AI在气象中的应用

20XX/XX/XXAI在气象中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

气候变化与气象服务的时代挑战02

AI赋能气象服务的技术基础03

AI在气象预测中的关键应用04

AI驱动的自然灾害预警体系CONTENTS目录05

AI气象服务的场景化应用06

国际合作与技术创新实践07

AI气象应用的挑战与未来展望气候变化与气象服务的时代挑战01全球气温持续上升，气候系统失衡气候变化已成为全球面临的最严峻挑战之一，全球气温上升、海平面上升等现象对人类社会和自然生态系统造成巨大威胁。极端天气事件频发，破坏力加剧近年来，洪水、干旱、风暴、野火等自然灾害发生的频率和强度不断增加，给人类生命财产安全和社会经济发展带来严重损失。传统气候模型面临瓶颈，预测能力受限传统气候模型依赖复杂物理方程，计算成本高、耗时长，精度有限，难以捕捉复杂气候变化模式，实时应变能力不足。全球气候变化现状与极端天气趋势传统气象服务的局限性分析

计算成本高昂，耗时较长传统数值预报模式依赖超级计算机求解物理方程，运算一次往往需要数小时甚至几天，如全球气候模型模拟可能需要超算运行数小时至数天。

预测精度有限，空间分辨率低传统模型通常以“格点”为单位划分地球，每一格点代表几十到上百公里区域，难以准确反映城市、河流等微观气候变化，如对强对流天气的精细预报能力不足。

实时应变能力不足，预警窗口窄面对突发极端天气事件，如热带气旋、突发暴雨，传统模型响应不够及时，常错过最佳预警窗口，例如对下击暴流等强对流天气的预警时间较短。

数据处理能力有限，多源数据融合难气候相关数据源日益增多，如卫星遥感、传感器、无人机等，但传统模型难以高效整合处理这些庞杂异构数据，导致预测结果滞后或失真。智慧气象：技术驱动下的服务变革需求

基础设施的智能化升级传统气象观测网络正加速向“空天地海”一体化转型，地面观测站、雷达、卫星、无人机、浮标等多元设备形成立体监测体系，结合5G通信技术实现数据实时传输，智能气象站通过边缘计算减少延迟，填补复杂地形观测盲区。

数据生态的开放与融合气象数据从“部门独享”转向“社会共用”，全球气象机构通过API接口、数据平台等形式向公众、企业开放数据。气象数据与地理信息、社会经济等数据交叉融合，催生出“气象+场景”的定制化服务模式，如结合城市热岛效应数据预测电网压力。

预报技术的范式突破人工智能成为气象预报核心引擎，AI模型通过学习海量历史数据直接预测天气演变，如谷歌GraphCast模型在台风路径预测中精度与欧洲中期天气预报中心模式相当，计算效率提升数千倍，中国“风雷”智能预报系统实现从全球到乡镇级别的无缝预报。

服务模式的场景化延伸智慧气象服务对象从政府决策扩展至企业运营与公众生活，农业领域提供精准灌溉、病虫害预警，交通领域有能见度监测与航班延误预测，能源领域提升可再生能源利用率，公众端涌现个性化气象服务APP，提供穿衣指数、运动建议等增值服务。AI赋能气象服务的技术基础02气象大数据与AI算法的融合应用多源数据智能融合技术通过AI多模态技术，将卫星云图、雷达数据、地面观测等多种数据源进行智能融合，如中国气象局研发的多圈层观测智能融合模型，提升数据质量与利用率。深度学习驱动特征提取AI算法能够自动提取气候数据中的关键特征，为模型提供更有效的输入信息，例如从海量气象数据中快速抓取灾害天气前兆信号，过滤无效杂波与干扰信息。数据增强与样本生成利用AI算法生成更多模拟数据，丰富训练数据集，提高模型泛化能力。如生成对抗网络(GAN)可模拟极端天气事件的历史场景，为模型训练提供稀缺样本。数据驱动建模与预测AI模型，尤其是深度学习技术，可处理庞大的历史气候数据集，从中提取变量间的非线性关系，实现从数据到预测结果的端到端预报，如“风源”模型直接读取观测数据生成预报。机器学习在气象数据处理中的核心作用

