“看到預報，心裡就踏實了。”前段時間，大學生丁婷婷和朋友在甘肅旅游。西北地區沙塵天氣多發，游玩中，她不僅收到揚沙、浮塵的准確預報，還接到了“攜帶口罩、紗巾等防塵用品”“駕駛人員應控制速度”等提醒。

在外來輸入性沙塵影響下，西北多個省份不時出現揚沙、浮塵等沙塵天氣，牽涉范圍廣、路徑多、變化可能性大。能夠及時、精准得到此類天氣的相關預報，對人們的生產生活十分重要。

甘肅蘭州，中國氣象局蘭州干旱氣象研究所內，數值模式研究室首席專家段海霞正在研究沙塵預報數據處理結果。“本次提供的數據符合預期，范圍、時間都經受住了考驗。”段海霞對一旁的同事雷雨虹說。

經受住考驗，離不開所裡的“新同事”：氣溶膠—氣象耦合預報人工智能模型。

一個模型，如何“預知”沙塵的到來？關鍵在於“耦合”。

對普通人而言，平時接觸的天氣預報多來自預報員。預報員通過分析多個數值天氣預報模式、人工智能模型的預報結果，根據當地天氣特點和預報經驗，得出預報結論。但傳統數值預報模式，大多將沙塵、PM2.5等氣溶膠與其它各類氣象要素分開計算，難以捕捉到它們的相互作用。實際上，氣溶膠和其它氣象要素之間的“耦合”關系，影響沙塵的傳輸與沉降。

“例如，風力大小決定了起沙強度與傳輸距離，濕度、降水會影響沙塵的沉降速度。同時，氣溶膠也能改變氣象環境，大量沙塵顆粒會阻擋太陽輻射，氣溶膠還可作為雲的‘凝結核’影響降水。”段海霞分析。

利用此原理，中國氣象科學研究院研究員車慧正團隊開發出氣溶膠—氣象耦合預報人工智能模型，分析氣溶膠與溫度、風力、氣壓等氣象要素之間的相互作用與協同變化，提升預報精准度。

人工智能不僅是善於發現沙塵的“偵探”，也是“超級速算員”。傳統數值預報模式需要大型計算機集群計算，運行一次全球預報需要數小時，一般一天隻預報2—4次。模型由人工智能驅動，可用圖形處理器計算，運行全球預報隻需36秒，速率提升超100倍。

去年10月底，干旱氣象研究所引入模型並試運行。就像用手機拍了張廣角照片，放大后局部或細節會模糊，將模型真正用於西北地區時也是如此。為了獲得更精准的區域情況，科研人員需對模型提供的數據進行降尺度處理。

“降尺度處理是提高分辨率的一種途徑。我們將原50公裡分辨率的全球數據提升至5公裡分辨率。”雷雨虹介紹，團隊對沙塵光學厚度、質量濃度等關鍵參數進行降尺度處理，並生成高時空分辨率的可視化產品，進一步提升預報質量。

經過模型預測和降尺度處理，預報數據被實時推送至甘肅省氣象局蘭州中心氣象台服務器，為最終發布預報提供參考。“半年多時間裡，我們已經較為准確地預報了全國北方大范圍沙塵天氣過程10余次。”段海霞說，模型可以完成未來3—5天的高精度環境氣象預報，在氣溶膠總量、地面沙塵濃度預報方面，准確率較國際先進預報系統提升10%—30%，計算成本還大大降低。

更清楚地了解沙塵強度、起始時間等預報，對人們的日常生活至關重要。段海霞介紹，除了基礎的出行與健康提示，模型還能結合實時數據為公眾提供個性化防護建議，比如通過分析沙塵中的致敏顆粒物濃度，提前為過敏人群推送佩戴N95口罩、減少戶外停留等提醒﹔還可聯動醫療系統，預測沙塵高發期的呼吸道疾病就診高峰，輔助醫療機構提前調配醫護資源，筑牢公眾健康防線。

未來，在社會生產場景中，模型有望通過預測沙塵顆粒的粒徑、荷電特性及沉降速度，指導輸電塔運維，避免大面積停電﹔結合作物生長模型，提示調整農作物灌溉時間，推動從災后補救到災前調控的轉變﹔在山火防控中提前預警，幫助群眾轉移，減少災害損失。可見，“沙塵大模型”關乎的不只是沙塵，更能為多場景的風險預判與決策提供科學支撐。

《人民日報》（2026年06月03日 第 02 版）