科技让气象科学更进一步 天气预报迎来“AI革命”

　　人工智能为短临降水预测提供了新思路，深度学习模型已显示出提升降水预报精度的潜力，如通过时空序列建模或结合物理机制增强预测准确性。因此，探索AI大模型在短临降水预测中的应用，有望突破传统方法的局限，提高预报的准确性和时效性，为防灾减灾提供更可靠的技术支持。
 

　　气象大模型已从科研实验室走向产业主战场，在防灾减灾与经济增效中展现出巨大价值，其影响力正覆盖传统核心行业与新兴赛道。​
 

　　（一）防灾减灾的“预警先锋”​
 

　　“风清”大模型自2024年9月业务化以来，在台风“格美”、华北大范围高温等事件中精准预警，其10.5天的有效预报期为应急响应提供充足时间。北京市气象局自主研发的“灵犀”极端降水大模型在此次台风应对中表现突出，针对“格美”残余环流是否引发北京极端强降雨的关键研判中，精准预报“7月28日8时至29日8时降水落区东移”，帮助防汛部门科学调整响应等级，其强降水预报评分较主流模型提升20%以上。​
 

　　“风雷”短临预报模型更将强天气预警提前量提升至3小时，强回波预报技巧提高25%，支撑全国四级预警体系高效运转。国际上，美国NOAA的HRRR-Cast系统通过AI算法生成更逼真的风暴结构，在反射率、风力等要素预报中达到传统模型精度，计算效率却提升100至1000倍；马克斯・普朗克学会的AI系统则能生成20米分辨率的超本地化预测，精准预判极端天气对特定社区的影响。​
 

　　在企业端，沿海石化企业借助“天循”预警，成功规避台风引发的化学品泄漏风险，减少数亿元损失；东北农业集团通过48小时霜冻预警，使6000亩玉米苗冻害损失降低95%。在跨境协作领域，中国—东盟地质灾害早期预警系统依托AI技术实现秒级监测告警与提前5日风险预报，为区域防灾减灾提供支撑。​
 

　　（二）产业升级的“效率引擎”​
 

　　农业：结合土壤湿度与光照数据，提供灌溉、施肥的精准方案，某农业企业因此节省30%水资源成本，销售额增长超5000万元。塞浦路斯更将AI模型融入农业服务，为农民提供定制化天气预报、灌溉调度工具及病虫害监测服务，直接提升农田生产效率。中国与东盟合作的农业气象服务平台，也为水稻种植等场景提供定制化服务，助力产量提升。​
 

　　物流与交通运输：​
 

　　快递巨头接入模型后，梅雨季节运输效率提升30%，冷链货物损耗率显著下降，中小物流企业通过云API接入，成本较自建系统降低90%。​
 

　　墨迹天气AeroMetis航空气象SaaS平台集成大语言模型，为航司提供改航策略建议，年均节省燃油成本达百万元级别；“伏羲”2.0模型通过优化低云量、总云量等要素预测，可提前研判飞行中的积冰、颠簸等风险，提升飞行安全性与准点率。​

 

　　能源：国能日新“旷冥”3.0新能源AI大模型实现技术突破，专门输出100米风速、光伏辐照度等定制化要素，误差显著低于国际主流的ECMWF-HRES模型。2025年6月山东遭遇复杂天气时，该模型助力100MW风电场单月增收5万元，收益提升16.69%。
 

　　零售：超市根据降水、高温等预测调整备货，坪效提升7%，顾客满意度从83%升至91%。​
 

　　低空经济：作为新兴赛道，气象大模型成为关键支撑。中科天机通过3公里以下垂直加密分层气象数据，提供低空风、温度及降水模拟，助力低空商业应用降低运营成本、提升作业效率。
 

　　智慧水利：依托高分辨率气象全要素数据，气象大模型为水文监测、洪水预报提供精准输入，中科天机的“共享计划”已将智慧水利纳入重点支撑领域，通过降水、径流等要素的精准模拟，提升水资源调度效率与防汛决策科学性。
 

　　气象大模型正重构人类与自然相处的方式。当AI读懂大气的语言，精准预测将不再是奢侈品，而是守护生命安全、驱动经济发展的基础生产力。​