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AI模型提升沙塵預報精準度 速率提升超過100倍

2026-06-03 09:44

來源:人民日報

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“看到預報,心裏就踏實了。”前段時間,大學生丁婷婷和朋友在甘肅旅遊。西北地區沙塵天氣多發,遊玩中,她不僅收到揚沙、浮塵的準確預報,還接到了“攜帶口罩、紗巾等防塵用品”“駕駛人員應控制速度”等提醒。

在外來輸入性沙塵影響下,西北多個省份不時出現揚沙、浮塵等沙塵天氣,牽涉範圍廣、路徑多、變化可能性大。能夠及時、精準得到此類天氣的相關預報,對人們的生産生活十分重要。

甘肅蘭州,中國氣象局蘭州乾旱氣象研究所內,數值模式研究室首席專家段海霞正在研究沙塵預報數據處理結果。“本次提供的數據符合預期,範圍、時間都經受住了考驗。”段海霞對一旁的同事雷雨虹説。

經受住考驗,離不開所裏的“新同事”:氣溶膠—氣象耦合預報人工智慧模型。

一個模型,如何“預知”沙塵的到來?關鍵在於“耦合”。

對普通人而言,平時接觸的天氣預報多來自預報員。預報員通過分析多個數值天氣預報模式、人工智慧模型的預報結果,根據當地天氣特點和預報經驗,得出預報結論。但傳統數值預報模式,大多將沙塵、PM2.5等氣溶膠與其他各類氣象要素分開計算,難以捕捉到它們的相互作用。實際上,氣溶膠和其他氣象要素之間的“耦合”關係,影響沙塵的傳輸與沉降。

“例如,風力大小決定了起沙強度與傳輸距離,濕度、降水會影響沙塵的沉降速度。同時,氣溶膠也能改變氣象環境,大量沙塵顆粒會阻擋太陽輻射,氣溶膠還可作為雲的‘凝結核’影響降水。”段海霞分析。

利用此原理,中國氣象科學研究院研究員車慧正團隊開發出氣溶膠—氣象耦合預報人工智慧模型,分析氣溶膠與溫度、風力、氣壓等氣象要素之間的相互作用與協同變化,提升預報精準度。

人工智慧不僅是善於發現沙塵的“偵探”,也是“超級速算員”。傳統數值預報模式需要大型電腦集群計算,運作一次全球預報需要數小時,一般一天只預報2—4次。模型由人工智慧驅動,可用圖形處理器計算,運作全球預報只需36秒,速率提升超100倍。

去年10月底,乾旱氣象研究所引入模型並試運作。就像用手機拍了張廣角照片,放大後局部或細節會模糊,將模型真正用於西北地區時也是如此。為了獲得更精準的區域情況,科研人員需對模型提供的數據進行降尺度處理。

“降尺度處理是提高解析度的一種途徑。我們將原50公里解析度的全球數據提升至5公里解析度。”雷雨虹介紹,團隊對沙塵光學厚度、品質濃度等關鍵參數進行降尺度處理,並生成高時空解析度的可視化産品,進一步提升預報品質。

經過模型預測和降尺度處理,預報數據被實時推送至甘肅省氣象局蘭州中心氣象臺伺服器,為最終發佈預報提供參考。“半年多時間裏,我們已經較為準確地預報了全國北方大範圍沙塵天氣過程10余次。”段海霞説,模型可以完成未來3—5天的高精度環境氣象預報,在氣溶膠總量、地面沙塵濃度預報方面,準確率較國際先進預報系統提升10%—30%,計算成本還大大降低。

更清楚地了解沙塵強度、起始時間等預報,對人們的日常生活至關重要。段海霞介紹,除了基礎的出行與健康提示,模型還能結合實時數據為公眾提供個性化防護建議,比如通過分析沙塵中的致敏顆粒物濃度,提前為過敏人群推送佩戴N95口罩、減少戶外停留等提醒;還可聯動醫療系統,預測沙塵高發期的呼吸道疾病就診高峰,輔助醫療機構提前調配醫護資源,築牢公眾健康防線。

未來,在社會生産場景中,模型有望通過預測沙塵顆粒的粒徑、荷電特性及沉降速度,指導輸電塔運維,避免大面積停電;結合作物生長模型,提示調整農作物灌溉時間,推動從災後補救到災前調控的轉變;在山火防控中提前預警,幫助群眾轉移,減少災害損失。可見,“沙塵大模型”關乎的不只是沙塵,更能為多場景的風險預判與決策提供科學支撐。

本期統籌:郭雪岩

《 人民日報 》( 2026年06月03日 02 版)

【責任編輯:吳聞達】
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