3 月 5 日，由中国气象科学研究院研究员车慧正和中国工程院院士张小曳团队牵头，联合国内外多家研究机构研发的全球首个气溶胶预报人工智能模型 AI—GAMFS，在国际学术期刊《自然》正式发布，为全球气溶胶污染事件精准预警提供了全新的技术支撑。

气溶胶预报的复杂程度和计算成本远高于传统天气预报，传统数值预报模式因将气溶胶与气象要素分开计算，难以捕捉二者间的相互作用。AI—GAMFS 模型基于 42 年全球 12 万时次的气溶胶再分析资料训练，攻克了这一技术难题，将气溶胶颗粒与温度、风速等气象要素作为整体动态关联，能更精准模拟大气演变过程。



该模型预报效率与精度表现亮眼，1 分钟内即可完成全球范围未来 5 天、以每 3 小时为间隔的预报，空间分辨率达 50 公里，预报变量覆盖沙尘、硫酸盐等气溶胶关键组分及相关气象要素。经全球气溶胶自动观测网数据验证，其在全球 61.6% 的站点上气溶胶光学厚度预报误差低于国际主流系统，86.0% 的站点沙尘光学厚度预报表现更优。

目前，AI—GAMFS 已完成从科研攻关到业务落地的全链条闭环，在中央气象台及陕西、宁夏等十余省（自治区）气象部门实现业务运行，甘肃等地还基于该模型实现了局地 5 公里分辨率的精细化预报。在 2025 年 4 月、11 月及 2026 年 2 月我国强沙尘天气过程中，模型实现提前 5 天精准预报，为气象业务会商提供关键支撑。

在国际层面，AI—GAMFS 已接入中国气象局 “妈祖（MAZU）” 全民早期预警云平台，为全球提供预报服务。同时模型按国际开源要求全面开放，仅需一台服务器即可本地化部署，为发展中国家提供了低成本的气溶胶预报解决方案，彰显了中国气象科技的国际贡献。

【新闻来源】新华网 https://www.news.cn/tech/20260305/022b5feadc2d40c2addfef38f284a1b5/c.html

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