多源数据智能融合与噪声过滤机器学习能够整合卫星云图、雷达数据、地面观测等多源异构气象数据，并有效过滤无效杂波与干扰信息，从海量繁杂数据中快速抓取关键气象特征与灾害前兆信号。

历史数据模式挖掘与规律学习通过对历史气象数据的学习，机器学习算法可以自动识别并学习气象数据的模式和规律，捕捉气象要素间的复杂非线性关系，为精准预测提供数据驱动的支撑。

提升数据处理与模型运算效率传统数值预报运算一次可能需要两个多小时，而AI模型仅用短短十余分钟甚至更短时间就能完成海量数据运算，显著提升了气象数据处理和预报模型的运行效率。

辅助气象机理研究与知识发现在日常科研中，机器学习能够快速汇总文献资料与历史实况形成总结结论，辅助科研人员梳理预报模型原理、复盘历史灾害天气过程、归纳同类天气演变规律。深度学习与气象预测模型的创新发展01数据驱动建模：突破物理公式依赖深度学习技术通过处理庞大的历史气候数据集，从中提取变量间的非线性关系，实现预测速度远超传统物理模拟。02提升模拟速度与精度：分钟级预测成为现实传统模型可能需要几小时甚至几天模拟未来天气，而AI模型如DeepMind的GraphCast仅用1分钟就能完成全球气候预测，并在多个关键气象指标上超过传统方法的准确率。03局地化与高分辨率模拟：细节丰富的局部预测AI擅长图像增强和超分辨率重建，能将粗略的气候数据“放大”成细节丰富的局部预测，可预测特定城市或区域的降水、气温变化，帮助地方政府提前应对极端天气。04模式识别与异常预警：感知潜在风险信号AI能识别气候系统中潜藏的变化模式，例如提前感知厄尔尼诺现象、北极融冰趋势或热浪形成条件，辅助科学家做出预警，如NOAA国家强风暴实验室利用AI分析雷达信号提前20至30分钟识别下击暴流。05模型融合与结果优化：弥补传统模型不足AI可作为“智能助手”，对传统模拟结果进行误差校正和趋势优化，如通过机器学习修正传统模型中的系统性偏差，提高整体预测精度，形成“数据驱动+知识引导”的双引擎模式。算力基础设施与气象AI的协同发展算力是气象AI发展的强引擎气象AI模型训练和运行依赖海量数据处理与复杂计算，算力的运行成本、稳定性和连续性直接影响其效能，是夯实数字底座的关键支撑。算电协同纳入国家新基建战略2026年政府工作报告首次将“算电协同”纳入国家新基建工程，强调加强全国一体化算力监测调度，以保障算力高效、稳定、经济运行。国家算力监测与调度系统建设迫在眉睫当前各地算力中心建设蓬勃，但全国算力规模、分布、利用率、供电成本等情况尚未全面掌握，急需建立“国家大脑”实时感知并智能调度，提高资源利用率，避免盲目建设和浪费。超大规模智算集群支撑气象AI突破实施超大规模智算集群等新基建工程，为气象AI模型如全球气溶胶-气象耦合人工智能预报模型AI-GAMFS的高效业务化运行（1分钟内实现全球范围5天预报）提供强大算力保障。AI在气象预测中的关键应用03智能短临预报技术与应用案例

智能短临预报技术特点智能短临预报技术依托AI算法，实现公里级、分钟级更新，能快速处理海量数据，将传统二维平面预报升级为大气三维立体CT式预报，显著提升预报时效性与精细度。

中国“风雷”模型应用中国气象局发布的“风雷”智能预报模型，实现公里级、分钟级更新，强回波预报质量提升超25%，将“午后局部有雷雨”的模糊预报升级为精准到街道的强降雨指引。

