AI在应用气象学中的应用

20XX/XX/XXAI在应用气象学中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

气象AI发展现状与技术突破02

灾害性天气智能预报系统03

行业气象服务智能化应用04

区域气象AI创新实践案例CONTENTS目录05

气象AI关键技术与支撑体系06

公众气象服务智能化升级07

国际合作与全球服务布局08

未来展望与发展趋势气象AI发展现状与技术突破01全球气象AI技术渗透与趋势

01地球科学AI渗透率全球领先据斯坦福大学《2026年人工智能指数报告》，2025年地球科学的AI渗透率最高，达到8.8%，领先于自然科学整体（6.8%）、生命科学（6.5%）和物理学（5.8%），表明AI已成为地球科学研究与应用的核心驱动力。

02AI气象模型性能实现跨越式提升国际上，Nvidia的FourCastNet3模型可在单张GPU上不到4分钟生成60天全球0.25度分辨率预测，速度较传统方法快8到60倍；GoogleDeepMind的WeatherNext2能在1分钟内生成数百种天气结果，性能较前代提升99.9%，大幅提升了预报效率与精度。

03从单点优化迈向全工作流替代AI在气象领域的应用已超越数据处理等单一环节，开始替代完整科学工作流。例如ClimateAgent系统在85个复杂气候任务中实现100%完成率和8.32的高质量评分，EarthLink作为地球科学家AICopilot，可通过动态反馈循环自动化研究工作流，重塑科研范式。

04数据-算力-模型协同成为发展关键高质量、结构化的历史数据（如再分析数据集、卫星档案）是气象AI发展的基石，但传统数据获取难、成本高、分辨率不足等问题凸显。通过接入超算互联网、构建高精度数据集开源生态、提供软硬协同工具链，正推动“数据-算力-模型”深度协同，释放气象数据价值。全时效智能模型矩阵构建我国气象人工智能已形成覆盖短时临近、中短期、次季节—季节全时效的智能模型矩阵。如“风清”模型几分钟完成过去数小时计算，生成未来0-15天全球预报产品；“风雷”模型实现公里级、分钟级更新，强回波预报质量提升超25%；“风顺”模型对热带大气季节内振荡的预测技巧达32天。创新模型技术突破2025年发布的“风源”模型开创端到端预报新模式，无需复杂数据同化，直接读取观测数据生成预报。“风和”语言模型构建专属气象语料库及49万条场景化问答集，实现服务从“人找信息”到“信息找人”的转变。“风宇”模型填补空间天气智能预报空白，实现24小时全链式预报。技术赋能预报准确率提升在技术赋能下，“十四五”时期我国暴雨预报准确率较“十三五”提升10%，24小时城镇晴雨和气温预报准确率超80%，台风24小时路径预报误差降至58公里、保持国际领先。国家级引领与协同创新格局我国气象人工智能发展形成“举国体制+产学研协同”的研发格局。2021年中国气象局地球系统数值预报中心成立，奠定关键基础；2023年出台《人工智能气象应用工作方案（2023—2030年）》，联合清华大学、复旦大学等组建4支重点创新团队，研发多套训练基准数据集，构建基础支撑平台，形成全国“一盘棋”协同生态。国家级智能预报模型体系建设AI气象大模型技术代际演进第一阶段：纯数据驱动的快速推理以盘古、英伟达FourCastNet等为代表，开创“端到端”气象预测新路径，通过海量再分析数据训练，学习大气演化统计规律，推理速度较传统数值模式提升数个数量级。但在历史数据中未充分记录的极端事件时表现会显著退化。第二阶段：物理-数据混合架构2025年起技术路线向此演进，核心思路是用数值模式的物理约束引导AI学习，用AI的计算效率加速数值求解。包括物理信息神经网络（PINN）、神经算子、混合分辨率架构等技术，既保留物理规律可解释性，又利用AI计算效率优势。第三阶段：区域自适应的微调技术2026年技术前沿，解决通用气象大模型区域“水土不服”问题。核心方法包括迁移学习（利用区域观测数据微调）、对抗域适应（学习不同地形特征间不变气象规律）、在线学习（场站实时数据持续更新模型参数），微调后本地场站预报误差可降低30%-50%。物理-数据融合创新架构

