1．机器学习及社交网络挖掘创新应用

（1）气象数据分析与预测：利用机器学习算法，对气象数据进行分析和建模，以提供更准确的气象预测。同时，结合社交网络的数据挖掘技术，可以实时获取用户的气象观测数据，用于改进预测模型的准确性和时效性。

（2）天气风险管理：结合机器学习和社交网络的技术，建立天气风险管理平台，通过分析社交媒体上用户的天气相关信息，实时掌握用户的需求和反馈，为用户提供个性化的天气风险提示和应对策略。

（3）智能农业与气象决策支持：将机器学习算法应用于农业领域，结合社交网络的信息挖掘技术，实现智能农业决策支持系统。通过分析气象数据和农民社交网络上的交流内容，为农民提供针对性的种植指导和灾害预警，提高农业生产效益。

（4）气象事件应急响应：通过机器学习算法和社交网络的分析，建立快速响应和预警系统，以应对气象灾害事件。通过实时分析社交媒体上的用户发布的相关信息，快速获取灾害情报和需求，提供紧急救援和资源调度的决策支持。

（5）气象数据可视化与传播：利用机器学习技术分析大量的气象数据，结合社交网络的传播机制，开发可视化工具和应用，将气象数据以易理解的方式呈现给用户，并通过社交网络分享和传播，提高公众对气象信息的认知和理解。

研发基于气象遥感数据、地面观测数据和数值预报数据的数据模型融合技术。结合数值模式大气环流的演变趋势，利用先进的人工智能和机器学习方法来预测小尺度的天气变化和极端天气事件，对大气环流、降雨、温度、风场等气象数据进行处理和分析。发展精细化和智能化的分析和预报，提供更加准确、时效和定制化的气象服务。

基于科学计算、智能模型技术，发展包含灾害预警、数值预报、生态监测与气象数据共享的全面气象信息技术服务，形成产品级的精细化气象大数据服务平台、精密气象预报系统以及综合智能的多行业（电力、交通、民航、铁路、军事等）气象服务解决方案。立足国内基础软硬件发展现状，全服务链（芯片、操作系统、数据库、计算平台等）实现国产化，提升气象服务自主化水平，解决气象服务行业“卡脖子”难题。