如何确定台风路径走向？中国团队研发AI-物理集合预报系统实现科学判断
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中新网北京7月29日电 (记者 孙自法)每到台风季，台风登陆及其影响路径预报的准确性，不仅关乎个人出行、渔船出海、学校上课，更直接关系到国家层面的防灾部署和应急响应，因此备受关注。
科学判断台风路径多种可能走向
记者7月29日从中国科学院大气物理研究所获悉，该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，以中国自主研发的人工智能(AI)气象大模型“伏羲”(FuXi)为核心，创造性引入具备物理机制的正交条件非线性最优扰动(O-CNOPs)方法，联合研制FuXi-CNOPs集合预报系统，其通过生成具有物理可解释性的初始扰动，实现对台风路径多种可能走向的科学判断。
大量台风个案的预报试验结果显示，该系统预报能力明显优于目前国际主流的业务集合预报系统，从而为发展“可解释、可信赖”的AI气象预报提供了新的技术路径。
这项台风预报领域重要研发成果论文，近日在最新一期专业学术期刊《大气科学进展》(AAS)以封面文章形式发表。
研究团队介绍说，台风天生受制于大气系统的混沌特性——初始状态一丝微小的扰动，就足以让它偏离“预定”的路线。因此，预报员要回答的不只是“台风最可能往哪走”，更要判断“它还有可能往哪里偏”。这正是台风路径集合预报需要解决的核心问题。
近年来，AI气象大模型发展迅猛，运行效率远超传统数值模式，但在预报台风这种路径“变幻莫测”的高影响天气时，光有“算得快”的本事还不够，要想真正派上用场，AI还得学会像经验丰富的预报员那样，合理评估各种初始条件的微小差异，最终给出一组“都有可能”的、令人信服的台风路径展望。
最终实现台风路径预报精度提升
本项研究选取62个台风个例，开展了91次集合预报对比试验。结果显示，与包含51个集合成员的国际主流业务集合预报系统相比，使用31个集合成员的FuXi-CNOPs在短时效24小时内预报技巧相当，但在24小时至120小时的预报中，优势逐渐显现并持续扩大，路径误差最大降幅占比达32.33%。
同时，FuXi-CNOPs能更稳定刻画台风的移动速度与方向，且更可靠量化台风路径的预报不确定性，其不确定性量化准确度最大提升可达29.2%。
FuXi-CNOPs还以精准的敏感区定位特性，能更合理刻画台风大尺度引导气流的不确定性，最终实现台风路径预报精度的提升。因此，FuXi-CNOPs的核心价值不仅体现在台风路径预报技巧的优化上，更为AI驱动的可靠集合预报体系提供了关键的物理可解释性支撑。
FuXi-CNOPs探索出一条AI气象模型的集合预报创新路径，不仅能直接推动台风等灾害性天气的预报技巧提升，更从底层逻辑上强化了AI预报结果的物理可解释性，打破了纯数据驱动模型的“黑箱”局限。相较于当前主流的纯生成式AI集合预报方案，该系统无需额外训练超大规模生成模型，在计算资源消耗、业务落地适用性上更具优势。
段晚锁表示，面向未来，研究团队将在现有进展基础上进一步优化升级，有望进一步提升台风路径预报技巧，甚至强度预报的水平，并逐步将该技术体系拓展至其他高影响天气的集合预报场景。(完)
jingzha，2022nian12yue11ri20shizhi23shixu，zaiqinghaishengjubandangzhengzhuyaolingdaoganbuxuexiguanchedangdeershidajingshenpeixunbanqijian，shirenqinghaishengweiweiyuan、shengzhengfudangzuchengyuan、mishuchangshicunwu，zuzhishirenshengweiweiyuan、shengnongyenongcuntingdangzushuji、tingchangliqingchuan，shengweiweiyuan、shengwenhuahelvyoutingdangzushuji、tingchangwangxuewen，shengweiweiyuan、haibeizangzuzizhizhouweishujiduojie，shengguoyouzichanjianduguanliweiyuanhuidangweishuji、zhurenhongtao，shengjiaotongkonggujituanyouxiangongsidangweishuji、dongshichangtaoyongli，zaishengweidangxiaoxueyuanxiushejucanyinjiu，shicunwuliyongzhiquanyaoqiushengzhengfujiguanshitangweiqitigongbinganpaigongwucheliangyunsongcaiyao，liqingchuantigong8pingbaijiu，dangwan6rengongyinyong7pingbaijiu。