物理信息神经网络（PINN）技术将大气运动方程作为损失函数项，强制AI学习结果满足物理守恒，提升模型可解释性与极端天气模拟能力。

神经算子（NeuralOperator）应用学习偏微分方程解的映射关系，突破传统数值模式对网格尺度的依赖，实现多尺度气象过程高效模拟。

混合分辨率协同架构低分辨率数值模式提供物理背景，AI模型学习从低分辨率到高分辨率的映射，复杂地形区风速预报精度较纯数值模式提升15%-20%。

区域自适应微调技术基于通用大模型，利用区域观测数据进行迁移学习与对抗域适应，场站级预报误差可降低30%-50%，实现"越用越准"的本地化适配。灾害性天气智能预报系统02台风路径与强度AI预测技术01国家级AI模型：台风路径预测精度提升中国气象局研发的“风清”模型，在台风路径预报方面具有优势，部分指标达到甚至优于传统的数值模型，2025年台风24小时路径预报误差降至58公里，保持国际领先。02地方特色模型：台风强度预报技术升级深圳市气象局与华为云联创研发的“智霁”模型，2026年将发展强降水预测增强技术，改进台风强度预报算法，提升其在台风强度预报方面的能力。03区域协同应用：复杂地形台风动态研判广西防城港市融合北部湾海面观测数据，不断优化AI预测算法，增强对台风路径、登陆时间和影响强度的动态研判能力，为“五停”措施等决策提供依据。AI模型提升预警精准度与时效性深圳市气象局升级AI"三剑客"，"智瞳"模型将强降水有效预报时间从1小时延长到3小时，优化多源数据融合与物理机理技术，提升暴雨、雷雨大风等预警精准性。分钟级公里级短临预报产品防城港市建立精细化格点预报系统，实现1公里分辨率、6分钟更新的短临预报产品，精准覆盖复杂地形区域和港口重点作业区域，提升突发性强对流天气捕捉能力。“2341”短临预警体系浙江省“AI+短临预警”应用构建“2341”体系，设“重点关注”与“特别关注”两个等级，聚焦三大场景提供差异化提醒，支撑“四早”能力提升，形成全链条运行和闭环管控机制。AI识别模型强化灾害性天气监测防城港市研发强对流天气AI识别模型，强化对雷雨大风、短时强降水等灾害性天气的识别能力，提升预警提前量，为防灾减灾争取宝贵时间。强对流天气短临预警系统暴雨积涝风险智能评估模型多源数据融合技术支撑

通过布设自动气象站和智能图像视频采集设备，整合气象、自然资源、交通运输等部门数据，构建“机理模型+数据驱动”的混合人工智能模型，实现数据实时共享与高效处理。动态优化与算力配置

模型通过每次强降雨过程的数据反馈持续优化，实现算力最优配置，生成区域内涝预警服务产品，提升预报的精准度和时效性，满足不同场景下的风险评估需求。标准化与数据共享机制

