新算法直接融合卫星数据提升气象与空气质量预报

近日，张及其团队在《地球系统进展杂志》发表研究成果，提出一种新型计算方法，通过人工智能直接将卫星辐射观测数据并入气溶胶模拟模型，以显著提升天气与空气质量预报精度。气溶胶悬浮于大气中，虽能反射或吸收阳光并参与成云过程，但其来源广泛、物理化学性质复杂，一直是气象建模中的不确定性来源。传统模式受限于算力，多采用预处理后的间接卫星数据，导致预测精度受限。为突破这一瓶颈，研究团队开发了内置预训练人工智能模块的新算法。该模型能够快速解析卫星可见光与红外波段观测值，准确剥离地表反射干扰，直接反演气溶胶分布特征。在中国东部地区的实测试验中，新方法使气溶胶模拟预测误差降低约百分之五十。该技术有效打破了算力与精度之间的传统制约，为高分辨率气象模型提供了一套高效实用的数据同化方案，将有力推动气候预测与大气环境评估的精细化发展。