气象预报事关国安 中国要打破依赖 推进自主数据集研发

在人工智能重构气象预报体系的时代浪潮中，气象数据已成为国家核心战略资源。中国正大力角逐气象超级大国地位，推进自主气象数据集研发，力求打破对欧洲的依赖。

ERA5是气候数据领域的标杆，涵盖降雨量、气温、风力等多项气象要素，时间跨度超过80年，并持续更新。多家中国企业所研发的人工智能气象模型均采用该数据集进行训练。然而，这与中国推进数据安全和技术自主的战略方向相悖。

气象数据的战略价值早已超越气象预报本身。ERA5通过整合全球观测数据重构完整历史气候记录，对于研判气候趋势和提升预报精度至关重要。多国政府利用ERA5数据开展洪水、山火等灾害风险管控，保险公司也依托该数据构建灾害模型。欧盟测算显示，该数据集每年创造的经济价值可达数亿美元。

苏黎世联邦理工学院教授、气象与气候建模专家普赖因表示，气象预报关乎国家安全。如果单纯依赖外部数据源，国家将陷入被动脆弱的境地。

为规避潜在风险并掌握气象领域主动权，中国气象局启动了全球大气再分析系统研制项目，目标之一是“打破中国气象业务对欧美再分析产品的依赖”。同月，中国气象局面向全球首次开放新版全球大气再分析产品CMA-RA V1.5数据集的下载权限。国内已有部分人工智能气象模型采用该数据集进行训练。

这款国产数据集的技术突破逐步展现替代潜力。其技术体系创新包括：实现同化技术升级，引进四维集合变分混合同化技术，前20年卫星资料同化应用量增加13%；实现国产观测资料自主可控，整合国内特有数据，自主研发探空偏差订正技术，同化全球116颗215种卫星资料，其中国产37颗45种，占比最高达18%；分辨率与时效性国际领先，模式分辨率为13公里（后处理为10公里），小时级实时更新，优于ERA5（25公里，滞后5天更新）。

香港科技大学苏慧教授将其应用于初创公司Stellerus，用于训练区域人工智能气象模型及评估数值预报模型。她认为，该数据集的一大优势在于其全球网格划分精度高于ERA5，高时空分辨率特性能够为模型训练提供海量数据支撑。

国产数据集的开放引发国际行业关注。维萨拉公司气象风险管理部门负责人怀特黑德表示，如果国际市场能够获取更多中国气象数据，将会有大批企业投身于气象衍生合约的设计与经纪业务。这家芬兰上市企业近期已着手研究CMA-RA V1.5的潜在应用场景。

丹麦工程咨询公司C2Wind的产品开发经理冈杜安认为，ERA5存在数据偏差与缺陷，整合多个数据集有助于科研人员研究气候变化与极端天气，同时也能为风电项目开发商的风场工程设计决策提供参考。他表示，未来拥有多个而非单一的气象数据集将为各方带来切实益处。