建立气象探测设施建设和数据管理相关技术标准互认机制，推动气象探测数据共享应用，为暴雨积涝风险智能评估模型的广泛应用和推广提供制度保障。全球气溶胶-气象耦合预报技术技术突破：AI-GAMFS模型研制在国家自然科学基金项目资助下，中国气象科学研究院团队研制了全球首个气溶胶-气象耦合预报人工智能模型“AI-GAMFS”。该模型基于42年全球12万时次的气溶胶再分析资料训练，集成全局注意力机制、时空编码模块及接力预报策略等关键技术。性能优势：高效与精准的双重提升AI-GAMFS可在1分钟内实现全球范围5天、逐3小时的业务化预报，空间分辨率达50公里，每日滚动预报8次，输出涵盖54个变量，包括5类关键气溶胶组分的光学特性、地面浓度及相关气象要素。其在气溶胶光学厚度（AOD）及沙尘组分预报等评估指标上优于欧洲中期天气预报中心的哥白尼大气监测服务模型（CAMS）等国际先进模型。业务应用：从科研到防灾的全链条闭环AI-GAMFS已在中央气象台及陕西、宁夏等10余个省（自治区）气象部门实现业务应用，并通过中国气象局天气预报科技成果中试基地业务准入，在多次沙尘天气过程预报业务会商中发挥关键支撑作用。同时，该模型已正式接入“妈祖（MAZU）”全民早期预警云平台，面向全球提供预报服务。行业气象服务智能化应用03新能源发电功率AI预测系统风光发电功率预测的技术代差在电力市场化交易深入的背景下，次日出清价格与气象条件高度耦合，功率预测精度已从“锦上添花”变为“生存底线”。复杂地形区，传统模式的风速预报均方根误差可达2-3米/秒，辐射预报相对误差超过20%，对一座100MW的风电场意味着每日数十万元的收益波动。AI气象大模型的“三级跳”技术跃迁2024-2026年间，AI气象大模型完成从“纯数据驱动的快速推理”到“物理-数据混合架构”再到“区域自适应的微调技术”的跃迁。混合模型在复杂地形区域风速预报精度较纯数值模式提升约15%-20%，区域自适应微调后本地场站预报误差可降低30%-50%。复杂地形的定制化技术方案针对复杂地形，通过地形解析技术（如亚网格地形参数化、30米级数字高程模型）、局地环流解析（捕捉山谷风、坡面环流等）及三维辐射传输技术（云团三维重建、光线追踪算法），可将10米高度风速预报误差降低约25%，强对流多发区逐15分钟辐射预报精度提升20%-30%。AI预测助力新能源场站收益提升协鑫集团引入AI气象预测能力后，光伏功率预测摆脱对低频更新传统物理模型的依赖，通过更高精度的辐照度和风速预判，使发电计划与交易策略更紧密匹配，降低出力偏差带来的财务波动，凸显AI气象大模型从实验室跃入能源企业损益表的价值。多源数据融合监测系统整合气象卫星、地面气象站、无人机等多源数据，运用人工智能算法进行实时分析，有效识别干旱、洪涝、冰雹、台风等极端天气事件，为农业生产提供准确的天气预测。病虫害智能识别与预警通过分析作物生长图像、土壤样本和气候数据，AI系统可识别病虫害早期迹象并预测扩散趋势。例如，在水稻种植区，AI系统能识别稻飞虱、稻瘟病等，通过无人机进行精准防治。土壤健康与水资源智能管理AI监测技术分析土壤样本和遥感图像，评估土壤肥力、水分含量和盐碱度等指标，提供土壤健康管理方案；同时监测水资源变化趋势，帮助农民合理规划灌溉，提高水资源利用效率。农业灾害风险动态评估与决策支持基于历史灾害数据、气候数据和社会经济数据综合分析，评估不同地区和作物的灾害风险。为政府和企业制定防灾减灾策略提供依据，例如输入作物特性和当地气候数据，模拟生长情况并评估品种表现。农业气象灾害智能监测平台城市精细化气象服务解决方案

智能感知网络构建在城市易涝点、低洼地段、桥梁涵洞等关键点位，布设自动气象站和智能图像视频采集设备，实现对水位、流速、流量等气象要素的高精度实时监测，为城市内涝等灾害预警提供数据支撑。

多源数据融合与智能模型应用建立数据服务链接平台，实现气象、自然资源、交通运输等部门数据融合，构建“机理模型+数据驱动”的混合人工智能模型，通过每次强降雨过程的数据反馈不断优化模型，生成区域内涝预警服务产品。

精准预警与靶向服务将AI预报与递进式气象服务机制深度融合，强化预警信息靶向推送和临灾“叫应”。如广西防城港AI模型提前锁定高风险区域，气象部门第一时间“叫应”相关责任人，推动及时转移群众，提升防灾减灾效率。

