行业背景与转型驱动 - 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和时效性提出更高要求，推动气象服务加速向智能化转型 [2] 核心产品与模型矩阵 - 中国气象局发布新的气象人工智能科学模型“风源”，并同步升级“风清”、“风雷”、“风顺”3款模型，加上此前发布的千亿参数语言模型“风和”，形成5大模型分工协作的体系 [2] - “风和”是面向气象服务领域的千亿参数语言模型，通过学习海量历史气象数据精准掌握大气运动规律，提供高分辨率、高效率、快速响应的智能气象服务 [3] - “风顺”是人工智能全球次季节—季节预测系统，升级后新增日最高/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 [4] - “风清”模型可精准捕捉台风、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 [4] - “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% [5] - “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，无需复杂的数据同化中间流程，能智能关联目标区域及周边气象信息，旨在探索AI做天气预报的更多理论可能性 [5][6] 技术优势与性能表现 - 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 [5] - “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] - “风雷”定量降水预报模型在多次极端天气过程中展现出精准预报能力，例如成功预警“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 [5] 应用场景与行业赋能 - 人工智能深度融入气象服务全链条，自动化、数字化、智能化的服务范式成为主流 [3] - “风和”模型能覆盖交通、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 [3] - “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 [4] - “风清”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 [4] 发展战略与未来展望 - 中国气象局发布的《地球系统预报发展战略（2025—2035年）》提出，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] - 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] - 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，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 [7]

文章核心观点 - 低空经济的健康发展高度依赖精密的气象服务保障 安全是首要前提 而低空飞行的特性对气象监测的精细度和时效性提出了远超传统业务应用的极高要求[1] - 国家气象信息中心团队成功研发了达到米级分辨率、分钟级更新的低空三维气象实况产品 将一项起初被视为“几乎不可能完成”的任务变为现实 并已应用于多个城市的低空经济示范场景[1][2] - 行业未来将继续拓展气象服务在低空经济等新赛道中的应用 致力于提供更可靠、实用的数据支持 以服务国计民生和各行各业的稳健发展[3] 低空经济对气象服务的需求特性 - 低空飞行器作业环境复杂 易受城市建筑、植被、山地等影响 飞行时间短（可能只有十几分钟）且需在建筑间穿行 传统公里级、小时级的气象实况产品无法满足需求[1] - 行业对气象监测的精细度要求极高 最初设定的50米水平分辨率仍显“粗糙” 最终目标定为垂直分辨率2米、水平分辨率5米、更新频率5分钟的低空三维实况场[1] 气象服务产品的研发突破与应用 - 研发团队从零开始 克服了时间紧、任务重的压力 通过反复试验验证和改进 成功研发出米级分辨率的低空三维风场实况产品[2] - 该产品已成功支撑广州、武汉、西安等16个城市的低空经济示范场景应用 实现了从“不可能”到现实的跨越[2] - 研发过程涉及对激光测风雷达等新资料的质量控制 研发快速分析城市风场流动特征的模型 以及推动跨部门跨领域的数据融合应用[2] 行业未来发展方向 - 气象服务行业将继续拓展低空经济气象实况产品要素 追求更快、更密、更优的服务能力[2] - 行业将充分发挥气象服务趋利避害的作用 不仅聚焦低空经济新赛道 还将努力为各行各业稳健发展和民生安居乐业提供可靠数据支持[3]

