行业背景与需求 - 大气污染场景复杂，包括沙尘暴、野火烟雾和工业污染扩散等，精准预测污染物出现和消散时间对提高生活质量至关重要[1] - 传统观测和预报技术难以满足日益复杂的空气质量监测和预报需求[2] - 大气污染监测预报长期面临三大难题："看不清楚"、"算不明白"、"用不精准"[4][5] 技术突破与创新 - 系统实现了从监测装备到感知方法再到预报模式的全链条创新[2] - 团队研制出核心装备"全自动太阳—天空—月亮多波段光度计"，具备365天24小时连续稳定观测能力，能捕捉80多项气溶胶关键参数[6] - 开发了智能融合感知方法，整合卫星、地基站点和模式模拟的优势，形成统一的"大气环境时空演变全景图"[7] - 构建了全球首个气溶胶—气象耦合预报AI大模型（AI-GAMFS），包含13亿个参数，1分钟内可完成全球气象预报，远超传统超级计算机数小时的计算时间[7] 性能优势与成果 - AI-GAMFS模型在东亚地区的沙尘预报误差比国际顶尖系统降低了38%—74%[8] - 在四川盆地沙尘暴事件中，模型提前120小时精准预报了沙尘抵达时间和强度，预报与实际高度吻合[9] - 截至2024年底，相关成果已发表13篇SCI论文，获4项国家发明专利，并赢得中国气象服务协会AI气象应用大赛两项大奖[9] 应用与部署 - 系统已在中央气象台及新疆、宁夏、内蒙古等14个省（自治区、直辖市）气象部门投入业务化应用[9] - 系统入选中国科协生态环境产学联合体发布的"2024年度中国生态环境十大科技进展"[3] - 该系统被定位为"大气医生"，旨在实现污染过程的"可测、可报、可控"[9]