9 王晨鹏-基于“风顺”模型的气候预测及其在能源领域的应用前景.pdf

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1、国家气候中心、雄安气象人工智能创新研究院2025年12月04日基于“风顺”模型的气候预测及其在能源领域的应用前景汇报人：王晨鹏汇报提纲“风顺”研发背景第 一 部 分“风顺”研发过程第 二 部 分“风顺”气象要素技巧评测第 三 部 分“风顺”未来升级第 四 部 分全球进入“沸腾时代”，极端天气气候事件频发、广发、强发、并发中国平均气温变化（GMST:1.49）全球平均温度变化（2024：GMST:1.55）高温热浪极端寒潮洪涝干旱持续性极端事件的跨行业级联影响日益加剧三峡入库流量距平百分比航道收窄、森林火险加剧。四川电力负荷最高达5910万千瓦持续性极端事件往往需要更长时间尺度的预见期全球变暖归

2、因引自公众号：地球降温？2025年非史上最热年？不要太开心，把1.5度临界点守住IPCC.2021：Summary for Policymakers.In：Climate Change 2021：The Physical Science Basis.Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change.Cambridge University Press，In Press大力发展可再生能源已成为全球能源转型和应对气候变化的重大

3、战略方向和一致行动 在COP28上，130多个国家承诺到2030年，将全球可再生能源发电装机容量增至现有水平的3倍。“我国能源发展仍面临需求压力巨大、供给制约较多、绿色低碳转型任务艰巨等一系列挑战。应对这些挑战，出路就是大力发展新能源。”2024年2月29日，习近平总书记在中共中央政治局第十二次集体学习时强调2030年3倍可再生能源未来我国电力需求展望未来我国新能源装机结构展望气候风险正成为影响能源安全的关键变量 随着新型电力系统中风光占比的进一步提高，能源电力系统与气候系统呈现深度融合趋势，电力系统“源网荷储”一体化运行与气象关系愈加复杂交织，呈现出“发输配用全环节、时间全尺度、地域全覆盖”

4、的特征。风光预测时长多集中在周以内，超过两周以上和基于气候风险的预测预警能力亟需提升。发输配用全环节时间全尺度地域全覆盖15天以上的次季节-季节气候预测的重要性WCRP气象高质量发展纲要（20222035年）：提前一个月预报重大天气过程 天气预报：灾害性天气警告、航空天气警报、船舶导航、可再生能源并网 次季节预测：应急物资储备、农事/军事活动计划、清洁能源供需 季节预测：水库资源调配、北极航运规划、能源市场活动 气候变化预估：农业种植结构调整、水利基础设施规划次季节可预报性来源复杂次季节预报技巧低国际前沿领域次季节预测的难点汇报提纲“风顺”研发背景第 一 部 分“风顺”研发过程第 二 部 分“

5、风顺”气象要素技巧评测第 三 部 分“风顺”未来升级第 四 部 分 习近平总书记强调，要把新一代人工智能作为推动科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的驱动力量，努力实现高质量发展。中国气象局人工智能气象预报大模型建设方案（20232025年）明确了发展自主可控和安全可靠的人工智能气象预报大模型体系，力争走出一条中国特色气象人工智能发展道路。国家气候中心认真落实部署，依托国家重点研发计划青年科学家项目与复旦大学/上智院开展局校合作，研发出首个超过EC数值预报模式的气候预测大模型；与国家气象信息中心联合完成系统部署和业务应用“风顺”研发过程探索研发阶段2021.122023.9青年团队：气候

6、中心+复旦大学/上智院-伏羲S2S检验评估阶段2023.102024.1自主资料优化阶段2024.22024.4业务部署测试阶段2024.52024.9青年团队：气候中心+信息中心“风顺”的创新点设计模型输入的创新(Input)：微软(Microsoft)&UW：Z500、Z1000、300700、T2m我们(Fengshun)：环流场(circulation)+SST、OLR,Capture MJOAI网络设置的创新(AI network settings)：微软(Microsoft)&UW：CNN-Unet;当前状态基础上逐步累积积分Gradually integral accumulat