发布时间： 2020-12-31 11:30:03    来源：原创

冰雹天气大多出现在3月~10月，具有时间尺度小、生命史短、突发性强等特点，对人类的生产生活、生命健康有着严重的危害。我国地域辽阔，地形复杂，受冰雹天气灾害影响的地域十分广大。做好冰雹这一极端天气的预报，可以有效减轻经济损失和人员伤亡。

冰雹天气的预报最初采用基于天气学概念模型的流型辨别法。基于卫星资料，根据冰雹天气出现时的云系进行分型。卫星亮温梯度大值是判断冰雹发生与否的重要参量。随着技术发展，业务中越来越多地开始应用基于构成要素的预报方法（配料法，又称成分法，用基本成分的观点预报降水可能性的方法）。将CAPE、粗理查森数等对流参数引入冰雹潜势预报中。通过0℃层高度、500hPa和850hPa温差、大气整层可降水量等物理参量的分析来对冰雹天气进行诊断。流型判别法或配料法已经在冰雹天气的业务预报中得到了广泛的应用。但是，由于传统的天气学分析方式难以对不同类型的冰雹天气进行详细区分，且忽视了对流参数在不同天气背景、不同地域的差异，我们亟需建立一个以季节、区域和天气型分类为基础的冰雹天气预报方法。

与此同时，随着人工智能技术的发展，国内外对冰雹天气的预报已经逐渐走向了“智能化”。科研工作者们利用机器学习方法构建了多种冰雹识别和临近预报的人工智能算法。如通过分析不同类型下对流条件和环境参数的差异，运用指标叠套法，利用专家打分，设置筛选出的环境参数的权重，进行冰雹潜势预报，弥补了天气学分析方法的不足。亦或是，利用分析视觉图像的机器学习模式和人工智能技术，对冰雹预报进行改进等。尽管人工智能技术在气象领域的应用仍然处于比较基础的程度，但可以预见的是，运用人工智能技术改进天气预报有着广阔的前景。