6日，记者从中国形象局获悉，国度卫星形象中心钻研员王劲松结合哈尔滨工业大学（深圳）、香港科技大学、中国形象局广州热带海洋形象钻研所等单元科研人员，成功研发出基于风浪形象卫星数据的深度扩散模型，可将强对流气象邻近预报有效时长耽搁至4幼时。这标志取我国在基于自主卫星数据的智能气象预报技术方面获得关键突破，将为防灾减灾提供更有力的技术支持。 强对流气象拥有突发性强、演变迅快、粉碎力大等特点，其邻近预报的主题难点在于捉拿中幼尺度气象系统的急剧非线性演变过程，目前仍是国际形象领域的共同挑战。 据介绍，强对流多产生于对流云系或单体对流云块中。风浪四号形象卫星具备高时空分辨率红表探测能力，可提供陆续、大领域的云顶亮温观测，实现对云团性命全过程的齐全追踪，并通过对云顶物理信号的捉拿，提早鉴别对流初生迹象，为预报赢得提前量。 钻研团队利用风浪四号系列卫星大领域、无缝隙的监测优势，获取长时效数据，并从中提取和预测对流云团的复杂随机活动。为进一步提升预报精度，团队引入在图像天生领域阐发卓越的扩散模型，提出面向卫星数据的深度扩散模型（DDMS）。该模型将对流云演变中出现的随机活动趋向建模为一种物理扩散过程，利用风浪四号A星从前2幼时的红表亮温序列，预判将来4幼时对流云的时空演变。在此基础上，结合深杜罪义宰割模型，对预测得到的卫星序列发展对流云的自动鉴别与空间定位，从而精准刻画对流云的天生与发展过程。 基于风浪四号卫星数据，DDMS实现了对我国及周边区域约2000万平方千米区域、将来4幼时内每15分钟一次的高分辨率对流预报。该模型在分歧空间尺度（4000米至48000米）和分歧季节均阐发出不变的预报能力，不仅在短时预报中阐发优异，在2至4幼时的较长时效预报中仍维持较高可信度。