行业趋势与政策驱动 - 全球变暖导致高温、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] - 中国气象局发布《地球系统预报发展战略（2025—2035年）》，提出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，以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技术 [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，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 [7] 核心产品与技术突破 - 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，加上此前发布的千亿参数语言模型“风和”，形成5大模型分工协作的体系 [1] - “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，无需经过复杂的数据同化等中间流程，直接分析并给出精准的全球气象预报，旨在探索AI做天气预报的更多理论可能性 [4][5] - “风清”模型可精准捕捉台风、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，该模型已实现业务化部署并向全国推广 [3] - “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，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] - “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] - 升级后的“风顺”模型精准锚定农业、新能源、水利等行业核心需求，新增日最高/最低气温、太阳辐射等10余项关键气象要素 [3] - “风和”是面向气象服务领域的千亿参数语言模型，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，以提供高分辨率、高效率、快速响应的智能气象服务 [2] 应用场景与业务赋能 - 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，应用从面向公众的个性化出行、健康指引，到支撑农业、能源、交通等重点领域的精益化运营决策 [2] - “风和”模型能覆盖交通、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 [2] - “风清”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，能以更精细化的气象服务护航农业生产 [3] - “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，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]

气象监测与道路结冰情况 - 截至1月3日早晨，贵阳贵安177个气象监测站最低气温在冰点及以下，其中低于-2℃的有21站，最低气温-3.3℃出现在白云区牛场乡石龙 [1] - 1月2日夜间至3日凌晨，贵阳市气温继续下降，道路结冰有加重风险 [1] 政府与部门联动应对措施 - 贵阳市气象部门提前制作交通气象服务专题报告当地党委、政府及相关部门，并与贵阳交警深度联动，共同防范低温凝冻天气对安全出行的影响 [1] - 贵阳交警“一路三方”依托气象部门提供的交通气象服务专题及滚动式实况监测信息，及时对辖区易结冰路段施行撒盐除冰 [1] - 贵阳高速交警根据气象信息及巡查实况，会同“一路三方”提前对辖区内多条高速公路开展多轮预防性撒盐，以减缓道路结冰速度，为采取更多措施争取时间 [1] 具体交通管制与影响 - 截至1月3日10时40分，为配合黔南交警，G7522贵北高速7至16公里（百宜互通至南明河大桥）路段暂时施行交通管制 [1] - 应对措施覆盖的高速公路包括沪昆高速清镇段、厦蓉高速清织段、兰海高速、渝筑高速、贵金高速、贵黔高速、贵瓮高速 [1]

文章核心观点 - 安徽省气象部门在“十四五”期间通过科技创新、服务赋能和改革协同，显著提升了气象核心业务能力、社会服务现代化水平和整体治理效能，稳步推进了气象高质量发展 [1][2][3][5][7][8][9][11] 科技驱动与核心业务能力提升 - 取得气象科技成果240项，获得省部级科学技术进步奖12项，发明专利46项 [2] - 全省气象监测站网间距从6.8公里提升至5.0公里，新建7个地基遥感垂直观测系统和23台垂直观测设备 [2] - 建成覆盖全省典型下垫面的温室气体观测网、覆盖4A以上主要旅游景区的旅游气象监测网以及全国首个高标准农田智能气象观测网 [2] - 建立0至60天智能网格预报预测数字产品体系，预报时空分辨率提升至最高5分钟0.5公里 [2] - 24小时城镇晴雨预报准确率提升至91.7%，强对流预警提前54.5分钟 [2] - 完成11个业务系统的集约整合和13个业务系统的“云化”改造，气象信息共享平台实现“云原生”建设 [2] - 气象大数据云平台数据目录注册超1300个 [2] - 重组省大气科学与卫星遥感重点实验室，推进寿县国家气候观象台“一站四平台”建设 [3] - 联合省科技厅设立省自然科学基金，与中国科技大学等高校院所开展常态化协作 [3] 服务赋能与经济社会保障 - 稳步推进“智慧农业气象服务乡村振兴”全国气象高质量发展试点，建成市县全覆盖的农情气象智能监测网 [5] - 构建“两云两端”平台，实现农业气象智能监测、数字产品、服务跟踪的融合式“三落地”服务 [5] - 全省建成14个智慧农业气象服务基地和29个农业气象科技小院 [5] - 长江中下游油菜气象服务中心建设油菜数字化气象服务平台，集成多种算法模型 [5] - 面向数字农业场景的智慧气象服务平台为全省30万新型农业经营主体提供分众化服务 [5] - 形成覆盖全域的“分钟级、公里级”高速公路恶劣天气监测预警业务服务体系 [7] - 联合电力部门研发电力负荷气象等级预报、新能源发电气象条件预报、覆冰预报等产品 [7] - 研制景区景点级的雷电以及强对流预报预警产品，开展云海、雾凇等景观预报研发 [7] - 精细化数字气象服务嵌入“皖事通”“游安徽”平台 [7] - 常态化开展人工影响天气改善空气质量作业 [7] - 发展气象灾害风险预警业务，全面融入应急管理全链条 [7] 改革协同与治理效能提升 - “十四五”以来，安徽气象部门25个基层党建品牌获得地方表彰命名，9个党建品牌入选全国、全省案例 [8] - 省气象局连续保持七届“全国文明单位”称号，安徽气象部门全国文明单位增至27个 [8] - 30个集体和个人分获全国工人先锋号、全国巾帼文明岗、“五一劳动奖章”等荣誉称号 [8] - 开展“小切口”立法，形成“3+3+17”的地方气象法规体系，制定出台省政府规章《安徽省灾害性天气应对规定》 [8][9] - 编制气象业务数字化转型标准建设指南，联合印发智慧气象服务乡村振兴标准体系，牵头起草40余项标准 [9] - 与18个行业部门共同编制行业气象观测站网布局方案 [9] - 与农业农村、水利、测绘、生态环境、文化和旅游等部门共建气象设施 [9] - 与水利、自然资源部门共享6000余站点、5部雷达实时监测资料 [9] - 推动浙皖闽赣四省边际地区气象灾害预警服务区域协同标准试点落地见效 [11] - 协助制定“苏皖鲁豫”边际地区气象灾害联防试点工作方案，参与共建信息共享平台 [11]

