新聞分析：臺風預報難在哪，如何破

　　新華社北京7月25日電　新聞分析：臺風預報難在哪，如何破
　　新華社記者劉詩平
　　7月25日10時，中央氣象臺繼續發布臺風橙色預警，今年第12號臺風“紅霞”25日早晨由強熱帶風暴級加強為臺風級，預計25日夜間至26日早晨在香港到廣東陸豐一帶沿海登陸，登陸后轉向偏北方向移動，強度逐漸減弱。
　　記者注意到，中央氣象臺連日來發布臺風“紅霞”相關消息時，臺風路徑、強度和登陸區域等時有變化。臺風發展變化多端，預報難在哪？如何破？新華社記者對此采訪了相關氣象專家。

　　　　　　臺風預報三大難點

　　臺風預報難點，包括臺風移動路徑、強度及其帶來的降水變化。
　　——路徑或移速突變難預判
　　國家氣象中心臺風與海洋氣象預報中心主任趙偉介紹，近年來，臺風路徑預報準確率有長足進步，24小時路徑預報誤差已從過往的百余公里縮小至數十公里級別，但臺風路徑或移動速度的突然變化仍然是預報員面臨的一大考驗。
　　“臺風就像在一條水流湍急的大河中航行的小船，它受副熱帶高壓、季風環流和高空引導氣流的共同作用。當這些‘推手’各自發力、方向不一致時，臺風就可能出現突然轉向、減速，甚至停滯打轉。”趙偉說。
　　——強度預報是“世界級難題”
　　臺風強度時常變化。趙偉表示，臺風強度突變預報是全球氣象領域公認的技術挑戰。臺風快速增強是臺風預報的一大難點，長期缺乏有效的預報技術支撐。
　　——臺風降水預報非常棘手
　　國家氣象中心天氣預報室副主任張夕迪介紹，遠距離輸送與長時間滯留是臺風降水預報中的雙重挑戰。
　　“臺風未至，暴雨先行。”張夕迪說，臺風“巴威”距離我國大陸尚有上千公里時，其外圍環流遠距離輸送水汽北上與冷空氣配合，在京津冀和東北地區制造了極端降水，遼寧和河北有6個國家級氣象觀測站的日降雨量突破當地歷史極值。
　　臺風“美莎克”滯留導致持續性極端降水，則是“臺風雖弱、暴雨不絕”的典型案例。張夕迪說，“美莎克”進入廣西后，移動極為緩慢，以熱帶風暴級以上強度滯留長達25個小時，導致廣西多地出現極端強降雨。其殘余環流繼續北上，與中緯度天氣系統相互作用，形成了一條穩定少動的大范圍強降雨帶。
　　“真正的預報難點，時常隱藏在臺風殘渦后部的‘尾流’區域——短時間內便可能產生極端性的累計雨量。”張夕迪說。

　　　　　　破解預報難“新招”

　　針對臺風預報難點，趙偉和張夕迪介紹了近年來預報中使用的一些創新技術和方法。
　　——遠距離暴雨的集合預報
　　針對臺風遠距離水汽輸送導致的暴雨預報難題，氣象部門采用集合預報方法，通過多個模式、多個初始場的集成分析，量化預報的不確定性。這一方法有助于捕捉“巴威”這類臺風遠距離輸送場景下暴雨落區和強度的可能范圍，為決策提供概率化信息。
　　——臺風殘渦與多系統耦合診斷
　　針對“美莎克”殘渦北上并與中緯度系統耦合的復雜場景，氣象部門建立多系統耦合診斷技術，通過分析高空槽與低渦的配置關系、低空急流的建立與維持、水汽輸送通道演變，判斷雨帶的發展趨勢。同時，重點監測臺風殘渦后部“尾流”區域的強降雨——這一區域往往是暴雨預報的“盲區”。
　　——滾動預報、逐步修正
　　面對不確定性，氣象部門不斷滾動更新。隨著臺風逼近，觀測數據日益豐富，數值模式不斷修正，預報趨于精準。
　　——使用全球臺風路徑超級集合集成預報技術
　　2024年，國家氣象中心建立新一代全球臺風路徑超級集合集成預報技術，將天氣預報模型與人工智能模型融合。通過2025年臺風季檢驗，預報準確率得到提高。

　　　　　　AI技術正在臺風預報中發揮作用

　　趙偉和張夕迪介紹，AI技術正在臺風預報中發揮作用。AI氣象大模型的計算速度遠超傳統物理模型，預報效率大幅提升；AI預報模式在3至5天的臺風路徑預報上比傳統物理模式更準確，路徑預報準確率顯著提高；國家氣象中心基于“風清”AI模型發展了臺風強度預報適配模型，強度預報取得突破；防災決策提前量拉長，如“風清”模型在臺風“摩羯”登陸前6天多提前鎖定其登陸路徑。
　　如何更好地發揮AI作用？趙偉和張夕迪等專家表示，從臺風預報中對AI模型的應用來看，建議建立分階段、多模型的集成預報框架，在不同預報時效、不同場景下賦予AI模型不同權重。同時，持續積累和分析AI模型預報效果，推動AI模型從“能預測”向“可信賴、可業務服務”轉變。
　　中國氣象局總工程師潘進軍表示，AI氣象模型已具備較強預測預報能力，但當前仍面臨極端天氣樣本少、模型可靠性不足等瓶頸。下一步關鍵是加強極端天氣事件的樣本積累，提升模型在罕見場景下的泛化能力。
　　中國氣象局印發的《臺風科技創新工作方案（2024—2030年）》提出，構建融合人工智能和物理模型的臺風監測和預報預測技術體系。到2030年，實現臺風定位和定強平均誤差減小20%，24小時路徑預報平均誤差減小5公里，臺風極端風雨預報能力得到有效提升。
　　專家預計，隨著AI的更多運用，氣象觀測、物理模型、超級計算和人工智能相互融合，將會做出更快、更細、更能反映不確定性的臺風預報。（完）