热带气旋（台风）是影响我国及全球沿海地区最严重的自然灾害之一。在气象学中，“台风快速增强”是一个关键概念，特指台风在24小时内最大风速增加超过15米/秒，或在12小时内增加超过10米/秒的过程。这类过程突发性强、破坏力极大，近年来多个登陆我国的强台风，如2014年“威马逊”、2017年“天鸽”以及2024年“摩羯”，均在登陆前夕经历了快速增强，给沿海省市带来重大人员伤亡与经济财产损失。 台风强度突变预报一直是国际气象领域的公认难题，甚至被列入2025年度中国科协发布的十大前沿科学问题。长期以来，我国在这一领域缺乏稳定可靠的客观预报方法及业务化产品支撑，一线预报员面临巨大压力。 近日，这一局面取得重要进展。中国科学院深圳先进技术研究院数字所李晴岚研究员团队，自主研发的“机器学习台风快速增强集成预报模型”已在国家气象中心与香港天文台完成业务部署并投入实际应用。这是国内首个实现业务落地的24小时台风快速增强预报模型，同时12小时快速增强预报产品也已上线。这标志着我国在台风强度突变预报技术上迈出关键一步，自主AI台风快速增强预报正式进入国家级气象业务体系。 “台风快速增强是业务预报中的突出难点，以往缺乏有效的技术支撑。李晴岚团队历经多年研发的24小时快速增强预报技术，目前已在国家级业务平台实现业务化运行，未来将为台风强度预报提供重要参考依据。”国家气象中心正高级工程师吕心艳博士评价道。
李晴岚研究员。 这套技术的核心优势何在？需从关键难题入手解析。 台风快速增强发生概率虽低，但突发性极强，往往令人措手不及、防御滞后，成为台风强度预报中最棘手的环节。近年来，人工智能与机器学习技术以其高效处理海量数据、挖掘复杂非线性关系的能力，成为突破热带气旋预报瓶颈的关键新技术。 基于十余年研究积累，李晴岚团队自主开发了基于梯度提升树的台风强度预报模型，以及集成机器学习的台风快速增强预报模型，率先实现了24小时快速增强预报模型在我国气象业务体系中的实际应用。 该研究的核心创新，在于首次提出“海陆比”与“对称比”两项量化指标，揭示了台风内核结构对称度与快速增强之间的物理联系。简言之，台风在快速增强前，其内核区域往往呈现高度对称的环状结构；内核越对称，快速增强发生的可能性越高。 在此基础上，团队融合了四类机器学习算法，构建出集成预报模型。只要超过半数的子模型预测将发生快速增强，系统即输出相应预报结论。该策略显著提升了预报准确率与稳定性。 为验证模型性能，团队对2016至2020年北大西洋所有24小时热带气旋快速增强过程进行了回溯模拟，并与美国国家飓风中心同期最优预报系统进行对比。结果显示：集成预报模型在命中率上表现更优，误报率更低，展现出优异的预报性能与业务适用潜力。
李晴岚团队。 此项技术突破源于长期积累。李晴岚研究员自2011年加入深圳先进院以来，始终聚焦台风风雨模拟、强度预报、数值模式释用及气候变化等研究方向。为贴近业务实际、精准把握预报痛点，她曾长期驻点深圳市气象局，深入对接业务需求，推动科研与业务深度融合。 “前期我们主要专注于台风影响下深圳本地风力与降雨预报。随着研究深入，我们认识到，提升区域风雨预报准确性的关键在于提高台风强度预报精度——强度是决定风雨分布的核心因素。”李晴岚表示。团队自2013年起系统开展台风强度预报研究，并逐步将重心转向难度更高的快速增强预报。 十余年间，团队从最初的台风风雨预报起步，逐步创新提出“海陆比”“对称比”等关键量化指标，进而融合机器学习技术构建新一代预报模型，完成了多轮技术迭代。围绕统计动力方法、人工智能模型研发、业务系统部署与运维，团队持续攻关，并培养了一批扎根于台风预报技术研发与成果转化的青年科研人才。 “当前成果是团队长期积累、持续攻关、不断迭代的系统性产出。”李晴岚总结道。 至今，团队已在国际权威气象期刊发表论文60余篇，获得专利授权16项。相关成果先后在国家气象中心、香港天文台、深圳市气象局等业务单位落地应用。未来，团队将继续优化AI台风强度预报方法，不断提升预报精准度，为我国防台减灾与气象现代化能力建设提供更为坚实的技术支撑。