我国首个AI气象溶胶耦合模型试运行:精准预测空气质量
2025年11月27日,为提升西北地区沙尘天气的预报精度,全球首个气溶胶-气象耦合预报人工智能模型已进入试运行阶段。该模型由我国科研团队自主研发,具备每天两次更新、空间分辨率达到5公里的沙尘预报能力

2025年11月27日,为提高西北地区沙尘天气预报精准度,我国自主研发的全球首个气溶胶-气象耦合预报人工智能模型已进入试运行阶段。该模型由我国科研团队自主开发,具备每日两次更新、空间分辨率达5公里的沙尘预报能力,能够更准确地预测局地沙尘过程的形成与发展。
该模型在运算效率方面表现突出,不到一分钟即可生成未来五天、涵盖54个关键参数的全球高精度环境气象预报。这项技术突破显著提升了复杂大气条件下沙尘天气的模拟与预测水平,为应对极端天气提供了有力支撑。
长期以来,沙尘天气预报面临着多重挑战,主要因其形成和传输过程受到地形、土壤湿度、风向风速及地表植被等复杂因素的交织影响。同时,沙尘颗粒本身具有的动态物理特性也增加了预测的不确定性。
气溶胶-气象耦合技术的核心在于将大气中悬浮的沙尘、PM2.5、硫酸盐等各类气溶胶颗粒,与温度、气压、风力等气象要素视为一个相互作用的整体。通过分析其间的双向反馈机制,实现对复合型污染过程的精准预测。这一技术思路突破了传统上将气溶胶仅作为被动示踪物的局限性。
具体而言,气象条件直接影响气溶胶的行为:风力决定扬沙强度与传输距离,湿度和降水则影响颗粒物的沉降速率;反过来,高浓度气溶胶也会对气象环境产生显著影响,例如大量沙尘颗粒通过反射和吸收太阳辐射,改变近地面的温度结构,进而抑制或增强大气对流活动。
此外,该人工智能模型不仅能输出沙尘相关预报信息,还可提供多种气溶胶成分的光学厚度和质量浓度分布数据,进一步强化了对复合型污染过程和区域环境变化的监测预警能力。随着该系统的持续优化与应用,我国在高分辨率环境气象预报领域的技术水平和业务能力将实现显著提升。
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