近日，国家自然科学基金委员会公布了2026年国家自然科学基金项目评审结果，我院潘翔博士主持的《双偏振雷达反演微物理特征引导的深度学习强对流临近预报研究》项目成功获批国家自然科学基金青年科学基金项目（C类），获批经费30万元。

该项目聚焦强对流临近预报中的关键科学问题，针对当前深度学习临近预报多以单一雷达反射率因子为输入、对风暴内部微物理过程显式刻画不足的瓶颈，提出反演、引导、约束、预报联合的创新方案。方案融合双偏振雷达微物理反演与生成式深度学习，构建基于深度学习的多变量融合反演模型，实现关键微物理特征的准确估计，并将显式引导生成式扩散预报模型，实现强对流生消演变过程的高精度、物理一致性预报。研究将系统评估微物理特征引导在对流不同发展阶段的预报提升效果，揭示其改进机制，预期为提升灾害性天气预警能力、发展物理信息深度融合的人工智能临近预报技术提供新思路与科学支撑。

自2024年以来，我院已连续三年获批国家自然科学基金项目，标志着学院科研基础持续夯实，科研创新能力稳步提升。下一步，学院将持续深耕科研培育工作，引导教师聚焦学科前沿、立足实际需求，不断提升科研创新水平与项目申报质量，力争在国家级科研项目攻关中再创佳绩、取得更大突破。