美国HRRR-Cast系统效能美国NOAA推出的AI预报系统HRRR-Cast，计算效率是传统模型的100至1000倍，能生成更逼真的风暴结构，在反射率、湿度、温度和风力预报方面表现优异。

深圳“智瞳”模型预警成效深圳市气象局研发的“智瞳”模型，将强降水有效预报时间从1小时延长到3小时，为城市防汛争取了宝贵的“生命时间窗口”，并持续优化多源数据融合技术提升预警精准性。

江苏龙卷天气预警案例2025年9月8日苏南罕见龙卷天气过程中，AI模型提前6小时精准捕捉到天气异常信号，准确预报出如东龙卷、南京江宁雷暴大风过程，为灾害防范和人员疏散抢足时间。中长期气候预测的AI模型优化

提升预测时间尺度与技巧聚焦中长期预测的“风顺”模型，对热带大气季节内振荡的预测技巧达32天，有效延伸了传统预报能力，为农业生产、能源调度等提供了更长预见期的科学依据。

端到端预报新模式的开创“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，简化了预报流程，在保证精度的同时提升了中长期气候预测的效率。

物理与数据双驱动模型构建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，将传统数值模式的物理机制与AI的数据学习能力相结合，提升了中长期气候预测的可靠性与解释性。

全球气溶胶-气象耦合智能预报全球首个气溶胶-气象耦合预报人工智能模型“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，其在气溶胶光学厚度及沙尘组分预报等指标上表现优于国际先进模型，为中长期气候研究提供了有力支撑。极端天气事件的智能识别与预警

强对流天气的智能识别与预警中国气象局“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%。NOAA国家强风暴实验室通过分析多普勒雷达信号特征，可提前20至30分钟识别可能产生下击暴流的雷暴单体，预警准确率提升了40%以上，预计到2026年引入AI算法后可实现提前45分钟、准确度90%的强风预警。

台风路径与强度的智能预测深圳市气象局与华为云联创研发的“智霁”模型在大尺度降雨落区和台风路径预报等方面具有优势，2026年将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。美国国家气象局测试AI辅助系统用于飓风路径预测，提高疏散效率。

区域性暴雨的智能预警与风险评估深圳市气象局联合哈尔滨工业大学（深圳）研发的“智瞳”模型，将强降水有效预报时间从原来的1小时延长到了3小时。香港天文台利用AI气象模型提前一周预报了暴雨天气过程，为预报员提供帮助。AI模型还能生成极端强降雨风险报告，助力科学调度与应急处置。

干旱的智能预测与监测中国工程院院士张强团队依托AI大模型修正气温、降水等预报误差，可提前两个月准确预测气象干旱，为干旱研究和监测预测提供重要技术途径，有助于提升行业抗风险能力。全球气溶胶-气象耦合智能预报模型

01模型研发背景与挑战随着人类活动与气候变化加剧，沙尘、野火等导致的大气气溶胶污染问题日益突出。传统数值模型需耦合大气化学传输与天气模拟，求解数万方程，计算负担巨大，且对非线性过程刻画不足，导致预报偏差。

02AI-GAMFS模型核心技术与性能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”，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。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。

03模型预报效果评估独立评估表明，AI-GAMFS在气溶胶光学厚度（AOD）及沙尘组分预报等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）及多个国际先进区域沙尘物理预报模型；与美国国家航空航天局的GEOS-FP模型相比，全球AOD预报平均误差更低，在沙尘预报方面能力相近，并在中美近地面关键气溶胶组分浓度预报中更精准。

04模型业务化应用与推广AI-GAMFS已完成从科研攻关到业务落地的全链条闭环。在国内，已在中央气象台及陕西、宁夏等10余个省（自治区）气象部门业务应用，并通过中国气象局天气预报科技成果中试基地业务准入。在国际层面，已接入“妈祖（MAZU）”全民早期预警云平台，面向全球提供预报服务。AI驱动的自然灾害预警体系04暴雨内涝的智能监测与预警系统多源数据融合监测网络

