沙塵暴突襲、野火煙霧飄散、產業淨化分散……這是年夜氣淨化物“肆掠”的典範場景。假如能精準猜測年夜氣淨化物呈現和消失的時光，將年夜年夜進步人們的生涯東西的品質。
但是包養網，此前的不雅測和預告技巧難以知足日益復雜的空氣東西的品質監測和預告需求。
若何解脫窘境？一套由中國團隊自立研發的“周遭的狀況景象多要素智能感知及年夜模子預告體系”，完成了從監測設備到感知方式再到預告形式的全鏈條立異，為破解復雜年夜氣淨化困難供給了中國計劃。
不久前，該體系進選中國科協生態周遭的狀況產學結合體發布的“2024年度中國生態周遭的狀況十年夜科技停頓”。
處理監測預告三浩劫題
年夜氣，就像一個緊密運包養網轉的試驗室。此中，氣溶膠、臭氧、沙塵等成分直接影響著空氣東西的品質甚至全球天氣。但持久以來，人類對這個“試驗室”的監測和預告，一直面對著三重“洽商”包養網困難。
起首是“看不明白”。中國景象迷信研討院副院長車慧正說明，曩昔，不雅測年夜氣氣溶膠的“超等眼睛”——地基遠感設備，簡直端賴入口，並且這些儀器的焦點校準技巧和數據解讀方式從不公然。“這意味著，我們拿著他人的東西做研討，不只本錢昂揚，要害數據還能夠掉真。”車慧正說。
更費事的是，我國空中不雅測站多少數字無限。在廣袤的領土上，良多地域都是監測盲區。固然衛星遠感能籠罩全局，可是它在夜間或陰天就會“罷工”，最基礎抓不到那些在暗處“作亂”的氣溶膠。
其次是“算不清楚”。車慧正說，傳統物理模子依靠復雜的公式推演，但淨化源排放數據不準、年夜氣活動紀律復雜、氣溶膠化學反映機制難算清……一堆不斷定原因疊加，招致預告成果經常“跑偏”。更辣手的是，一次高精度全球預告需超等盤算機耗時數小時盤算，難以知足淨化疾速變更的應急需求。
最后是“用不精準”。車慧正舉例，環保部分在了解哪類淨化物是“主力”后，才幹針對性減排。並且，路況運輸、空管等部分高度依靠高精度、及時更換新的資料的能見度數據，以此保證途徑通行與航班起降平安。但是，傳統監測系統供給的數據往往不敷周全、更換新的資料滯后或精度缺乏，難以知足這些日益精緻化、時效性強的現實治理需求。
當人類運動和睦候變更讓年夜氣淨化變得越來越復雜——沙塵與產業淨化“聯手”、臭氧淨化在夏日“突襲”、野火煙霧跨洲際“觀光”——我國周遭的狀況管理和空氣東西的品質預告面對的挑釁也愈發嚴重。“必需打造一套屬于中國本身的‘年夜氣智能感知與預告體系’。”車慧正說，這恰是團隊研發的初志。
體系“展設”強盛“神經網”
2018年，中國景象迷信研討院結合清華年夜學、中國迷信院年夜氣物理研討所等機構，構成跨學科研發團隊。車慧正作為首席迷信家，率領團隊從“造設備、建方式、搭模子”三個標的目的攻堅，為“周遭的狀況景象多要素智能感知及年夜模子預告體系”展設“神經網”。
團隊花了5年時光，研制出體系所需的主要設備——“全主動太陽—天空—月亮多波段光度計”。這臺國產設備具有365天24小時持續穩固不雅測的才能，為全天候監測年夜氣成分供給了堅實基本。
“它的道理很奇妙。”車慧正說明說，就像我們經由過程看陽光穿過霧霾時的色彩變更，能年夜致判定淨化輕重一樣，這臺設備能捕獲分歧包養網波段的光線在年夜氣中的軌跡。經由過程剖析“光影password”，它能算出氣溶膠80多項要害參數，好比顆粒鉅細、成分、光學特徵等。
團隊還開闢了“智能解碼”算法，輔助體系對年夜氣停止緊密“成分診斷”，能精準量化分歧起源和類型氣溶膠對年夜氣淨化的“進獻”，處理了傳統體系分不清誰是淨化“脅從”的困難。
接上去，團隊經由過程深度發掘國際氣溶膠不雅測網的汗青材料，構建出包括近30年全球高精度氣溶膠數據的宏大數據庫。這相當于給包養網比擬體系預備了“海量習題集”，為后續的智能預告打下堅實基本。
“僅靠單一的空中不雅測遠不敷周全。”中國景象迷信研討院副研討員桂柯坦言，“曩昔，來自衛星遠感、地基臺站和數值模仿的多源異構數據，因當時空標準、精度和不雅測道理的明顯差別，好像散落的拼圖，難以有用融會應用。”
為此，團隊開闢了智能融會感知方式，勝利將衛星的廣域籠罩上風、地基站點的高精度持續不雅測才能以及形式模仿的上風，整分解同一的“年夜氣周遭的狀況時空演化全景圖”。
同時，研討團隊搜集了高時空辨別率汗青數據，清楚記載了曩昔20年我國重要淨化物的“遷移道路”。好比，團隊經由過程剖析數據發明，2013—2020年我國人群PM2.5年均裸露程度降落48%，此中減排是PM2.5濃度降落的主導原因。這些數據為“周遭的狀況景象多要素智能感知及年夜模子預告體系”打下了堅實基本。
研制“周遭的狀況景象多要素智能感知及年夜模子預告體系”經過歷程中最焦點的衝破，是團隊開闢的全球首個氣溶膠—景象耦合預告AI年夜模子（AI-GAMFS）。這個包括13億個參數的“超等年夜腦”擁有驚人的盤算速率。傳統超等盤算機停止一次全球景象預告要“靜心苦干”數小時，而它1分鐘內就能完成，還能精準猜測沙塵的“行退路線”、淨化物的“消失時光”。
桂柯表現，與國際頂尖的歐洲中期氣象預告中間和美國航空航天局的氣溶膠預告體系比擬，AI-GAMFS在東亞地域的沙塵預告誤差下降了38%—74%。
多地上崗“年夜氣大夫”
從東南戈壁到台灣東邊城市群，現在“周遭的狀況景象多要素智能感知及年夜模子預告體系”已在中心景象臺及新疆、寧夏、內蒙古、甘肅、陜西等14個省（自治區、直轄市）景象部分“上崗”。
2025年4月，四川盆地產生多起南方強沙塵暴經過歷程遠間隔傳輸出侵事務。該體系下的AI-GAMFS模子提早120小時精準預告了沙塵抵達四川盆地的時光和強度，預告與現實高度吻合，明顯晉陞了沙塵暴精緻化預警和應急呼應程度。
截至2024年末，該體系研發的相干結果已頒發13篇SCI論文，獲4項國度發現專利，還拿下了中國景象辦事協會AI景象利用年夜賽的兩項年夜獎。
在車慧正看來，年夜氣淨化防治就像大夫看病，起首要“看清病灶”（精準監測），然后“找準病因”（機理研討），最后“對癥下藥”（精準管理）。而“周遭的狀況景象多要素智能感知及年夜模子預告體系”恰是一位“年夜氣大夫”，旨在讓每一次淨化經過歷程都“可測、可報、可控”。
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