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原创 张邦林 等 ScienceBulletin 2025年09月29日
人工智能气象大模型在常规天气预报中已展现出效率及精度优势，但对极端事件的预测能力尚不明确。近日，由国防科技大学张邦林团队和中国海洋大学张绍晴团队，联合中国气象局广州热带海洋气象研究所、兰州大学、国家气象中心、广东省气象台等院校合作在Science Bulletin第17期上最新发表的研究评估了基于人工智能气象大模型在预测极端热带气旋路径方面的表现。研究人员通过对2020-2024年西北太平洋热带气旋路径预报的重新评估，将“盘古”为代表的AI气象预报大模型与传统数值天气预报和预报员人工预报作了系统性对比，揭示了AI模型在极端事件预测中的局限性。研究结果表明，“盘古”模型在整体台风路径预测方面显著优于传统数值模型，但在突然转向路径的预测中误差较大。这一预报误差源自AI模型对台风精细结构和关键物理过程的模拟不足，限制了其在极端台风路径预测方面的表现。该研究的第一作者为徐道生研究员和卢泽彬博士研究生，通讯作者为张邦林教授和李毅副教授。
近年来，人工智能（AI）在气象预报领域的快速发展为传统数值天气预报（NWP）提供了全新的解决方案。中国首个AI气象预报模型——盘古气象（Pangu-Weather）的推出，标志着AI在中期天气预报（1-10天）中的应用迈出了重要一步。然而，AI模型在极端天气事件预测中的表现究竟如何？ Science Bulletin的最新发表研究通过对2020—2024年西北太平洋热带气旋（TC）路径的重新评估，揭示了AI模型在预测突发转向台风路径方面的局限性，并探讨了其背后的原因。
传统NWP模型因其可解释性、准确性和稳定性，一直是业务天气预报的核心工具。然而，NWP模型计算成本高昂，且对计算资源依赖性强。AI模型的兴起为这一问题提供了另一种解决思路。盘古气象模型在全球中期天气预报中表现出色，但其对极端天气事件的预测能力尚未得到充分验证。该研究聚焦于极端台风路径预测，尤其是突发转向路径（如2023年台风“卡努”），旨在评估AI模型在此类罕见事件中的表现。
研究团队分析了2020—2024年西北太平洋的112个热带气旋案例，将其分为三类：普通路径、突发转向路径和打转路径。通过对比盘古气象模型（包括Pangu-ERA5、Pangu-ECMWF和Pangu-NCEP）、全球NWP模型（如ECMWF-IFS和NCEP-GFS）、区域NWP模型（CMA-TRAMS-L125）以及人工预报（JTWC、JMA和CMA）的预测结果，评估了不同模型在极端路径预测中的表现差异。
盘古气象在台风普通路径和打转路径的预测中表现优异，平均误差比ECMWF-IFS低13.5%。然而，对于突发转向路径（如台风“卡努”），其预测误差显著增加。例如，Pangu-ECMWF在24-120小时预测中的平均误差比ECMWF-IFS高18.8%，且随着预报时效的延长，误差进一步扩大。研究发现，AI模型在预测突发转向路径时表现不佳的主要原因是其对台风精细结构的捕捉能力不足。当西太平洋副热带高压较弱时，台风的路径更多受到其自身结构与背景气流的相互作用影响，而AI模型难以准确模拟这种复杂物理过程。相比之下，NWP模型基于物理方程，能够更好地描述这种相互作用。AI模型完全依赖历史数据训练，导致其对罕见极端事件的预测能力受限。此外，AI模型在预测中倾向于生成平滑的结果，从而低估了极端事件的强度和不规则性。
图1 传统数值模式、AI模型及主观预报对台风卡努的路径预测结果。传统数值天气预报模式比AI模型和人类主观预报更早地预测出了台风“卡努”的突然右转路径
该项研究揭示了当前AI气象模型在极端天气预测中的局限性，强调了物理约束在模型开发中的重要性。未来，通过结合高分辨率再分析数据和物理规律（如流体力学方程），AI模型有望进一步提升对极端事件的预测能力。此外，传统NWP模型与AI模型的融合可能成为解决这一问题的有效途径。
文章信息
Daosheng Xu, Zebin Lu, Jeremy Cheuk-Hin Leung, Dingchi Zhao, Yi Li, Yang Shi, Bin Chen, Gaozhen Nie, Naigeng Wu, Xiangjun Tian, Yi Yang, Shaoqing Zhang, Banglin Zhang, AI models still lag behind traditional numerical models in predicting sudden-turning typhoons, Science Bulletin, 2025,70(17),2705-2708
https://doi.org/10.1016/j.scib.2025.06.010 | 
发表于 2025-9-30 12:46:42
