2022年11月18日,由“一带一路”防灾服务中长期天气-气候预测网络(ANSO-MISSPAD)联合泰国普吉皇家大学、中国气象局世界气象组织北京办公室、大连海事大学、北京师范大学、中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室(LASG)举办的“中-泰极端降水预报研讨会”在线上成功召开。此次研讨会汇集了中国和泰国40余名专家学者参会。
中-泰极端降水预报研讨会线上会议
2022年10月,泰国北部、东北部和中部遭受极端强降水袭击,多地区发生严重洪灾,其中普吉岛发生30年以来最严重的洪灾。在此背景下,中泰专家学者们在“一带一路”防灾服务中长期天气-气候预测网络(ANSO-MISSPAD)项目支持下对本次泰国的极端降水灾害以及极端降水预报技术研究展开了讨论。会议由大连海事大学简俊副教授、泰国普吉皇家大学数学系Porpattama Hammachukiattikul助理教授、中国科学院大气物理研究所包庆研究员、国家气象中心世界气象中心北京运行办公室王毅副主任和北京师范大学地理学部杨静教授联合组织。
2022年10月泰国普吉岛发生极端降雨导致严重洪灾
会议首先由包庆研究员介绍了与会嘉宾:“一带一路”国际科学组织联盟(ANSO)秘书处项目专员徐舒雯、泰国宋卡王子大学科技与环境学院院长Werapong Koedsin副教授、北京师范大学地理学部部长助理杨晓帆教授、中国科学院加德满都科教中心刘晓波副主任和徐田利主管。与会嘉宾表示本次会议为中、泰两国的专家学者在降水预报技术领域提供了很好的交流机会,并充分肯定了此次研讨会的科学意义及其对国际交流的推动和促进作用。
泰国普吉皇家大学数学系Porpattama Hammachukiattikul助理教授作题为“Analysis of extreme rainfall and flooding in Phuket City”的报告,介绍了本次普吉岛极端降水和洪灾的情况和影响。中国科学院大气物理研究所包庆研究员作题为“Introduction of ANSO-MISSPAD progress”的报告,介绍了MISSPAD项目的背景、目标和进展,表示次季节-季节预报产品将应用于“一带一路”地区,提供气象灾害预警服务。目前在瑞士日内瓦世界气象组织工作的周康辉高级工程师以“Using deep learning to predict severe weather with multisource data”为题强调了深度学习在极端天气预报的重要性,并介绍了世界气象组织正在开展的人工智能试点计划(WMO AI Pilot Project),北京师范大学地理学部范雅兰博士生在会上发表了题为“Gain of stretched-grid downscaling prediction system for spring extreme rainfall prediction over China at one-month lead”的报告,介绍了变网格降尺度预报系统在中国极端降水预报中的应用情况。
学术报告
除此之外,泰国宋卡王子大学环境地理信息科学系Veeranun Songsom博士、中国气象局地球系统数值预报中心高丽正研级高工和中国科学院大气物理研究所LASG曾凌俊研究生分别作题为“Recent incident in Phuket: Major rainfall and landslides”、 “Introduction of Extreme Rainfall Forecast Products by CMA-GEPS”和 “Impacts of humidity initialization on MJO prediction: A study with FGOALS-f2 S2S system”的报告,研讨了泰国极端降水的情况和目前极端降水预报技术的应用情况。
会议强调了动力预警系统对洪水和滑坡灾害的重要性,探讨了全球模式数据对局部地区降尺度的技术方法,表示相关领域的联合研究和学术合作是具有重要意义的。会议对中泰双方未来的合作交流方式进行了展望,探讨了中泰多方备忘录(MOU)协议内容,包括进一步的数据分析、气象灾害预警系统的联合研究以及定期的会议交流。研讨会不仅推动了国际学术交流,也将促进中、泰两国在降水预报领域的深入合作。(LASG供稿)
专家讨论