近年来，短时强降水、雷暴大风等强对流天气频繁发生，其突发性强、破坏性大，一直是气象预报的难点；传统预报技术受观测范围和数据处理能力限制，难以对强对流天气进行精准预警，特别是对边远地区和海上的监测覆盖不足，给防灾减灾工作带来了挑战。 针对此问题，我国科研团队充分利用风云四号气象卫星大范围、无缝隙监测的优势，通过自主研发的数据深度扩散模型，攻克了强对流天气预报的关键技术难题。哈尔滨工业大学（深圳）教授叶允明介绍，该技术的核心算法经过三代迭代，特别是基于生成扩散模型的第三代算法，有效解决了长序列预测中云团特征消散的问题，大幅提升了预报精度和时效性。 这项技术的优势体现几个上：覆盖范围达到我国及周边2000万平方千米，每15分钟可生成一次高分辨率对流预报；在4000米至48000米的不同空间尺度及各季节都能保持稳定的预报能力；通过精准捕捉云顶物理信号，能够提早发现强对流初生迹象，为防灾减灾争取宝贵时间。 传统人工智能模型在预测长时间云图时容易出现"模糊化"现象，导致云团内部结构丢失。为此，科研团队创新提出"双模型耦合"架构，用深度神经网络预测大尺度云系的整体移动趋势，同时引入扩散模型捕捉局部随机变化，实现了对云系内部生消演变的精细描绘。风云气象卫星工程应用系统总设计师覃丹宇表示，这一技术既提升了预报准确性，又保留了云系内部结构的关键细节。 这项技术突破对城市运行和农业生产意义重大。提前的预警时间为城市基础设施防护争取了宝贵的准备期，地铁、机场等关键设施可提前启动应急响应，最大程度降低灾害损失。随着技术的深入优化和应用范围的扩大，我国气象防灾减灾能力将得到全面提升。
把"看得更清楚的云图"转化为"来得更及时的行动"，是防灾减灾体系现代化的重要一环。面对极端天气风险日益增加的新形势，依托自主卫星观测优势和持续迭代的关键算法能力，推动预警更早一步、决策更快一拍、处置更实一分，才能不断夯实守护人民生命财产安全的科技支撑与治理基础。