1.一种天气气象风险预警方法，其特征在于，包括以下步骤：将气象物理规律数据转换为语义规则约束集合，语义规则约束集合包含气象物理规律对应的语义规则；

基于语义规则约束集合和气象观测数据，生成语义约束气象数据异常检测器，异常检测器用于识别并标记气象数据中的异常值；

通过异常检测器处理气象数据，并基于处理后的气象数据和语义规则约束集合，构建预警文本生成与验证单元，生成物理一致性预警文本；

构建自适应预警评价与优化引擎，基于物理一致性预警文本、处理后的气象数据和语义规则约束集合，对预警过程进行质量评价和优化：；

其中， 量化物理数据内部一致性水平， 衡量预警文本语义逻辑连贯度， 测度物理‑语义映射精确程度， 、 、 为评价维度权重参数；

语义规则约束集合通过语义‑物理同构映射函数 ： 生成， 表示物理规律数据空间， 表示语义规则空间，映射函数将物理规律转换为语义规则；

将气象物理规律数据转换为语义规则约束集合的步骤包括：采集并整理气象物理规律数据库 ，该数据库收录气象学基本物理定律数据、守恒关系数据和约束条件数据，包括温度与湿度的饱和关系数据、气压梯度与风速的比例关系数据气象要素间的函数关系；

执行语义‑物理同构映射转换，将物理规律数据转换为对应的语义规则；

构建语义规则层次化网络，将语义规则按照概念抽象层次和约束强度组织为有向图数据结构；

执行规则一致性检验与协调，当检测到语义规则存在逻辑冲突时，根据其对应物理规律来源的优先级数值和约束强度值，自动协调并生成无冲突的语义规则约束集合；

语义规则由以下数学表达式表示：

；

其中， 为由物理规律 映射得到的语义规则， 为语义概念， 为概念间的语义关系， 为气象领域概念集合， 为语义关系类型集合；

生成语义约束气象数据异常检测器的步骤包括：对气象观测数据进行多维特征向量化处理；

构建语义增强条件概率异常判定函数；

生成自适应阈值计算单元；

设计异常特征提取单元；

语义增强条件概率异常判定函数的数学表达式为： ；

其中， 为异常判定函数， 表示在给定其他观测数据 和语义规则集 条件下，观测值 出现的条件概率， 为语义规则自适应阈值函数；

自适应阈值计算单元根据当前气象环境和适用的语义规则集，动态调整异常判定阈值：；

其中， 为基础阈值常数， 为调整因子函数， 为当前气象情景下的相关语义规则，为气象环境上下文数据， 为当前适用的规则数量；表示规则索引，取值范围为， 表示从 到 的连乘运算。

2.根据权利要求1所述的天气气象风险预警方法，其特征在于，构建预警文本生成与验证单元的步骤包括：创建预警文本模板库，建立包含多种预警类型的文本模板集合，每个模板设计为含有固定文本和语义占位符的结构，同时定义语义‑物理映射关系；

构造预警文本生成器，接收经过异常检测处理的气象数据与语义规则集，通过模板选择与填充生成满足物理约束的预警文本；

开发物理一致性检验单元，对生成的预警文本执行逆向物理验证，确保文本语义表达与气象物理数据保持一致性；

实现受众适应性调整功能，根据不同预警等级和目标受众特征，动态调整预警文本中关键概念的语义精确度。

3.根据权利要求2所述的天气气象风险预警方法，其特征在于，预警文本生成器通过以下表达式生成预警文本：；

其中， 代表文本生成函数， 为模板选择函数， 为占位符填充函数， 代表文本组合操作， 为经过异常检测处理的气象数据， 为语义规则集， 为预警文本模板集合。

4.根据权利要求3所述的天气气象风险预警方法，其特征在于，物理一致性检验单元通过以下表达式验证预警文本的物理一致性：；

其中， 为验证函数， 为从文本中提取语义信息的函数， 为语义到物理的逆映射函数， 表示数值一致性关系。

5.一种天气气象风险预警系统，用于执行权利要求1‑4任一所述的天气气象风险预警方法，其特征在于，包括：语义规则转换模块，用于将气象物理规律数据转换为语义规则约束集合；

异常检测模块，用于基于所述语义规则约束集合和气象观测数据，生成语义约束气象数据异常检测器，并识别标记气象数据中的异常值；

预警文本生成模块，用于基于经过异常检测处理的气象数据和所述语义规则约束集合，生成物理一致性预警文本；

物理一致性验证模块，用于对生成的预警文本执行逆向物理验证，确保文本语义表达与气象物理数据保持一致性；

预警评价与优化模块，用于对预警过程进行质量评价和优化，包括构建多维度预警信息评价函数、动态调整评价权重、基于反馈优化语义规则以及迭代改进映射精度 。