研究透视：张小曳院士领衔！气科院，AI+气溶胶-大气环境材料 | Nature

背景：气溶胶预报对空气质量管控、健康风险评估和气候变化减缓至关重要，但由于气溶胶物理化学过程与大气动力场间的复杂相互作用，传统预报系统存在高度不确定性和高计算成本。研究目的：中国气象科学研究院团队旨在开发一种基于机器学习的全球气溶胶-气象预报系统（AI-GAMFS），以提升预报精度和效率。结论：AI-GAMFS结合视觉Transformer和U-Net架构，利用42年再分析数据训练，能在一分钟内完成未来5天、间隔3小时的气溶胶光学组分和地表浓度可靠预报；评估显示其性能优于现有模型，如哥白尼大气监测服务，在气溶胶光学厚度和沙尘组分预报上误差更低，标志着机器学习在气溶胶预报业务化应用的重要进展，有助于预警沙尘暴和野火等污染事件。