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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)
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卫星视角看涿州最新情况
黄艳在今年全国两会期间提到,随着城市化进程加快,部分蓄滞洪区内无序开发建设、“人水争地”的现象愈发严重,“如何统筹防洪安全与经济发展成为各地不得不直面的一道难题”。