地面“云能天”自動化觀測進展

佘萬明 葉成志 楊曉武 劉煉燁 王勝春 傅承浩

（1 中國氣象局，北京 100081；2 湖南省氣象局，長沙 410118；3 湖南師范大學，長沙 410081）

0 引言

地面氣象觀測是氣象觀測的基本途徑，指在地面上以目力或儀器對近地面層的大氣狀況和天氣現象進行的觀測[1]，是天氣監測與天氣預報[2]、氣候分析及預測[3-4]等工作的基礎。地面氣象觀測通常觀測的項目有云、能見度、天氣現象、溫度、濕度、氣壓、風、降水、積雪、蒸發、輻射能、日照時數等要素[5]。隨著電子、計算機、人工智能等技術不斷發展，傳統的依靠人工開展的地面氣象觀測業務逐漸向自動化、智能化轉變，地面觀測的時間、空間密度以及觀測資料的穩定性、可用性都有了不斷提高。

我國幅員遼闊，地廣人多，是世界上氣象災害最為嚴重的國家之一，尤其在目前全球氣候變暖的大背景下，高溫、干旱、暴雨、強對流、寒潮、冰凍等氣象災害呈頻發、多發、重發的趨勢，嚴重影響我國工業、農業、軍事、國民經濟發展，因此，加快地面氣象觀測技術、手段的進步，實現自動觀測和智能觀測，對氣象防災減災至關重要。

國際上，以美國為代表的發達國家或地區業已建成了以自動觀測為主的地面氣象觀測系統。我國歷經多年的發展，地面氣象觀測能力和水平不斷提升，于2020年4月1日正式開展了地面氣象觀測自動化改革業務運行，實現了基本氣象要素的觀測自動化，并開展了云和多種天氣現象的智能視頻觀測，是氣象觀測劃時代、里程碑式的歷史性成就，對我國實現從氣象觀測大國向氣象觀測強國的轉變有重要意義。

1 國外“云能天”觀測自動化情況

20世紀50年代末，蘇聯、美國等國家有了第一代自動氣象站，但是結構簡單、觀測要素少、準確度低。60年代中期的第二代自動氣象站能夠適應各種比較嚴酷的氣候條件，但未能很好地解決資料存儲和傳輸問題，無法形成完整的自動觀測系統。70年代的第三代自動氣象站大量采用了集成電路，實現了軟件、硬件模塊化，單片機的應用使自動氣象站具有了較強的數據處理、記錄和傳輸能力，并逐步投入業務使用。進入90年代以后，自動氣象站在許多發達國家得到了迅速的發展，建成了業務性的自動觀測網，如美國的自動地面觀測系統（ASOS）、日本的自動氣象資料收集系統（AMeDAS）、芬蘭的自動氣象觀測系統（MILOS）和法國的基本站網自動化觀測系統（MISTRAL）等。本文以ASOS為代表，介紹國外地面觀測業務，特別是“云能天”觀測的自動化現狀及其特點。

ASOS（Automated Surface Observing System）是由美國國家海洋和大氣管理局（National Oceanic and Atmospheric Administration，NOAA）、民航局（Federal Aviation Administration，FAA）和國防部（Department of Defense，DOD）共建的一個地面自動觀測系統。是美國目前地基氣象觀測的骨干和國家發報站網（圖1）。其觀測和分析判識的基礎是多種針對不同觀測目標的傳感器和設備，如：冰凍傳感器、閃電定位儀、云高儀等，通過傳感器和設備收集到高精度、高分辨率的數據，經過質量控制和智能算法，對特定觀測任務完成具有較高精度的判識和數據采集。除了極少數幾個重要城市、機場、港口外，均無人值守[6]，全部實現自動化。三個部門的需求有共同點，也有不同點，ASOS的設計較好地滿足了三個部門的共同需求，觀測要素包括世界氣象組織（World Meteorological Organization，WMO）規范中要求的基本項目，也有天氣現象如霧、能見度、云量、云高、有無雷電等等。ASOS系統是1991年正式和工廠簽約投產，20世紀90年代后期起陸續投入業務，此后一直在不斷完善、不斷發展，主要表現在更新傳感器、擴展系統功能方面[7-8]。

