当前，全球气候变化加剧，极端天气事件频繁发生，高温、暴雨、强对流等灾害的突发性和破坏性明显增强。
这对气象预报预警工作提出了前所未有的挑战，既要求预报精准度不断提升，也要求预警时效性持续改进。
在此背景下，中国气象部门加快推进气象服务向智能化转型升级，通过人工智能技术的深度应用，构建更加高效、精准的气象预报预警体系。
中国气象局党组书记、局长陈振林指出，人工智能技术以其高效的计算能力和多源数据融合优势，正成为连接气象预报、灾害预警和应急响应的关键纽带，是突破传统预报局限的重要手段。
此次发布的五大模型正是这一战略的具体体现，它们各有侧重、相互补充，共同构成了新一代智能气象服务体系。
"风和"是一款面向气象服务领域的千亿参数语言模型，具有广泛的应用前景。
用户通过微信小程序与其交互，可获得个性化的气象服务。
以自驾出行为例，"风和"不仅能提醒沿途可能遭遇的大风和路面结冰风险，还能自动推送行前车辆检查注意事项和穿衣防寒建议。
这种融合气象数据与生活场景的服务方式，使气象信息更加贴近用户需求。
中国气象局公共气象服务中心正高级工程师王慕华介绍，"风和"通过学习海量历史气象数据，精准掌握大气运动规律，能够根据当前气象状态提供高分辨率、高效率的智能预报服务。
在防灾减灾领域，"风清"和"风雷"两款模型表现突出。
"风清"可精准捕捉台风、暴雨等灾害性天气，输出13层高空要素与11类地面要素预报，目前已实现业务化部署并向全国推广，广泛应用于防灾减灾、光伏风电调度、航空运行保障等关键场景。
"风雷"模型则聚焦雷暴、短时强降水等临灾预警，其回波预报产品可在几分钟内预测对流系统的新生与消散，强回波预报质量提升超过25%。
国家气象中心风雷敏捷攻关团队负责人张小雯介绍，升级后的"风雷"定量降水预报模型已在多次极端天气过程中展现出精准能力，成功预警了"6·29"北京突发强对流，并在"6·30"河南南阳极端暴雨过程中提前2小时预报出超过120毫米的强降雨。
在农业、新能源等产业领域，升级后的"风顺"模型精准锚定核心需求。
这一全球次季节—季节预测系统新增了日最高最低气温、太阳辐射等10余项关键气象要素。
雄安气象人工智能创新研究院副院长、国家气候中心气候变化影响适应室主任陆波表示，新增日最高气温判断指标后，应对农业气象灾害的能力将显著提升，能够以更精细化的气象服务护航农业生产。
从"凭经验"到"靠数据"，从"人工分析"到"智能研判"，我国气象现代化进程正经历深刻变革。
这场以科技创新为驱动的转型，不仅提升了防灾减灾能力，更重塑着气象服务与千行百业的连接方式。
随着智能模型的持续优化，中国正在为全球应对气候变化贡献更多智慧方案"。