3月24日，国家卫生健康委和中国气象局联合发布首期全国花粉浓度预报服务提示，这是我国首个覆盖全国范围的花粉浓度预报服务产品。这份“全国版”花粉预报基于国省两级花粉浓度监测网络，结合数值预报模式制作，为政府部门、医疗机构和公众提前应对花粉过敏风险提供了科学依据。

　　花粉过敏已成为影响公众健康的重要环境因素之一。近年来，我国花粉过敏人群数量持续上升，季节性过敏性鼻炎、哮喘等疾病的发病率不断攀升。精细化的花粉预报服务可以帮助公众改变依赖局部监测或经验判断的“盲防”局面，实现科学防护、主动防护、精准防护。

　　制图：黄琬婷

　　中国气象科学研究院（以下简称“气科院”）研究员安兴琴表示，花粉预报融合了气象观测、植被物候、数值模式、人工智能等多领域技术，是典型的跨学科科研成果向民生服务转化的范例。此次全国性产品的推出，既得益于扎实的“数据根系”——气象部门长期建设完善的观测网络和成熟的预报体系支撑，也有赖于广布的“技术枝叶”——研究团队在模型研发、算法优化、花粉监测等方面的一系列技术突破。

　　安兴琴介绍，在数据支撑方面，花粉预报产品主要依托温度、湿度、风速、降水等气象要素的站点观测、再分析资料、气象预报场以及花粉监测数据，构建起多维度的数据支撑体系，确保预报数据源头精准、更新及时，为后续模型运算打下坚实基础。

　　在技术层面，团队基于物候学模型和人工智能算法预测花粉的排放情况，并基于大气化学模式，自主研发花粉传输模块，构建了花粉数值模式预报系统（CMA-PNFS，以下简称“系统”）。系统由气象预报场驱动，在线耦合花粉排放与传输过程，实现了“气象预报+花粉排放+花粉传输”的一体化集成。

　　相较于常规气象预报，花粉预报面临着更复杂的技术难点。一方面，我国花粉监测站点布局尚不完善，高精度植被分布、产粉量等数据较为稀缺，数据覆盖面和精细化程度不足；另一方面，不同种类植被的花粉排放规律存在物种差异性和年际波动，进一步加大了预报难度。

　　为攻克这些难题，团队针对春季和夏秋季不同的花粉特征，筛选多种物候模型，综合花期物候、日变化趋势等多个指标，选取模拟效果最优的模型。同时，团队利用人工智能算法优化花粉排放的关键参数，进一步提升排放预报的准确性。此外，现有的基于统计或者数据驱动的花粉预报方法难以满足我国高精度花粉预报需求，团队在大气化学模式基础上，构建了花粉传输模块并耦合到大气化学模式中，完善了花粉参数化方案，从而对花粉实现了从排放、传输、扩散到沉降全过程的精细化的模拟预报。

　　目前，中国气象局公共气象服务中心（以下简称“公服中心”）、气科院与北京、天津、河北、内蒙古、河南、陕西等9个试点省份联合建立了花粉预报方面的常态化合作。公服中心每日结合气科院花粉数值模式客观化预报结果和试点省份实况监测数据形成经过预报员主观订正后的花粉浓度等级预报产品；依托“天和”平台，开发融合数值模式产品和实况分析的花粉浓度预报产品业务系统，已在服务和联合会商中投入应用。气科院持续推动花粉预报模式迭代优化与产品业务化试运行，推进科研成果向民生服务快速转化。

　　公服中心副首席、健康服务产品研发团队负责人李怡表示，随着观测设备技术水平的提升，未来还将开展分花粉种类（属种）预报，探索分属种的致敏花粉浓度预报”。具体而言，团队将通过收集整理不同区域主要致敏植物（如杨树、桦树、蒿草等）的分布、物候期及产粉量数据，增强对花粉浓度与致敏植物之间差异性的分析，再结合气象条件进行订正，逐步形成针对不同花粉类别的、更细化的预报产品。

　　与此同时，气象部门正探索与卫生健康部门开展更深度的合作，继续推进花粉流行病学研究和暴露控制实验，精准识别主要致敏花粉种类，确立不同种类致敏花粉的暴露风险阈值，同时将花粉数值模式预报与流行病学模型相结合，建立涵盖不同致敏花粉种类、面向不同人群的花粉健康风险预警体系。

　　在公众服务层面，花粉健康防护将向更加精准化、个性化的方向加速推进。依托用户画像与智能交互技术，未来将通过建立用户健康档案，结合地理位置、出行路径、实时花粉监测与高分辨率预报产品，将预警信息及时推送到用户的智能终端与可穿戴设备，实现“点对点”的个性化花粉精细防护提示，逐步构建起“精准感知—智能研判—主动干预”的闭环式花粉健康防护体系，让花粉过敏防护从被动应对走向主动防御。

　　制图：黄琬婷

　　中国气象报社  出品

　　作者：胡竞文