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中国气象 2026年3月5日
3月5日，中国气象科学研究院专家团队牵头，联合国内外多家科研机构，在国际学术期刊《自然》上发布全球首个气溶胶-气象耦合预报人工智能模型AI-GAMFS成果，破解了国际主流数值预报模型算力负担重、非线性过程刻画不足导致的预报偏差难题，实现了全球气溶胶-气象耦合智能预报的高效业务化运行。
模型架构及预报策略 供图：桂柯
团队核心成员、中国气象科学研究院副研究员桂柯介绍，模型于2024年5月启动研发，基于42年全球12万时次气溶胶再分析资料训练，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，每日可滚动预报8次。预报输出涵盖54个变量，覆盖包括沙尘、硫酸盐、黑碳、有机碳、海盐等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。
全球气溶胶光学厚度及沙尘光学厚度5天业务化预报性能：AI-GAMFS与CAMS对比评估 供图：桂柯
独立评估结果显示，该模型的预报精度优于国际主流系统。基于全球气溶胶自动观测网数据验证，该模型在全球61.6%的站点上气溶胶光学厚度预报误差低于欧洲中期天气预报中心哥白尼大气监测服务（CAMS），86.0%的站点上沙尘光学厚度预报表现更优。
成果背后，是长达二十余年的技术深耕——团队带头人、中国气象科学研究院研究员车慧正牵头建成了亚洲最大的气溶胶地基遥感探测网，研发具有国际先进水平的辐射定标方法和反演技术，研制了具有自主知识产权的国产观测设备，为中国独立开展气溶胶地基遥感观测奠定了坚实基础，也为此模型研发提供了数据支撑与技术积累。
车慧正表示，当前AI-GAMFS已完成从科研攻关到业务落地的全链条闭环。在国内，模型已在中央气象台及陕西、宁夏等10余省（自治区）气象部门业务运行，并通过中国气象局天气预报科技成果中试基地业务准入，在沙尘天气过程预报复盘、环境气象业务会商中发挥了关键支撑作用。此外，甘肃等地气象部门还基于该模型产品完成降尺度优化，实现了局地5公里分辨率的精细化预报应用。
在国际层面，该模型已正式接入“妈祖（MAZU）”全民早期预警平台，面向全球提供预报服务。同时，模型已按国际开源要求全面开放，仅需一台服务器即可完成本地化部署与运行，为发展中国家提供了低成本、高精度的气溶胶预报解决方案。
下一步，研究团队将持续推进模型的迭代升级，同时研发我国自主气象再分析数据驱动的区域精细化环境气象AI模型，支撑更多应用场景，还将推动模型在生态环境、交通运输等领域应用，为全球应对气候变化贡献中国方案。
中国气象报社 出品 | 
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