珊瑚白化加劇、機場跑道“融化”、沙漠地區遭遇罕見洪災、高溫熱浪席卷全球多地……頻繁發生的極端天氣氣候事件背后，是全球氣候變化的影響日益加深。

氣象早期預警系統可以在災害來臨前發出警報，是拯救群眾生命、減少經濟損失的有效手段。自聯合國發起全民早期預警倡議以來，中國積極響應，以機制建設和技術創新推動氣象預警效能不斷提升，有效防御多輪高溫熱浪、暴雨洪澇等災害，形成全民早期預警的“中國方案”。

AI驅動氣象早期預警技術革新

首次將臨近預報時效延長至3小時；3分鐘內生成未來15天、25公里分辨率逐6小時，包括降水、風和溫度等氣象要素的全球預報；熱帶大氣季節內振蕩（MJO）可預報天數達32天……自去年6月中國氣象局面向社會發布人工智能氣象預報“風”系列模型（風雷、風清、風順）以來，以人工智能技術推動短、中、長期預報預警難題攻關和精準度提升，各模型部分指標達到國際領先水平。

中國氣象局已面向社會發布人工智能氣象預報“風”系列模型風雷、風清、風順，在即將召開的2025世界人工智能大會氣象專會上，還將發布空間天氣鏈式人工智能預報模型“風宇”。 制圖：邢建民

為促進人工智能氣象預報模型的規范應用和有序發展，中國氣象局成立雄安氣象人工智能創新研究院，集智開展氣象模型研發、智慧氣象服務及防災減災技術攻關；推出人工智能天氣預報模型示范計劃，吸引國內外35家高校、企業和事業單位報名，經測試遴選，盤古、風烏、伏羲等14個人工智能天氣預報模型參加實時預報示范，在今年汛期逐步接受應用檢驗。

制圖：邢建民

自6月1日起，中國首部促進和規范人工智能細分領域應用的部門規章《人工智能氣象應用服務辦法》施行，圍繞數據開放、算法研發和應用場景賦能等提出具體政策及措施，讓人工智能與氣象監測預報預警等領域深度融合應用“有規可循”，也為世界人工智能氣象應用服務治理提供了中國經驗。

來源：央視新聞

作為服務全球的“中國星”，風云氣象衛星持續對全球天氣氣候、生態環境、重大災害事件開展監測分析。借助人工智能技術，中國氣象局不斷強化全球災害信息采集、應急響應及天氣氣候定量監測，推動“風云地球”工具箱迭代升級，加速“風云地球”國際專業版建設，逐步形成全球監測與服務能力。目前，風云氣象衛星向133個國家和地區共享數據和產品，“風云地球”國際版覆蓋90個國家和地區，為第17屆太平洋運動會、第21屆中國-東盟博覽會等重大活動提供支撐，氣象衛星國際用戶防災減災應急保障機制用戶達36個。

“貴方建立的多災種早期預警工具令我印象深刻。”5月底，塞舌爾共和國維多利亞市代理市長莉迪亞·查理在上海市氣象局交流時表示。自2023年起，在中國氣象局指導下，上海市氣象局牽頭建設“城市多災種早期預警工具箱”，為共建“一帶一路”國家提供技術支持。上海市氣象部門持續將人工智能技術融入“工具箱”迭代升級建設，實現智能壓縮海量氣象數據，確保關鍵信息在窄帶環境下實時穩定傳輸，內嵌的預報智能分析工具可快速識別災情和異常天氣，自動生成預警結論；針對多場景預警需求，系統自動制作預警模板，提供決策服務支持；災害發生后，還可以迅速采集分析當地受災情況，智能識別城市運行薄弱環節，幫助快速部署救援措施。

圖為城市多災種早期預警工具箱界面 供圖：上海市氣象局

氣象早期預警的“中國實踐”

7月20日17時50分，臺風“韋帕”在廣東省臺山市沿海登陸。截至當日12時，臺山市9家港口企業及3個渡口均停止作業，125個在建工地停止所有戶外作業，居住在19處危房的49人全部提前轉移。

2024年7月，臺風“格美”影響福建期間，當地氣象部門以“1262”遞進式服務模式（提前12小時、6小時、2小時滾動發布精細到鄉鎮的降水及大風預報）積極防御，政府組織全省下沉干部20.84萬人次，轉移危險區域群眾30.42萬人。

在重慶，沙坪壩區氣象局依托“知天·沙坪壩區防汛決策指揮系統”，在洪峰過境時，提前生成洪峰過境時淹沒范圍和受影響情況模擬動畫，同步智能生成應急處置方案，據此，當地商戶及物資得以快速提前轉移。

圖為知天?沙坪壩區防汛決策指揮系統 供圖：重慶市氣象局

在高效避險轉移的背后，是機制建設與技術創新的雙重支撐。多年來，中國積極開展氣象早期預警實踐，逐步形成“政府主導、預警先行、部門聯動、社會參與”的氣象早期預警中國模式，氣象預警效能不斷提升——智能網格天氣預報系統空間分辨率精確至全國5公里，可提前3天較準確預報區域性暴雨、高溫、寒潮；暴雨預警準確率達93%，強對流預警可提前43分鐘；臺風24小時路徑預報平均誤差為62公里，保持世界先進水平；建成匯聚16個行業、82種預警信息的國家突發事件預警信息發布系統，預警信息1分鐘內可送達政府，相關部門、行業責任人。