圖1 ASOS站點分布圖Fig.1 ASOS site distribution map

1.1 云的自動觀測

在ASOS中，通過激光云高儀完成云底高度和云量的自動化測量。設計初期采用的是測量高度12000 ft①1 ft為0.3048 m。的激光云高儀CL25K，后來更新為測量高度為25000 ft的激光云高儀CL31[9]。激光云高儀能比較精確地測量云的高度，但由于每次是單點測量，且只能是對天頂方向的云進行測量，因此云量的測量是對不同高度的云進行時間積分，然后通過計算積分量來確定。

此外，CL51激光測云儀、SkyVUEPRO激光測云儀、Ka段毫米波測云儀、ACP30000毫米波測云儀、EKO全天空成像儀等自動測量設備也用于云的自動觀測。其中CL51激光測云儀采用增強型單鏡頭新技術，使得測量范圍可達13 km，且在低海拔地區也具有卓越的測量性能[10]。SkyVUEPRO激光測云儀采用精密的分鏡頭技術，獲得高信噪比，在保證儀器測量精度的同時擴展儀器觀測范圍。Ka段毫米波測云儀采用全固態、單發雙收線極化、脈沖壓縮多普勒技術，保證了超強的測量分辨率、測量精度和檢測性能[11]。ACP30000毫米波測云儀采用全固態脈沖多普勒雙偏振體制，能探測在15～30 km高度范圍內高時空分辨率的云分布信息[12-14]。EKO全天空成像儀運用180°廣角高分辨率傳感器，可記錄全天候的全天空云狀信息，并可設置天頂角范圍、屏蔽區域、感興趣區域等參數，避免遮擋物影響云量計算[15-16]。

1.2 能見度的自動觀測

在ASOS中，能見度的自動觀測主要采用前向散射能見度儀，但同時ASOS的采集控制單元也與機場的透射能見度儀相連，將透射能見度儀與前向散射能見度儀的觀測數據都存儲在采集控制單元中，提供給業務部門和服務人員使用。

在能見度自動觀測領域陸續推出TSAVS能見度傳感器、VS8364能見度傳感器等自動測量設備。其中，TSAVS能見度傳感器采用氣溶膠前散射技術，除擁有前散射儀器的所有性能特點外，還能提供100 m以內準確的實時能見度。VS8364能見度傳感器采用雙光路對稱設計，其不僅具有散射型傳感器的優點又能避免光學污染的干擾，并且在中遠距離提供較高的感測精度[17-19]。

1.3 天氣現象觀測

ASOS觀測系統的天氣現象觀測實現了自動觀測，但ASOS觀測的天氣現象種類是根據上述三個部門的需求確定的，而不是按照WMO的要求而定。ASOS通過常規和專用傳感器直接測量，并在此基礎上對多個觀測要素值進行綜合判識，實現相關天氣現象的自動化觀測。

在ASOS中自動觀測的天氣現象有：1）降水天氣現象：雨、雪、陣雨、陣雪和雨夾雪；2）視程障礙天氣現象：霧、輕霧和霾；3）凝結天氣現象：雨凇、霧凇；4）雷電天氣現象：雷暴；5）其他天氣現象：大風、颮。

所用于天氣現象的專用傳感器有：1）降水類型識別傳感器。其關鍵部件主要由紅外發光管和紅外接收管陣列構成。紅外發光管發出光束，接收管陣列接收，當降水粒子通過光束時，將改變接收信號。通過對接收信號的分析，得到降水粒子的下落速度、大小和降水類型。2）雷暴傳感器。由光電傳感器和電磁傳感器構成。光電傳感器接收雷暴產生的光信號。電磁傳感器實際就是一個無線電接收機，接收雷暴產生的電磁波。有光信號同時也有電磁波信號時，記錄一個雷暴。3）凍雨傳感器。由一個帶有1 in①1 in＝25.4 mm。長探針的電子震動裝置構成。探針上不結冰與結冰時震動頻率不同，通過分析震動頻率判斷是否在探針上有積冰。

上述三種專用傳感器的測量結合其他常規傳感器的測量，進行綜合判識，即可實現前述五類天氣現象的觀測，且基于站點完成。即：第一類降水天氣現象采用降水類型識別傳感器和降水傳感器判識；第二類視程障礙天氣現象，如：霧、輕霧和霾，通過能見度和空氣濕度觀測值判識；第三類凝結天氣現象采用凍雨傳感器和溫度、降水資料判識；第四類雷電天氣現象采用雷暴傳感器獲取；第五類其他天氣現象，如：大風、颮，通過風、溫度等觀測數據進行判識。

