卫星观测与探测技术 - 风云三号G星实现全球首次气象卫星区域250米分辨率每分钟连续成像观测，是我国首颗、全球第三颗低倾角轨道降水测量卫星[3] - 风云三号E星是全球唯一在晨昏时段开展观测的民用极轨气象卫星[3] - 风云卫星、北斗探空、天气雷达等探测装备与技术实现高水平自立自强[7] 气象预报能力与精度 - 建成“无缝隙、全覆盖”的智能数字气象预报业务体系，空间分辨率精细至全球5公里、全国1公里，重点区域达百米级[12] - 暴雨预报准确率较“十三五”时期平均提升10%[12] - 24小时城镇晴雨预报和气温预报准确率达80%以上[12] - 台风24小时路径预报误差降至最小62公里，保持国际先进水平[12] - 能够提前3至7天预报区域性暴雨、高温、寒潮过程，提前15天预测全国性重大天气过程，提前6个月预测全球气候异常事件，提前1年发布气候年景预测产品[10] - 灾害性天气监测率提升至83%，强对流天气预警时间提前13%[10] 人工智能与模型创新 - 国内先后涌现“盘古”、“风乌”、“伏羲”、“风清”等人工智能气象预报模型，实现从无到有的突破[23] - “风雷”、“风清”、“风顺”、“风宇”气象预报模型达到国际先进水平[7] - 发布具有自主知识产权的人工智能训练气象数据集，向全社会提供公共数据产品[23] - 中国气象局制定人工智能气象应用工作方案（2023-2030年）[23] 气象服务覆盖与经济社会效益 - 气象服务覆盖国民经济70余个行业大类[13] - 生活气象服务指数增至70余种，精细化气象服务涵盖衣食住行游购娱，覆盖全国5万多个景点[21] - “十四五”时期，因气象灾害造成的经济损失占GDP比例平均下降0.12个百分点[14] - “十四五”以来冬小麦干热风预警助力粮食增收83亿斤[15] - “一路三方”预警联动机制优化提升路段交通事故数量同比下降51%[15] - 全国人工增雨、雪作业累计增加降水约1677亿吨[14] 数据共享与全球服务 - 向全社会共享12类100余种气象数据产品，服务全球153个国家和地区、全国21个行业近130万用户[25] - 首次向全球发布和共享长达176年的全球地面气候数据集，以及空间精细程度为10公里的全球大气再分析产品[25] - 已发放气象数据身份标识98万多个[25] 预警发布与城市治理 - 实现17个行业82种预警信息汇聚共享与快速发布，预警信息可在1分钟内快速送达应急责任人[18] - 各省、市、县气象部门都已建立高级别预警“叫应”机制[18] - 预报时效从季度到月、周、天，进而不断精准到小时、分钟[18] - 气象信息全面融入主要媒体、主流资讯和生活服务平台，北京、上海、重庆等地数字气象服务系统融入“城市大脑”[21] - 高温、花粉过敏等17类健康气象预警产品受到百姓欢迎[21]

文章核心观点 - 人工影响天气工作在中国防灾减灾、农业生产、生态保护及重大应急响应等方面发挥了显著作用，并计划在“十五五”时期进一步提升服务效益 [1][2] “十四五”时期作业成效总结 - 累计增加降水约1677亿吨，人工防雹作业减少经济损失约603亿元 [1] - 作业面积覆盖全国68%的粮食主产区、63%的“三区四带”重点生态功能区、75%的烤烟面积以及55%的果园面积 [1] - 在三江源、祁连山、天山等生态重点保护区常年实施人工增雨雪作业，助力三江源等地区植被覆盖呈逐渐增加趋势 [1] 近期专项作业行动总结 - 2024年3月跨越西北、华北10个省份首次开展多部门联合“春雨”行动 [1] - 2024年4月组织华中3省启动“谷雨”行动 [1] - “春雨”与“谷雨”行动累计增加降水约8.5亿吨 [1] “十五五”时期发展规划 - 气象部门将大力提升人工影响天气工作在防灾减灾救灾、农业生产、生态保护修复、重大应急响应等方面的服务效益 [2] - 目标是更好发挥人工影响天气工作的趋利避害作用 [2]