重点行业定制化服务围绕城市重点行业需求，提供定制化气象服务。如为电力部门定制气象实况与快速预报产品，联动电网应急系统，精准监控气象对设备及作业的影响，指导应急避险，降低气象灾害对城市供电的风险。航空运行气象保障AI系统航班起降风险智能评估AI模型可综合分析机场跑道能见度、侧风风速、强对流天气等实时气象数据，结合历史航班运行记录，对航班起降风险进行动态评估，为塔台管制员和航空公司签派人员提供决策支持，提升航班起降安全。航线气象威胁预警与规避基于AI的航线气象威胁预警系统，能够实时监测航路上的雷暴、积冰、turbulence等危险天气，提前预测其发展趋势和影响范围，并智能规划绕飞路线，减少航班延误和颠簸，保障飞行安全与效率。机场天气精细化预报服务利用AI技术整合机场自动气象站、卫星、雷达等多源观测数据，生成分钟级、百米级的机场精细化气象预报产品，包括温度、湿度、风向风速、降水等要素，为机场地面运行、航班调度等提供精准气象服务。区域气象AI创新实践案例04深圳AI气象"三剑客"技术升级

智霁2.0：强化台风暴雨强度预报与华为云联创研发，提供未来7天深圳及周边3公里分辨率气象要素预报。2026年升级强降水预测增强技术，改进台风强度预报算法，提升台风、暴雨强度预报能力，部分指标优于传统数值模型。

智瞳：延长强降水有效预报时间窗口联合哈尔滨工业大学（深圳）研发，已将强降水有效预报时间从1小时延长到3小时。2026年持续优化融合雷达、卫星等多源数据和物理机理的技术，改进海上强对流预测算法，提升暴雨、雷雨大风等预警精准性。

阿福：构建气象多智能体重塑业务流程联合鹏城实验室完善人工智能预报员助手，集成国省语料库，推进小智能体模块研发，构建适应不同场景的气象多智能体，实现台风风雨影响、重大活动专报等多情景业务应用，让预报员更多精力投入气象应用创新和精准服务。广西防城港智能防灾体系建设

构建“市级AI预警中枢+县域智能工作站”业务架构防城港市依托中国气象局“风清”“风雷”等AI模型基础，结合本地435个自动气象站观测资料，搭建起“市级AI预警中枢+县域智能工作站”业务架构，推动人工智能技术与本地气象业务深度融合。研发三大AI技术突破业务瓶颈针对强对流天气识别难、台风路径研判难、复杂地形精细化预报难等业务瓶颈，防城港市持续推进技术攻关：研发强对流天气AI识别模型提升预警提前量；融合北部湾海面观测数据优化AI台风路径预测算法；建立1公里分辨率、6分钟更新的短临预报产品覆盖复杂地形和港口重点作业区。推动AI预报成果向实战应用转化防城港市将AI预报与“11631”递进式气象服务机制深度融合，强化预警信息靶向推送和临灾“叫应”。2025年6月强降雨中提前锁定高风险区域并“叫应”转移群众49人；台风“麦德姆”应对中为“五停”措施提供决策依据；海上安全服务中提前6小时预警极端大风，避免设备损毁和人员伤亡；联合金融监管部门研发灾害损失AI评估系统，12小时内出具35份气象灾害证明，推动保险机构预赔款达1244.68万元。健全“气象+应急+行业”协同机制防城港市已将AI预报产品接入应急管理、交通运输、港口等18个部门指挥平台，推动联合会商、研判、预警常态化。组建AI技术服务专班，为港口、危化等20余家重点企业提供“一企一策”定制服务，并年均推送防灾知识超50万条，提升公众风险防范意识和应急避险能力。浙江"AI+短临预警"实战应用构建分钟级公里级预报体系基于80余部气象雷达和3000多个气象观测站数据，依托AI技术研发分钟级、公里级降雨预报产品，有效解决短临预警预报精度不够、窗口期短等难题。创新"2341"预警响应体系设置两个风险关注等级（重点关注与特别关注），聚焦省市县指挥调度、基层单元动态研判和自主行动、险情灾情资源配置预判三大场景，支撑实现"早发现、早决断、早准备、早防范"四早能力，形成一套全链条运行和闭环管控机制。提供差异化智能提醒服务针对不同场景分别提供"一屏指挥"、"一图行动"、"一键配置"三类差异化提醒，确保基层快速响应、科学处置，提升强对流天气多发、重发、点状爆发等特征下的预警应对效率。智能监测网络建设贺州市在城市易涝点、低洼地段、桥梁涵洞等关键点位，布设自动气象站和智能图像视频采集设备，构建起全方位的监测感知网络。多源数据融合平台建立数据服务链接平台，实现气象、自然资源、交通运输等部门数据融合，为暴雨积涝预警提供了丰富的数据支撑。混合人工智能模型构建构建“机理模型+数据驱动”的混合人工智能模型，通过每次强降雨过程的数据反馈不断优化模型，实现算力最优配置，生成区域内涝预警服务产品。技术标准互认机制按照《贺州市气象探测设施建设和探测数据管理办法》相关规定，建立气象探测设施建设和数据管理相关技术标准互认机制，推动气象探测数据共享应用。贺州暴雨积涝预警技术创新气象AI关键技术与支撑体系05多源气象数据智能融合技术

