四川
本报通讯员赵欣 周秋雪 张武龙 邵戎
7月11日清晨，四川省乐山市马边彝族自治县。
面对即将到来的极端短时强降水，县气象局预报员综合研判后第一时间电话叫应乡镇防汛责任人。随后，群众转移、风险排查迅速展开，成功为4814名群众避险争取了宝贵时间。这场与暴雨赛跑的背后，离不开“蜀智天气”四川数字气象业务一体化平台的有力支撑。
平台集约化重构，从重复建设到全省一体
“过去，预报员做一次天气研判，要在七八个系统间来回切换，光调数据就得花半小时。”四川省气象探测数据中心正高级工程师、“蜀智天气”平台技术总监徐晓莉介绍。彼时，四川21个市州气象业务系统分散建设，重复开发、数据标准不一、协同效率较低等问题制约了预报预警服务的质效。
2024年，四川省气象局启动“蜀智天气”一体化平台研发，打破了这一困局。平台采用云原生架构，构建统一数字底座，横向贯通观测、预报、服务全链条，纵向拉通省市县三级业务流程。目前，平台纳管服务器超90台，发布微服务超120个，形成可复用组件150余个，全省用户逾3000人。基于这一底座，各地已经搭建出180余个本地化业务平台，覆盖21个市州、150多个县。宜宾高县地震发生后，业务人员仅用2.5小时便快速部署了应急保障平台，直接投放至应急厅指挥大厅。“过去干这种事，至少要花一周。现在一个底座、一套数据、一个流程，全省共用，效率完全不一样。”徐晓莉说。AI深度嵌入，从经验驱动到智能预警
6月6日20时至7日20时，四川盆地西南部、南部、中部及东北部普降大雨到暴雨，个别站点出现大暴雨。此次过程中，暴雨落区极为分散，传统预报方法易漏报。四川省气象台高级工程师张武龙说：“分散性暴雨最难报。现在，平台集成的AI模型能提前锁定靶向区域，我们的精力可以集中在核心研判上。”
他所说的AI模型，正是平台自主研发的“蜀智”模型。其雷达回波外推和定量降水预报产品，在多个离散强降水中心形成前数小时便给出明确信号。同时，融合实况数据的分类强对流预警产品，逐6分钟快速更新，动态追踪各分散对流单体，为各受影响的市州预警信号发布提供了精细化的落区指导。此外，平台接入各类人工智能语言模型，已开发出自然语言问数、预警产品智能生成、天气图自动解读、会商 PPT自动生成等十余个智能体。
全省三级同平台，从层层转发到秒级同步
6月6日15时50分，暴雨蓝色预警通过“蜀智天气”平台一键发布。全省21个市州、150多个县气象局在同一平台实现同步接收、同步研判、同步响应，彻底告别了过去层层转发、逐级下达的耗时模式。
平台还实现了国省两级组件仓库互联互通，四川贡献的通用组件数量居全国首位，全省最优算法全域共享。广元、巴中、达州、泸州等受影响市州预报员，在同一平台上在线标注风险区域、实时交换研判意见，确保上下思路同步、预警口径统一。
“过去发一次预警，电话、传真、多套系统来回确认，至少耗时半小时。现在平台上一点，数据、产品、指令同步到位。”四川省气象局相关负责人介绍。从预警发布到强降雨结束，平台支撑全省制作预警信号、灾害性短临、风险预警等产品，三级业务用户在线协同。
下一步，四川省气象局将继续推进AI深度应用，引入3D引擎、数字孪生等前沿技术，提升灾害可视化能力，开发覆盖监测—预警—服务全流程的智能协同功能，在每一次风雨考验中迭代升级，为发挥气象防灾减灾第一道防线作用贡献更多“四川方案”。
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