雷暴、短时强降水等灾害性天气的临灾预警，其回波预报产品可在几分钟内预测对流系统的新生与消散，强回波预报质量提升超过25% [4] - “风源”模型可直接读取来自卫星、雷达、气象站等实时观测数据并分析，无需经过复杂的数据同化等中间流程，旨在探索AI做天气预报的更多理论可能性 [4][5] 技术能力：提升预报精准度与效率 - “风雷”定量降水预报模型成功预警“6·29”北京突发强对流，并在“6·30”河南南阳极端暴雨过程中，提前2小时预报出超过120毫米的强降雨 [4] - “风清”模型仅需3分钟即可生成未来15天全球天气预报，大幅缩短了预报产品迭代周期，计算效率实现指数级提升，突破传统数值预报的算力依赖 [7] - “风源”模型在预测天气时，不仅能聚焦目标区域，还能智能关联周边相邻区域的气象信息，让预报结果更精准、更合理 [4] 应用场景：赋能多行业高质量发展 - 气象人工智能模型广泛应用于防灾减灾、光伏风电调度、航空运行保障等关键场景 [3] - “风和”模型能为用户提供个性化解决方案，例如为自驾出行提供沿途天气、风险预警及组合建议 [2] - “风顺”模型新增日最高气温判断指标后，应对农业气象灾害的能力将显著提升，以更精细化的气象服务护航农业生产 [3] - 人工智能预报模型为灾害应急响应、实时决策提供了关键时间窗口 [7] 战略规划：推进AI与数值预报深度融合 - 中国气象局发布的《地球系统预报发展战略(2025—2035年)》提到，大力推进数值预报与人工智能的深度融合，开发共性技术和共享平台 [7] - 目标是显著提升对地球系统多尺度、多圈层相互作用的模拟和预测能力 [7] - 人工智能预报模型将为地球系统预报实现更高分辨率、更长预见期、更复杂圈层耦合的跨越式发展提供强大的技术驱动力 [7] - 气象部门将持续优化人工智能预报体系，探索建立一体化的气象人工智能模型，整合各类天气尺度、应用场景的人工智能力量 [7]