当前全球气候变化加剧，极端天气事件频繁发生。
台风、暴雨、洪涝等灾害对经济社会造成严重威胁，防灾减灾工作面临前所未有的挑战。
然而，传统气象观测手段存在明显局限性，成为制约防灾减灾效能提升的关键瓶颈。
传统气象观测存在的主要问题包括三个方面。
其一，成本投入高昂，地面气象站建设和维护需要大量资金投入；其二，数据获取滞后，难以实现实时动态监测；其三，空间分辨率不足，对局地强对流天气的捕捉能力有限。
特别是对"云中雨"的监测和"落地雨"的预测，传统手段存在明显短板，难以为防灾决策提供及时准确的支撑。
为破解这一难题，合肥工业大学北斗导航团队将目光投向北斗卫星导航系统与人工智能技术的融合应用。
北斗系统具有全天候、全天时、高精度的特点，而人工智能算法具有强大的数据处理和模式识别能力。
两者结合，有望实现气象监测预报的新突破。
经过8年持续科技攻关，该团队成功研发出北斗掩星观测水汽反演装置，形成了一套完整的降雨预测技术体系。
这一技术体系的核心竞争力体现在三项关键创新上。
第一项创新是基于混合时频分布的北斗信号干扰检测与抑制方法。
北斗卫星信号在复杂电磁环境中容易受到干扰，这直接影响信号质量和数据准确性。
该团队通过创新的信号处理方法，有效抑制了电磁干扰，为后续的水汽反演工作奠定了坚实基础。
第二项创新是改进型同步扰动随机逼近大气参数求解方法。
该方法能够精确反演可降雨量（PWV），相比传统方法，求解精度提升了约65%。
这意味着对大气中水汽含量的把握更加准确，为降雨预测提供了更加可靠的基础数据。
第三项创新是多变量时序预测的双阶段注意力混合学习模型。
这一人工智能模型能够综合考虑多个气象要素的时间序列特征，实现对降雨过程的精准预报。
实验数据表明，该模型的降雨预报正报率达到87.6%，空报率仅为8.5%，这一指标达到了国际先进水平。
这一技术突破具有重要的现实意义。
在水利防灾领域，该技术能够精准捕捉"云中雨""落地雨""河中水"的全链条水文动态，完全契合水利部"三道防线"战略部署。
目前，该技术已在长江防洪安庆段、淮河局泄洪区等关键防洪区域部署应用50余台装置，为防汛调度和人员转移提供了精准的决策依据，有效提升了防灾减灾的科学性和有效性。
在新能源领域，精准的降雨预测对光伏发电功率预测具有重要意义。
通过提前掌握降雨信息，可以更好地预测光伏发电量，优化电网调度，提高新能源利用效率。
在低空经济领域，该技术为通用航空调度提供了重要的气象支撑，有助于保障飞行安全。
这一技术的成功研发，体现了我国在卫星导航、人工智能等战略性新兴产业的创新能力。
北斗系统作为我国自主研发的全球卫星导航系统，与人工智能技术的融合应用，展现了我国科技创新的新方向。
从“看得见天气”到“用得好天气”，气象能力提升的关键在于把观测、算法与应用场景贯通起来。
面向极端天气增多的新形势，提升降雨预测的准确性与提前量，不只是技术进步，更是治理能力现代化的重要支撑。
让更多可落地、可验证、可复制的创新成果进入防汛一线和产业运行环节，将为守护人民生命财产安全、推动高质量发展提供更坚实的底座。