中国温室气体公报（2024年）核心发布 - 中国气象局连续第十四年发布《中国温室气体公报（2024年）》，该公报是服务于应对气候变化及“双碳”战略的重要决策服务产品 [1] 温室气体浓度监测结果 - 2024年，瓦里关站二氧化碳年均浓度增量与全球平均水平持平 [1] 中国人为碳排放趋势 - 中国气象局碳源汇监测核校支持系统评估显示，2024年我国人为碳排放总量增幅显著收窄 [1] - 2024年我国人为碳排放总量增速低于全球0.8%的增速，表明积极履行碳减排承诺已取得实际成效 [1] 温室气体观测网络建设 - 中国气象局已建成国家级大气本底温室气体观测网，包括1个世界气象组织全球本底站、7个区域本底站、11个试运行本底站、120多个温室气体观测站 [1] - 观测数据的质量和国际可比性得到国际社会的普遍认可 [1]

生平与逝世 - 我国著名大气科学和遥感学家、教育家、中国科学院院士赵柏林先生于2025年11月30日9时37分安详辞世，享年九十七岁 [1] 教育及职业履历 - 赵柏林院士1929年4月生于辽宁省辽中县，1952年毕业于清华大学气象系，同年8月起在北京大学物理系任教 [3] - 1957年至1959年赴苏联莫斯科大学及苏联科学院应用地球物理研究所进修，1979年晋升教授，1991年当选为中国科学院院士 [3] - 在北京大学物理系及地球物理系任教长达73年，于2018年荣休 [3][4] 学术成就与贡献 - 学术造诣深厚，在云降水物理与人工影响天气、大气遥感、无线电气象、卫星气象及气候变化等多个领域作出重大贡献 [3] - 曾在苏联完成人类首次乘气球入云测量电荷的实验，研究成果直接推动人工影响天气实践 [3] - 主持研制多频微波辐射计系列，建立大气微波遥感站，显著提升天气监测能力，其中微波辐射计系列是中国首先研制出来的 [3][5] - 发展了微波与光学遥感技术，系统开展卫星遥感与气候变化研究，并成功主持多项大型国际科学实验 [3] 主要荣誉与奖项 - 1978年荣获全国科学大会奖 [4] - 1986年、1987年先后获国家教委科技进步一等奖、国家科技进步一等奖 [4] - 1988年被授予"国家有突出贡献中青年专家"称号 [4] - 1990年获评"全国高等学校先进科技工作者"，并享受国务院颁发的政府特殊津贴 [4] - 1992年获中国科学院科技进步二等奖、国家气象局优秀高校教材二等奖 [4] 人才培养与教育理念 - 几十年来培养了大批人才，包括学士、硕士、博士和青年教师，始终坚持在教学第一线 [6] - 为大学生、研究生讲授云雾物理、大气物理、数理统计等多种课程，并开设大气遥感、微波遥感与大气物理等前沿学科课程 [6] - 教学兢兢业业，一丝不苟，每次上课前都认真书写字迹工整的讲稿，为青年教师做出榜样 [6] - 秉持"人生就是要奋斗、要拼搏"的信条，认为只有高屋建瓴、博大精深，才能有所发明和前进 [6]

发射任务执行情况 - 神舟二十二号载人飞船于11月25日12时11分由长征二号F遥二十二运载火箭在酒泉卫星发射中心成功发射 [1] - 发射窗口期被精准锁定在冷空气活动的间歇期，确保了任务顺利完成 [1] 气象保障服务 - 甘肃省气象局于11月18日组建专家团队开展驻场保障，并与基地气象室进行多次加密会商 [1] - 气象保障服务覆盖垂直转运、全系统发射演练、火箭推进剂加注及火箭发射等关键时间节点 [1] - 自11月14日起，团队面临酒泉发射中心风场预报的显著不确定性挑战 [1] 技术应用与协同研判 - 团队整合中国气象局与甘肃省气象局的技术资源，结合全球同化预报系统数值预报模式、"风清"人工智能预报模型及本地智能网格预报客观算法 [1] - 通过协同研判关键天气系统在场区的过境时间，为决策提供支持 [1] - 经过精密计算，确定11月20日下午实施垂直转运，并对多个备选发射窗口进行精细化气象条件分析 [2] - 成功捕捉到25日正午时分冷空气活动的间歇期，将12时11分确定为最佳发射时机 [2]