2 我國“云能天”觀測自動化情況

2.1 地面氣象觀測自動化發展歷程

我國地面氣象觀測自動化技術研究始于20世紀50年代后期，是在學習美國和芬蘭等發達國家自動氣象觀測站的基礎上開展的自主研發設計，伴隨著現代電子測量、自動控制、通信網絡等新技術快速發展，國產自動氣象站技術也逐漸成熟，到20世紀90年代中期，中小尺度天氣自動氣象監測站網在長三角、珠三角地區建站運行。90年代后期，國內第一代自動氣象站設計定型，并獲準在業務中使用，開始在全國地面氣象觀測臺站進行布網建設。2009年全國2400多個地面氣象觀測站全部實現了溫度、濕度、氣壓、風速、風向、雨量等基本氣象要素的觀測自動化，觀測準確度達到世界氣象組織觀測要求。

自動氣象站僅解決基本氣象要素的觀測自動化，部分觀測項目（如云、能見度、天氣現象等）的自動觀測還需通過其他手段實現。我國自2010年以來，依托能見度自動觀測儀、降水天氣現象儀、激光云高儀、天氣現象視頻智能觀測儀等一系列自動化儀器設備[20]，以及云和多種天氣現象綜合判識算法的研發應用，先后在國內2400余個國家級地面氣象觀測站實現了對“云能天”等項目的自動觀測，特別是天氣現象視頻智能觀測儀的研發應用，將我國地面觀測帶入了智能化時代。

2.2 “云能天”相關觀測自動化儀器和技術手段

地面氣象觀測的自動化發展主要取決于氣象觀測儀器的發展，而氣象觀測儀器的發展主要是依托氣象觀測傳感器、自動氣象觀測設備和多源資料綜合判識技術的發展。

2.2.1 云的自動氣象觀測設備

地面氣象觀測方法的發展是地面氣象觀測技術和儀器發展的強有力支撐。常規“六要素”測量方法通常采用接觸式，即將傳感器置于被測物質中。“云能天”的觀測長期以來主要依靠人工目測的方法，由于這些項目較為復雜，人工觀測存在主觀性強、觀測頻次低、測站分布稀疏、投入及維護成本高且無法回溯等問題。為此，中國氣象局提出綜合氣象觀測需要改變以人工觀測為基礎的傳統發展思路，大力推進觀測模式智能化，發展天氣實況自動判識能力。

云的觀測要素主要有云高、云量、云狀三類。

激光云高儀（圖2）較早應用于對云高的自動觀測。其通過發射脈沖激光并接收云層的激光回波信號，獲取整個探測路徑上的高空間分辨率的激光大氣回波廓線，以此確定觀測點上空是否有云并得到云高。

圖2 芬蘭維薩拉生產的CL31激光云高儀Fig.2 CL31 Laser Ceilometer made in Vaisala,Finland

毫米波測云儀（圖3）采用毫米/微波相關波段，可以得到非降水回波及弱降水回波特征，除云高、云厚等宏觀信息外，還能夠觀測部分薄云內部粒子特征，獲取滴譜分析、液態含水量等微觀信息。但和激光云高儀一樣，毫米波測云儀以觀測云的局部特征為主[21-22]。

圖3 觀測場中的毫米波測云儀Fig.3 Millimeter wave cloud meter in meteorological observation field

測量云高的方法還包括紅外測云儀，該儀器通過紅外傳感器測量云底亮溫，再通過大氣輻射傳輸方程反演云高；雙成像云高儀也可通過雙目測距的方式計算云底高度[23]。

云量的測量包括早期美國Yankee公司的總天空成像儀（圖4），通過照相機垂直向下拍攝帶有加熱裝置的半球鏡面，得到當時天空可見光輻射分布，并將結果自動存儲到業務終端進行云量計算和處理得到天空云量。

圖4 TSI-800總天空成像儀Fig.4 TSI-800 Total Sky Imager

隨著技術的發展，點陣式紅外測云儀與面陣式紅外測云儀能獲取晝夜的全天空云底亮溫，經過天頂角修正、球面投影、水汽修正等方式可獲得全天空的紅外輻射分布，再進行分割處理，可獲取云量信息。華云升達（北京）氣象科技有限責任公司的DUH2型云量自動觀測儀（圖5）包含了可見光波段及8-14um的紅外波段[24]，可實現晝夜的云量自動測量。