ciri，shicunwuyinzuijiuquexishengyouguanhuiyi，yimingganbuzaixueyuanxiushebeifaxiansiwang。经(jing)查(zha)，(，)2(2)02(2)2(2)年(nian)1(1)2(2)月(yue)1(1)1(1)日(ri)2(2)0时(shi)至(zhi)2(2)3(3)时(shi)许(xu)，(，)在(zai)青(qing)海(hai)省(sheng)举(ju)办(ban)党(dang)政(zheng)主(zhu)要(yao)领(ling)导(dao)干(gan)部(bu)学(xue)习(xi)贯(guan)彻(che)党(dang)的(de)二(er)十(shi)大(da)精(jing)神(shen)培(pei)训(xun)班(ban)期(qi)间(jian)，(，)时(shi)任(ren)青(qing)海(hai)省(sheng)委(wei)委(wei)员(yuan)、(、)省(sheng)政(zheng)府(fu)党(dang)组(zu)成(cheng)员(yuan)、(、)秘(mi)书(shu)长(chang)师(shi)存(cun)武(wu)，(，)组(zu)织(zhi)时(shi)任(ren)省(sheng)委(wei)委(wei)员(yuan)、(、)省(sheng)农(nong)业(ye)农(nong)村(cun)厅(ting)党(dang)组(zu)书(shu)记(ji)、(、)厅(ting)长(chang)李(li)青(qing)川(chuan)，(，)省(sheng)委(wei)委(wei)员(yuan)、(、)省(sheng)文(wen)化(hua)和(he)旅(lv)游(you)厅(ting)党(dang)组(zu)书(shu)记(ji)、(、)厅(ting)长(chang)王(wang)学(xue)文(wen)，(，)省(sheng)委(wei)委(wei)员(yuan)、(、)海(hai)北(bei)藏(zang)族(zu)自(zi)治(zhi)州(zhou)委(wei)书(shu)记(ji)多(duo)杰(jie)，(，)省(sheng)国(guo)有(you)资(zi)产(chan)监(jian)督(du)管(guan)理(li)委(wei)员(yuan)会(hui)党(dang)委(wei)书(shu)记(ji)、(、)主(zhu)任(ren)洪(hong)涛(tao)，(，)省(sheng)交(jiao)通(tong)控(kong)股(gu)集(ji)团(tuan)有(you)限(xian)公(gong)司(si)党(dang)委(wei)书(shu)记(ji)、(、)董(dong)事(shi)长(chang)陶(tao)永(yong)利(li)，(，)在(zai)省(sheng)委(wei)党(dang)校(xiao)学(xue)员(yuan)宿(xiu)舍(she)聚(ju)餐(can)饮(yin)酒(jiu)，(，)师(shi)存(cun)武(wu)利(li)用(yong)职(zhi)权(quan)要(yao)求(qiu)省(sheng)政(zheng)府(fu)机(ji)关(guan)食(shi)堂(tang)为(wei)其(qi)提(ti)供(gong)并(bing)安(an)排(pai)公(gong)务(wu)车(che)辆(liang)运(yun)送(song)菜(cai)肴(yao)，(，)李(li)青(qing)川(chuan)提(ti)供(gong)8(8)瓶(ping)白(bai)酒(jiu)，(，)当(dang)晚(wan)6(6)人(ren)共(gong)饮(yin)用(yong)7(7)瓶(ping)白(bai)酒(jiu)。(。)次(ci)日(ri)，(，)师(shi)存(cun)武(wu)因(yin)醉(zui)酒(jiu)缺(que)席(xi)省(sheng)有(you)关(guan)会(hui)议(yi)，(，)一(yi)名(ming)干(gan)部(bu)在(zai)学(xue)员(yuan)宿(xiu)舍(she)被(bei)发(fa)现(xian)死(si)亡(wang)。(。)
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2日傍晚6时，城叔终于拨通了洋泗庄村村支书任保健的电话，对方信号断断续续的，只听见他说：“现在水太大了，我们救援进不去，人员还在陆续转移过程中。”
