风雷-人工智能大模型分系统

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****气象局人工智能气象预报大模型“123”建设思路，构建“1+N”体系。通过以下组件建设，初步构建自适应质控雷达数据集及雷达短临外推模型。 1.智能强对流短临预报数据集及构建方法组件。 构建高质量、高一致性数据集及配套方法。包括：自适应雷达数据集质量提升模块，去除杂波与低质量数据；多模态数据时空对齐模块，对齐地形与强天气数据；基于多源输入的质量提升模块，消除不一致特征；雷达数据集自监督去噪模块。最终形成多种时空对齐、质控且分辨率达6分钟、1公里的雷达回波数据集。 2. 人工智能临近预报系统“风雷”升级组件。 引入先进算法升级“风雷”系统。建设雷达与地形数据编码、多模态特征融合解码、可微数值外推、对流生成网络优化及大模型结果分析模块。升级多源数据融合能力，实现QPF和风雹外推；开发下游任务微调系统，提升西部稀疏区及复杂地形预报精度。指标要求：物理可解释性提升≥20%，短时强降水和雷暴大风命中率提升≥10%。 3. 人工智能临近预报应用系统开发与部署组件。 实现业务全流程自动化与多场景部署。构建定时启动数据处理系统，每6分钟自动运行，支持异常自动重启；开发面向国产CPU/GPU适配框架，支持纯CPU高效部署；实现**、关键区域及复杂地形下的灵活部署，满足县级台站等**受限场景需求。 4. 风雷运行优化升级组 针对异构计算环境优化，开发CPU轻量化模块，实现**推理耗时≤3分钟/次，支持无GPU环境。基于“风雷”实时输出，为SWAN系统大风、强降水产品增加0—3小时外推功能。 5. **强对流短临网格预报与风雷对比评估组件。 基于大数据云平台，实现“风雷”及省台订正产品的获取、预处理与质量检查；开展短时强降水和雷暴大风的**及分省天气学检验、分级检验；提供查询接口及评估报告服务，全面评估预报质量，为决策提供支持。