日前，由世界气象组织主办、山东大学承办的“AI+灾害预报预警国际研讨会”在山东大学青岛校区举办。来自中国、阿根廷、澳大利亚、巴西、美国、南非、日本等30多个国家或地区的300余名专家学者及山东大学师生通过线上线下形式参加研讨会。
世界气象组织世界天气研究计划科学指导委员会代表Kunio Yoneyama，中国气象服务协会会长、中国气象局原副局长许小峰，山东大学青岛校区副校长李盛英出席开幕式并致辞。
会议论坛环节重点聚焦人工智能与机器学习在次季节至季节预测中的应用、次季节至季节预测在行业服务中的应用、人工智能与机器学习在减灾防灾和早期预警中的应用等三大主题，专家学者分别作主旨报告，与会嘉宾就早期预警模型、风险评估等话题积极互动、讨论提问。
Kunio Yoneyama对全民早期预警、世界天气研究计划、热带气象研究工作组和次季节至季节预警与农业环境应用工作组等WMO工作内容和机制进行了介绍。复旦大学人工智能创新与产业研究院博士仲晓辉作题为“伏羲气象大模型：在数据不足区域超越传统全球预报的机器学习系统”的分享。南非西北大学教授Dewald van Niekerk介绍了南非发展共同体地区的多灾种早期预警系统框架。中国气象局公共服务中心（国家预警信息发布中心）研究员李超作题为“文本即数据：大语言模型驱动的灾害预警数据集和优化”的汇报。山东大学环境科学与工程学院研究员李涛作题为“空气污染预测中的统计和机器学习方法：解读多尺度时间序列特征和物理化学过程”的分享。联合国粮农组织Catherine Jones分享了“先期行动—利用机器学习减轻农业中的气候风险”的相关内容。
国家气候中心气候预测室副主任刘芸芸作题为“全球风能和太阳能发电能力月度至季节性预测”的分享。巴塞罗那超级计算中心研究员Chloe Fletcher分享了“将次季节至季节预测纳入气候敏感健康风险预警系统”的相关内容。欧洲中期天气预报中心科学家Steffen Tietsche作题为“在ECMWF开发数据驱动的次季节至季节预测”的报告。英国雷丁大学的Kieran Hunt和Aheli Das分别作题为“利用可解释的梯度增强决策树集成揭示支配季风低压系统的新型动力学关系”和“统计和人工智能/机器学习方法改善印度的次季节到季节风速”的报告。
在圆桌讨论环节，围绕“从科学到应用的差距和进展”这一主题，肯尼亚政府间发展管理局气候预测与应用中心研究员 Masilin Gudoshava、新西兰梅西大学副教授Emma Hudson-Doyle、巴西国家自然灾害监测和警报中心研究员Victor Marchezini、山东大学教授韩自强就预报预警在减防灾和救灾中的应用展开深入交流和讨论。
5月27日至29日，世界气象组织SAGE和TMR两个工作组的工作会议在山东大学政治学与公共管理学院召开。工作组围绕世界气象组织新一轮工作规划，特别是两个工作组在2024-2028年间的工作安排进行了讨论。通过总结过去一年的进度和成果，两个工作组也就如何加强工作组之间的合作、加强WMO与其他联合国机构和科研单位之间的合作、不同尺度的气象产品如何服务农业、能源、健康、减防灾等领域进行了深入讨论，为世界气象组织未来相关政策制定提供科学依据和建议。（青岛日报/观海新闻记者 王世锋）
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