圖5 DUH2云量自動觀測儀Fig.5 DUH2 Automatic cloud observation instrument

對于云狀的觀測，在天氣現象智能觀測儀部署前，多以云圖的紋理特征、位置等信息分類研究為主，對象多為有代表性的云屬及類別，數量不超過10類，未實現對WMO規定的全部29類云狀的自動觀測。

2.2.2 能見度的自動氣象觀測設備

傳統的能見度觀測依賴人工目測，其觀測數值主觀性強，無法做到定量化、標準化。目前業務中已采用前向散射能見度傳感器、透射式能見度傳感器等測定一定基線范圍內的氣象光學視程，以此作為能見度的觀測值。由于透射能見度傳感器需要較長的基線，占地面積大[22]，目前我國地面觀測業務中以使用前向散射能見度傳感器（圖6）為主。

圖6 前向散射能見度傳感器Fig.6 forward scattering visibility sensor

2.2.3 降水天氣現象的自動氣象觀測設備

2017年我國陸續在2400余個國家級地面氣象觀測站完成了降水天氣現象儀的安裝，2020年4月正式開始單軌業務運行。該儀器通過測量不同降水粒子粒徑和下落末速度，分析其分布關系得到降水類型，可較準確地實現毛毛雨、雨（陣雨）、雪（陣雪）、雨夾雪（陣性雨夾雪）、冰雹、霰等多種降水類天氣現象的自動觀測與識別。

2.2.4 “云能天”的多源資料綜合判識

天氣現象與溫度、氣壓、風、降水量等氣象要素密切相關，云量和云底高度可通過衛星遙感和氣象要素計算等手段獲取，風云四號衛星閃電成像儀也投入業務運行，地基云閃觀測網也已基本覆蓋全國[25-27]。在此基礎上，利用溫、壓、濕、風等氣象要素資料和衛星、雷達資料，通過統計方法建立基于多源數據資料的綜合判識模型，可以實現對特定天氣現象或觀測項目的綜合判識。近年來，利用多種自動化觀測儀器及“云大物聯智”等信息化技術手段，我國氣象部門深入開展了綜合氣象觀測智能判識新技術研究應用和相關標準制訂。

2014年我國能見度自動觀測正式業務運行的臺站率先實現了視程障礙類天氣現象（包括霧、輕霧、霾、浮塵、揚沙、沙塵暴）的自動綜合判識。此外，自2014年以來，湖南省氣象局地面智能氣象觀測團隊（簡稱湖南智能觀測團隊，下同）構建了物理意義明確、綜合考慮區域特點的云和多種天氣現象綜合判識模型，2018年通過了中國氣象局的業務準入，2020年起正式業務運行，通過多源資料綜合判識方法實現了全國2400余個國家級觀測站逐小時的總云量、云高、露、霜、結冰、雷暴、雨凇、霧凇、積雪等項目的自動觀測。

中國氣象局于2019年印發實施的《地面氣象自動觀測規范（第一版）》，第一次將“多源觀測數據綜合判識”列為觀測手段[25]。

2019年以來，中國氣象局多次組織了對多源資料綜合判識產品的準確性評估。對2018年11月15日至2019年11月14日的綜合判識產品評估結果（表1）表明，大部分項目的判識結果與人工觀測相比一致率較高。云量的判識基于衛星云產品，因觀測原理不同于地面觀測，其數值與人工觀測相比一致率不高，但變化趨勢與實際一致，在面向預報業務的應用中有較好的效果[27]。

表1 綜合判識產品與人工觀測一致率Table 1 consistency rates of comprehensive identification products and Manual Observations

2.2.5 天氣現象視頻智能觀測儀

自2012 以來，隨著人工智能技術的發展，AlexNet、ResNet、Xception、SENet等深度神經網絡模型[28-31]在海量數據的基礎上，針對圖像的分類相關問題，在大批量、多類別、高精度三個維度均取得了重要進展，使得基于圖像、視頻的“云能天”自動觀測在技術上成為可能，對積雪、雨凇以及云量、云狀等項目的圖像識別也取得了實用性的成果[32,33]。

2019年5月，中國氣象局組織公布了《天氣現象視頻智能觀測儀技術要求》，6—8月組織開展了儀器的專項測試，共有六個廠家、七款設備參加測試。參試設備均采用多個攝像機對特定目標物進行圖像采集，并配備搭載圖像識別算法的獨立處理器，實時輸出觀測結果。

