金沙江下游向家坝、溪洛渡、白鹤滩和乌东德等四座巨型梯级水电站是中国实施“西电东送”、构建清洁低碳安全高效能源体系的国家重大工程。然而，金沙江下游属于典型的低纬高原山地干热河谷，地形陡峭多变，地质条件脆弱，气候异常复杂，气象灾害频发，对水电站的施工建设和安全生产构成极大威胁。为保证水电站全过程建设安全和运行高效，自2011年起，项目组针对精准预报、科学决策和降低风险等诸多难题，持续开展技术攻关和应用实践，首次在深谷-高坝-大库陡峭边坡区域，突破了一体化立体监测、精细化定量预报、智能化直通服务的关键技术，建立了金沙江下游天空地立体监测系统和梯级水电站气象综合服务平台，提升了水电站灾害天气的机理认知和保障能力，开拓了水电站气象工程技术在工程勘察设计、施工建设、蓄水发电、防汛抗旱和生态环境保护等领域创新应用。创新点如下： 1.首次构建了多源信息汇聚的天空地一体化立体监测感知站网。融合无人机(船)、地面气象站观测，高空探测，气象卫星、多波段雷达遥测等观测手段，实现了全过程监测、全要素感知、全数据高效融合，观测数据时空精度达到秒级和米级，为梯级水电站工程的安全监测体系提供了气象工程高价值数据集；创新研发了大坝安全监测数据快速分析及动态适配技术，提升了安全监测管理分析水平及共享应用效率。 2.首次构建了融合数值模式天气机理特征的多尺度多类型模型。揭示了金沙江下游暴雨、高温、大风灾害天气时空分布规律及发生发展机制，通过多尺度环流和关键环境物理量的数值模拟，首次揭示了在深谷-高坝-大库形成的陡峭边坡区域，灾害天气发展突变、爆发致灾的关键环流结构、对流参数阈值指标分布和微尺度风热环境特征，拓展了对低纬度高原山地河谷极端天气的科学认识。 3.率先建立了基于深度学习的风速、气温等多种智能预测模型。建立了融合深度神经网络的多站点协同风速预测模型和多时间尺度联合训练的临近气温预报模型，解决了复杂地形引起的风速、气温突变和剧烈波动的难题，极大提高了灾害天气短临预报预警的精度和预见期，为保障大坝浇筑、缆机吊运、施工安全、紧急避让等精准决策提供了重要科学依据。 4.自主研制了气象工程决策服务应用场景构建技术。综合多源观测数据，深度集成高分辨率数值预报、智能网格预报、物理机理和机器学习等理论与方法，采用新一代信息技术构建巨型梯级水电站气象综合信息智能服务平台，实现了气象预报预警数据直传、产品直算和服务直通，满足了水电站施工建设、蓄水发电和调度运行需求。 项目从提高监测效率和提升预报精度出发，形成了基础理论-协同装备-应用技术-服务系统全链条创新技术，服务于金沙江下游四个梯级水电站建设和运维。成果获授国家发明专利15项、实用新型和软件著作权21项，制定标准规范5部，出版专著6部，发表论文20篇，经评价技术总体达到国际领先水平。成果已在气象、水利、勘测设计部门的梯级水电站灾害防御、联合调度等方面得到应用，为四川和国家发展战略实施提供重要科技支撑，推动了行业科学技术进步。