预报效率大幅提升

　　9日下午，今年13号台风“白海豚”先后两次登陆浙江，目前正携强降雨深入内陆，各地继续严阵以待。

　　在“白海豚”来袭过程中，气象、海洋、水利等部门始终紧紧“锁定”其发展过程，借助人工智能（AI）预报系统将预报数据“集合会诊”，推算出台风未来0到240小时的路径、强度和登陆概率——台风往哪走、会有多强，AI都快速给出预测预警信息。

　　近年来，AI在暴雨、台风等天气预报中越来越多发挥作用，为防灾减灾“抢时间”。

　　助力破解台风预报难题

　　近年来，我国台风路径预报准确率有长足进步，24小时路径预报误差已从过往的百余公里缩小至数十公里级别，但台风路径或移动速度的突然变化仍然是预报面临的一大考验。比如中央气象台发布今年第12号台风“红霞”相关消息时，台风路径和登陆区域等就时有变化。

　　国家气象中心台风与海洋气象预报中心主任赵伟介绍，台风强度突变预报也是全球气象领域公认的技术挑战。台风快速增强是台风预报的一大难点，长期缺乏有效的预报技术支撑。

　　面对台风预报难题，2024年，国家气象中心建立新一代全球台风路径超级集合集成预报技术，将天气预报模型与人工智能模型融合。通过2025年台风季检验，预报准确率得到提高。

　　专家指出，AI技术正在台风预报中发挥作用。AI气象大模型的计算速度远超传统物理模型，预报效率大幅提升；AI预报模式在3至5天的台风路径预报上比传统物理模式更准确，路径预报准确率显著提高；国家气象中心基于“风清”AI模型发展了台风强度预报适配模型，强度预报取得突破；防灾决策提前量拉长，如“风清”模型在台风“摩羯”登陆前6天多提前锁定其登陆路径。

　　此次“白海豚”来袭前，结合AI推算，国家海洋环境预报中心得出结论：受“白海豚”影响，我国东海近岸可能掀起4到7米的巨浪到狂浪；水利部则通过数字孪生系统和AI技术提前推演洪水怎么走、往哪走，及时生成针对性预案。

　　预报员的“数智同事”

　　2023年，《人工智能气象应用工作方案（2023—2030年）》出台，布局国产AI气象应用技术体系建设。自此，AI气象预报“风”系列模型矩阵，在清晰明确的顶层设计下，逐一成形。

　　2024年6月，“风雷”“风清”“风顺”模型发布，覆盖从0—3小时临近预报、0—15天短中期预报到60天次季节预测的全时效链条。2025年，矩阵进一步扩展。“风源”无需经过复杂的数据同化等中间流程，直接根据观测数据生成预报；“风和”语言模型融合49万条场景化问答集，直接面向公众提供个性化服务；“风宇”填补空间天气智能预报空白，可提前1小时捕捉磁暴事件特征。

　　2026年，“风”系列模型持续“进化”。“风雷”“风清”“风顺”完成新一轮性能升级。目前，“风雷”将数据驱动与物理驱动范式深度融合，强回波预报技巧提升25%；“风清”新增降水预报功能，3分钟内即可生成精细化全球预报产品，可用预报天数达10.5天；“风顺”分辨率精细至0.25°，新增十余项预报要素，3至5周全球平均气温和降水预测技巧有效提升。

　　如今，AI系统已和数值预报系统一起，成为预报员的“数智同事”，涵盖气象工作方方面面，进一步提升预报预警效率。

　　全国政协委员、中国气象局国际合作司司长张兴赢在今年全国两会期间这样描述预报员的工作状态：“每天要面对多种数值预报模式，花费大量时间比较甄别，就像在信息海洋里寻找航线，繁重且考验经验。”如今，“风清”仅需几分钟即可完成过去数小时的计算量，生成未来0—15天全球预报产品。

　　针对致灾性极强、预警必须分秒必争的短时强对流天气，AI气象应用在“抢时间”环节展现威力。

　　在6月28日至29日江淮地区的降水预报中，“风清”人工智能大模型提前给出这一事后证实很准确的预报意见——“影响该雨带位置的副热带高压和急流活动不会北抬，雨带将继续维持在江淮流域”，这为预报员提前作出模式预报订正提供了有效信息。

　　更好发挥AI作用

　　在数值模式的基础上，依托人工智能技术，近年来，我国强对流天气预警时间提前至3小时，台风路径预报准确率逐步提升；0至6小时极端强对流天气短时预报能力稳步提升；短时临近时段降水位置预报更加稳定。

　　对于更好地发挥AI在气象预报中的作用，中国气象局总工程师潘进军表示，AI气象模型已具备较强预测预报能力，但当前仍面临极端天气样本少、模型可靠性不足等瓶颈。下一步关键是加强极端天气事件的样本积累，提升模型在罕见场景下的泛化能力。《气象高质量发展纲要（2022—2035年）》和《中国气象科技发展规划（2021—2035年）》明确提出，要加强人工智能与气象的深度融合应用。专家预计，随着AI的更多运用，气象观测、物理模型、超级计算和人工智能相互融合，将会做出更快、更细、更能反映不确定性的天气预报。

　　作者：陈溯