由湖南智能觀測團隊牽頭技術研發，華云升達（北京）氣象科技有限責任公司生產的HY-WP1A、HY-WP1B兩種型號設備在運行穩定性、觀測結果準確性等方面完全滿足技術要求，最終通過測試。其中HY-WP1A型天氣現象視頻智能觀測儀（圖7）于2019年底開始先后在全國2344個國家氣象觀測站安裝布設，并于2020年9月投入業務試運行，計劃于2022年正式業務運行。

圖7 天氣現象視頻智能觀測儀（安裝于廣西南寧氣象觀測站）Fig.7 Weather phenomenon video intelligent observation instrument (installed at Nanning Observation Station,Guangxi)

“天氣現象視頻智能觀測儀”是由多個不同觀測角度的視頻采集器和控制處理器組成的一體化設備，并集成深度學習加速計算芯片，結合基于圖像、時空序列信息和氣象要素信息的多源融合AI識別算法模型，實現了高時空分辨率的全天空、全景、全天候的密集自動觀測，可實時輸出云量、云狀、雨凇、霧凇、結冰、積雪、雪深、露、霜等項目的自動觀測結果[32-34]。

為評估儀器觀測效果，湖南省氣象局組織了省內14個觀測站開展人工對比觀測。根據統計，2020年4月1日至2021年6月20日，天氣現象視頻智能觀測儀與人工觀測對比評估結果如表2所示。此外，在湖南省2020年12月13—14日寒潮過程期間，天氣現象視頻智能觀測儀對積雪觀測的一致率為98.4%、結冰為96.1%、雨凇為99.6%，霧凇為99.9%。在2022年2月21—22日湖南省大范圍暴雪天氣過程期間，對湖南省97個地面觀測站積雪和積雪深度觀測的一致率分別為93.3%和90.8%。各項項目視頻觀測的準確率整體優于綜合判識算法，特別是對云的觀測優勢明顯，但暫未解決對云的夜間觀測問題。

表2 視頻觀測結果與人工觀測對比評估情況（2020年4月1日至2021年6月20日）Table 2 Consistency between video observation and manual observation (1April 2020 to 20 June 2021)

與一般圖像分類問題相比，對天氣現象的圖像識別更為復雜與多變。天氣現象視頻智能觀測儀采用了標準化的目標物，制訂了嚴格的安裝和攝像機調試規范，但不同氣候特征、不同光照、不同下墊面條件的差異仍然給觀測效果帶來了一定程度的影響[32]。為解決此問題，在構建識別模型的過程中，運用了多類經典深度神經網絡模型，也融入了多源氣象要素與時空序列信息來輔助對不同天氣現象進行更精確的識別。此外，隨著時間推移，不同背景條件下的典型樣本數量增多，針對不同區域特點構建差異化的識別模型，也可有效提高天氣現象視頻智能觀測儀觀測效果。

3 地面“云能天”自動化觀測新探索

3.1 智能化觀測

地面氣象觀測智能化不僅包含氣象觀測自動化技術，還結合物聯網技術、現代電子技術、通信技術等，向著自組網、自適應、自管理等無人化、精準化、智能化方向發展。未來氣象觀測站點必將越來越密集，一定區域內的站點可自動連接成網絡環境，互為備份、相互校驗，并實現復雜環境下的設備運行自動監控、報警等。

智能化觀測優勢還在于可對“云能天”等難以通過傳統傳感器直接觀測的項目進行有效、準確的自動觀測。隨著計算機信息技術的發展，通過大數據分析與人工智能技術應用，可極大提高基礎氣象數據的應用效率，降低觀測成本。前文提到的多源資料綜合判識、基于視頻圖像識別的自動觀測技術都可納入智能化觀測的范疇[35-37]。

湖南智能觀測團隊針對夜間云和能見度的智能化觀測開展了一些有益的探索。

3.1.1 云量、云狀夜間觀測探索

基于日間云量云狀視頻觀測取得的進展，湖南智能觀測團隊利用地基紅外云圖，在解決夜間云觀測的問題上提出了一種標準度量神經網絡模型（圖8）。

圖8 紅外云圖的標準度量網絡示意圖Fig.8 Standard metric network model for infrared cloud image

將日間紅外云圖和夜間紅外云圖同時作為輸入，通過圖像特征提取和標準化度量后，將兩者映射到統一的度量標準化空間里，消除了兩者原本的屬性差異，并且保留了各自原有的特征。再以日間基于可見光的識別模型與人工先驗標簽為指導，統一日間、夜間云觀測模型，以此實現夜間對云量、云狀的智能觀測（圖9）。同時探索以多光譜融合技術對不同高度的云進行立體建模。從三維立體模型中可以看出，不同高度的云在三維空間中的位置差異很大，辨識度高。將對云的智能識別從二維空間擴展到三維立體點云空間中。從而使得精確劃分各類云狀邊界，精細識別各高度的分云量成為可能。

