人工智能与台风科学融合：物理驱动与数据驱动范式的协同创新

本期推荐：针对传统数值天气预报(NWP)在台风路径预测中进展缓慢的问题，中国气象局上海台风研究所团队通过"AI+台风"专题研讨会，系统评估了人工智能天气预测(AIWP)模型在台风监测、预报和影响评估中的应用。研究揭示了PanGu、FengWu等AIWP模型在路径预测上的突破性进展（120小时误差降至300km），同时指出其对台风强度系统性低估的缺陷。创新性提出物理约束与AI融合的NeuralGCM框架，为构建新一代AI4R（人工智能研究）范式下的台风预报体系提供了重要理论支撑。

　　

在全球气候变化背景下，台风灾害呈现向内陆和高纬度地区扩展的新趋势。2024年台风"海葵"残余环流给湖南内陆带来极端降雨的灾难性事件，凸显了提升台风预报技术的紧迫性。传统数值天气预报(NWP)虽在台风路径预测上取得进步，但存在计算成本高、误差累积快等瓶颈。与此同时，人工智能天气预测(AIWP)模型如PanGu、FengWu等异军突起，在台风路径预测上展现出惊人潜力，却在强度预测和极端事件捕捉方面表现欠佳。这种"双轨并行"的技术格局，催生了2025年第21届全国热带气旋科学讨论会(NWTC-XXI)上这场具有里程碑意义的"AI+台风"专题研讨。

研究团队采用多学科交叉方法开展系统性评估：1）基于卫星多模态数据融合技术，开发TC-WREM模型将风圈半径预测误差降低至41km；2）运用物理约束的Phy-CoCo框架，使最大持续风速(MSW)和最大风速半径(RMW)估计误差分别降低30.4%和20.7%；3）创新性构建PIR-NODE神经网络，将24小时强度预报误差减少25.2%；4）采用2000成员集合预报技术量化AIWP不确定性；5）通过CNOP方法识别敏感区域，优化数据同化策略。

【台风监测】Zhang等开发的双层编码器-解码器模型整合红外、水汽和微波卫星数据，在强度估计上超越传统Dvorak技术。Zhou等提出的TC-WREM融合模型结合MLP和CNN架构，对台风"烟花"17.2 m s^-1风圈预测达到41km精度。Yan团队的Phy-CoCo框架通过中心增强池化和跨任务注意力机制，显著提升风场结构反演能力。

【台风预报】Lian等研发的TCIque序列模型采用"宽深"架构融合多源数据，在中短期强度预测中表现突出。Meng的PIR-NODE模型将神经微分方程与残差连接结合，在SHIPS数据集验证中展现出卓越的泛化能力。Yang对比7个主流AIWP模型发现，虽然3天内路径预测误差相当，但120小时预报差异显著，且普遍存在强度低估现象。

【影响评估】Lu团队将TCPM降水模型与机器学习结合，显著提升上海地区台风小时极端降雨模拟能力。Lian等开发的TerraWind降尺度模型引入地形特征，使中国东部风场预报的MAE和RMSE分别降低42.6%和33.3%。

研究结论指出，AIWP模型因不受CFL条件限制和大参数容量优势，在路径预测上实现跨越式发展（AIFS模型120小时误差仅300km）。但受ERA5低分辨率训练数据和MSE损失函数限制，存在强度系统性低估15-20%的缺陷。专家共识强调，未来发展方向应是物理约束与AI的深度耦合，如NeuralGCM框架所示范的"可解释AI"路径。值得注意的是，AI不会取代预报员角色，而是将其转型为"AI指挥家"，通过人机协同决策提升防灾效能。

该研究标志着台风预报技术正进入第五代范式——AI4R（人工智能研究）时代。从1910年代天气图分析到当前AI-NWP混合建模的技术演进表明，物理机理与数据驱动的有机融合，将为破解台风快速增强、异常路径等世纪难题开辟新途径。上海台风研究所构建的"敏感受区靶向同化"系统，已在中国多个NWP业务中心推广应用，为全球台风预报技术发展提供了"中国方案"。