台风位居影响中国天气灾害之首，平均每年造成的直接经济损失达数百亿元，年均受影响人口超3000万。对台风及其风雨影响进行准确的预报是防御台风灾害、减轻灾害损失的重要前提和基础。

近日，中国气象局上海台风研究所联合中国气象科学研究院、南京大学、国家气象中心等8家机构在《气象学报》创刊百年纪念专刊发表了题为“中国台风预报技术发展的历史、现状与未来”的论文。文中回顾了近百年中国台风预报技术发展的主要历史阶段，并通过分析台风路径、强度和风雨等业务预报误差，归纳总结了中国台风预报能力的进步趋势。最后，对新一轮科技革命给台风预报技术发展带来的前景进行了探讨和展望。

图1 《气象学报》创刊百年纪念专刊论文

1. 近百年中国台风预报技术发展的主要历史阶段

文章的第一部分以近百年的时间跨度，系统梳理了中国台风预报技术的演进脉络，并将其划分为五个发展阶段：20世纪10—40年代，天气图分析的起步和广泛应用阶段;20世纪50—60年代，半客观天气学方法发展阶段;20世纪70—90年代，客观统计预报方法广泛应用和数值预报技术起步阶段;21世纪初至今，台风数值预报技术的快速发展及其集成应用阶段;21世纪10年代至今，多模式和集合预报产品的集成应用阶段。

图2 中国台风预报技术发展的主要历史阶段

图3 中国气象局台风路径和强度预报业务发报方法(20世纪70年代至今)

2. 当前中国台风预报能力

文章的第二部分剖析了当前我国台风路径、强度和风雨等预报能力，为台风预报业务发展提供了参考。

台风路径预报能力

20世纪80年代初期，中国台风路径预报的24 h平均误差在200 km左右，48 h达430 km左右。这一状况一直持续到20世纪90年代中期都无显著改善。但在之后的30年，台风路径预报能力取得了十分显著的进步。年均24 h(48 h)路径预报误差每10 a减小39—49 km(81—99 km)，平均每年减小3%—4%，有效预报时效提前了2 d。此外，路径预报的稳定性也在同步提升。随着台风路径平均预报能力提升空间的逐步缩小，如何改善极端预报误差情况值得加强关注。

图4 中央气象台台风路径预报逐年(1990—2023年)误差(实线为年平均误差，虚线为误差的75百分位值，表格为误差的95百分位值)

台风强度预报能力

近20年(2004—2023年)，中央气象台24—120 h近中心附近最大风速预报的平均绝对误差分别为5 m/s(24 h)、6.9 m/s(48 h)、7.7 m/s(72 h)、13.2 m/s(96 h)和14.2 m/s(120 h)。2017年前后台风强度预报能力发生了3方面的显著变化。其一是总体平均误差减小，其二是年平均误差随预报时效增长率减小，其三是年际间的变幅减小。

图5 中央气象台台风强度预报逐年(2004—2023年)误差(a. 绝对误差的75百分位值，b. 平均绝对误差;表格为绝对误差的95百分位值)

台风降水和大风预报能力

文中以中央气象台智能网格预报为代表，对2020—2023年台风降水和大风的预报能力进行评估。结果表明，逐日降水预报的TS评分随预报时效延长、降水量级增大而减小。其中，2023年对台风暴雨(日累计降水50 mm以上)预报的TS评分在24 h为0.23，120 h则小于0.1。对六级以上大风的预报评分在24 h、48 h和72 h分别为0.16、0.17和0.13，但七级及以上大风的TS评分均小于0.1。近4年来的逐日暴雨预报、逐时雨强预报和大风预报均表现出了总体上的改善趋势，但年际变幅不容忽视。

图6 智能网格预报方法的2023年不同降水量级(a、c)和2020—2023年逐年(b、d)台风降水预报TS评分(a. 逐日降水，b. 逐日暴雨，c. 逐时雨强，d. 逐时雨强≥5 mm)

图7 智能网格预报方法的台风逐时最大风速预报TS评分(a. 2023年各预报时效最大风速，b. 2020—2023年逐年台风大风(≥10.8 m/s))

3. 未来展望

文章的第三部分展望了台风预报技术的纵深发展。介绍了预报准确率的决定因素，同时阐述了“观测事实的不断积累、理论认识的不断深入、计算和信息技术的快速发展对于台风预报能力的进一步提升缺一不可”的观点，继而铺陈以下展望：

遥感探测体系升级，助力改善初始场、促进模式发展

中国风云系列静止气象卫星的时空分辨率已提升到1分钟、250米。极轨气象卫星已具备台风云雨和动、热力场的立体观测能力。地基天气雷达网和风廓线站网等的建设不断完善。飞机、船艇等移动观测平台的建设也已初见成效。台风遥感和直接探测能力的提升，将带来更加准确的台风位置、强度和结构信息，而且能够为改善台风模式初始场提供更加丰富和有效的资料源，还将有助于加深对台风极端风雨条件下的边界层和云雨微物理等关键过程的认识，促进高分辨率台风模式物理过程方案的发展。

物理规律认识深化和AI技术融合发展，助力突破台风预报瓶颈

中国科研人员已提出将机器学习模型与物理模式相融合的新一代台风预报框架，将气象AI大模型的台风路径预报优势和高分辨率数值天气预报模式的台风强度和结构预报优势结合起来，个例试验表现出台风强度和结构预报的有效时效延长到7天以上的巨大潜力。此外，AI技术已应用于基于遥感观测的台风结构反演、台风模式物理过程参数化方案发展、台风特征量单项预报等诸多研究中，显现了相较传统线性统计方法在提升精度方面的明显优势。

随着台风观测能力的提升和数值天气预报技术进入千米—次千米级分辨率的发展阶段，一方面AI技术将促进高时、空分辨率台风资料同化和模式物理过程参数化方案的进一步发展，另一方面高分辨率数值天气预报技术将为AI模型提供更高质量的建模数据。可以预期，物理规律认识深化和AI技术发展的融合将是进一步提升台风预报能力的有效途径，并有望突破台风精细结构预报和长时效预报瓶颈。

4. 结语

文章的最后提及了全球热带气旋的监测、预报和服务能力对我国远洋航运等经济社会活动的重要性。能否将台风预报和人工干预台风技术的发展相结合，提升人类对台风的趋利避害响应能力，正重新受到中外学者的共同关注。对这一类问题的探究能否给台风预报技术的发展带来颠覆性的变革，值得进一步探讨。

论文信息

余晖，陈联寿，谈哲敏，等. 2025. 中国台风预报技术发展的历史、现状与未来. 气象学报，83(3): 786-797.

Yu, H., L. S. Chen, Z. M. Tan, et al., 2025: Development of tropical cyclone forecasting technology in China: Past, present, and future. J. Meteor. Res., 39(3): 712-723.

原文链接

https://qxxb.cmsjournal.net/cn/article/doi/10.11676/qxxb2025.20240180

http://jmr.cmsjournal.net/article/doi/10.1007/s13351-025-4910-y

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(文/初审：杨梦琪 复审：张蕾 终审：黄伟)