维度网讯，中国科学院深圳先进技术研究院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”，日前在国家气象中心与香港天文台完成业务部署和实测应用，成为中国首个实现落地的24小时台风快速增强预报模型。

与24小时预报产品一同上线的还有12小时快速增强预报产品。这一应用标志着自主AI台风快速增强预报技术正式进入国家级气象业务体系。台风强度突变预报是全球气象界公认的技术难点，被列入2025年度中国科协十大前沿科学问题。长期以来，中国在这一领域缺少稳定有效的客观预报方法及产品支撑。

基于十余年台风预报研究积累，李晴岚团队自主研发了基于梯度提升树的台风强度预报模型，并构建了集成机器学习的台风快速增强预报模型，率先将24小时台风快速增强预报模型引入中国气象预报体系。

该研究首次构建了“海陆比”和“对称比”两个量化指标，分别描述台风下垫面海陆分布变化与内核对流对称性特征，揭示了内核对称度与快速增强之间的物理关联。李晴岚介绍，台风发生快速增强前，其内核往往出现非常对称的环状结构，内核越对称，越可能发生快速增强。团队融合决策树、随机森林、AdaBoost、LightGBM四类机器学习算法构建集成预报模型。当超过半数子模型预判快速增强时，系统即可输出预报结论，提升了预报准确率。

据官网公告，针对2016至2020年北大西洋发生的24小时热带气旋快速增强过程进行的全部模拟回报显示，该集成预报模型与美国国家飓风中心最好的预报系统相比，在预报命中率和误报率方面表现更优，具备优异的预报性能与业务适用性。

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