气象灾害预警的精准度直接关系防灾减灾成效，而大数据技术正推动预警体系从 “经验判断” 向 “数据驱动” 跨越式发展。当前，随着多源数据融合深化、AI 模型迭代升级与场景化服务落地，气象灾害预警正朝着 “更高分辨率、更长提前量、更优适配性” 的方向演进，为交通、农业、重大工程等领域提供更可靠的风险防控支撑，重塑气象防灾减灾的技术逻辑。

多源数据融合技术构建 “全域感知” 数据底座，为精准预警奠定基础。传统气象预警依赖单一观测数据，难以捕捉灾害形成的复杂机理，而大数据技术实现了气象数据与多领域数据的深度融合。在数据采集层面，除了雷达、卫星、地面观测站等传统数据源，物联网设备、无人机探测、船舶与车辆移动监测等新型数据正不断补充进来，形成 “空天地车人” 一体化数据网络。广东省气象局在雷暴大风预警中，融合多年气象观测数据与双偏振雷达回波资料，构建起覆盖全域的动态数据库，为 AI 模型训练提供了海量基础数据。在数据处理层面，分布式计算技术破解了海量数据的存储与分析瓶颈，例如上海台风研究所通过整合全球高分辨率台风再分析资料，为智能预报模型提供了亿级样本支撑，将台风预报分辨率提升至公里级。这种多源融合模式打破了数据孤岛，使预警系统能更全面地捕捉灾害前兆信号。

AI 驱动的模型升级实现 “精准预判” 能力突破，拉长预警时间窗口。大数据与人工智能的结合，正在破解传统数值预报模式的精度与时效瓶颈。一方面，AI 模型通过深度学习挖掘数据中的隐含规律，显著提升预报准确率。广东研发的 “雷暴大风智能识别算法” 通过 AI 分类识别技术，命中率超 90%，使 2024 年雷暴大风预警平均提前量提升至 69 分钟，准确率达 95%；针对传统难点的暖区暴雨，通过提取历史案例 “天气指纹” 的相似订正算法，预报精准度跃升 70%。另一方面，AI 模型大幅提升计算效率，传统数值模式需 1 小时完成的计算量，AI 模型几分钟即可完成，上海台风智能模型 1.0 版更是将预报时间从 64 分钟压缩至 3 分钟。更值得关注的是，AI 大模型正实现更长周期的预测突破，基于 Transformer 架构的模型对厄尔尼诺现象的预测时长已突破 18 个月，远超传统动力模型，为中长期防灾部署提供可能。

“技术 - 场景” 深度适配推动预警服务向 “定制化” 转型，释放数据价值。大数据技术的发展不仅提升了预警精度，更实现了预警服务与具体场景的精准匹配。在交通领域，融合路网数据与气象数据的预警系统可针对高速公路桥梁、高铁沿线、机场跑道等不同场景，生成差异化预警产品，如为兰新高铁定制的大风分级预警，可根据风速数据自动触发列车降速或停运指令。在城市防灾领域，结合积水点监测数据与城市管网数据的暴雨预警，能精准预测内涝风险区域，为市政部门提供靶向排涝建议。这种定制化服务依托用户画像与场景标签技术，将通用预警转化为 “千人千面” 的精准指引，例如通过分析农户种植品种、地块位置等数据，推送针对性的农业气象灾害防御方案，让预警信息真正落地为防御行动。

当前，大数据驱动的气象预警技术仍面临 AI 模型可解释性不足、极端天气样本稀缺等挑战。未来，随着高性能计算与 AI 的深度融合，以及数字孪生技术的应用，预警系统将实现 “预测 - 模拟 - 决策” 的全链条智能化。通过构建地球系统数字孪生体，可精准模拟灾害演进过程；借助千万核并行计算，将进一步突破时空分辨率瓶颈。这些技术突破将推动气象灾害预警从 “被动响应” 向 “主动防御” 转型，为经济社会发展筑牢气象安全屏障。