人工智能在台风预报中的应用进展与挑战：2024年模型性能评估与案例研究

在全球气候变暖加剧的背景下，台风预报面临巨大挑战。首都师范大学团队系统评述了CNN、RNN等AI模型在台风路径和强度预测中的应用，通过对比ECMWF等传统数值模型及2024年26个台风案例（包括台风Gaemi），发现AI模型在路径预测上整体优于传统方法（如FengWu模型72小时误差降低18%），但在强度预测仍存差距。研究为发展物理约束与数据驱动融合的新一代预报系统提供了重要参考。

　　

随着全球气候变暖加剧，台风（热带气旋）活动呈现频率和强度双增长趋势，给人类社会带来严峻挑战。传统数值预报模型如欧洲中期天气预报中心（ECMWF）虽经数十年发展，但在处理复杂气象数据和极端事件预测方面仍存在明显局限。2023年起，华为"盘古"、DeepMind"GraphCast"等AI气象模型的集中涌现，标志着台风预报领域正经历从物理驱动到数据驱动的范式变革。在此背景下，首都师范大学的研究团队通过系统性评估2024年西北太平洋26个台风案例，揭示了AI技术在台风预报中的革命性潜力与现实挑战。

研究团队采用多模型对比分析方法，选取包含中国气象局"风清"、上海AI实验室"风乌"等7个主流AI模型，以ECMWF确定性预报为基准，通过155组样本的12-120小时连续预报测试，量化评估了AI模型的性能。关键技术包括：1）基于ERA5再分析数据的模型训练；2）采用卷积神经网络（CNN）处理卫星遥感等多源气象数据；3）应用图神经网络架构进行时空特征提取；4）针对台风Gaemi(2024)开展典型个例验证。

在"AI模型2024年性能分析"部分，研究显示：对于72小时路径预报，FengWu、GraphCast和AIFS模型的平均误差较ECMWF降低12-18%，其中FengWu模型在台风登陆后的西折路径预测中表现突出（图3）。但在强度预报方面，所有AI模型仍显著落后于ECMWF，尤其在超强台风阶段误差达15-20kt（图2）。典型案例分析表明，AI模型能更准确预测台风Gaemi二次登陆后的异常西行路径（图4），但对其快速增强过程（24小时内强度提升40%）的预测存在明显滞后。

研究深入探讨了"AI在台风预报中的优势与挑战"：物理约束缺失导致的"合理但不物理"预测（如违反质量守恒的虚假增强）成为关键瓶颈。对此，团队提出7项发展方向：1）开发物理信息神经网络（PINN）嵌入Navier-Stokes方程约束；2）建立针对极端事件的OOD（分布外）测试标准；3）发展贝叶斯神经网络等原生不确定性量化（UQ）技术；4）构建多尺度建模框架整合局地观测与全球气候模型。特别值得注意的是，研究强调当前AI模型评估需突破传统误差指标，建立包含物理一致性、极端场景鲁棒性和操作环境模拟的三维评价体系。

该研究的重要意义在于：首次系统评估了AI模型在完整台风季中的实战表现，揭示了数据驱动方法在路径预测上的显著优势（120小时预报误差降低23%）及其在强度预测中的固有局限。提出的"物理机制内化"技术路线，为发展新一代智能预报系统提供了理论框架。随着FengWu等模型在中国气象局业务系统中的逐步应用，这项研究将直接推动台风预警时效从当前3天延伸至5天，为防灾减灾决策赢得关键时间窗口。未来需重点解决AI模型在快速增强台风（RI）和异常路径预测中的"盲区"问题，通过深度融合物理规律与深度学习，最终实现"可解释、可验证、可操作"的智能预报目标。