全球气象行业发展态势 - 报告旨在呈现2024年全球气象发展态势，显示行业国际影响力明显增强 [1] - 数字孪生地球、人工智能气象预报模型、全民早期预警、金融气象、商业小卫星应用、无人机探测等成为全球气象年度热词 [1] - 气象服务从传统天气预报扩展到气候预测、环境监测、灾害预警、气候适应等多个领域 [1] 行业技术革新与观测进展 - 气象观测技术加速革新，气象卫星国际合作持续深化 [1] - 更多商业小卫星观测进入气象业务，无人机、无人艇等机动观测业务化进程加速 [1] - 行业更加注重通过人工智能、数字孪生等技术手段，推动气象服务更精准、更实时、更智能 [1] 研究报告内容与视角拓展 - 报告拓展了研究视野，从主要研究国际组织、发达国家拓展至发展中国家 [1] - 报告捕捉全球气象新兴热点，新增全球海洋气象观测、金融气象服务、气象赋能低空经济、商业小卫星等专题 [1] - 报告坚持从全球视角和行业发展维度展示年度气象发展轨迹与整体态势 [1]

报告核心观点 - 中国气象局发布《全球气象发展报告2025》呈现2024年全球气象发展态势 显示中国气象国际影响力明显增强 [1] - 报告拓展研究视野至发展中国家 并捕捉全球气象新兴热点 [1] 全球气象年度热点技术 - 数字孪生地球、人工智能气象预报模型、全民早期预警、金融气象、商业小卫星应用、无人机探测等成为全球气象年度热词 [1] - 观测技术加速革新 更多商业小卫星观测进入气象业务 无人机、无人艇等机动观测业务化进程加速 [1] - 通过人工智能、数字孪生等技术手段推动气象服务更精准、更实时、更智能 [1] 气象服务领域扩展 - 气象服务从传统天气预报扩展到气候预测、环境监测、灾害预警、气候适应等多个领域 [1] - 报告新增全球海洋气象观测、金融气象服务、气象赋能低空经济、商业小卫星等专题 [1] 国际合作与观测 - 气象卫星国际合作持续深化 [1]

