综述：冰雹研究的进展与挑战：2024年第四届欧洲冰雹研讨会报告

《Frontiers in Environmental Science》：Advances and challenges in hail research: report from the 4th European hail workshop 2024

冰雹研究进展与挑战：欧洲第四届冰雹研讨会总结，聚焦检测、预报、气候及风险评估的突破，指出数据不足、模型不确定性及复合灾害研究薄弱等问题，强调跨学科合作与AI技术的关键作用。

　　在2024年3月5日至7日于德国卡尔斯鲁厄举行的第四届欧洲冰雹研讨会（4th European Hail Workshop）上，来自23个国家的超过180位科学家和专家齐聚一堂，共同探讨了冰雹现象的多方面问题。此次会议涵盖了从基础研究到应用研究的广泛主题，包括冰雹的检测、预测、气候学、风险评估以及其对社会经济的影响。与会者来自气象研究、气象服务、保险、经济和农业等多个领域，显示出冰雹研究在全球范围内的跨学科重要性。会议不仅回顾了近年来在冰雹研究领域取得的进展，还指出了当前研究中仍然存在的关键挑战，并展望了未来可能的发展方向。

此次研讨会的组织者包括卡尔斯鲁厄理工学院（KIT）、伯尔尼大学Oeschger气候变迁研究中心的Mobiliar自然风险实验室、瑞士气象局（MeteoSwiss）以及德国气象局（Deutscher Wetterdienst, DWD）。会议采用了混合模式，即线上与线下结合的形式，这在2021年因新冠疫情而被迫全线上举行后，成为一种新的尝试。此次会议的召开，标志着冰雹研究进入了一个更加注重数据整合与多学科合作的新阶段。

会议分为七个主要议题，其中后两个议题是首次引入的，分别关注了通过实地研究获取新数据的重要性以及人工智能在气象学中的应用。这反映出冰雹研究正朝着更加系统化和创新化的方向发展。例如，关于“获取新数据：通过实地研究”这一专题，强调了利用现代观测技术，如无人机、遥感和高精度仪器，来获取冰雹风暴的实时数据，这对于提高冰雹预测的准确性至关重要。而“人工智能与气象学研究”专题则展示了机器学习在冰雹风险评估、事件识别和模型优化中的潜力，为未来的冰雹研究提供了新的思路。

在会议的各个议题中，冰雹的气候学、风险评估以及对社会经济的影响成为了讨论的重点。冰雹作为一种极端天气现象，其频率和强度的变化可能受到气候变化的显著影响。然而，目前对冰雹风暴如何在气候变化背景下演变的理解仍存在较大不确定性。这主要源于冰雹观测数据的不足，尤其是在长期、高分辨率和同质化方面。例如，许多地区缺乏直接的冰雹观测手段，如冰雹垫（hailpad）或自动冰雹传感器，而现有的遥感数据（如雷达和卫星观测）也往往只能作为冰雹的间接指标，其与地面观测之间的差异仍需进一步研究。

此外，冰雹与其它天气现象的复合影响也是当前研究的一个重要方向。例如，在加拿大阿尔伯塔省的“冰雹走廊”（hail alley）地区，研究者发现风驱动的冰雹和冰雹伴随强降雨的复合事件对基础设施和农业造成的损害远高于单独冰雹事件的预测值。这种复合效应的识别和量化对于提高风险评估的准确性具有重要意义。然而，目前关于这些复合事件的研究仍然相对较少，未来需要更多的观测数据和跨学科合作来深入理解其机制。

在冰雹的检测和预测方面，会议展示了近年来在遥感技术和数值天气预报（NWP）模型上的显著进展。例如，德国气象局的无缝集成预报系统（SINFONY）利用集合预报方法，显著提高了对冰雹灾害的预警能力，其预警时间可延长至12小时。瑞士气象局则通过改进其雷暴雷达追踪（TRT）系统，结合闪电跳跃检测和极化雷达参数，实现了更精确的雷暴分类和自动化预警。同时，卫星遥感技术也在不断进步，例如全球降水测量（GPM）计划中的双频降水雷达系统，已经开发出新的冰雹检测算法，提高了全球范围内的冰雹评估能力。

冰雹的形成机制和微物理过程仍然是研究中的难点。尽管近年来在观测技术和数值模拟方面取得了进展，但冰雹的生长、融化以及其在风暴中的轨迹仍然难以准确模拟。例如，研究发现，冰雹的大小和形态对其在风暴中的运动轨迹有重要影响，而当前的模型往往低估了冰雹在融化过程中的阻力系数，导致对终端速度和融化速率的预测偏差。为了改进这一问题，研究人员提出使用三维冰雹模型，以更精确地模拟其物理特性。此外，实验室实验和风洞测试也被用于研究冰雹在不同环境条件下的行为，如湿度、温度和风速的变化如何影响冰雹的形状和运动。

冰雹对社会经济的影响同样引起了广泛关注。特别是在农业和保险领域，冰雹造成的损失往往难以准确评估。例如，冰雹对农作物的破坏不仅取决于其大小，还与风暴的持续时间、风速以及降雨等因素密切相关。研究者通过结合雷达数据、保险索赔记录和社交媒体上的公众报告，对冰雹灾害进行了多尺度分析，揭示了不同地区冰雹风险的差异。同时，一些国家已经开始建立基于雷达的冰雹气候数据库，如英国、瑞士、奥地利和德国，这些数据为冰雹灾害的长期趋势分析和风险评估提供了重要支持。

人工智能和机器学习技术在冰雹研究中的应用，为提高预测精度和风险评估能力提供了新的工具。例如，机器学习模型能够利用大规模数据集，从历史观测中提取特征，从而更准确地预测冰雹事件的发生概率和强度。一些研究表明，使用随机森林（Random Forest）等算法可以显著提高对大冰雹的预测能力，而卷积神经网络（CNN）等深度学习方法则有助于识别冰雹的复杂特征。然而，机器学习模型的训练和验证仍然受到高质量冰雹观测数据的限制，特别是在数据覆盖范围和数据质量方面。因此，未来的研究需要更加注重数据的整合与标准化，以提高机器学习模型的泛化能力和预测可靠性。

此外，冰雹研究还需要更多的实地考察和实验数据。例如，近年来开展的多个实地研究项目，如加拿大的北方冰雹项目（Northern Hail Project）、美国的ICECHIP项目以及德国的LIFT项目，都在利用先进的观测技术来获取冰雹风暴的详细信息。这些项目不仅有助于揭示冰雹的形成机制，还为模型的校准和验证提供了重要依据。然而，由于冰雹风暴的突发性和不可预测性，实时数据的采集仍然是一个巨大的挑战。研究人员正在探索新的观测手段，如轻型冰雹探测器（hailsondes）和无人机技术，以提高数据获取的效率和准确性。

总体而言，冰雹研究正处于一个快速发展的阶段。随着观测技术的进步、数值模型的完善以及人工智能的广泛应用，我们对冰雹风暴的理解正在不断加深。然而，冰雹作为一种复杂的气象现象，其研究仍然面临诸多挑战，包括数据的不足、模型的不确定性以及复合灾害的识别与评估。未来，冰雹研究需要更多跨学科的合作，以整合气象学、工程学、保险学和计算机科学等多个领域的知识，从而更好地应对冰雹带来的风险。同时，冰雹的预测和预警系统也需要进一步优化，以提高对冰雹事件的响应能力和灾害防控水平。只有通过持续的研究和创新，才能更有效地减少冰雹对人类社会和自然环境的影响。