整合地面观测站、雷达、卫星、无人机及城市摄像头等多元数据，结合5G通信技术实现实时传输，构建“空天地”一体化立体监测体系，填补城市峡谷、山区等复杂地形的观测盲区。AI驱动的短临预报模型

利用深度学习技术，如深圳市气象局的“智瞳”模型，通过融合雷达、卫星等多源数据和物理机理，将强降水有效预报时间延长，为城市防汛争取“生命时间窗口”，提升暴雨预警精准性。城市内涝风险动态模拟

构建“城市气象大脑”，整合气象、水文、地理信息及排水系统数据，AI模型可模拟不同降雨强度下的内涝演变过程，如新加坡“虚拟新加坡”平台，为城市规划和防汛调度提供科学依据。智能预警与应急响应联动

AI模型生成精细化预警产品，如深圳升级的暴雨概率预报（新增70毫米、100毫米阈值），并联动应急系统，实现风险预警智能问答、一键生成极端强降雨风险报告，助力基层防灾人员早决策、早部署。干旱预测的AI技术突破与应用AI提升干旱预测精度与时效AI技术通过分析复杂的生理、生态与物理过程及庞大数据体量，依托大模型修正气温、降水等预报误差，生成更精准的气象指数，可提前两个月准确预测气象干旱，为防灾减灾提供重要依据。AI赋能干旱风险管理与行业应用AI将气象因素融入调度决策体系，替代人工进行智能调控、精准干预，提升行业抗风险能力。例如，在能源领域，AI气象服务依托精细预判，匹配发电计划与交易策略，有效提升风光功率预测精度，减少弃风弃光与电力波动。AI与传统数值模式的融合发展AI学习能力强，但对物理机制解释不足、对数据要求更高；传统数值模式物理机制清晰，具备持续完善空间，但计算成本高、耗时长。天气预报与气候预测的未来，需将二者有机融合，提升干旱等灾害性天气的预警更新频率与预报准确率，推动防灾减灾由被动应对向主动管理转变。台风路径与强度的智能预报模型

AI提升台风路径预报精度谷歌开发的GraphCast模型在台风路径预测中展现出与欧洲中期天气预报中心(ECMWF)模式相当的精度，且计算效率提升数千倍。

AI助力台风强度预报优化深圳市气象局2026年将升级“智霁”模型，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。

AI提升台风预报计算效率美国国家海洋和大气管理局（NOAA）推出的AI预报系统HRRR-Cast，在反射率、湿度、温度和风力预报方面与HRRR相当，计算效率是其100至1000倍，能生成更逼真的风暴结构。森林火灾与强对流天气的AI预警方案

森林火灾AI预警：实时监测与蔓延趋势预测人工智能通过对森林火灾相关数据（如温度、湿度、植被状况、历史火灾记录等）的处理和分析，可实时监测和判断森林火灾的发生概率和蔓延趋势。例如，马克斯•普朗克学会研发的AI灾害早期预警系统，结合卫星数据与AI模型，能生成20米分辨率的超本地化预测，预测极端天气（包括森林火灾）的发生时间及其对特定社区影响。

强对流天气AI预警：提升预警时效与准确率针对强对流天气，AI技术展现出显著优势。如NOAA国家强风暴实验室通过分析多普勒雷达信号特征，引入AI算法后，预计到2026年可实现提前45分钟、准确度90%的强风预警。深圳市气象局联合哈尔滨工业大学（深圳）研发的“智瞳”模型，将强降水有效预报时间从原来的1小时延长到了3小时，为城市防汛争取了更大的“生命时间窗口”。

多源数据融合与智能决策支持AI预警方案强调多源数据的整合分析，包括卫星遥感、地面观测站、雷达、无人机等数据。通过深度学习算法自动学习和识别不同气象条件下灾害发生的模式与特征，为预警决策提供智能化支持，实现从“被动应对”向“主动管理”的转变，提升防灾减灾的效率和精准度。AI气象服务的场景化应用05农业精细化气象服务与粮食安全保障

