龙卷风为何难以预报预警 预报挑战重重(2)
AI模型不求解复杂的物理方程，而是“吃”进去海量的历史气象数据（比如过去40年的全球数据），学习“昨天这样的天气，明天通常会变成什么样”的统计规律。一旦训练完成，它预测速度极快（几分钟出10天预报），且在某些指标上已媲美传统模式。但是AI模型缺乏物理解释，且预报中存在“平滑效应”，可能会有极值削弱现象。
我国已逐步构建起基于国产人工智能大模型家族，“风雷”、“风清”、“风顺”、“风宇”等系列气象预报模型相继问世，部分核心指标达到国际先进水平。“风清”模型原创设计了神经状态转移架构网络，其性能已跻身国际第一梯队；“风雷”作为国内首个具有大气物理方程约束的短临预报业务模型，实现3小时预警提前量，雷达强回波预报技巧提升25%，在多次强对流天气过程中发挥了关键作用。
依托“数值预报模式+AI气象大模型+预报员综合研判”的协同机制，当前24小时城镇天气预报准确率可达85%左右，气温误差控制在1-2℃以内，为公众出行提供了可靠保障。
有人可能会疑惑，既然24小时城镇天气预报准确率可达85%，那为什么一遇到极端暴雨、超强台风、突发龙卷风等灾害性的极端天气时，总感觉预警似乎是“慢半拍”，甚至“报不准”呢？事实上，这并非人力可为或不可为的问题，而是极端天气的发生机理、路径等比常规天气要复杂太多，模拟和观测更是困难重重。
许多极端天气（如龙卷风、突发性强对流）具有空间尺度小（仅数公里）、生命史短（从生成到消散不足一小时）的特点。现有的全球观测网络在时空分辨率上存在局限，特别是高空观测难以实现全天候、无死角覆盖。尤其在高原、山区，观测站点稀疏，致使系统初生阶段的捕捉与监测存在“盲区”。
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