2025年全国海洋气象技术交流会

为总结交流海洋气象领域前沿技术与应用成果，推动海洋气象业务高质量发展，2025年全国海洋气象技术交流会拟定于11月在辽宁大连举办。

交流主题

海洋气象观测

海洋气象数值预报

海洋灾害性天气监测预报预警

海洋气候变化

海洋气象服务与应用技术

气象信息技术与应用

科技创新与成果转化

以下内容为GPT视角对全国海洋气象技术交流会相关领域的研究解读，仅供参考：

全国海洋气象技术研究现状

一、技术发展现状

观测技术智能化与多元化

卫星遥感技术：中国已建成覆盖全球的气象遥感星座，静止卫星提供1公里空间分辨率的云图，极轨卫星实现更高精度的海表温度、气溶胶等参数监测。2025年，卫星数据在海洋气象预报中的占比预计达45%，成为主要数据来源。

地面观测设备：新型雷达、浮标、自动气象站等设备实现近海气象要素的实时连续监测。例如，中国沿海布设的自动气象站数量较2019年增加近50%，观测数据量增长3倍以上。

多平台协同观测：针对台风等极端天气，中国开展了地海空天立体协同观测实验，整合卫星、无人机、无人艇、科考船等平台数据，显著提升台风路径和强度预报准确率。

数据处理与分析技术突破

大数据与云计算：海量海洋气象数据的处理、分析能力大幅提升，为气象预报和预警提供强大支撑。例如，通过云计算技术，可实现分钟级的气象数据更新。

人工智能应用：机器学习、深度学习等技术推动海洋气象预报模式智能化升级。基于深度学习的海浪预测模型已在多个沿海省份试点应用，准确率较传统方法提高约15%。

数值模式改进：中国自主研发的海洋数值预报模式分辨率显著提升，能够更精确地模拟海洋大气相互作用过程。例如，台风路径预报误差率较2010年降低约30%。

观测网络建设与标准化

综合立体观测网：中国已建成由近地面观测站、天气雷达、气象卫星等组成的综合观测网，覆盖全国海域。2025年，海洋气象观测站数量预计超过300个，形成较完整的观测体系。