多源数据采集与预处理整合卫星云图、雷达数据、地面气象站（如防城港市435个自动气象站）、无人机等多源观测数据，利用AI算法进行数据清洗、异常值检测与缺失值填充，为后续融合奠定基础。

智能融合算法与模型采用全局注意力机制、时空编码模块等AI技术，如“智瞳”模型融合雷达、卫星等多源数据及物理机理，实现对复杂气象要素的精准刻画与动态分析。

数据同化与再分析技术建立统一基座模型和耦合再分析技术，如研发第二代大气再分析产品，实现观测数据与模式数据的有机结合，提升初始场质量，为精准预报提供支撑。

高分辨率格点预报产品生成通过AI融合技术构建精细化格点预报系统，如形成1公里分辨率、6分钟更新的短临预报产品，精准覆盖复杂地形区域和重点作业区域，满足精细化服务需求。端到端预报模型架构设计

技术突破：端到端预报新范式2025年发布的"风源"模型开创端到端预报新模式，无需复杂数据同化，直接读取观测数据生成预报，大幅简化传统预报流程。

数据驱动：海量历史数据训练基于42年全球12万时次的气溶胶再分析资料训练，集成全局注意力机制、时空编码模块及接力预报策略等关键技术，提升模型预测能力。

高效运行：分钟级全球预报能力AI-GAMFS模型可在1分钟内实现全球范围5天、逐3小时的业务化预报，空间分辨率达50公里，每日滚动预报8次，输出涵盖54个变量。

性能优势：多维度评估领先在气溶胶光学厚度（AOD）及沙尘组分预报等评估指标上，表现优于欧洲中期天气预报中心的哥白尼大气监测服务模型（CAMS）及多个国际先进的区域沙尘物理预报模型。研发背景与目标面向共建“一带一路”国家气象服务需求，依托中国在人工智能、气象卫星、数值预报等领域技术积累，中国气象局地球系统数值预报中心牵头研制智能气象预报一体机，旨在灵活适配不同国家基础设施，推动AI技术本地化落地。核心功能与技术特点智能预报一体机集成多圈层观测智能融合、智能短临预报、区域降尺度等5个核心AI模型，具备本地化适配机制，能够在不同国家和地区的基础设施条件下稳定运行，提供精准的气象预报服务。应用部署与预期效益该项目计划在不少于6个共建“一带一路”国家部署并稳定运行6个月以上，预计气象灾害预警覆盖人口达到1000万，并建立联合实验室，助力合作国家打造本土气象科技能力，提升其防灾减灾水平。智能预报一体机研发与应用算电协同与超算资源调度

国家算力监测与调度系统建设2026年政府工作报告首次将算电协同纳入国家新基建战略，强调需建立国家算力监测与调度系统，实时感知全国算力状态，通过智能调度提高资源利用率，确保资源有效配置，避免盲目建设和资源浪费。