圖9 2022年6月7日18:12:01地基云圖（a～c）和2022年6月8日 18:10:02地基云圖（d～f）（采集于長沙綜合氣象觀測試驗基地）Fig.9 Ground-based cloud image collected at 18:12:01 BT 7 June 2022 (a-c) and ground-based cloud image collected at 18:10:02 BT 8 June 2022 (d-f) (Collected in Changsha comprehensive meteorological observation test base)

3.1.2 能見度智能化觀測探索

現有能見度觀測儀器在局部有霧及大氣環境污染較嚴重的情況下與人工觀測差異較大。由于大氣中顆粒物分布并非均勻，且大氣中的顆粒物濃度與能見度實質呈現較好的反相關性，所以在大氣顆粒物濃度越高的時候，人工觀測的能見度數值就越接近真實大氣能見度值，而能見度儀觀測的數值相對于真實值偏小[38]。

為解決此類問題，西班牙和美國阿拉斯加在利用視覺圖像中的邊緣信息計算能見度進行了一些探索[39-40]，但局限性還是很大。

湖南智能觀測團隊利用計算視覺技術，結合其他傳感器資料，對霧的局部濃度進行視頻觀測，使在濃霧及重污染天氣情況下的能見度觀測值更接近人眼觀測的目視能見度。該技術與現有能見度儀器結合，在團霧、碎霧、部分霧等情況下可測得更為精準的能見度值，并可將能見度、視程障礙類天氣現象的觀測由點拓展到面，對各方向的目視能見度進行精準的觀測（圖10）。

圖10 霧的局部濃度視頻觀測示意圖Fig.10 Video observation of local concentration of fog

3.2 社會化觀測

專業地面觀測的特點是空間密度小、觀測精度高、數據延續性好，因此專業地面氣象觀測更主要是保證其準確性和穩定性。

現代氣象預報、服務業務向地面觀測提出了更高的需求，專業地面觀測在時空密度上逐漸不能滿足需要。在這種情況下，社會化觀測的概念和相關技術、產品逐漸發展，其特點是小型化、便攜化、移動化、通用化，重視觀測的時空密度，如目前的移動氣象站、智慧路燈，以及智能手機內置的溫度、氣壓傳感器等，均可作為社會化觀測的數據來源。此外，利用城市中大量聯網的交通、安防攝像頭，結合圖像識別技術，可以實現大范圍實時的天氣現象監測。社會化觀測數據通過統一的匯集、分析，可以向社會直接提供信息服務，并有助于預報準確性的提高。

4 地面“云能天”智能化觀測發展趨勢與展望

從地面氣象觀測技術發展歷程來看，地面“云能天”自動化觀測的基礎在于氣象傳感器的發展以及各類新技術應用。面對“智慧氣象”、“全球氣象”建設需求，氣象觀測裝備將迎來再一次的更新換代，朝著智能化、微型化、信息化、網絡化、全球化方向邁進。

近年來，嵌入式技術突飛猛進。國外如英偉達、谷歌、英特爾，國內如華為、景嘉微等硬件廠商角逐人工智能領域的至高點，不斷推出集成有CPU+GPU、CPU+NPU、CPU+VPU的嵌入式核心模塊，集成度越來越高、算力越來越強、性價比日益凸顯。因此，應把握全球科技創新趨勢和氣象業務發展需求，根據現代電子技術、材料技術、信息技術快速更迭的特點，推動氣象探測與成熟應用型新技術融合，在氣象專用芯片及核心傳感器上加大自主可控的研究步伐，加快“產、學、研、用”一體的氣象觀測技術研發，加強和鼓勵高校和科研機構與氣象部門、知名企業開展全方位、多層次、高水平的氣象觀測技術合作，積極融入全球氣象科技創新，以推動氣象觀測特別是“云能天”智能化觀測新技術的高質量發展。