在江苏省社会发展项目“对流性致灾强风预报预警技术与系统研发”等项目支持下，南京气象科技创新研究院正研级高级工程师郑媛媛等人针对雷雨大风分级预警和灾后评估，系统分析近年飑线和超级单体风暴结构特征，采用自助重采样技术，首次利用人工智能方法实现雷雨大风分级预警；系统分析下击暴流风暴垂直结构特征，使用LLSD方法建立下击暴流识别算法；首次基于铁塔和风廓线资料构建逐月逐时风廓线分布曲线，结合灾情调查和多普勒雷达资料获取近地面不同高度风速产品。该研究满足对流性大风灾后评估需求，弥补观测间距较大的不足，填补大风评估空白；建立了对流性致灾强风数据集，成果在国家气象中心强天气预报中心及江苏、浙江、江西省气象台等气象业务与电力部门推广应用，获得3项国家发明专利。

国内雷雨大风临近预警主要以主观定性预报为主，缺少客观分级预警技术。研究团队系统分析近年典型飑线和超级单体风暴结构特征，采用自助重采样生成训练样本，首次利用人工智能方法建立雷雨大风分级预警算法，提供灾害大风落区和分级预警产品，为敏感行业提供参考。

国内下击暴流研究集中于个例分析，缺少长时间序列的统计研究。研究团队在系统分析江苏暖季下击暴流环境条件和风暴垂直结构特征，使用LLSD方法反演风暴辐合、辐散垂直分布特征，建立下击暴流识别算法，实现下击暴流监测和临近预警。

研究团队首次基于铁塔、风廓线雷达等多源观测资料提取风速廓线时空变化特征，构建逐月逐时风廓线分布曲线，结合灾调和多普勒雷达资料获取近地面不同高度风速产品，获得近地面不同高度风速产品。算法能够弥补自动站间距较大的不足，解决不同用户对流性地面大风产生灾害及时性评估的需求，相关成果在江苏省气象服务中心等单位应用。

雷雨大风分级预警算法在江苏气象部门业务准入，并推广至国家气象中心强天气预报中心、江西和浙江等气象台，在2021年4月30日南通大风等天气过程中发挥重要作用。下击暴流识别算法试用以来，成功预警2021年7月15日江苏下击暴流等过程。近地面大风计算方法应用于近地面大风灾害评估以来，获得较好的使用效果和经济效益。在2016年7月29日南通棉花仓库损毁事故中，为大风灾害评估提供客观依据，获得用户好评。成果进一步发挥了天气雷达的经济效益，提高了致灾强风监测预警和评估能力。

（责任编辑：张明禄）