政策与规划实施 - 福建省气象部门以《气象高质量发展纲要（2022—2035年）》和《全国气象发展“十四五”规划》为指引，出台了省级发展规划和实施意见，锚定气象科技能力现代化和社会服务现代化目标 [2] - 福建省政府与中国气象局于2022年签订第三轮省部合作协议，并召开共同推动高质量发展座谈会，构建上下联动的工作格局 [3] - 省市县三级配套政策密集出台，中国气象局推出7条措施支持两岸融合发展示范区气象服务，省政府连续出台《福建省气象灾害防御办法》等法规 [3] 基础设施建设与科技研发 - 福建省建成2542个地面自动气象观测站，平均间距6.84公里，并拥有3个高空气象观测站、8部新一代天气雷达及11个海洋浮标，构建海陆空天一体化观测网络 [4] - 全国首部S波段双偏振相控阵天气雷达在福建开展业务试验，延伸观测范围至远海 [4] - 自主研发的“福建OTS算法”蝉联全国预报技术方法交流大赛团体第一和省科技进步奖一等奖，该算法在26个省市推广应用 [6] - 省部共建海峡数字气象创新研发基地落地58项科研项目，省级气象大数据云平台部署146个核心算法 [6] 气象预报与服务能力提升 - 台风路径预报24小时误差最好成绩缩短至50公里，强对流预警提前至60分钟，智能网格预报精度达百米级 [6] - 极速外推分钟级降水预报技术让高级别预警提前量突破60分钟 [6] - 构建以“1262”为标志的福建特色气象防灾减灾工作体系，29个成功避险案例被应急管理部通报表扬，经验在云南、宁夏等地推广应用并纳入国际早期预警中国方案“妈祖（MAZU）” [7] - “知天气”APP用户突破400万 [10] 行业赋能与经济效益 - 在农业服务方面，“建宁模式”升级完善，使水稻制种灾害减产幅度降低15% [7] - “1＋6”特色农业气象服务中心联动保险机构，推出44种气象指数保险产品，为7万户渔民养殖户减损超亿元 [7] - 远洋气象导航覆盖132条“丝路海运”航线 [7] - 水电调度服务使水能利用效率提升20% [7] - 平潭蓝眼泪景观预报带动旅游收入年均增长40% [10] - 气象服务为无人机巡检、文旅观光等场景赋能，为福州市勘测院有限公司综合飞一次平台提供高分辨率低空实况分析和预报产品 [10] 区域协作与两岸融合 - “闽浙赣粤气象联防协作区”通过数据共享、联合会商，避免了3个县城的人员转移 [9] - 在全国率先建立跨省跨部门人工防雹联动机制，有效降低烟叶因灾损失率 [9] - 闽台建立常态化交流机制，每年举办“海峡两岸民生气象论坛” [10] - 全国首部气象领域两岸共通地方标准正式施行，相关标准共通机制获评全国自贸试验区首创 [10] 治理与数据共享 - 3部法规规章颁布实施，行政审批时限缩短50% [12] - 实现6000余个站点数据共享，38款融合数据集上架大数据交易所 [12]