标准化进程加速：针对观测数据质量参差不齐的问题，中国加快制定海洋气象观测标准，推动数据格式统一和共享。例如，通过建立开放共享模式，提升数据应用价值。

二、技术挑战与问题

数据质量与覆盖不足

全球海洋气象观测数据缺失率平均达20%，导致预报误差率上升15%，每年造成经济损失超10亿美元。

中国远海观测站点覆盖率仅为陆地的一半，约70%海域缺乏实时监测，形成数据盲区。

技术标准不统一

国际上有超过50种不同观测标准，数据兼容性差，共享成本增加30%，阻碍全球数据整合与协作。

中国海洋气象数据产品时间范围较短，空间覆盖不完整，涵盖要素不齐全，与国际先进水平存在差距。

技术落后与资源分布不均

现有传感器在极端天气条件下失效率高达30%，精度误差达25%，影响预警及时性与准确性。

海洋观测设备供应缺口达20%，供需失衡叠加数据质量和技术短板，长期制约行业创新与国际竞争力。

三、未来发展趋势

智能化与精细化服务

行业将重点发展智能化、精细化服务方向，构建覆盖全国海域的高分辨率气象预报系统，并推出面向不同用户群体的专业化服务产品。

例如，基于机器学习的模式识别技术已广泛应用于台风路径预测，其准确率较传统方法提高约15%。

多源数据融合与共享

通过整合卫星遥感、浮标观测、无人机监测等多种手段获取的数据，提升预报精度和覆盖面。到2030年，多源数据占比预计将超过70%。

推动数据共享机制建设，降低国际数据整合成本，提升全球海洋气象服务效能。

技术创新与跨学科融合

加强传感器技术、人工智能、物联网等领域的创新，提升气象数据采集精度和实时性。

促进海洋气象与海洋环境监测、海洋资源开发、海洋防灾减灾等领域的跨学科融合，拓展服务应用场景。

全国海洋气象技术研究可以应用在哪些行业或产业领域

一、海洋运输与航运业

航线优化与安全导航

应用场景：海洋气象技术可提供实时风浪、洋流、能见度等数据，帮助船舶规划最优航线，避开恶劣天气区域，减少燃油消耗和航行时间。

案例：某国际航运公司利用高精度海浪预报模型，将航线调整至风浪较小的区域，使单次航行燃油消耗降低12%，同时减少船舶颠簸导致的货物损坏。

港口作业调度

应用场景：通过预测台风、暴雨等极端天气，港口可提前调整装卸作业计划，避免设备损坏和人员伤亡。

案例：某沿海港口在台风预警发布后，24小时内完成所有船舶离港避风，并暂停露天作业，避免直接经济损失超5000万元。

二、海洋渔业与水产养殖

渔场预测与捕捞效率提升

应用场景：结合海温、盐度、叶绿素浓度等数据，预测鱼群分布区域，指导渔民精准捕捞。

案例：某渔业公司通过海洋气象模型，将捕捞作业范围缩小30%，单次出海渔获量提升25%，燃油成本降低18%。

养殖环境监测与病害防控

应用场景：实时监测养殖海域的水温、溶解氧、pH值等参数，预警赤潮、缺氧等环境风险，减少病害发生。

案例：某沿海养殖场利用浮标监测系统，在溶解氧骤降前启动增氧设备，避免鱼群大规模死亡，挽回经济损失超200万元。

三、海洋能源开发与利用

海上风电场运维优化

应用场景：通过预测风速、风向和波浪高度，安排风机检修和维护计划，减少因恶劣天气导致的停机时间。

案例：某海上风电场利用气象预报模型，将年度维护窗口期从15天延长至25天，发电量提升8%。

潮汐能与波浪能开发

应用场景：精准预测潮汐周期和波浪能量，优化潮汐电站和波浪能装置的运行效率。

案例：某潮汐能发电站通过潮汐预报系统，将发电效率提升15%，年发电量增加约200万度。

四、海洋旅游与休闲产业

海上旅游安全保障

应用场景：实时发布海域天气预警，调整游船航线或取消危险区域活动，确保游客安全。

案例：某海岛旅游区在台风预警后，24小时内完成所有游客撤离，避免因海上事故导致的伤亡。

潜水与冲浪活动规划

应用场景：提供浪高、水流速度等数据，帮助潜水中心和冲浪俱乐部安排活动时间。

案例：某潜水公司通过浪高预报，将潜水活动取消率从30%降至10%，客户满意度提升20%。

五、海洋工程与海上作业

海上石油平台作业安全

应用场景：预测台风、海浪等极端天气，提前撤离人员或加固设备，减少事故风险。

案例：某海上油田在台风预警后，48小时内完成所有人员撤离，避免平台设备损坏导致的直接经济损失超1亿元。

海底电缆与管道铺设

应用场景：通过洋流和海床地形数据，优化铺设路径，减少施工难度和成本。

案例：某海底电缆项目利用高精度海流预报，将铺设效率提升25%，工期缩短15天。

六、海洋环境监测与生态保护

海洋污染监测与应急响应

应用场景：实时监测油污、塑料垃圾等污染物的扩散路径，指导清理作业。

案例：某海域油污泄漏事件中，气象模型准确预测油污扩散方向，帮助清理团队在72小时内控制污染范围，减少生态损失。