流感疫情现状 - 全国流感活动进入较快上升期 多数省份流感活动水平达中流行水平 个别省份达高流行水平 [1] - 全国报告的托幼机构和学校流感聚集性暴发疫情数量显著增加 [1] - 2025-2026流行季以甲型H3N2亚型为主要流行株 同时存在甲型H1N1亚型和B型流感的共同流行 [5] 流感气象风险预报发布情况 - 中国气象局公共气象服务中心于11月25日发布预报 预计西藏西部 青海东北部 甘肃中部 宁夏南部 福建东部等地有中等流感气象风险 [1] - 山西省气象服务中心发布预报 11月26日20时至11月27日20时 山西省大部分地区天气条件利于流感发生 [2] - 内蒙古自治区气象服务中心发布预报 11月23日至11月24日20时 内蒙古大部分地区流感风险中等或较高 [2] - 江苏省疾控中心联合气象台推出流感气象指数预测预报服务 于流感季每周下半周发布未来一周风险预测 [2] 流感气象风险预报技术方法 - 预报产品基于流感疾病与气象条件的暴露反应关系 通过机器学习方法定量选取预报因子构建模型 [1] - 分析气温 湿度 风速及太阳辐射对人体的影响 结合气候适应性 天气变化短期影响和流感滞后效应 [1] - 江苏省服务创新构建涵盖传统预测模型与人工智能模型的集成算法 通过气象数据与流感传播规律关联分析实现科学预判 [4] 流感与气象条件关联性 - 入冬后气温下降明显 昼夜温差增大 室内活动增多 空气流动性减弱 多种呼吸道病原体叠加流行风险增加 [4] - 人体受气象要素综合影响有滞后效应 气温骤降导致新陈代谢无法快速适应 免疫力降低更易感染流感 [4] 防护措施建议 - 建议采取积极有效防护措施 保持室内空气流通 出入人员密集场所戴好口罩 [1] - 建议公众采取疫苗+卫生习惯双防线策略 包括及时接种流感疫苗 养成良好个人卫生习惯 关注身体状况 均衡膳食保证作息适度运动 [5]

新型气象为农服务体系核心模式 - 以提升农村气象灾害防御能力、现代农业气象服务能力、和美乡村建设气象保障能力为核心，形成更具协同性、实效性的体系能力 [1] - 打破传统单一供给格局，形成决策服务+行业服务+定制化服务相结合的多元模式，贴合不同主体需求 [1] - 服务范围从单一农业生产保障延伸至农村安全、农民增收全领域，并融入农业产业全链条保障 [3] 服务能力升级与战略定位 - 气象为农服务是保障国家粮食安全的关键支撑、推进乡村振兴的重要抓手、增进农民群众福祉的民生要务 [3] - 服务定位从成本项转为增值项，从基础的农村气象灾害防御扩展到现代农业气象服务、和美乡村建设气象保障 [3] - 紧密围绕乡村振兴战略实施和农业高质量发展需求，挖掘为农服务新的时代内涵 [3] 技术驱动与服务智能化升级 - 在数字化、智能化技术驱动下，推动服务从有没有向准不准、细不细、效益好不好转变 [4] - 观测装备结合卫星遥感、无人机等技术，实现对作物长势、灾害风险等的动态监测 [4] - 推动人工智能与大数据应用，提升预报精准度和时效性 [4] 地方政府支持与产业融合 - 盘锦市正全力应对气象灾害挑战，推进现代化农业强市建设，已构建全方位气象为农服务体系 [3] - 当地将持续加大支持力度，完善观测设施，推动气象科技与农业深度融合，以赋能特色农业、保障粮食安全、助力乡村振兴 [3] - 会议特邀专家就高标准农田建设、气象×金融护农惠农、农业特色产业高质量发展作专题报告 [4]

