人工智能預報新系統讓臺風路徑預判更靠譜

每到暑期，臺風怎么走、會不會登陸、影響范圍有多大，是大家關心的氣象問題。近日，我國科研人員創新技術路徑，把人工智能算力和大氣動力學規律相結合，研發出臺風智能預報新系統，讓臺風路徑預判更精準、更透明、更省心。相關研究成果發表于《大氣科學進展》2026年第9期。

很多人疑惑，為什么短期臺風預報很準，時間越久越容易產生偏差？核心原因就是大氣系統的混沌特性：初始狀態的細微擾動，會在天氣演變過程中不斷放大，最終造成臺風路徑偏差。不同于單一的軌跡預報，集合預報通過測算多種潛在行進路線，量化臺風跑偏概率，是當前防災減災、群眾避險、防汛調度的核心科學依據。

近年來，人工智能氣象預報快速普及，憑借高效運算能力大幅提升了天氣預報效率。但市面上多數人工智能模型靠數據“經驗預判”，缺少真實大氣物理規律支撐。只能給出預報結果，無法解釋誤差來源，中長期臺風預報的穩定性不足，很難完全滿足實際防災需求。

為破解這一痛點，在國家自然科學基金項目支持下，中國科學院大氣物理研究所段晚鎖研究員團隊與復旦大學李昊研究員團隊深度合作，依托我國自主研發的“伏羲（FuXi）”人工智能氣象大模型，創新引入非線性動力學算法，成功研發出FuXi-CNOPs臺風集合預報系統，打通了人工智能快速運算與物理機理精準研判的技術壁壘。

科研人員表示，這套新系統不再盲目測算臺風路徑。它可以精準鎖定影響臺風走向的“關鍵敏感點”，篩選出容易放大誤差、改變臺風軌跡的初始氣象擾動，生成符合真實大氣規律的預判數據。同傳統隨機測算的模式相比，這套技術的預判有物理依據，能解釋臺風“為什么會跑偏、可能往哪跑偏”。

科研團隊通過62個典型臺風、91次對比試驗驗證，新系統的預報性能實現穩步提升。在24小時短期預報中，技術水平和國際主流預報系統基本持平；而在24至120小時的中長期預報中，優勢持續凸顯。

更實用的是，這套系統實現了“減量提質”。過去需要51組運算數據才能完成預報，而FuXi-CNOPs僅需31組數據，就能得出更精準、更穩定的預報結果，大幅節約運算資源、提升預報效率。

團隊負責人介紹，后續將持續迭代升級，補齊模式誤差預判短板，進一步提升臺風路徑、強度的預報精度，并逐步將這項技術拓展到暴雨、強對流等各類極端天氣預報場景中。