我国科研团队近日成功研发出全球首个气溶胶-气象耦合预报人工智能模型，该模型已进入试运行阶段，将显著提升西北地区沙尘天气的预报能力。这一创新成果通过将大气气溶胶与气象要素深度融合，实现了沙尘预报精度与时效的双重突破。
沙尘天气预报长期面临复杂挑战，其形成与演变受风力、湿度、气压等多重气象因素共同作用，同时沙尘颗粒本身的物理特性也处于动态变化中。传统预报模式往往难以精准捕捉这些耦合效应，导致局地沙尘过程的预测存在较大误差。新模型通过人工智能技术，首次实现了气溶胶与气象要素的双向交互分析。
该模型的核心创新在于构建了气溶胶-气象耦合系统。科研人员将悬浮在大气中的沙尘、PM2.5等颗粒物与温度、风速、降水等气象参数视为整体，通过机器学习算法解析它们之间的动态关联。例如，模型能同时模拟风力对沙尘起扬强度的影响，以及沙尘浓度变化对地面温度的反作用机制，这种双向模拟大幅提升了预报系统的物理合理性。
在运算效率方面，该模型展现出显著优势。仅需不到60秒即可完成全球范围未来5天的环境气象预报，输出包含54项关键参数的高精度数据。更关键的是，其沙尘预报产品的空间分辨率达到5公里级别，每日更新两次，能够清晰呈现局地沙尘的生成、移动和消散过程。这对西北地区频繁发生的短时强沙尘天气预警具有重要意义。
实际应用测试显示，模型不仅能准确预测沙尘暴的路径和强度，还可提供硫酸盐、黑炭等多类气溶胶的光学厚度与质量浓度数据。这些多维数据为空气质量监测、航空交通管制等领域提供了重要参考。特别是在春季沙尘高发期，模型的高时效性预报可为相关部门争取宝贵的应急响应时间。
气象专家指出，气溶胶与气象条件的相互作用是一个复杂的非线性过程。沙尘颗粒通过吸收和散射太阳辐射改变大气能量平衡，进而影响云层形成和降水模式；而气象条件的变化又会反过来调控气溶胶的垂直分布和水平传输。新模型通过机器学习技术，首次实现了这种复杂关系的定量模拟，标志着我国在环境气象预报领域达到国际领先水平。
