?️ 分钟级降水预报：精准天气数据获取的核心技术
精准天气数据获取的关键在于分钟级降水预报，这需要依赖先进的技术手段和多源数据融合。中国气象局的陆面数据同化系统（CLDAS-V2.0）近实时产品数据集就是一个典型例子，它覆盖亚洲区域，分辨率高达 0.0625°×0.0625°，每小时更新一次，提供包括降水在内的多种气象要素数据。这种高时空分辨率的数据，能够捕捉到短时间内的天气变化，为分钟级降水预报提供基础支持。
商业气象 API 也在其中发挥着重要作用。比如心知天气 API，它提供实时天气数据，更新频率达到分钟级，涵盖温度、湿度、风速、风向、降水等基本信息，还包括紫外线指数、空气质量等高级指标。开发者可以通过调用这些 API，将分钟级降水数据集成到自己的应用程序中，为用户提供精准的天气信息。例如，出行应用可以根据实时降水数据为用户推荐最佳路线和交通工具，避免因降雨导致的延误。
AI 技术的应用更是提升了分钟级降水预报的精度和速度。广东省气象局联合科研团队研发的 “基于 AI 的雷暴大风智能识别与 0 至 3 小时临近预报算法”，通过人工智能对雷暴大风进行分类识别，命中率超 90%，TS 评分达 0.5，预警平均提前量提升至 69 分钟，准确率达 95%。这种技术不仅能够提前预警雷暴大风，还能为其他类型的降水预报提供参考，推动分钟级降水预报进入 “精准时代”。
? 灾害预警系统：守护安全的防线
灾害预警系统是应对极端天气的重要手段，它由监测、分析、预警和响应等多个环节组成。宁波市奉化区气象局的灾害性天气预报预警流程，就体现了这一系统的完整性。该流程分为递进式监测预报预警业务、及时启动 “叫应” 工作和健全重大灾害天气过程复盘三个部分。
在递进式监测预报预警业务中，气象局会根据天气情况分为无预警状态和预警状态。无预警状态时，值班人员关注上级指导产品和周边地区天气实况，提前预判可能出现的强对流天气。预警状态时，气象台会适时发布预警信号，做好预警信号升级准备，并及时通报实况。特别是暴雨、（雷暴）大风、雷电、冰雹等红色预警信号生效时，会及时通报实况，过程影响结束后，还会通报本次过程综合实况。
“叫应” 工作是灾害预警系统的重要环节。首次发布暴雨、（雷暴）大风、冰雹橙色、红色预警信号后，会依据相关规定开展气象预警叫应工作，确保相关人员及时收到预警信息，采取相应的防御措施。此外，建立灾害性天气过程复盘总结制度，对重大灾害天气过程进行评估，有助于提高灾害性天气预报预警服务能力。
中央气象台的气象灾害预警发布办法则为灾害预警系统提供了统一的标准和规范。该办法明确了各类气象灾害预警的级别和发布标准，例如台风预警分为红、橙、黄、蓝四级，暴雨预警同样分为四级，并详细规定了各级预警的具体条件。这使得灾害预警系统在全国范围内能够统一协调，提高预警的准确性和有效性。
? 多源数据融合：提升精准度的关键
要获取精准的天气数据，多源数据融合是必不可少的环节。中国气象局的数据开放共享目录提供了丰富的气象数据资源，包括全球大气再分析产品、CMA-GFS 全球天气模式产品、全球地面整编数据集等。这些数据来自卫星、雷达、气象站等多种数据源，通过融合处理，能够提供更全面、更准确的天气信息。
例如，CLDAS-V2.0 产品数据集融合了地面观测数据、ECMWF 数值分析 / 预报产品、GFS 数值分析 / 预报产品、卫星降水产品等多源数据。通过多重网格变分同化、最优插值、概率密度函数匹配等技术，使得该产品在中国区域的质量优于国际同类产品，时空分辨率更高。这种多源数据融合的方法，能够有效弥补单一数据源的不足，提升天气数据的精准度。
商业气象服务提供商也在积极探索多源数据融合的应用。墨迹天气通过集成气象观测资料、数值预报产品等多源数据，结合人工智能和机器学习技术，搭建全球和区域气象模式生产加工系统，为企业客户提供高精度、定制化的气象数据及 SaaS 气象服务产品。这种融合了多源数据和先进技术的解决方案，能够满足不同行业对精准天气数据的需求，为各行业的决策提供有力支持。
? AI 技术赋能：开启精准天气时代
AI 技术的发展为精准天气数据获取和灾害预警带来了新的机遇。国家气象中心发布的 “风雷” 和 “风清” 大模型，率先实现了人工智能大模型在气象预报中的落地见效。“风清” 大模型有效预报天数可达 10.5 天，在汛期转折性天气形势预报、台风 “格美”、华北大范围高温、梅雨锋暴雨等高影响天气预报中发挥了有效支撑作用。“风雷” 大模型实现预警提前量 3 小时，强回波预报技巧提升 25%，支持国省市县四级强天气预警业务。
AI 技术不仅提升了预报的精度和提前量，还能够实现智能化的预警和决策支持。例如，墨迹天气的气象预警平台通过融合多源数据资源，实现了对雷暴、大风、低空风切变等危险天气变化的精准监测与预报，并为低空飞行提供了精细化、定制化的预报预警解决方案。这种智能化的预警系统，能够根据不同的场景和需求，提供个性化的预警信息，提高应对极端天气的能力。
此外，AI 技术还能够帮助气象部门进行灾害性天气过程的复盘和总结。通过分析历史数据和实时数据，AI 模型可以发现预报中的不足，为改进预报方法和提高预警能力提供参考。例如，广东省气象局通过对雷暴大风预警案例的分析，不断优化 AI 模型，使得预警提前量和准确率得到持续提升。
? 实用工具推荐：轻松获取精准天气数据
对于需要获取精准天气数据的用户，有多种实用工具可供选择。中国气象数据网（data.cma.cn）是官方的数据开放平台，提供了丰富的气象数据资源，包括历史数据和实时数据，用户可以根据自己的需求进行下载和使用。该平台还提供了详细的使用指南和技术支持，帮助用户更好地利用这些数据。
商业气象 API 也是一个不错的选择。火山引擎的文章介绍了多个天气 API，如心知天气 API、Current weather data API、Weather Maps 1.0 API 等。这些 API 提供了灵活的接入方式，支持多种平台和设备，开发者可以轻松地将天气数据集成到自己的应用程序中。例如，百度地图天气查询服务 - 实时天气的 API 接口，支持通过行政区划代码或经纬度查询实时天气信息和未来天气预报，数据格式为 JSON，请求方式为 GET，认证方式为 APIKey，使用起来非常方便。
对于企业用户，和风天气和墨迹天气提供了专业的商业气象服务。和风天气结合人工智能和神经网络技术，为交通、车联网、能源等行业提供分钟级和 1 公里精度的天气数据解决方案。墨迹天气则面向航空、轨道交通、能源、农业等行业，提供精细化气象服务，深度融合气象数据与行业数据，打造 “气象 + 行业” 的解决方案，助力企业降本增效。
获取精准天气数据需要综合运用先进的技术手段、多源数据融合和实用工具。分钟级降水预报和灾害预警系统是精准天气数据的核心应用，而 AI 技术的发展则为其提供了强大的支持。无论是个人用户还是企业用户，都可以根据自己的需求选择合适的数据获取方式和工具，从而更好地应对天气变化，保障生命财产安全。
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