进入主汛期，雷暴大风、对流性强降水等强对流天气频繁“登场”，如何“捕捉”并预警？由国家气象中心（中央气象台）牵头的基于综合观测的强对流天气识别技术和示范系统开发项目（以下简称“项目”），针对提升该类天气的探测能力和精准识别预警能力研发了多项关键技术，建立的示范应用系统已在7家省级预报业务单位和中央气象台进行了示范应用，为今年多次强对流天气预报预警提供了技术支撑。

强对流天气具有时空尺度小、发展快、强度剧烈、破坏性大、易于致灾等特点，提升其识别和预警能力一直是国内外天气业务发展的重点和难点。如何实现精细化探测？如何应用综合观测资料实现精细化识别、提高精细化预警和影响预警能力？项目牵头人、国家气象中心研究员郑永光表示，作为重点研发计划“重大自然灾害监测预警与防范”重点专项任务之一，项目发展了针对业务新一代S波段天气雷达的强对流天气自适应、快速和精准探测技术，基于综合观测资料的分级质量控制技术和高时空分辨率强对流天气快速融合分析技术，初生对流、分类强对流天气快速自动识别技术和临近预警技术，形成了高分辨率和定量化的对流性强降水影响风险预警模型和技术，并建立了示范应用系统。郑永光告诉记者，雷达被认为是监测预警强对流天气的“杀手锏”，项目针对强对流天气设计并实现了一套精细和自适应快速雷达探测技术方案，业务布网S波段雷达的空间分辨率提升至0.5度×62.5米，9个仰角体积扫描时间提升为不超过4分钟，突破了以往业务观测瓶颈。

如何在纷繁复杂的天气形势中更准确地识别强对流天气？项目研发了适用于不同应用层级的一系列观测数据质量控制技术和融合分析技术；建立了初生对流识别算法和基于机器学习方法的初生对流识别模型；利用微物理特征识别冰雹，有效降低冰雹空报率；基于雷达数十个特征参量，建立模糊逻辑函数综合识别下击暴流和多阈值分型龙卷识别算法；研发了X波段双偏振雷达衰减订正技术和双偏振雷达高精度定量降水估计混合技术。

机器学习等新技术重点也被应用进来，项目改进了机器学习模型，发展了综合应用物理机理和机器学习方法深度集成的分类强对流天气精细化临近预报预警技术；发展了基于高时空精度的雷达对流性强降水观测和短临预报产品的山洪、水文地质灾害和城市内涝风险预警技术。

项目建立了基于SWAN系统的示范应用系统，在今年3月16日、4月11日和4月25日等强对流天气过程中，为预报预警提供了必要的客观技术支撑产品。此外，S波段天气雷达精细化和智能探测技术也在浙江省杭州市和湖州市、湖南省湘西土家族苗族自治州吉首市等业务S波段双偏振天气雷达业务中得以应用。