AI驱动的作物生长模拟与品种评估全国人大代表李世瑶表示，通过输入作物特性和当地气候数据，AI模型能直接模拟生长情况，评估品种表现，为农户选择适宜品种提供科学依据。

精准灌溉与病虫害预警系统中国“农田小气候仪”实时监测作物冠层温湿度，结合病虫害发生模型，提前推送防治方案；AI还可预测短期和季节性气候变化，指导农户调整灌溉计划。

农业气象灾害智能预警与应对AI通过分析历史气象数据和实时观测数据，提前预警干旱、暴雨、霜冻等农业气象灾害。如非洲部分国家使用AI气候平台指导小农户抗旱抗灾，有效提高粮食产量。

光热资源评估与种植结构优化AI技术可对区域光热资源进行精细化评估，结合作物生长需求，辅助农户优化种植结构与农事活动安排，提升农业生产效率和资源利用率，助力粮食安全。能源系统中的AI气象预测与调度优化

提升可再生能源功率预测精度AI气象服务依托精细预判，匹配发电计划与交易策略，可有效提升能源领域风光功率预测精度，减少弃风弃光与电力波动，服务“双碳”目标。

优化电力负荷预测与调度结合城市热岛效应数据与电力负荷模型，AI可预测高温天气下的电网压力，为能源调度提供依据；欧洲输电系统运营商利用气象数据预测跨国电力需求，实现跨区域电力调配。

降低能源生产运营风险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。

指导新能源相关产业生产在氢能产业链中，气象数据可指导电解水制氢的时机选择，降低生产成本，提升能源生产效率。城市气候适应与智慧防灾决策支持

城市气象大脑：动态风险模拟与预警构建整合气象、交通、环境等数据的“城市气象大脑”，实现暴雨内涝、高温热浪等风险的动态模拟与预警。例如，新加坡“虚拟新加坡”平台可模拟不同降雨强度下的排水系统负荷，为城市规划提供科学依据。

智能决策支持：从预警到行动的桥梁根据气象预警信息，自动编排应急准备任务，通过对重点地区视频扫描，发现暴雨、洪涝灾害、城市暴雨积涝并自动发出预警，实时评估风险态势，生成应急处置方案，提升防灾决策效率。

精细化风险评估与资源调度面向城市防灾部门升级暴雨概率预报，新增不同雨量阈值预报，提供更精细决策支撑。推出风险预警智能问答服务，助力基层防灾人员实时查询与防御指引，实现早决策、早部署、早行动。

