全球首个专注于气溶胶预报的人工智能模型AI—GAMFS，于3月5日登上国际顶级学术期刊《自然》。这项由我国科学家牵头研发的成果，能够在1分钟内对未来5天、以每3小时为间隔的全球范围气象变化进行高精度预测，为沙尘暴、山火、雾霾等全球性气溶胶污染事件的精准预警提供了强有力的技术支撑。

AI—GAMFS由中国气象科学研究院研究员车慧正与张小明院士团队联合国内外多家科研机构共同发布。该模型基于长达42年、覆盖全球12万时次的气溶胶再分析资料进行训练，其预报变量涵盖了沙尘、硫酸盐、黑碳、有机碳等关键气溶胶组分的光学特性、地面浓度及相关气象要素，空间分辨率高达50公里。

气溶胶是指悬浮在大气中的固态或液态微粒所构成的分散体系。其来源既有如沙尘、野火烟尘等自然过程，也包括锅炉、发动机不完全燃烧产生的烟雾，以及采矿、采石等工业生产过程排放的固体粉尘。此外，大气中气态前体物经化学反应转化生成的二次颗粒物，同样是气溶胶的重要组成部分。

“气溶胶预报的复杂程度与计算成本远高于传统天气预报。一个有效的预报系统必须同时解析气溶胶的多重来源、复杂的化学转化过程，以及其与天气系统在多尺度上的相互影响。”团队核心成员、中国气象科学研究院副研究员桂柯解释道。

桂柯进一步介绍，传统的数值预报模式往往将气溶胶与气象要素分开计算，难以准确捕捉二者之间的紧密关联与相互作用。而人工智能技术的引入，能够将大气中悬浮的沙尘等气溶胶颗粒物，与温度、风速、气压等气象要素作为一个整体进行动态关联分析，从而更真实地模拟大气演变过程，显著提升预报的准确率。

目前，AI—GAMFS已完成从科研攻关到业务落地的全链条闭环，在中央气象台及陕西、宁夏等十余个省（自治区）气象部门实现业务化应用。在2025年4月和11月、2026年2月我国遭遇的强沙尘天气过程中，该模型均实现了提前5天的精准预报，为相关部门的防灾减灾会商决策提供了可靠依据。在国际层面，AI—GAMFS已正式接入中国气象局“妈祖（MAZU）”全民早期预警云平台，开始为全球用户提供预报服务。