行业核心观点 - 上海气象与绿化部门正联手将植物花期与物候预测从经验之谈转变为基于气象观测网络、历史数据建模与新技术的精细化科学预报服务 [1] - 该探索旨在揭示气候变化下植物生长的自然密码 但精准预报仍面临诸多挑战 [1] 气象条件对植物物候的影响机制 - 气温、降水、日照等气象条件均会对植物物候期造成影响 不同植物的开花机制对气象条件的响应不同 [2] - 对于桃花、樱花等植物 冬季休眠时需要一定的低温才能完成后续萌芽、生长、开花过程 冬季整体偏暖会使植物整个生育进程提前 [2] - 开花前期 较高的气温及充足的日照会导致春天开花提前 而持续的阴雨低温天气则会推迟开花进程 [2] - 在影响植物物候期的各气象要素中 气温起着关键性和决定性的作用 冬天最低气温与樱花芽萌动等生理过程直接相关 [2] 花期预测模型与方法 - 上海气象部门面向公众的特色气象服务产品包括樱花、桃花花期预报以及梧桐赏叶指数预报 [3] - 花期预报主要以温度作为指标建立物候模型进行 春季开花植物一般需满足一定的积温条件 [3] - 以宝山区顾村公园为例 研究团队分析发现染井吉野和河津樱初花期早晚主要与上年12月和当年1月的平均最低气温和累计降水日数有密切关系 [3] - 采用平均最低气温预测模式和“天气份额”累计指标两种方法计算 建立了初花期预测模型 [3] 观测网络与数据支撑 - 上海地区系统性、规范化的植物物候观测网络主要由绿化和生态部门开展 [3][4] - 气象部门通过加密气象观测站点等途径 对全市公园、绿地、植物园等地的气象条件进行观测 以支持植物物候观测 [3][4] - 建立全市长期的物候观测记录并对公众公开数据 有利于服务市民生活、科学研究及自然教育 [4] 花期预测面临的挑战 - 花期预报受多种因素影响 包括长时间序列的物候观测数据、植物品种、树龄及立地条件差异、植物开花机理及中长期气象预报等 [4] - 导致花期变化的气象原因非常复杂 对花期的提前预测比较困难 必须实时监测每天的天气状况 [4] - 物候模型的准确度与物候观测资料息息相关 提高模型准确度尤其需要观测精细尺度、多物种覆盖和历史序列完整性等资料的不断完善 [4]

中央农村工作会议精神解读与河南农业发展方向 - 会议于12月29日至30日在北京召开，研究部署了农业农村重点工作，河南省作为农业大省将据此发力 [1] 粮食安全与产能提升 - 保障粮食和重要农产品稳定安全供给是建设农业强国的头等大事，会议指出要稳定粮油生产，加力实施新一轮千亿斤粮食产能提升行动 [2] - 河南作为全国第二粮食生产大省、第一小麦生产大省，需在新一轮千亿斤粮食产能提升行动中勇担重任，聚焦粮油大面积单产提升 [2] - 需统筹推进良田、良种、良机、良法“四良”深度融合，并发展科技农业、绿色农业、质量农业、品牌农业 [2] 智慧气象与防灾减灾 - 强化气象监测预报预警以增强农业防灾减灾能力，河南需筑牢气象安全屏障 [3] - 具体措施包括延伸田间监测站点、细化灾害监测指标、通过多种渠道向农户同步推送预警信息及实操方法 [3] - 推广“人工增雨+灌区引水+农技指导”联动模式，并依托智能预报、网格化模型提升预警精度，以“三精”服务守住8800多万亩高标准农田 [3] 农民增收与富民产业 - 增加农民收入、做强富民产业是有效途径，会议指出要千方百计促进农民稳定增收，健全种粮农民收益保障机制 [4] - 农民增收需树立全产业链思维，构建紧密完善的联农带农富农机制 [4] - 积极推广订单农业、土地托管、股份合作等模式，打造“科研单位+企业+合作社+农户”协同体系 [4] 农业科技创新与转化 - 建设农业强国利器在科技，需加强农业关键核心技术攻关和科技成果高效转化应用，因地制宜发展农业新质生产力 [5] - 农业科技创新需精准找到产业发展的难点、痛点、堵点，由实际需求倒推技术攻关方向 [5] - 以芝麻产业为例，河南作为我国芝麻第一生产大省（面积和总产量均占全国约三分之一），通过选育宜机收新品种，解决了芝麻不适于联合机收的关键问题，实现了全程机械化 [5] 返乡创业与就业扶持 - 统筹做好外出务工服务保障和返乡就业创业扶持，促进农民工稳岗就业 [6] - 对外需精准强化外出务工服务保障，通过深化省际劳务协作、提升劳务品牌质量、健全权益保障体系、加强职业技能培训等举措 [7] - 对内需大力支持返乡就业创业，通过培育壮大县域富民产业，优化创业生态，吸引、留住、用好返乡人才 [7]