近日，2025年度数值预报国省统筹研发总结交流会（以下简称“交流会”）在上海落下帷幕。会议不仅盘点了一年来的丰硕成果，更展望了国省气象部门深化协同创新的未来图景。其中一项关键举措尤为引人瞩目——今年，将有超过40位来自各省（区、市）气象部门的业务技术骨干，分批前往中国气象局地球系统数值预报中心（以下简称“数值预报中心”），开展为期3至6个月的实地协同攻关。这一常态化、规模化的人才流动，标志着数值预报国省统筹机制从蓝图走向现实、从探索走向深化，我国在攻克气象“芯片”——数值预报核心技术的进程中，正以高效协同、上下联动的新格局迈出坚实步伐。
为何统筹？破解瓶颈，凝聚全国“一盘棋”合力
凝聚气象系统之力推进数值预报国省统筹，其背后有着深刻而紧迫的现实考量。数值预报是现代气象业务的基石与核心，其技术水平关乎天气预报的精准度。过去，我国数值预报研发力量相对分散，国家级模式与省级应用和研发工作之间，存在技术壁垒、重复建设、资源共享不畅等问题，难以形成合力，制约了整体发展。为此，2022年，中国气象局党组高位布局，研究并制定《中国气象局数值预报统筹研发工作机制》，发出以机制创新打破藩篱、构建全国“一盘棋”数值预报研发新格局的号令。
国省统筹究竟“统”什么，又“如何统”？数值预报中心正高级工程师孙健解释道：“其核心要义在于‘统筹上下，协同创新’，这并非简单的任务分配，而是一套完整的体制机制。”简而言之，是由国家级业务单位——数值预报中心提供统一先进的数值预报业务模式基础框架（如CMA-MESO中尺度天气数值预报系统）和核心技术平台，开放代码库；各省（区、市）气象局告别从头打造自身“小模式”的做法，而是结合本地特殊天气气候需求和技术特长，在统一的“国家级舞台”上，开展针对性的技术研发、本地化应用和检验评估。经锤炼验证后，这些研发成果被“反哺”并集成到国家级模式系统中，从而整体提升国产模式的预报性能，同时赋能各省的精准预报能力。“这是一种优势互补、成果共享、人才共育的深度协同。”孙健补充道。
短短几年的攻坚，国省统筹走出了一条从谋篇布局到实体化运行、从初步摸索到成果频出的路径。2022年，《中国气象局数值预报统筹研发工作机制》印发，对构建国家级业务单位协同联动和国省统筹研发的数值预报全国统一布局做出具体部署和制度安排，同时，数值预报中心明确了首批10个方向42项研发任务，为统筹工作迈出坚实“第一步”。2023年底，协同创新进入加速期，关键载体——“数值预报科技创新平台V1.0”上线，集约化提供算力、数据、代码库，初步建成一站式研发环境，打破了技术壁垒。2024年，《数值预报国省统筹实体化运行管理办法（试行）》出台，为深度协作提供了制度保障；同年，统筹工作迎来具有里程碑意义的“关键节点”——位于北京的“数值预报国省统筹研发基地”正式启用，实现了研发人员从“云端协作”到“实地并肩”的跨越。首批来自12个省份的14名访问学者在此集结，与国家级团队“同谋划、同部署、同推进、同考核”，展开了面对面的联合攻关。
成效如何？硕果累累，协同攻关显实效
这种实体化、沉浸式的协同攻关模式，迅速催生一批实打实的成果。从2024年到2025年，省局专家与数值预报中心团队联合，围绕CMA-MESO等核心模式，在资料同化、物理过程参数化、检验评估等前沿领域集智攻关，取得了22项研发成果。评审专家组组长姚学祥表示，近年来，国省统筹研发成果的科技创新水平逐年提升、成效显著。
重庆市气象科学研究所助理工程师王智立难掩喜悦：“国省统筹机制为我们获取、应用国家级数值预报产品搭建了重要桥梁，也为产品本地化释用奠定了坚实基础。”目前，其所在团队在国省统筹框架下参与研发和优化的技术与产品，已在2024年7月10日重庆强降水个例中完成初步测试，结果显示，模式对中小尺度对流系统结构特征的解析能力显著增强，强降水落区预报空间匹配度与集中度得到改善，综合降水评分有所提升，其中中雨及以上量级强降水的评分提升更为突出。
浙江省气象科学研究所工程师刘雪晴希望通过联合攻关，能针对台风预报中存在的误差问题，开展CMA-REPS V4.0台风涡旋初始化技术研究，并致力于在该系统中建立更优的台风初始化方案，从而提升台风预报的精准度。
展望前路，国省统筹正迈向更深更远的未来。2026年的任务谋划已启动，思路向“自上而下提出问题，自下而上发挥优势”优化，任务方向将更加聚焦于多矩约束有限体积方法（MCV）研发、人工智能融合应用等前沿领域，旨在进一步激发国家和省级两个层面的创新活力。
“当然，深化协同仍面临挑战。”孙健表示，“比如如何优化成果认定与人才评价机制、如何加强集成试验专项支撑、如何更安全高效地拓展与高校等外部力量的合作，都是下一步亟须探索的方向。”与此同时，参与统筹交流的浙江省气象科学研究所工程师姚梦颖也提出了具体期待，希望持续完善灵活高效的资源共建共享机制，丰富专题化技术研讨、国家级专家下沉指导等协作形式，实现人才双向培养；畅通国家级高性能计算资源、观测数据与模式资料的共享渠道，让资源流动更顺畅，为数值预报协同创新注入更强动力。
（作者：唐淼 尹姗 责任编辑：张林）股票配资推荐
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