迎战汛期“大考” 疾风大模型如何更精准预测气象？

每年汛期，都是对我国气象预报系统的一次严峻“大考”。强降雨、台风、雷暴大风等极端天气频繁来袭，不仅牵动亿万民众的出行与安全，也考验着各级应急响应与城市运行的智慧。而在这场没有硝烟的战斗中，“预报得准”无疑是制胜关键。

为了提升汛期气象预报的准确性与时效性，我们推出了全新升级的“疾风大模型”，以深度学习技术为核心，融合多源数据与前沿算法，为气象预测插上“智慧的翅膀”。

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多源数据融合：从“看天吃饭”到“精算天意”

传统预报依赖单一气象数据源，难以应对复杂多变的极端天气。疾风大模型打破壁垒，融合了ECMWF、GFS、ICON、Open-Meteo等多个全球数值预报模型，结合NASA卫星遥感、地面观测与雷达实况，实现了对气象全要素、全时空的立体捕捉。

通过数据标准化、插值处理与特征工程提取，疾风大模型实现了不同数据源间的高度协调与补充，为预测模型提供更清晰、更准确的输入基础。

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深度学习加持：让模型更“聪明”，更“懂天气”

疾风大模型基于Informer-LSTM混合架构，在处理长时序气象数据方面具备天然优势。相较传统模型，该架构可以：

• 精准捕捉长时依赖关系：有效分析连续几天甚至几周的天气演变趋势。

• 灵活适配多维特征