數據顯示，及時有效的氣象預警信息可避免經濟損失超千億元。聚焦人工智能氣象服務能源、農業、交通運輸等高敏感行業，中國氣象局公共氣象服務中心牽頭打造以人工智能為核心的國省一體化風光發電功率預報支撐平臺，為風光發電功率預報提供全鏈條技術支撐；浙江省氣象局研發“百米級、逐小時”格點化溫度預報產品和基于茶園田塊的降尺度小時溫度訂正技術，實現山地茶葉霜凍害智能監測精準預報；國家氣象中心聯合交通運輸部水運科學研究院、國家海洋環境預報中心及武漢理工大學，構建基于人工智能的氣象導航核心技術體系，全面增強國際航運氣象保障能力。

攜手縮小早期預警差距中的“大國擔當”

當前，諸多最不發達國家、小島嶼發展中國家和非洲國家仍未實現多災種早期預警系統全覆蓋。中國氣象局承擔27個世界氣象組織（WMO）國際或區域氣象中心職責，是全球氣象數據、產品和服務的重要參與者及貢獻者，也在響應全民早期預警倡議的實踐里，以有力行動展現“大國擔當”——

共建業務平臺，攜手縮小差距。打造了基于人工智能技術的國際早期預警平臺，集成風云氣象衛星、人工智能氣象模型、大城市多災種早期預警工具箱等中國先進氣象技術產品，具備全球災害及高影響天氣監測分析、預報預警、氣象服務和信息發布全鏈條能力，并根據重點國家和地區需求具備定制化氣象災害綜合預警服務能力。目前，平臺已在巴基斯坦、埃塞俄比亞、所羅門群島等國家和地區實現定制化應用。“通過云端早期預警系統，我們能夠通過使用人工智能等先進技術和更多的模型來開展天氣預報工作。”巴基斯坦氣象局專家巴扎爾·奇瑪表示。

“這是一個很好的預警信息發布平臺，將幫助老撾社會、經濟部門更好地應對洪水、干旱等災害。”老撾氣象水文局副局長維恩賽·馬尼翁說。2024年8月，中方為老撾定制了一攬子多語種預警信息發布服務解決方案——助力開展國家預警信息發布體系整體規劃，幫助搭建預警信息發布系統，實現預警信息多渠道一鍵式發布，提升預警信息覆蓋度。

分享知識工具，保障可持續發展。6月9日，上海市氣象局主辦的“人工智能賦能全民早期預警國際培訓班”開班，來自全球21個國家和地區的22位學員齊聚上海，共同探討人工智能技術在早期預警領域的應用。“這是我第一次在氣象預報中使用人工智能。”來自埃及的“一帶一路”氣象訪問學者阿瓦蒂夫·易卜拉欣·穆斯塔法·阿卜杜勒·哈迪體驗工具箱后激動地說，“希望以后能夠在埃及使用工具箱，探索更多中國人工智能氣象應用。”

中國氣象

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多年來，中國積極助力發展中國家加強早期預警能力建設，構建早期預警國際培訓體系。累計舉辦116期國際培訓班，共有172個國家和地區的11000余名學員參訓。自2020年以來，連續4年位列世界氣象組織（WMO）全球遠程培訓規模最大的中心，被 WMO評價為“WMO全球43個區域培訓中心最為活躍的3個區域培訓中心之一”。

自2023年起，中國氣象局逐步構建早期預警培訓課程體系，并于2024年開辦首個早期預警主題定制培訓班，幫助云端早期預警系統落地巴基斯坦。通過搭建業務平臺、提供技術支持和人才培訓等，早期預警中國方案陸續在多個國家落地。

預計2025年至2027年，中國氣象局將在早期預警、風險評估、氣候變化等領域為發展中國家提供2000人次以上的短期培訓，100個相關專業的本碩博獎學金，資助50名長期訪問學者，促進跨國經驗交流與技術創新，幫助發展中國家培養本土人才，提升其應對氣候變化和災害風險的能力。

世界氣象組織秘書長席列斯特·紹羅表示，中國“以人民為中心”的理念令人印象深刻，中國為實現聯合國全民早期預警倡議、可持續發展目標，以及應對氣候變化提供了大力支持。

距離全民早期預警倡議中“旨在確保到2027年全球每個人都能受到早期預警系統的保護”目標還有兩年，中國氣象部門正以實際行動，詮釋構建人類命運共同體的責任擔當。

作者：劉丹 （許萬智、張劍雷、欒菲、徐嫩羽、蔣芷晴、丁昕彤、劉淑喬對本文有貢獻）

編輯：文科 王素琴

發布：楊陽紫妍 馬超 盧健

審核：段昊書