基础设施与绿色建筑协同优化结合城市热岛效应数据与电力负荷模型，预测高温天气下的电网压力，为能源调度提供依据。绿色建筑与气象数据联动，优化空调、照明等设备能耗，降低城市碳足迹，增强气候适应性。互动式穿衣指数：精准匹配个体需求针对春秋季节“乍暖乍寒”天气给市民带来的穿衣困扰，深圳天气APP创新推出“鹏城互动式穿衣指数”服务，分人群（职场人士、长辈、儿童）提供专属穿着指引，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，上线仅一个月访问量接近百万人次。人体舒适度与健康气象服务新增“人体舒适度指数”，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；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，科学指引公众防范。场景化气象服务拓展生活体验立足暗夜经济爆火现状，在“西涌国际暗夜社区天文观测信号”服务基础上，拓展深汕鲘门、珠海万山、韶关乳源等观星地点，形成多地联动发布机制，市民可获取天文观测指数和天象信息，助力大湾区星空旅游发展。“盒中预报”与精准化预警服务“风雷”模型将“午后局部有雷雨”的模糊预报，升级为“15分钟后您所在街道有强降雨，请及时躲避”的精准指引，把防灾关怀落到个体；“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。公众气象服务的智能化与个性化升级国际合作与技术创新实践06全球气象AI大模型的发展与应用现状国际头部模型技术突破微软研究院Aurora模型历经过超一百万小时多样化天气和气候模拟训练，能精准预测空气质量、海浪及热带气旋路径，计算成本低。DeepMind的GraphCast模型利用图神经网络，仅用1分钟就能完成全球气候预测，并在多个关键气象指标上超过传统方法准确率。主要国家应用进展美国NOAA推出区域性试验性AI预报系统HRRR-Cast，计算效率是传统模型的100至1000倍，能生成更逼真的风暴结构。塞浦路斯启动“政府中的人工智能”项目，利用机器学习分析卫星数据和大气状况，提供更快捷、有针对性的极端天气预警。中国气象AI大模型崛起中国气象局推出“风雷”“风清”“风顺”“风和”“风源”“风宇”等系列智能模型，覆盖短时临近、中短期、次季节—季节全时效。经欧洲中期天气预报中心检验，中国气象AI大模型在部分领域已实现超越，“风清”模型作为世界气象组织全民早期预警倡议成果向全球开源。全球合作与共享中国启动“面向共建‘一带一路’国家的AI智能气象预报应用示范”项目，将研发的核心AI模型集成至“妈祖（MAZU）”方案中的气象早期预警业务平台，向蒙古国、埃塞俄比亚等国提供服务，支撑全球40多个国家“云”上应用。中国风云卫星向153个国家和地区共享数据与产品。面向共建"一带一路"国家的AI气象合作项目背景与目标由科技部立项、中国气象局地球系统数值预报中心牵头，联合国内9家单位及蒙古国、埃塞俄比亚等5个共建国家，旨在构建物理与数据双驱动的无缝隙智能气象预报系统，推动合作模式向联合研发与能力建设并重转变。核心技术与产品计划研发5个核心AI模型，涵盖多圈层观测智能融合、智能短临预报、区域降尺度等领域，并研制智能气象预报一体机，灵活适配不同国家基础设施。实施路径与预期效益通过联合研发、数据共享、应用示范等方式，在不少于6个国家部署运行6个月以上，预计气象灾害预警覆盖人口达1000万，建立联合实验室，助力合作国打造本土气象科技能力。技术平台支撑核心AI模型将集成至"妈祖（MAZU）"全民早期预警业务平台，该方案相关产品已在蒙古国、吉布提等国落地，支撑全球40多个国家"云"上应用。全民早期预警系统的技术输出与能力建设01面向“一带一路”的AI智能气象预报应用示范2026年4月，由中国气象局牵头的重点研发专项启动，联合9家国内单位及蒙古国、埃塞俄比亚等5个共建国家，构建物理与数据双驱动的无缝隙智能气象预报系统，计划在不少于6个国家部署运行，预警覆盖人口预计达1000万。02“妈祖（MAZU）”方案的全球共享与落地“妈祖（MAZU）”全民早期预警中国方案相关产品已在蒙古国、吉布提等国落地，支撑全球40多个国家“云”上应用，中国“风清”模型作为世界气象组织全民早期预警倡议成果向全球开源。03智能气象预报一体机与本地化适配项目研制智能气象预报一体机，可灵活适配不同国家基础设施，并建立联合实验室，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，助力共建国家打造本土气象科技能力。04全球气溶胶-气象耦合AI模型的国际服务中国学者研发的全球首个气溶胶-气象耦合预报人工智能模型“AI-GAMFS”已正式接入“妈祖（MAZU）”平台，面向全球提供包括沙尘、硫酸盐等5类关键气溶胶组分的业务化预报服务。气象AI国际开源生态与标准体系构建

国际开源平台与技术共享中国“风清”模型作为世界气象组织全民早期预警倡议成果向全球开源，“妈祖（MAZU）”全民早期预警云平台已接入全球首个气溶胶-气象耦合预报人工智能模型“AI-GAMFS”，面向全球提供预报服务，支撑全球40多个国家“云”上应用。

跨国家联合研发与能力建设“面向共建‘一带一路’国家的AI智能气象预报应用示范”项目启动，联合蒙古国、埃塞俄比亚等5国气象部门，计划在不少于6个国家部署智能气象预报系统并稳定运行6个月以上，建立联合实验室，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。

