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高質量數(shù)據(jù)集典型案例 | 面向災害天氣場景的強對流天氣人工智能應用訓練數(shù)據(jù)集

2025年09月30日 16:21:49來源：國家數(shù)據(jù)局點擊量：29563

導讀聚焦預報應用場景，自主研發(fā)并提供統(tǒng)一的強對流天氣訓練數(shù)據(jù)集，與上海氣象局、上海人工智能實驗室等聯(lián)合研發(fā)強對流天氣預報算法，支撐“雨師”等示范應用。

　　【智慧城市網(wǎng) 企業(yè)關注】強對流天氣突發(fā)性強、發(fā)展快、致災性強，其準確預報是世界公認難題，傳統(tǒng)預報方法在捕捉強對流天氣局地性和瞬時性方面存在局限性。“風清”等預報模型表明人工智能在天氣預報領域具有較好潛力，但中小尺度強對流天氣預報場景，缺乏高質量、有標注的數(shù)據(jù)集。本案例基于多源、長序列、高時空分辨率的多維變量數(shù)據(jù)，自主研發(fā)了數(shù)據(jù)清洗、標簽標注和特征因子提取算法，整編研發(fā)了與強對流天氣尺度匹配的分鐘和公里尺度數(shù)據(jù)集，標注樣本量超157萬個，構建了良好循環(huán)的“產(chǎn)學研用”協(xié)作生態(tài)，有效支撐強對流天氣監(jiān)測及預報模型應用和快速發(fā)展。

　　方案和成效

　　一是數(shù)據(jù)筑基，建成了高質量、有標注、可直接用于模型的強對流天氣人工智能訓練數(shù)據(jù)集。聚焦中小尺度強對流天氣智能應用場景，整編了中國區(qū)域10年時序長度、超33.2萬個事件的強對流天氣歷史個例庫。研制了8年時序長度、超過157萬個樣本的短時強降水、雷暴大風和冰雹3種人工智能訓練數(shù)據(jù)集，成果通過了中國氣象局高價值產(chǎn)品準入，入選了中國氣象局“十三五”科技成果，有效支撐上海“雨師”等強對流天氣預報模型落地應用。

　　二是破解中小尺度天氣標注難題，自主研發(fā)了強對流天氣標簽標注、特征提取技術及自動化工具。研發(fā)了基于多源數(shù)據(jù)交叉驗證的數(shù)據(jù)清洗、基于機器學習的智能標注及融入專家知識的特征提取技術及自動化工具，數(shù)據(jù)處理和標注環(huán)節(jié)自動化率超85%，解決了數(shù)據(jù)量大、人工標注難等痛點問題，保證數(shù)據(jù)集持續(xù)迭代更新。

　　三是賦能應用，建立了“場景驅動—數(shù)據(jù)研發(fā)—模型研發(fā)—示范應用”的協(xié)同聯(lián)動機制。依托項目合作、創(chuàng)新團隊及工作組等方式，建立了“預報場景驅動—數(shù)據(jù)研發(fā)—模型研發(fā)—示范應用—反饋改進”的多領域協(xié)同發(fā)展模式，數(shù)據(jù)集有效賦能局地強對流天氣智能預報及人工影響天氣防雹作業(yè)等典型應用場景，支撐預報評分提升近10%。

　　創(chuàng)新點

　　一是構建了良好循環(huán)的“產(chǎn)學研用”訓練數(shù)據(jù)集研發(fā)生態(tài)。聚焦預報應用場景，自主研發(fā)并提供統(tǒng)一的強對流天氣訓練數(shù)據(jù)集，與上海氣象局、上海人工智能實驗室等聯(lián)合研發(fā)強對流天氣預報算法，支撐“雨師”等示范應用。獲批國家自然科學基金項目、發(fā)明專利并發(fā)表論文，“數(shù)據(jù)支撐—模型研發(fā)—示范應用”多向賦能，實現(xiàn)技術自主、算法共研、人才共育的良性循環(huán)。

　　二是填補了國內(nèi)強對流天氣人工智能應用訓練數(shù)據(jù)集空白。通過專家經(jīng)驗和AI標注結合的方式，形成了包含強對流天氣發(fā)生強度或落區(qū)標簽及天氣過程生消演變多尺度表征因子的數(shù)據(jù)集，可直接用于強對流天氣智能預報模型訓練，支撐局地強對流天氣預報評分提升近10%，打造智能應用賦能示范。

關鍵詞人工智能災害天氣

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