原标题：气象预报工具赋能多元场景（新春走基层）

紧盯屏幕上不断波动的深蓝色气旋，窦则胜指尖轻敲键盘，一条模拟航线在林立的数字高楼间缓缓穿行。“在无人机物流配送的过程中，楼宇间的一阵疾风，就可能导致飞行器偏航甚至掉落。”窦则胜说，“我们想利用站点观测到的气象要素数据与楼宇高度、下垫面数据等，研发出人工智能预报模型，为飞行器算出一条安全抵达的路线。”

窦则胜是中国气象局雄安气象人工智能创新研究院（以下简称“雄安院”）首席架构师。最近，他正和中山大学的研究团队合作，针对低空经济物流配送场景模拟“过堂风”，训练预报模型。

2024年7月，中国气象局与河北省政府联合成立了雄安院，一年多来，成果不断涌现。天气预报模型“风清”可在3分钟内生成未来15天、逐6小时更新、25公里分辨率的全球气象预报产品；气候预测模型“风顺”可提供未来数周至数月的气候异常预测；气象科学模型“风源”实现了观测数据直接驱动的端到端预报……

今年春节假期，窦则胜留在雄安，全力推进一个“让预报更精准”的关键项目——构建天气气候无缝隙、全尺度预报基座。“这个基座将影响天气气候的各类要素囊括在内，可以衍生出各个细分领域的应用。”窦则胜说。

“气象人工智能模型已在新能源功率预测、防汛调度、航空保障等场景落地应用。未来，我们还将持续提升多场景预报的精细化水平，推动气象人工智能模型赋能更多行业。”窦则胜说。