二是补强极端暴雨洪水预报的模型和算法。极端暴雨定量预报是世界性难题，气候变化又使水文情势和洪水特征发生显著变化，传统统计规律和历史经验面临挑战。要加强气象预报与水文预报的深度融合，推进降雨预报、分布式水文模型、产汇流模型和洪水演进水动力学模型协同应用，推动机理模型与人工智能结合；同时统筹预见期与预报精度，既报得更早，也保证相应预见期下的精度。

　　三是补强“三道防线”的耦合贯通能力。三道防线不是三套独立系统，而是从“云中雨”到“落地雨”再到“河中水”的完整链条。要强化数据融合、模型耦合、防线贯通，融合卫星、雷达、雨量站多源降雨数据，耦合降雨预报、产汇流计算、洪水演进和水工程调度模型，并用后续防线实测信息动态修正前续防线的模型状态、参数和预报结果，形成滚动更新、逐步校正、上下游传导的连续预报能力。

　　四是补强预警与防御决策的衔接。要推动“三道防线”与数字孪生流域、水库及河道防洪“四预”业务深度融合，把预报结果转化为洪水影响范围、人员转移风险、工程调度方案等决策信息，强化多情景推演和风险研判，让预报成果真正服务于防洪调度和人员避险。

　　此外，还要加强水文基础设施运维保障、关键装备和模型软件测试评价、技术标准建设和专业人才队伍建设。下一步要坚持问题导向和实战牵引，以科技创新为支撑，推动“三道防线”从监测能力提升向全链条耦合贯通深化，从单纯预报雨水情向预报洪水风险、支撑防御决策拓展。

　　（澎湃新闻）