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)
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2016年，国家自然科学基金制定“十三五”规划时，杨卫曾提出了对中国基础研究的三个总体目标：2020年达到“总量并行”，学术产出和资源投入总体量与科技发达国家相当；2030年达到“贡献并行”，力争中国科学家为世界科学发展作出可与其他科技强国相媲美的里程碑式贡献；2050年达到“源头并行”，对世界科学发展有重大原创贡献。
