“定风波”系统研发应用 织密预警安全网

在灾害防御领域，时间就是生命，争分夺秒至关重要。浙江水利水电学院 “定风波”科创团队研发的AI驱动型水文气象数据修复系统 ——“定风波”系统，在模拟测试中展现出强大的防灾减灾效能，极大地拓展了灾害预警的时间和空间。模拟测试显示，“定风波”系统为2022年台风“梅花”抢回8小时预警时间，这为受威胁区域开展人员转移和资产防护争取了宝贵时间，充分彰显了科技在灾害防御中的关键价值。

“定风波”系统的优异表现，得益于其在算法、模型架构以及数据生成与评估等方面的多项创新，为提升灾害防御能力提供了坚实的技术支撑。

在算法优化层面，针对传统优化算法仅适用于单一模型，无法满足不同结构模型需求的问题，“定风波” 团队创新性地提出能量谷优化算法（EVO）。团队负责人邱赫介绍，EVO通过动态能量分配机制，能够根据侧重时序特征的LSTM 模型、依赖特征分割的随机森林模型等不同模型的特性，量身定制差异化的优化路径，有效提升多模型联合优化的效率与稳定性。

面对水文气象数据缺失机制复杂，单一模型难以应对的困境，团队构建了 “四元异构模型融合架构”。该架构有机融合BPNN 的非线性处理能力、LSTM的时序建模能力、RF的抗噪能力以及SVR的小样本处理能力，借助动态权重分配与多模态特征交互技术，实现了多模型间的优势互补，显著增强了系统对复杂数据缺失场景的适应能力。

在数据生成与评估方面，鉴于现有研究基于随机假设生成缺失数据与实际情况不符的问题，团队提出“事件—缺失”关联规则库。结合椒江流域历史灾害数据，构建物理逻辑驱动的数据生成策略，使测试数据更贴合真实场景。同时，创新建立“统计—应用”双维度评估体系。浙江省气象中心反馈，该模型在复杂数据缺失场景下展现出高精度的数据填补能力，大幅提升了灾害预测与决策的时效性。这些技术优势在模拟测试中转化为灾害防御能力的显著提升。在流域洪水预警场景中，“定风波”系统的应用大幅延长了传统较短的预见期。浙江省气象服务中心引入“定风波”系统后，成功修复台风业务场景中的非随机缺失数据，显著提升了公里级气象预警产品的生成效率与预警响应的时效性。该中心顾问指出，多争取到的几小时预警时间，能够调度更多救援力量，为从容应对洪水灾害提供保障。浙江大禹信息技术有限公司也表示，“定风波”系统显著提升了洪水演进模拟的时效性与准确性，为工程安全评估与应急决策提供了有力支持。

此外，“定风波”系统在民生应用领域也将取得突破。未来，该系统将应用于杭州社区的台风预警模拟，并接入水文站，为防汛广播信息发布提供高效支持，为基层防汛工作提供有力保障。

团队成员刘高瞻表示，团队将AI技术与气象学深度融合，成功打造“定风波”系统，攻克了数据缺失难题，为防灾减灾事业提供了可靠的技术支持，期望帮助人们更加从容地应对灾害。

尽管尚未经历真正的灾害考验，但模拟测试数据和应用案例已充分展现出“定风波”系统以生命至上为核心的技术伦理。“定风波”系统的研发与应用，积极响应了国家综合防灾减灾规划中“秒级响应”的目标，彰显了科技在防灾减灾领域的巨大潜力。

“定风波” 不仅是一套系统的名称，更象征着当代中国科技工作者在防灾减灾领域的担当与创新精神。在 “定风波” 系统等先进技术的助力下，有望在灾害防御中赢得更多先机，构建更加完善的灾害预警安全网，为人民群众的生命财产安全提供坚实保障，在应对气候变化和极端灾害挑战的道路上，书写新的辉煌篇章。（苏礼彬）

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