超算互联网核心节点的算力支撑依托国家超算互联网核心节点（全国首个实现3万卡部署的最大国产AI算力池），充分释放E级超算并行计算优势，解决高分辨率模拟的“灰区”难题，将全球12公里分辨率、10天逐小时160项全要素预测的计算效率提升至1小时内完成。

软硬协同的气象AI工具链开发者可获取高精度气象数据集后，无缝对接国内首个科学大模型一站式开发平台OneScience，该平台集成Fuxi、GraphCast、FengWu等主流气象大模型，并针对国产加速卡深度优化，实现从数据准备、模型训练到性能评测的完整闭环。公众气象服务智能化升级06创新背景：破解“乍暖乍寒”穿衣困扰针对春秋季节气温波动大、市民穿衣选择困难的问题，2026年深圳市气象局在“深圳天气”APP推出“鹏城互动式穿衣指数”服务，上线仅一个月访问量近百万人次，收到市民反馈意见超4200条。核心特性：分人群、精细化、场景化服务根据年龄、性别、体质差异分人群提供专属指引，如职场人士、长辈、儿童；采用八级精细体感温度划分，结合气温、湿度、风力等要素，精准匹配衣物材质与穿搭款式，突出场景化、互动式、动态化。服务升级：“双向互动”驱动持续优化通过用户反馈实现“双向互动”，气象服务从“我想给你什么”向“你需要什么”转变。截至2026年，产品已依据用户反馈完成5次优化迭代，成为民生气象服务的“新晋网红”。互动式穿衣指数服务创新人体舒适度与健康气象服务

人体舒适度指数服务综合气温、湿度、风速和辐射等要素评估对人体的热负荷影响，为市民跑步、登山或其他运动提供参考建议。

流感气象风险等级预报在每年10月至次年4月的秋冬春三季，联合市疾控中心逐日发布未来7天的流感气象风险等级预报，科学指引公众做好防范。

鹏城互动式穿衣指数针对春秋季节“乍暖乍寒”天气给市民带来的穿衣困扰，创新推出“鹏城互动式穿衣指数”服务。分人群提供穿衣建议，为职场人士、长辈、儿童分别设置专属穿着指引，并结合气温、湿度、风力等气象要素，采用八级精细体感温度划分，精准匹配衣物材质与穿搭款式。天文观测气象保障系统

观星地点气象服务拓展立足暗夜经济发展，在“西涌国际暗夜社区天文观测信号”服务基础上，2026年拓展了深汕鲘门、珠海万山、韶关乳源等观星地点，形成多地联动发布机制。

天文观测指数与天象信息服务市民可通过“深圳天文”微信公众号获取天文观测指数和天象信息，拥有更多观星选择和体验，助力大湾区星空旅游的发展。智能问答平台核心功能集成专属气象语料库及场景化问答集，实现服务从“人找信息”到“信息找人”的转变，支持语音输入问询，实时解答专业问题。基层防灾智能问答应用推出风险预警智能问答服务，基层防灾人员可实时查询风险监测、预估及防御指引，助力早决策、早部署、早行动。气象AI助手“阿福”应用集成国省语料库，推进小智能体模块研发，构建适应不同场景气象多智能体，实现台风风雨影响、重大活动专报等多情景业务应用。气象服务智能问答平台国际合作与全球服务布局07"一带一路"AI气象应用示范

项目背景与目标面向共建“一带一路”国家的实际需求，依托中国在人工智能、气象卫星、数值预报等领域的技术积累，构建物理与数据双驱动的短临—中期—次季节无缝隙智能气象预报系统，并建立本地化适配机制。

核心技术与模型研发项目计划研发5个核心AI模型，涵盖多圈层观测智能融合、智能短临预报、区域降尺度等关键领域，同时研制智能气象预报一体机，可灵活适配不同国家的基础设施。

合作模式与实施路径联合国内9家单位、高校，以及蒙古国、埃塞俄比亚、喀麦隆、塔吉克斯坦、乌兹别克斯坦等5个共建“一带一路”国家气象部门、科研院所等单位共同实施，推动合作模式从技术输出向联合研发与能力建设并重转变。

预期成果与全球共享计划