人工智能预报新系统让台风路径预判更靠谱
每到暑期，台风怎么走、会不会登陆、影响范围有多大，是大家关心的气象问题。近日，我国科研人员创新技术路径，把人工智能算力和大气动力学规律相结合，研发出台风智能预报新系统，让台风路径预判更精准、更透明、更省心。相关研究成果发表于《大气科学进展》2026年第9期。
很多人疑惑，为什么短期台风预报很准，时间越久越容易产生偏差？核心原因就是大气系统的混沌特性：初始状态的细微扰动，会在天气演变过程中不断放大，最终造成台风路径偏差。不同于单一的轨迹预报，集合预报通过测算多种潜在行进路线，量化台风跑偏概率，是当前防灾减灾、群众避险、防汛调度的核心科学依据。
近年来，人工智能气象预报快速普及，凭借高效运算能力大幅提升了天气预报效率。但市面上多数人工智能模型靠数据“经验预判”，缺少真实大气物理规律支撑。只能给出预报结果，无法解释误差来源，中长期台风预报的稳定性不足，很难完全满足实际防灾需求。
为破解这一痛点，在国家自然科学基金项目支持下，中国科学院大气物理研究所段晚锁研究员团队与复旦大学李昊研究员团队深度合作，依托我国自主研发的“伏羲（FuXi）”人工智能气象大模型，创新引入非线性动力学算法，成功研发出FuXi-CNOPs台风集合预报系统，打通了人工智能快速运算与物理机理精准研判的技术壁垒。
科研人员表示，这套新系统不再盲目测算台风路径。它可以精准锁定影响台风走向的“关键敏感点”，筛选出容易放大误差、改变台风轨迹的初始气象扰动，生成符合真实大气规律的预判数据。同传统随机测算的模式相比，这套技术的预判有物理依据，能解释台风“为什么会跑偏、可能往哪跑偏”。
科研团队通过62个典型台风、91次对比试验验证，新系统的预报性能实现稳步提升。在24小时短期预报中，技术水平和国际主流预报系统基本持平；而在24至120小时的中长期预报中，优势持续凸显。
更实用的是，这套系统实现了“减量提质”。过去需要51组运算数据才能完成预报，而FuXi-CNOPs仅需31组数据，就能得出更精准、更稳定的预报结果，大幅节约运算资源、提升预报效率。
团队负责人介绍，后续将持续迭代升级，补齐模式误差预判短板，进一步提升台风路径、强度的预报精度，并逐步将这项技术拓展到暴雨、强对流等各类极端天气预报场景中。（记者胡喆）
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