AI—GAMFS由中国气象科学研究院研究员车慧正和中国工程院院士张小曳团队联合国内外多家研究机构发布。它基于42年全球12万时次的气溶胶再分析资料训练，预报变量涵盖沙尘、硫酸盐、黑碳、有机碳等气溶胶关键组分的光学特性、地面浓度及相关气象要素，空间分辨率达50公里。

　　气溶胶是指悬浮在大气中的固态或液态微粒所构成的分散体系。其来源既包括自然过程产生的沙尘、野火烟尘，也包括锅炉、发动机不完全燃烧产生的烟尘，以及采矿、采石等过程排放的固体粉尘。此外，由大气中气态前体物经化学反应转化生成的二次颗粒物，也是气溶胶的重要来源。

　　“气溶胶预报的复杂程度与计算成本远高于传统天气预报，它要求预报系统必须同时解析气溶胶的多种来源、复杂的化学转化，以及其与天气系统的多尺度相互作用。”团队核心成员、中国气象科学研究院副研究员桂柯说。

　　桂柯介绍，传统数值预报模式多将气溶胶与气象要素分开计算，难以捕捉二者之间的相互作用。人工智能的应用，可将大气中悬浮的沙尘等气溶胶颗粒与温度、风速、气压等气象要素作为一个整体进行动态关联，从而更精准地模拟大气演变过程，提升预报准确率。

　　目前，AI—GAMFS已完成从科研攻关到业务落地的全链条闭环，在中央气象台及陕西、宁夏等10余个省（自治区）气象部门实现落地应用。在2025年4月和11月、2026年2月我国遭遇的强沙尘天气过程中，AI—GAMFS实现提前5天的精准预报，为业务会商提供了有力支撑。在国际层面，AI—GAMFS已正式接入中国气象局“妈祖（MAZU）”全民早期预警云平台，开始为全球提供预报服务。

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