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（来源：中国应急管理）
编者按：
热点事件值得关注，背后的规律更值得思考。我们开设《应急观察》栏目，邀请专家学者深度解读应急管理领域事件、现象，让我们一起热观察、冷思考，读懂社会运行背后的应急逻辑。
从湖北龙卷风到景德镇强风掀摊，近期强对流天气一次次登上热搜，也让越来越多人开始关注：极端天气到底能提前多久预警？收到预警后，我们能做些什么？本期，我们邀请中国气象局强对流天气重点创新团队首席科学家郑永光进行解读。
我国强对流天气预警平均提前量已经达48分钟。
强对流天气包括短时强降水、雷暴大风（与下击暴流密切相关）、龙卷风、冰雹等剧烈天气现象，强度显著高于普通对流天气，具有时空尺度小、突发性强、发展迅速、破坏力大等特点，极易引发重大灾害。例如，2015年下击暴流致“东方之星”游船翻沉、2016年江苏阜宁EF4级龙卷风、2025年贵州黔西游船翻沉、2026年7月6日湖北龙卷风等，均造成严重人员伤亡与财产损失。
新华社
受时空尺度小、机理复杂、高度非线性及不确定性大等因素制约，强对流天气精准预报仍是世界性难题。针对未来12小时以内天气变化的精准短时临近预报（简称“短临预报”）是防范此类灾害的主要手段，其中0—2小时临近预报精度更高，是防灾减灾的关键窗口。
21世纪以来，随着气象雷达、卫星及地面自动站等观测网快速发展，我国强对流天气捕捉能力逐步提升。2025年，我国强对流天气预警平均提前量已经达48分钟。需要说明的是，这是一个平均水平，龙卷风等通常还难以预警，很难达到这个平均水平。今年7月6日湖北的龙卷风在预警时，气象部门并未直接发布龙卷风预警，而是提前1个多小时发布暴雨橙色预警，并提示有雷暴大风。
为什么强对流天气这么难预报？
强对流天气是多尺度系统共同作用产物，需系统分析气候特征、天气尺度环流、环境条件、中尺度动力特征及对流风暴微物理结构，才能研发客观预报技术并支撑主观研判。经过持续研究，目前我国已基本厘清了东亚夏季风与冷涡背景下对流风暴发展的环境配置与触发机制；深入揭示了雷暴大风（含下击暴流）、龙卷风、极端强降雨及大冰雹的生成机制，阐明了龙卷风近地面涡度生消、下击暴流增强过程、地面冷池对对流发展的调控作用等关键科学问题。
AI能帮我们更早发现
强对流天气吗？
深度学习等AI技术方法，在多源观测数据融合应用及强对流天气监测临近预报中优势显著。我国综合运用结构特征识别、模糊逻辑及深度学习等技术，建成了完整的分类强对流天气监测技术体系。基于新一代双偏振多普勒天气雷达，研发了龙卷风识别AI模型。中国气象局“风雷”AI临近预报模型，采用人工智能技术模拟降水演变过程，实现了深度学习与降水物理规律相结合，进一步提升了临近预报能力。2024年5月30日下午，“风雷”模型提前1小时准确预报了影响北京的大范围强雷暴大风飑线系统。
高分辨率数值预报是强对流天气预报的必要支撑。我国研发的超高分辨率短时临近集合数值预报系统，最高水平分辨率达8米，可利用涡旋识别技术开展龙卷风短时概率预报。此外，我国还构建了覆盖闪电、短时强降水、冰雹、雷暴大风及龙卷风的无缝隙短时预报AI模型等。
上述产品已集成至中国气象局灾害性天气短时临近预报业务系统SWAN 3.0，是当前我国气象部门开展短临预报预警业务的核心支撑平台。
未来，预警还能更早、更准吗？
强对流天气精准预报是全球气象领域面临的长期挑战，能力建设需持续推进。一要持续强化精密气象探测，重点弥补近地面1500米以下大气垂直探测短板；二要深化认知，进一步揭示强对流天气的小尺度精细机理；三要聚力攻关，发展百米级精准监测预报预警技术，研发融合物理机理与人工智能方法的精细化预报大模型。
我们应该如何利用
有限而宝贵的预警窗口期？
要不断提升预警发布能力，推广“闪信”、大喇叭等类似防空警报的发布形式，推动移动通信服务商对高级别预警信息实行手机强制振动鸣叫提醒等。
持续开展广泛科普宣传，普及公众急需的防灾减灾知识与技能，综合利用宣传标语、宣传画、广播、手机App、短信、彩信、微信公众号等科普信息，推动公众在有限的窗口期科学避险，最大限度减少灾害损失。
（作者系中国气象局强对流天气重点创新团队首席科学家郑永光）
●编辑：黄钰琳
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