海洋生态系统保护

应用场景：监测珊瑚礁、红树林等生态系统的环境变化，预警白化、退化等风险。

案例：某海洋保护区通过长期气象监测，发现海温异常升高，提前采取降温措施，避免珊瑚礁大规模白化。

七、国防安全与海上搜救

海上搜救行动支持

应用场景：通过洋流、风向等数据，预测失事船只或人员的漂流路径，提高搜救效率。

案例：某海上搜救行动中，气象模型准确预测漂流方向，帮助救援队在12小时内找到失事渔民，成功率提升40%。

军事活动保障

应用场景：为海军舰艇提供实时气象信息，优化作战计划和航行路线。

案例：某海军演习中，气象预报系统帮助舰队避开强风浪区域，确保演习顺利进行。

八、农业与沿海经济带发展

沿海农业气候适应

应用场景：预测台风、暴雨等灾害，指导农田排水和作物防护，减少粮食损失。

案例：某沿海省份在台风预警后，提前抢收水稻，避免大面积倒伏，减少产量损失超10万吨。

沿海城市规划与防灾

应用场景：结合海平面上升、风暴潮等数据，优化城市排水系统和海岸防护工程。

案例：某沿海城市通过气象模型评估风暴潮风险，调整海岸线规划，减少未来50年因海啸导致的经济损失超50亿元。

全国海洋气象技术领域有哪些知名研究机构或企业品牌

一、知名研究机构

中国气象科学研究院

定位：国家级气象科研机构，主导海洋气象科学研究与技术攻关。

成果：

完成北极黄河站年度科学考察任务，聚焦极地海洋气象研究。

研发百米级分辨率人工智能订正预报模型（HRCNet），支撑城市精细化气象预报。

提出与我国碳中和目标一致的全球2度温升情景，为气候政策提供科学支撑。

6个基地入选中国气象局野外科学试验基地，强化海洋气象观测能力。

青岛海洋气象研究院

定位：由中国气象局、山东省、青岛市共建的新型研发机构，依托中国海洋大学和中国气象科学研究院。

成果：

构建“岸—海—空—天”融合立体协同监测网，提升海洋气象监测精度。

研发基于人工智能的精细化灾害预报模型，开展黄渤海海雾综合观测及人工消雾试验。

通过与中国海洋大学联合培养研究生，形成“观测试验-科学研究-业务服务”发展格局。

青岛海洋气象研究中心

定位：青岛市气象局直属事业单位，聚焦海洋气象核心技术攻关。

成果：

开展海洋气象观测与机理研究、监测预报关键技术研发。

推动海洋气象科技在业务应用、公共气象服务及成果转化中的落地。

二、知名企业品牌

北京新宏高科信息技术有限公司

定位：专注于气象海洋服务和信息化建设的高新技术企业。

产品与服务：

研发气象海洋信息分布式处理平台、大数据存储管理平台等软件系统。

推出“新宏船载气象导航系统”，为航海提供智慧气象服务。

开发“一带一路气象海洋服务平台”，支持国际气象服务需求。

技术优势：拥有40余项软件著作权和设计专利，通过高新技术企业认证。

广东海启星海洋科技有限公司

定位：海洋大数据整体解决方案服务商。

产品与服务：

提供海洋经济、生态保护、调查监测、遥感应用等领域的技术服务。

研发国产化智能装备和人工智能技术，推动海洋监测设备国产化。

技术优势：通过感知技术和创新力量，提升海洋气象环境监测的智能化水平。

青岛埃克曼科技有限公司

定位：专注于海洋气象预报的“小而精、小而强”科技型企业。

产品与服务：

开发“iocean智慧海洋管理平台”，提供72小时高精度海浪预报算法。

服务核电、风电、港口等战略领域，优化调度策略并提高运营效率。

技术优势：取得2项发明专利、12项软著，获山东省大数据奖等荣誉。

无锡九方科技有限公司

定位：专注于大气、海洋预报与商业气象服务的高新技术企业。

产品与服务：

推出“九方NIO远洋气象导航系统”，接入DeepSeek AI大模型，提升航运智能化水平。

构建航运领域数据宝库，涵盖电子海图、船舶档案、海洋气象数据等。

技术优势：单船运营成本降低15%以上，实现航线自动调整与危险预警。

山东万象环境科技有限公司

定位：集气象传感器、气象环境监测站等物联网产品研发、生产、销售于一体的企业。

产品与服务：

提供全自动气象站、超声波气象站、防爆气象站等定制化解决方案。

产品广泛应用于气象、农业、林业、环保、海洋等领域。

技术优势：市占率25%，客户满意度96%，与高校和科研院所建立合作关系。

全国海洋气象技术领域有哪些招聘岗位或就业机会

一、科研类岗位

观测保障及数据分析岗

岗位职责：协助负责海洋气象观测设备的日常运行维护、巡检及故障排查；负责观测试验期间的设备运行状态检查、加强观测；负责观测数据的采集、质量控制、预处理及规范化存储管理；开展海洋气象观测数据的统计分析、可视化处理及报告撰写；协助建立海洋高影响天气（如大风、海雾等）观测数据库和可视化显示平台；协助完成课题组交办的其他科研辅助工作。

