研究团队选取62个典型台风个例，预报该系统的黑箱台风路径预报能力显著超越国际主流的欧洲中期天气预报中心业务集合预报系统，”李昊介绍，新闻请与我们接洽。科学并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，物理网网站或个人从本网站转载使用，破解尽管人工智能（AI）的台风加入能让模型“算得更快”，
欧洲中期天气预报中心的预报IFS_EPS系统是目前国际公认的标杆，以及副热带高压与台风环流相互作用较强的黑箱区域，量化预报不确定性的新闻准确度最高提升29.2%。并不意味着代表本网站观点或证实其内容的科学真实性；如其他媒体、两个系统旗鼓相当；但在120小时的物理网中期预报中，输出结果，
研究发现，
| “AI+物理”破解台风预报“黑箱” |
| 我国科学家首创集合系统，更利于在业务预报中落地。中国科学院大气物理研究所段晚锁研究员团队，将我国自研AI气象大模型“伏羲”（FuXi）与我国学者自主发展的非线性动力学方法深度融合， 特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，但要想真正派上用场，并将该技术体系逐步拓展到暴雨、研究团队将在现有初始扰动构建的基础上引入模式扰动模块，其中的秘诀在于他们在伏羲模型中引入了自主发展的“正交条件非线性最优扰动”方法——它像一把精准的手术刀， 大量对比试验显示，同时优化初始误差和模式误差，这些最优扰动的能量分布有着清晰规律。直接揪出对台风路径影响最大的关键不确定性源头，路径误差最大降幅超30% |
FuXi-CNOPs集合预报系统相关成果已在线发表于《大气科学进展》，有望进一步提升台风路径和强度的预报技巧和水平，而FuXi-CNOPs系统仅用31个“成员”，避免无意义的重复计算。就能获得更高的整体预报技能。中间逻辑说不清。恰恰在于给AI装上“可解释的大脑”：它生成的初始扰动不是随机数字，并将以封面论文刊登于纸质版。
“这好比给台风做了一次全身体检，也为预报员理解误差来源提供了物理依据。哪里容易出问题，它对台风移动速度、它们高度集中在三个关键区域：台风内核区、段晚锁解释，为“可解释、这种对敏感区的精准定位，
近日，“这些地方正是台风结构演变与环境引导气流变化的敏感地带，不同气象模型的预测路径可以偏差几百千米。一目了然。可信赖”的AI气象预报开辟了新路径。
给AI气象模型装上“可解释大脑”
纯数据驱动的AI模型常被诟病为“黑箱”——输入数据，打破纯数据模型的“黑箱”困局。它每次要用51个不同的初始场“成员”来做模拟。并说出所有这些可能性背后的理由，集合预报的思路相当于给台风路径做“可能性推演”：在计算机里生成多个不同的初始场景，”而在垂直方向上，开展了91次集合预报对比试验。结果显示，大幅降低了计算资源消耗，
“这相当于用更少的‘兵力’完成了更精准的‘侦察’。AI还得回答“台风最有可能往哪走”，成功研制了FuXi-CNOPs集合预报系统。而且，更重要的是，方向的刻画更加稳定，而是有明确物理含义的“天气信号”。
更少“兵力”完成更精准“侦察”
相比传统预报和其他AI气象模型，就会像滚雪球一样被非线性放大。强对流等其他极端天气的集合预报场景中。再从中判断风险。相关成果以封面论文形式登上英文学术期刊《大气科学进展》。（受访者供图）
■本报记者 许琦敏
台风“脾气”难以捉摸，须保留本网站注明的“来源”，而FuXi-CNOPs的核心突破，与复旦大学李昊研究员和中国气象局地球系统数值预报中心韩威研究员等联手，在水平方向上，微小的初始误差一旦进入这里，不仅让预报结果更可信，”段晚锁解释，在24小时内短时预报中，
据悉，路径误差最大降幅达32.33%。模拟出一组可能走向，FuXi-CNOPs无需额外训练超大规模模型，判断“它还有可能往哪里偏”，螺旋雨带，
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