中科天机共享高分辨率气象历史数据集

今年，交通运输部与中国气象局联合印发《关于进一步深化交通气象合作的通知》，进一步提升交通应对灾害天气能力。当前，强化交通气象服务科技创新，借助历史气象数据科学决策，成为交通气象深化合作的重要方向。

10月28日，中科曙光旗下中科天机气象科技有限公司（简称中科天机）宣布开放共享近3年中国区域公里级气象历史融合数据集（简称历史数据集）。此次共享的高分辨率气象历史数据集填补了长时间序列高质量气象数据的共享空白，相较于单一模式数据，兼具更高准确性与更精细化分辨率，更好适配科研与行业需求，可为多场景应用提供长效稳定支撑。

历史数据集是中科天机通过AI技术将多套天机模式的输出数据进行融合后得到的产品数据。在科研领域，其长时间序列特性满足了气象科研中统计学信度检验对大样本量的需求；数据集的高分辨率优势，有效弥补了以往气象AI模型训练数据分辨率低的局限，为机器学习方法在气象领域的深度应用提供了基础支撑。

近年来，气象部门持续提升交通气象风险预报与预警能力，推进人工智能气象应用，自主研发算法实现道路沿线的能见度、路面状况和天气现象等智能识别，推出可更早识别潜在相关气象风险的交通路面专业预报模型，为交通出行“预见风险”提供安全保障。中国科学院大气物理研究所研究员朱江表示，中科天机数据不仅预报时效长，且分辨率更高，能有效弥补现有训练数据的不足，为气象AI模型的精准研发提供支撑。

据了解，今年9月，中科天机对外宣布实施“高分辨率气象数据共享计划”，面向全球科研机构、企业及公众提供高质量气象模式数据。此次共享的历史数据集，是对共享计划的重要延续与深化。二者形成“实时+历史”数据互补体系，进一步完善商业气象数据服务链条。用户可通过中科天机官网访问历史数据申请页面，按需选择特定区域、时段的数据包并提交申请。审核通过后，数据将通过线下渠道交付。

中科天机透露，将于今年11月进一步开放高分辨率气象融合实时数据，持续扩大数据共享广度与深度，为相关行业提供关键气象数据支撑。