（问题）气溶胶是影响能见度、空气质量、人体健康以及区域与全球气候的重要因子。沙尘、硫酸盐、黑碳、有机碳、海盐等组分不仅直接散射和吸收太阳辐射，还能通过改变云滴谱与降水过程影响天气气候演变。业务预报中，气溶胶与边界层结构、湿度、降水和风场紧密耦合，决定了污染扩散、沉降清除和跨境输送。但长期以来，全球气溶胶业务预报主要依赖复杂的数值模式，计算成本高、过程参数化不确定性大，对强非线性过程和快速变化环节刻画不足，容易造成预报偏差，且难以在高频滚动更新、快速响应需求上兼顾精度与效率。 （原因）业内普遍认为，气溶胶预报面临三方面挑战：一是气溶胶源汇过程复杂，既受自然源（如沙漠、海洋、火点）影响，也受人类排放结构变化影响；二是化学反应、湿沉降和干沉降等过程跨尺度显著，数值模式需要有限分辨率上进行大量近似；三是全球业务系统要同时处理多组分、辐射与云微物理耦合，导致算力负担沉重，预报更新频次和产品细化程度受到制约。因此，如何在保证物理一致性的同时提升计算效率，成为提升全球气溶胶预报能力的关键。 （影响）据介绍，由中国气象科学研究院专家团队牵头、联合国内外多家科研机构研发的气溶胶—气象耦合智能预报模型在《自然》发布。该模型于2024年5月启动研发，基于42年全球约12万时次气溶胶再分析资料训练，可在约1分钟内完成全球未来5天、逐3小时的业务化预报，空间分辨率达到50公里，并支持每日8次滚动更新。预报产品覆盖54个变量，既包含五类关键气溶胶组分的光学特性、近地面浓度，也包含对应的气象要素，为综合研判沙尘暴、灰霾污染、能见度变化以及辐射效应提供更完整的信息链条。 独立评估结果显示，该模型整体预报性能优于国际主流系统。基于全球气溶胶自动观测网数据验证，在全球61.6%的站点上，气溶胶光学厚度预报误差低于欧洲中期天气预报中心哥白尼大气监测服务；在86.0%的站点上，沙尘光学厚度预报表现更优。这意味着在沙尘输送与强气溶胶事件监测上，模型有望为更精准的早期预警与影响评估提供支撑。 （对策）业内专家指出，提升气溶胶预报能力，既要“算得快”，也要“算得准”，更要“用得上”。一方面，应推动新型预报方法与传统数值体系互补：以高效方法承担高频更新与快速订正任务，发挥数据驱动对复杂非线性过程的刻画优势；以数值模式提供物理约束与机制解释能力，增强产品可解释性与稳定性。另一方面，应同步强化观测与再分析数据体系建设，提升多源数据同化与质量控制水平，形成“观测—再分析—预报—评估”的闭环迭代机制，持续降低在极端天气、复杂地形与源区附近的预报不确定性。 （前景）研发团队表示，下一步将持续推进模型迭代升级，并研发由我国自主气象再分析数据驱动的区域精细化环境气象模型，面向更丰富业务场景拓展应用。同时，模型成果有望与生态环境、交通运输等行业需求衔接：在生态环境领域，服务重污染过程研判、污染传输路径识别与管控效果评估；在交通运输领域，为低能见度、沙尘侵扰、机场与航线运行风险预警提供更及时的气象环境信息。随着全球对气候变化与空气质量协同治理需求上升，更高效、更精细的气溶胶—气象耦合预报能力也将成为国际合作的重要技术基础，为共同应对气候风险、降低公共健康负担提供科技支撑。
该成果充分表明了我国气象科技自主创新的能力和决心；从传统数值预报向人工智能预报的升级，不仅是技术方法的创新，更是我国气象科学发展的重要里程碑。面对全球气候变化加剧、极端天气频发的新形势，自主掌握先进的气象预报技术显得尤为重要。AI-GAMFS模型的发布，为我国乃至全球应对气候变化、防灾减灾提供了有力的科技支撑，也展示了中国在地球科学领域的创新实力。随着该模型的健全和推广应用，必将为人类更好地认识和应对大气环境变化作出更大贡献。