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短时和临近预报是如何做的呢？郑永光介绍说，临近预报是从“0”时刻开始的，即对当下实况天气进行监测。不同于借助雷达、卫星、自动气象站等观测设备收集实时观测数据，监测是指预报员或算法软件依托观测资料，从现有的观测数据中提取关键信息的手段。可以说，监测是临近预报的起点日产b站产mv费店入口，也是最重要的基础。因此，预报员需要了解并抓取有用的观测信息，再通过临近预报技术手段等对强对流天气进行预报。

而短时预报则是以快速更新的高分辨率数值(集合)预报为基础，与天气监测产品相结合开展的预报。现如今，通过观测资料和高分辨率数值模式相结合，也就是“同化”，再由数值模式积分计算所得到的预报结果准确率已经有了显著提升。但是，由于短时预报对象的尺度小、发展迅速等特点，数值预报会存在空报漏报情况。因此，预报员仍需在高分辨率数值(集合)预报基础上，根据现有天气监测情况进行分析和调整，完成短时预报。

针对临近预报和短时预报，中国气象局已研发完成短时临近预报业务系统(SWAN3.0)。该系统集成了双偏振雷达、X波段雷达、卫星、自动气象站等多源精细观测资料，研发了智能识别和应用深度学习的短时临近预报等算法，并在国、省、市、县四级气象部门实现共享和落地应用，成为气象部门尤其是基层气象台站防范应对强对流天气的一个必备工具。

当下，雷达、卫星、自动气象站等观测手段，能够助力预报员有效获取各类天气关键信息，但对于小尺度、突发性强的天气过程，对其产生影响的地形、边界层条件、水汽输送等因素仍难以精确捕捉和模拟，这也使得预报所需信息掌握并不完备。正因如此，当前短时临近预报面临着三大挑战：监测难、研判难、预报难。短时临近预报准确性的提升是一个持续的挑战，还需加强科技创新、多方协同日产b站产mv费店入口，以更好地应对强对流天气演变带来的影响。

2017年以来，国家气象中心陆续实施了多个重点研发专项，积极发展强对流天气的监测、短时和临近预报技术，并引入了人工智能等先进技术手段；研发基于综合观测的突发性强对流天气识别技术，对冰雹、雷暴、大风、龙卷风等的监测识别能力得到大幅提升；积极开展SWAN3.0系统等建设，通过不断集成研发最新的预报技术，实现科研成果到业务应用的快速转化。