强对流天气究竟能提前多久预警 48分钟平均提前量背后的挑战

热点事件背后往往隐藏着更深层次的规律。开设《应急观察》栏目，旨在通过专家学者的深度解读，帮助大家更好地理解应急管理领域的重要事件和现象，从而促进社会对应急逻辑的理解。

近期，从湖北龙卷风到景德镇强风掀摊，一系列强对流天气事件引发了广泛关注。人们开始思考极端天气的预警时间和应对措施。中国气象局强对流天气重点创新团队首席科学家郑永光对此进行了解读。目前，我国强对流天气预警平均提前量已达48分钟。这类天气包括短时强降水、雷暴大风、龙卷风、冰雹等，具有突发性强、发展迅速、破坏力大的特点，容易引发重大灾害。例如2015年下击暴流导致“东方之星”游船翻沉、2016年江苏阜宁EF4级龙卷风等事件都造成了严重的人员伤亡与财产损失。

由于强对流天气时空尺度小、机理复杂、高度非线性及不确定性大，精准预报仍然是世界性难题。未来12小时内的短临预报是防范此类灾害的主要手段，其中0—2小时临近预报尤为重要。近年来，随着气象雷达、卫星及地面自动站等观测网的发展，我国强对流天气预警能力有所提升。然而，对于龙卷风等特定类型的强对流天气，直接预警仍面临较大困难。今年7月6日湖北的龙卷风预警中，气象部门提前一个多小时发布了暴雨橙色预警，并提示有雷暴大风。

强对流天气预报涉及多尺度系统共同作用，需要综合分析气候特征、天气尺度环流、环境条件等因素。我国已基本厘清了东亚夏季风与冷涡背景下对流风暴发展的环境配置与触发机制，深入揭示了雷暴大风、龙卷风、极端强降雨及大冰雹的生成机制。AI技术在多源观测数据融合应用及强对流天气监测临近预报中显示出显著优势。基于新一代双偏振多普勒天气雷达，我国研发了龙卷风识别AI模型。中国气象局“风雷”AI临近预报模型采用人工智能技术模拟降水演变过程，提升了临近预报能力。2024年5月30日下午，“风雷”模型成功提前一小时准确预报了影响北京的大范围强雷暴大风飑线系统。

高分辨率数值预报是强对流天气预报的关键支撑。我国研发的超高分辨率短时临近集合数值预报系统，最高水平分辨率达8米，能够利用涡旋识别技术开展龙卷风短时概率预报。这些产品已被集成至中国气象局灾害性天气短时临近预报业务系统SWAN 3.0，成为当前气象部门的核心支撑平台。

为提高强对流天气预警能力，需持续强化精密气象探测，深化认知并揭示其小尺度精细机理，同时发展百米级精准监测预报预警技术，结合物理机理与人工智能方法研发精细化预报大模型。

充分利用有限而宝贵的预警窗口期至关重要。应推广“闪信”、大喇叭等发布形式，推动移动通信服务商对高级别预警信息实行手机强制振动鸣叫提醒。此外，还需广泛开展科普宣传，普及防灾减灾知识与技能，通过多种渠道向公众传递相关信息，以科学避险减少灾害损失。