郭 彬，卓 健，周冬静，苏 彦，毛家燊，陈少斌，奉意杰

（1.崇左市气象局，崇左 532200；2.广西壮族自治区气象信息中心，南宁 530022；3.广西壮族自治区气象技术装备中心，南宁 532200）

引言

当前，气象灾害预警已经成为各级气象台站最核心的业务，是气象台站开展气象防灾减灾最常用和最有效的手段［1］。大风天气由于受各种尺度天气系统相互作用制约［2-4］，影响因素多，瞬发性高、局地性强，预报员仅通过主观经验进行预判，预警结果的差异较大。

目前我国多级气象台站均建立了大风预报模型和强对流天气短时临近预报系统。李健等［5］通过选取河西地区大风预报因子，用统计方法根据历史形势场资料建立中期的风场预报模型，取得了一定的预报效果；重庆市气象局采用TrajGRU 技术建立三维雷达回波智能临近预报模型［6］，对雷暴大风进行智能识别；陕西短时临近智能预报服务系统“NIFS短临系统”［7］通过统计强对流历史个例数据，分类整理并对天气过程建模，利用机器学习方法，给出自动识别客观产品。广州中心气象台的临近预报系统“雨燕”系统SWIFT［8］是基于数值预报模式GRAPES 提供的高分辨率数值预报产品，高时空分辨率的雷达资料以及稠密的气象自动站，实现对中小尺度天气系统监测、跟踪、定位和诊断。

为适应当前业务发展的需要，研发了基于机器学习和人工智能技术的广西大风短临预报预警系统，并经过业务试运行和产品检验，具有较好的预报准确率和提前量。

1 资料来……

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