2025年3月，浙江水利水電學院“定風波”科創團隊成功研發并推出AI驅動的水文氣象數據修復系統。該系統攻克傳統技術在多模型優化、數據缺失應對及數據評估應用等方面的關鍵難題，為我國防災減災事業筑牢數據根基，推動水文氣象行業向智能化、精準化轉型，具有突出的科研價值與廣泛的社會應用潛力。

近年來，我國防災預警體系建設取得顯著進展，但極端天氣事件的頻繁發生，對災害預報的時效性和精準度提出了更高要求。2024年，廣東突發強龍卷風、陜西暴雨等災害導致人員傷亡，暴露出當前局地突發災害預報在技術層面的短板。

針對這一現狀，“定風波”團隊研發的AI水文氣象數據修復系統，通過對復雜數據缺失機制的分析修復，集成多源人工智能算法，并采用雙重維度的嚴格評估驗證，實現了對災害鏈的動態推演和超前預警，為突破災害預警“最后一公里”難題提供了有效技術支撐。

團隊負責人邱赫介紹，項目在技術創新上取得了三項重要突破。一是能量谷優化算法（EVO），該算法基于模型的實時需求，動態分配算力資源，為不同模型定制優化路徑，提升計算效率；二是四元異構模型融合架構，通過多模型間的權重動態調整與信息交互，充分發揮各模型優勢，增強系統對復雜數據缺失場景的適應性；三是建立“事件—缺失”關聯規則庫，配套“統計—應用”雙維度評估體系，模擬真實災害場景下的數據缺失情況，確保數據修復的穩定性和實際應用效果，提升防災決策的精準性。

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基于上述創新，“定風波”團隊取得了一系列科研成果。團隊自主研發的能量谷優化算法（EVO）已受理兩項發明專利，并在浙江省氣象中心業務系統中得到驗證，顯著增強了模型在復雜場景下的適應能力。四元異構融合模型的數據填補精度較傳統單一模型提升41%，相關研究成果在《JournalofHydrology》等國際SCI期刊發表，三項軟件著作權已完成工程化部署。

浙江省氣象服務中心反饋，在臺風路徑預測、臺風強度預警等關鍵業務場景中，該系統成功修復傳感器故障導致的非隨機缺失數據，提升了公里級氣象預警產品的生成效率和預警響應的及時性，為臺風災害的防范和應對提供了精準的數據支持。經PCC、NSE、Pbias等專業指標評估，系統表現優異。修復后的數據大幅提升了臺風預報模型的輸出精度，平均預見期延長8小時，使防災決策更加準確及時。

團隊成員陳逸靜指出，團隊將氣象學原理與AI技術深度融合，打造了一套從算法設計到實際應用的全鏈條數據修復解決方案，系統各環節緊密圍繞防災減災的核心需求。

面對全球氣候變化和極端災害常態化的趨勢，“定風波”團隊計劃搭建聯邦學習防災決策平臺，攻克災害鏈動態推演和異構數據協同治理難題，目標是將預警響應效率提升30%以上。浙江大學建筑工程學院副院長許月萍評價，該技術具有廣泛的流域適用性，可推廣至全國不同氣候區域的降水監測網絡，并能無縫嵌入現有水文信息系統，為“智慧水利”建設奠定數據基礎。

團隊成員肖炅靈表示，團隊將以蘇軾《定風波》中無畏風雨的精神為指引，提升預警響應速度，推動技術標準納入國家相關發展綱要，增強人民群眾的安全感。

團隊成員劉高瞻稱，團隊致力于成為數字時代的“數據守夜人”，用技術為防災減災事業保駕護航。“定風波”團隊以“修復數據波瀾，錨定安全先機”為使命，隨著技術的推廣應用，將推動“秒級預警、分鐘級響應”目標的實現，引領人類在氣候危機中邁向安全未來。