寒潮与流感叠加的健康挑战 - 全国大部地区气温显著下降，伴随大风、雨雪天气，同时流感进入高发季，形成双重健康风险 [1] - 寒冷空气刺激呼吸道黏膜导致免疫力下降，为流感病毒入侵创造有利条件 [3] - 今年流感优势毒株已更替为甲型H3N2，该毒株传染性强且人群免疫背景相对薄弱，易造成大范围传播 [3] 流感与普通感冒的科学区分 - 流感由特定流感病毒导致，常出现39℃-40℃持续高热，全身酸痛乏力感明显，病程常持续7-10天，并发症风险高 [3] - 普通感冒多由鼻病毒等引起，多为低热或无发热，以鼻塞流涕等局部症状为主，病程5-7天可自愈，并发症风险较低 [3] - 流感传染性极强，可引起大规模流行，而普通感冒传染性较弱，多为个别散发 [4] 墨迹天气的健康防护服务 - 公司提供从小时级到多日的流感感染风险预报，并结合全国流感地图直观展示不同区域的流感病毒活力等级 [1][5] - “流感预报”与“感冒指数”功能互补，前者基于气象条件与流行病学趋势模型，后者综合气温湿度风速等要素提示感冒概率 [5] - “24小时预报”呈现全天温度波动，“穿衣指数”给出具体着装建议，“风寒指数”考量风力对体感温度的影响，三者协同提供个性化保暖指导 [6] - 平台构建涵盖预报、防护建议、症状反馈的全链路服务体系，用户反馈的症状数据可为优化预报模型提供支持 [5] 服务价值与行业意义 - 公司将复杂的天气与健康数据转化为清晰的防护指令，帮助用户在面对环境变化时做出更明智的决策 [8] - 系列功能旨在助力公众从容应对健康风险，切实守护用户与家人的安康 [8]

气象技术应用 - 在2025年江苏省城市足球联赛总决赛现场部署了便携式监测仪、气象应急保障车和雷达等多种气象设备 [1] - 气象设备能够实时收集温度、湿度、风力、降雨等环境信息 [1] - 技术用于提前预判天气变化以保障体育赛事顺利进行 [1]

系统概述与核心能力 - 人工智能气象服务系统“风和”正式发布，旨在重构气象服务业务模式，实现智能化转型升级 [1] - 系统具备气象服务需求理解、气象服务内容生成、气象推理与决策、气象工具调用四大核心能力 [3] - 系统独创“1+1+N”技术框架，包括1个深度融合通用模型与专业气象知识的基座模型、1个智能体开发平台、以及N个针对不同服务场景的智能体 [4] 技术细节与创新突破 - 基座模型通过5500亿tokens的气象领域增量预训练，实现对气象标准和灾害机理的准确理解 [4] - 关键技术突破包括建立千亿级大规模气象服务语料库、利用基于LoRA的知识增训和场景微调技术、应用基于人类反馈机制强化学习(RLHF)的深度推理技术以及多智能体协同技术 [4] - 智能体开发平台能实时调用“风雷”临近预报系统和“风清”全球中短期预报系统等气象数据 [4] 应用场景与服务功能 - 系统提供科普问答、天气查询、风险预警建议等服务，并覆盖交通、旅游、健康、物流、能源等多个与天气密切关联的场景 [3] - 在自驾游场景中，可为用户提供如避开雷暴时段高速积水路段及推荐备选室内景点等组合建议 [3] - 系统拥有气象知识中心、模型广场、气象AI工具箱、智能体工厂、评估实验室五大模块 [3] 研发背景与行业影响 - “风和”系统由中国气象局公共气象服务中心牵头，联合高校与科研院所研发 [5] - 该系统是继“风清”、“风雷”、“风顺”及“风宇”之后推出的又一个人工智能气象模型，推动我国气象业务向数字化、信息化和智能化转变 [5]