中山大学水利部粤港澳大湾区水安全保障重点实验室;
随着人工智能技术发展，大模型被开发并应用于业务气象预报。聚焦海河“23·7”流域性特大暴雨洪水，采用气象大模型开展暴雨过程回顾性预报实验，对比欧洲中期天气预报中心业务气象预报产品HRES，检验气象大模型降水预报对于洪水灾害防御的推广应用价值。研究结果表明：相比传统数值气象预报，Graph Cast、Fu Xi和AIFS三个气象大模型对暴雨过程、落区形态、中心位置和发生时间的预报更准确。对于逐6 h降水量，大模型在不同预见期下均呈现相当的预报精度。对于累积降水量，Graph Cast、AIFS和HRES预报降水强度、暴雨过程和落区范围接近实况，当起报时间提前到1 d前，研究区平均累积降水量为124.6 mm，预报累积降水量分别为132.7 mm、115.5 mm和140.0 mm。对于最大降水量，Graph Cast、Fu Xi和AIFS降水强度误差较HRES更大，时间和位置误差更小。实况最大累积降水量为484.8 mm，当起报时间提前到1 d前，Graph Cast、Fu Xi、AIFS和HRES的预报值分别为329.7 mm、190.1 mm、251.2 mm和415.3 mm。整体上，气象大模型能够为洪水灾害防御提供有效的降水预报信息，服务于水旱灾害防御业务工作。
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基本信息:
DOI：
中图分类号:P457.6
引用信息:
[1]赵铜铁钢,李强.气象大模型支撑流域暴雨预报实践探索[J].中国水利,2025,No.1011(09):34-41.
基金信息:
国家自然科学基金资助项目（52379033）; 水利部粤港澳大湾区水安全保障重点实验室开放研究基金项目（WSGBA-KJ202308）