数据共享与标准化建设挑战多源气象数据在时空分辨率、坐标系统、格式规范等方面存在差异，需建立统一的数据治理框架。发展中国家受限于基础设施与人才储备，智慧气象建设滞后，需通过国际合作缩小差距，确保AI气象技术普惠共享。AI气象应用的挑战与未来展望07多源数据差异显著气象数据来源广泛，包括地面观测站、雷达、卫星、无人机等，这些数据在时空分辨率、坐标系统、格式规范等方面存在显著差异，整合难度大。数据缺失与误差问题部分地区尤其是发展中国家观测能力较弱，导致数据稀疏、缺失或存在误差，直接影响AI模型训练的准确性和稳定性，可能使预测结果失真。数据标准化体系待建目前缺乏统一的数据治理框架和标准化规范，难以对多源异构气象数据进行有效整合与质量控制，阻碍了AI技术在气象领域的规模化应用和跨区域协作。数据质量与标准化的核心挑战AI模型可解释性与物理机制融合路径

01发展可解释AI技术，破解“黑箱”难题针对深度学习模型的“黑箱”特性，需发展可解释AI技术，如引入注意力机制、特征重要性分析等方法，增强模型决策过程的透明度，使其预测结果不仅准确，而且可知其然、知其所以然，提升在高风险气象预警场景中的可信度。

02将物理约束引入AI模型，强化理论根基在AI模型训练过程中融入大气动力学、热力学等物理定律和约束条件，使数据驱动的AI模型能够遵循客观物理规律，避免因数据偏差或噪声导致的不合理预测，提升模型对复杂气象过程模拟的物理一致性和可靠性。

03推动“数据驱动+知识引导”的混合建模体系构建AI与传统物理模型深度融合的“双引擎”混合建模体系，利用AI处理海量数据、捕捉非线性关系的优势，结合传统模型清晰的物理机制和持续完善空间，实现优势互补，共同提升气象预报的准确性和可解释性。

04加强跨学科协作，促进人机协同智慧预报鼓励AI专家与气候科学家、气象预报员深入协作，AI专家提供算法支持，气象专家贡献领域知识和物理机理认知，共同优化模型。坚持“物理模式与人工智能”双轮驱动、人机协同，让AI成为预报员的“数智同事”，人类把握核心决策，推动气象预报事业长远发展。人机协同预报新范式的构建与实践单击此处添加正文

重塑预报员角色：从“模式挑选者”到“决策把关人”AI模型成为高效助手，将预报员从繁重的模式比较甄选中解放出来，使其能专注于关键决策把关，提升预报预警的准确性和针对性。AI模型集群化：全时效智能模型矩阵支撑形成覆盖短时临近（如“风雷”模型公里级、分钟级更新）、中短期（如“风清”模型几分钟完成计算）、次季节—季节（如“风顺”模型）全时效的智能模型矩阵，构建“人工智能算力+人类经验”的协同新模式。AI辅助科研：提升灾害天气机理研判效能AI可从海量繁杂气象数据里快速抓取灾害天气前兆信号，辅助科研人员梳理预报模型原理、复盘历史灾害天气过程、归纳同类天气演变规律，但所有预报判断、机理分析仍需科研人员深挖大气物理原理。人机协同成效：预报准确率与预警时效双提升“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，AI模型如“智瞳”将强降水有效预报时间延长，为防灾争取宝贵时间。国际合作推动技术共享中国启动面向共建“一带一路”国家的AI智能气象预报应用示范项目，联合多国研发5个核心AI模型，构建短临—中期—次季节无缝隙智能气象预报系统，计划在不少于6个国家部署并稳定运行6个月以上，预警覆盖人口预计达1000万。本地化适配与能力建设项目研制智能气象预报一体机，可灵活适配不同国家基础设施，并建立联合实验室，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，助力合作国家打造本土气象科技能力。