以往形容天气常用“难以捉摸”，如今在智能技术助力下，气象预报正变得更加精准可期。

融合人工智能算法、数值模型与高性能计算，并注入预报专家的专业判断，风雨雷电等天气现象已能更早被预见。更快速、更高效的气象预测，正广泛应用于社会各领域，为经济与社会发展提供支撑。

一、“人工智能+气象”新应用新场景涌现

每年五月，南海夏季风开始影响我国，标志汛期来临，其爆发时间的预测一直是气象工作的重点。

国家气候中心相关专家表示，在今年汛期服务中，人工智能预测系统“风顺”较早判断出南海夏季风爆发偏晚的趋势，为汛期气候预测提供了重要参考。

“风顺”是我国气象部门联合高校与科研机构共同研发的首个AI全球次季节—季节预测系统，目前已投入业务运行超过一年，技术水准与国际先进水平相当。

近期，面向公众服务的人工智能气象系统“风和”正式上线。用户可向其询问节假日出行天气，能源企业也可查询风力发电等相关气象信息。

研发团队介绍，“风和”作为气象服务领域的大规模语言模型，是连接气象数据与用户的智能交互平台，能应用于防灾减灾、交通出行、旅游规划等多个场景。

此外，针对短时强对流天气的预警，国家气象中心与高校合作开发了“风雷”模型，可对未来几小时、空间精度达一公里的雷暴与强降水进行预报。

专家指出，“风雷”在技术能力和业务应用方面已达到国际前列，体现了我国在短临天气预报领域的人工智能实力。

同时，具备完全自主知识产权的人工智能全球短中期预报系统“风清”，已实现对台风、暴雨等灾害天气的精细预测，并推广至全国，用于防灾、能源调度及航空保障等。

在空间气象领域，AI模型“风宇”也已投入业务运行，为卫星通信、航天运维、电网及航空等领域提供空间天气预测服务。

二、气象服务从“人找信息”转向“信息找人”

如何实现灾害天气预警更及时、更精准，是气象工作长期面临的挑战，尤其对突发性、局部性强对流天气的预测难度较大。

“风雷”可在短时间内预测对流系统的生成与消散，对局地极端天气的预报效果相比传统方法有显著提升。

“风清”“风顺”等模型也在实践中不断优化，提高了预报的准确率和效率。

例如，“风顺”系统具备全球预报能力，可每日生成长期的集合预报产品，对关键气候模式的预测达到国际先进水准，并在极端天气事件预测中表现突出，能为能源调度等提供风险预警。

“风清”模型的全球有效预报时长超过10天，在极端天气和关键气象要素的预报精度上与国际标杆相当，以稳定的运行效能支撑各类民生与行业服务。

气象服务模式也因人工智能而发生转变。过去公众需主动查询天气信息，如今智能系统能够推动气象信息主动触达用户，实现从“人找信息”到“信息找人”的跨越。

三、与现有技术融合互通，不会取代预报员

人工智能技术在气象领域的应用已延伸至极端降水预测、资料分析、观测处理、服务支持等多个环节，推动气象业务向数字化、智能化方向发展。

今年，我国推出的多灾种早期预警智能系统已在全球数十个国家和地区投入应用，为国际防灾减灾提供技术支持。

但专家也强调，人工智能工具需与传统技术方法结合使用，预报员的综合判断在最终决策中仍起着关键作用。

“风雷”等AI模型擅长从海量数据中提取规律，但因未完全融入物理机制，尚不能彻底解决预报准确性问题，因此不会替代预报员和数值预报。未来将形成以预报员为核心，数值模式与人工智能为两翼的协同预报机制。

人工智能的迅猛发展为气象行业带来创新动力，同时也伴随数据偏差、模型局限、结果不确定性等风险与治理挑战。

近期，有关部门已出台相关管理办法，旨在推动人工智能与气象业务深度融合，并规范其应用服务，防范潜在风险，促进行业健康有序发展。

政策文件的实施将为人工智能气象应用建立规范框架，推动气象事业在安全可控的前提下实现高质量发展。