《科技青年》栏目由北京市科学技术协会出品,北京科普发展与研究中心策划制作。以“青年力量 科技之光”为主题,深入挖掘青年科技人才在基础研究和应用技术领域不断探索、勇于创新的奋斗故事,展现青年科技人才风采、营造鼓励创新文化氛围、树立优秀青年榜样,让公众看到科技创新背后的青春力量。日前,本栏目采访北京市气象服务中心高级工程师、北京市科协“青年人才托举工程”被托举人潘昕浓和北京市气候中心高级工程师、北京市科协“青年人才托举工程”被托举人谢铁军两位青年科技工作者,邀访他们围绕气象和气候精准预测技术创新展开分享。
公众对天气预报有了更准确性与精细化的需求。潘昕浓表示,短期天气预报精准度的提升仍面临诸多挑战。其中之一是小尺度系统与大尺度背景之间的匹配度较差。比如现有观测网络的时空分辨率无法跟上雷暴、局地对流等小尺度系统演变速度,难以完整捕捉快速生消、强度骤变的极端天气;二是城市下垫面的复杂干扰,在数值预报模型中难以被精准还原。她认为,在这样的条件下,提升预报模型性能,需要以物理规律为核心基础,以人工智能技术为辅助工具,二者协同优化才能提升预报可靠性。
她表示,这不仅是对预报模型的考验,也对预报员提出了更高要求。为此,气象部门开展了多项创新实践:针对极端天气,逐步加密观测网络;持续培养既懂模型也懂人工智能的“复合型预报员”;加强气象科普,向公众解读极端天气背后的科学,让公众更深入了解天气预报背后的科技原理。
她强调,气象服务领域的科研工作者既要“坐得住冷板凳”,也要“接得住现场”。必须沉下心钻研基础知识、分析数据,同时也要将研究成果转化为可应用的工具或方法,最终精准服务公众的生产生活需求。
谢铁军则将研究重点聚焦华北区域短期气候预测。为精准气候预测,谢铁军带领团队将研究聚焦在影响气候事件发生、发展及演变的前期气候信号,以及各类信号之间多维度的协同影响机理。从多时间尺度出发,识别不同时间尺度下主导信号与次要信号,并厘清各信号间的协同作用规律,从而逐步深化对关键气候要素内在机理的理解。他认为,只有从根本上深化机理认识,才能持续提升预测精度,配合实际需求,提供更具针对性的气象保障服务。
谢铁军表示,应推动“物理规律+统计学”与AI技术的协同应用,以提升华北区域气候预测水平。前者是关键基础,后者是重要技术工具,助力研究者从海量数据中提取核心信息。
在精密的数据与复杂的气象系统之间,潘昕浓与谢铁军两位青年科技工作者以扎实的科研与开放的技术融合,分别守护着短期天气预警与长期气候预测。他们既专注机理研究、又拥抱创新技术,用实际行动诠释了青年科技人才如何将论文写在服务社会的实践中。




