新方法补齐空间天气预报技术关键短板
利用人工智能从电离层-热层电子密度数据反向推导出电场、中性风、中性温度等18个关键参数，仅需0 01秒。该研究发表于《科学进展》，首次实现基于全物理方程约束的人工智能建模，依托国产“风宇”模型填补了空间天气观测盲区，补齐预报技术短板。
从太阳风到近地空间，空间天气的演变链条复杂而敏感，各环节相互影响。当前的实时观测往往只能捕捉有限宏观参数，但真正主导系统动力学的核心变量——例如电场、中性风、中性温度——却长期隐匿于幕后，难以直接测量，成为制约空间天气预报精度提升的主要瓶颈之一。
不过，这一瓶颈如今被成功突破。国家卫星气象中心（国家空间天气监测预警中心）研究员王劲松联合南昌大学等单位的科研团队，提出了一种全新解决方案：利用人工智能技术，从电离层‑热层的电子密度观测数据中反向推导出电场、中性风、中性温度等18个难以直接探测的关键物理参数。更令人惊叹的是，整个过程仅需0.01秒。换言之，过去依赖复杂物理模型反复求解的问题，如今眨眼间即可完成。这项研究发表于《科学进展》，标志着空间天气领域首次实现了基于全物理方程约束的人工智能建模。
谈及这一成果，离不开其背后的“风宇”空间天气人工智能模型。作为中国气象局发布的国家级人工智能预报模型之一，“风宇”已构建起覆盖太阳风、磁层、电离层的全链式智能预报架构，并孵化了“煦风”“天磁”“电穹”等核心子模块。该系统初步实现了从太阳风扰动到近地空间环境响应的智能化刻画与快速预报。然而，现实观测的局限始终存在——我们通常只能获取电子密度、总电子含量等相对容易测量的变量，而电场、中性风等真正驱动系统演化的参数，却因观测手段不均衡而长期处于“盲区”状态。
针对这一技术痛点，研究团队提出了一种面向电离层‑热层系统的端到端逆问题求解框架。通俗而言，就是将已知电子密度作为输入，借助物理方程约束的神经网络反向推算那些不可见的变量。该方法不仅能深度挖掘地面快速监测资料的价值，还有望部署于资源受限平台（如星载设备），为后续链式耦合预报和天地协同应用奠定更扎实的物理状态基础。
更值得关注的是：“风宇”模型从算法迭代训练、模型智能推理到工程落地部署，全流程均依托国产技术平台完成。这意味着什么？不仅是空间天气科学研究与预报技术的重大突破，更验证了国产人工智能底座在支撑复杂科学模型、承接高端科研任务方面的硬核实力。正如王劲松所言，“这标志着我们在自主可控的技术路线上迈出了坚实一步。”
相关论文信息：https://doi.org/10.1126/sciadv.aea2406
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