应聘条件：硕士及以上学历；拥护中国共产党的领导，遵纪守法，品行端正，具有良好的职业道德和团队协作精神；具有大气科学、海洋科学、电子信息、计算机科学与技术、地理信息系统、光学工程等相关专业背景；具备较强的编程能力，熟悉至少一种编程语言（如Python、MATLAB、C/C++等），具备较好的数据分析和可视化能力；熟悉海洋气象观测仪器原理，具有野外观测、仪器操作和数据处理经验者优先。

海洋气象预报技术研发岗

岗位职责：基于海洋气象数值模式或者人工智能方法，开展海洋气象预报技术的研发；负责海洋气象数值模式的研发、运维、检验评估、优化及文档撰写工作；研发和改进基于机器学习、深度学习等人工智能方法的海上大风、海浪、海雾等精细化预报算法；完成领导交办的其他任务。

应聘条件：具有大气科学、海洋科学、计算机科学与技术、人工智能等相关专业硕士研究生及以上学历；具备较强的编程能力，熟练掌握至少一种编程语言（如Python、Fortran、MATLAB、NCL等）；熟练掌握一种大气或者海洋数值模式的运行和数据分析工作；熟悉人工智能算法，有人工智能算法在大气或者海洋领域应用的经历；在大气、海洋科学领域期刊上发表过SCI论文、熟悉大气或者海洋的数据同化技术、有海气耦合模式运行相关经验者优先。

海洋气象监测技术研发岗

岗位职责：参与基于机器学习、深度学习等人工智能方法的海上灾害性天气监测分析技术的研发工作。

应聘条件：通常要求具有相关专业硕士及以上学历，熟悉海洋气象监测技术，具备较强的研发能力。

二、技术开发类岗位

海洋技术工程师

岗位职责：负责海洋技术产品的设计、嵌入式软硬件开发；多种传感器集成，可实时采集各个传感器数据，进行处理、存储以及可视化显示；参与项目开发等。

应聘条件：本科及以上学历；具有海洋、港口、规划、环境、生态、测绘等相关专业背景；精通ARM、FPGA等平台；逻辑思维较好，具有较好的文字编辑能力；具有良好的沟通协调能力。

智能算法工程师（气象海洋方向）

岗位职责：负责气象海洋要素（温度、风场、海浪等）的智能订正与预报算法研发；参与气象海洋等大模型的训练、优化及业务系统部署；开展知识图谱构建及智能应用研发等。

应聘条件：硕士及以上学历；具有计算机科学、软件工程、大气科学、海洋科学等相关专业背景；熟悉至少一种编程语言（如Python、C++等）；有气象海洋算法研发经验者优先。

三、服务应用类岗位

海洋气象服务与应用岗

岗位职责：协助开展面向气象导航、海洋牧场等多学科交叉领域的应用与服务需求调研与分析；参与研发船舶气象导航、海洋牧场网箱受灾风险预警产品关键技术等应用服务产品；参与研发基于机器学习、深度学习等人工智能方法的船舶航线优化等具有相关应用服务需求的关键技术；协助构建和维护项目所需的海洋气象综合服务展示平台，包括数据可视化、产品展示等功能模块；撰写技术报告、服务总结、科普材料等。

应聘条件：硕士及以上学历；具有交通运输类、大气科学、海洋科学、地理信息系统、计算机科学与技术、水产养殖（需有气象或数据分析背景）等相关专业背景；熟悉人工智能算法，有人工智能算法在大气或者海洋领域应用的经历；熟悉至少一种编程语言（如Python）或GIS软件（如ArcGIS、QGIS），具备数据分析和可视化能力；对将气象科技成果转化为实际应用有浓厚兴趣，具备良好的沟通表达能力和用户服务意识；拥有海上运输、海洋工程等专业知识背景，且熟悉人工智能算法者优先。

气象数据处理工程师

岗位职责：负责气象数据的采集、处理、分析等工作，为气象预报和服务提供数据支持。

应聘条件：本科及以上学历；具有大气科学、海洋科学、计算机科学与技术等相关专业背景；熟悉数据处理和分析方法，具备较强的编程能力。