文章聚焦成都世运会气象保障，介绍中国气象部门联合相关机构依托“超算+AI”技术构建10米分辨率高精度网格预报系统，通过超算加速计算与AI优化数据处理，显著提升赛事期间气象预报的时效性与准确性，为国际盛会顺利进行提供科技支撑。

7月的成都，天府国际金融中心的玻璃幕墙映着蝉鸣，30公里外的龙泉山城市森林公园里，银杏叶在风里沙沙作响。再过23天，第三十一届世界大学生夏季运动会就要在这座”公园城市”拉开帷幕。而在看不见的云端，一场关乎赛事成败的”气象保卫战”早已悄然打响——中国气象局青藏高原气象研究院与成都市气象局的联合团队，正依托国家超级计算成都中心的”超算大脑”，用AI技术为世运会打造一套”分秒必争、毫米必准”的精准气象预报系统。

一、世运会的气象”高门槛”：为何需要”10米级”预报？

不同于普通城市的气象服务，大型国际赛事对天气的要求堪称”严苛”。成都世运会共设18个大项、269个小项，比赛场地覆盖东安湖体育公园、凤凰山体育中心、龙泉山山地自行车赛道等10余个分散区域，其中既有开阔的体育场，也有依山而建的自行车道，还有临水的皮划艇赛场。不同场景对气象要素的敏感度天差地别：

田径比赛的起跑和冲刺，需要精确到”秒级”的风速数据——风速每增加0.5米/秒，短跑成绩可能波动0.1秒；山地自行车的弯道骑行，对垂直风切变（不同高度风向风速的变化）极为敏感，1米/秒的垂直风切变就可能导致选手失控；赛艇比赛的水面阵风，则直接影响船桨入水的角度，微小的误差可能让运动员与奖牌失之交臂。

传统气象预报的”粗网格”模式已难以满足需求。过去，成都地区的气象预报网格分辨率多为5公里×5公里，相当于把整个城区看作一个”大水杯”，只能给出区域平均的气温、降水概率。但世运会需要的是”小茶杯”级别的精度——10米×10米的网格，相当于在3000平方公里的赛事核心区，每平方米都有独立的气象”身份证”。

“举个例子，东安湖体育中心的看台区与跑道区仅隔50米，但地表温度可能相差3℃；龙泉山自行车道的阴坡与阳坡，500米范围内降水概率可能从30%骤降到5%。”项目负责人、青藏高原气象研究院研究员李阳指着电脑上的三维气象图解释，”要捕捉这些细微差异，必须用’超算+AI’重构预报模型。”

二、从”算天”到”解天”：超算如何成为气象”超级管家”？

在国家超级计算成都中心的机房里，6000多个黑色机柜有序排列，每秒可进行10亿亿次运算的”天府”超级计算机正嗡嗡作响。这里，是全球气象领域最繁忙的”算天车间”之一。

传统气象预报的核心是数值预报模式——通过求解大气运动的偏微分方程组，模拟未来天气演变。但面对成都世博会的复杂需求，传统模式的”算力缺口”暴露无遗：要生成10米分辨率的网格预报，需要处理的数据量是传统5公里网格的1000倍，涉及地表粗糙度、植被蒸腾、城市热岛效应等2000多个参数。单靠人工调整参数、优化模型，至少需要数周时间，而世运会的筹备期只剩不到一个月。

“超算的价值，在于把’不可能的计算’变成’常规操作’。”成都市气象局首席预报员王莉打开超算调度平台，屏幕上的进度条正以肉眼可见的速度推进，”我们把全球最先进的WRF（天气研究与预报）模式与成都本地的气象观测数据（包括3000多个自动站、10部天气雷达、风云卫星数据）接入超算系统，相当于给模型装上了’高速处理器’。过去需要48小时完成的24小时预报，现在只需6小时就能输出结果。”

更关键的是，超算不仅能”算得快”，还能”算得细”。通过将城市建筑群、道路网络、绿地水体等地理信息进行三维建模，超算可以精准模拟”热岛效应”对局地气流的影响——比如，东安湖体育中心的玻璃幕墙会在午后反射大量太阳辐射，导致周边气温比郊区高2-3℃；凤凰山体育中心的屋顶绿化则会降低地表温度1-2℃。这些细节，正是传统预报难以捕捉的”城市微气候”。

三、AI”点睛”：让预报从”准确”走向”智能”

如果说超算是气象预报的”超级计算机”，那么AI就是给这台计算机装上了”智慧大脑”。在成都世运会的气象预报系统中，AI技术主要应用于三个关键环节：

​首先是数据融合的”智能拼图”​。气象观测数据来自卫星、雷达、地面站等不同设备，格式、精度、时空分辨率各不相同。过去需要人工筛选、插值、校正，耗时耗力。现在，AI算法可以自动识别异常数据（比如某自动站因故障上报的极端高温），并根据历史数据补全缺失值，将多源数据融合成一张”无缝隙”的气象底图。测试显示，AI融合后的数据准确率比人工处理提升15%。

​其次是模式运行的”动态优化”​。数值预报模式需要不断调整物理参数（如云凝结核浓度、地表反照率），以匹配实际大气状态。传统方法依赖经验公式，调整周期长。AI则可以通过机器学习，实时分析模式输出与实际观测的误差，自动优化参数设置。在最近的系统测试中，AI优化的模式对成都夏季强对流天气的预报命中率从72%提升至85%。

​最后是预报产品的”场景化翻译”​。气象预报的最终用户是赛事组织者和运动员，他们需要的不是”降水概率60%”这样的专业术语，而是”14:00-15:00龙泉山自行车道有零星小雨，建议选手提前10分钟涂抹防滑剂”这样的具体建议。AI的自然语言处理技术可以将复杂的数值预报转化为”赛事友好型”的短临预警，甚至能根据不同项目的需求（如赛艇需要水面风，网球需要体感温度）生成定制化预报。

四、实战演练：一场”完美预报”背后的科技支撑

6月20日，成都世运会迎来首次”气象压力测试”——龙泉山山地自行车赛道迎来强对流天气过程。按照传统预报，当天下午的降水概率为40%，但超算+AI系统提前2小时发出预警：”13:30-14:30，赛道K3至K5段将出现短时强降雨，最大小时雨强20毫米，伴随6-7级阵风。”

赛事指挥部立即启动应急预案：调整该时段的比赛顺序，将山地自行车越野赛的竞速赛提前至上午完成；在易积水路段增设排水泵；向参赛选手推送”防滑提示”。最终，比赛在雨势增强前顺利完成，没有出现因天气导致的延误或安全事故。

“这次测试验证了系统的可靠性。”李阳翻开测试报告，上面密密麻麻记录着200余组对比数据，”与传统模式相比，超算+AI系统的10米分辨率预报在温度、风速、降水等关键要素的误差率降低了30%，短临预报（未来2小时）的命中率提升了25%。”

五、从世运会到”全场景”：成都气象的”科技突围”

成都世运会的”气象创新”，不仅是一次赛事保障的胜利，更是中国气象事业向”精准化、智能化”转型的缩影。随着超算能力的持续提升（预计2025年”天府”超算的算力将再提升30%）和AI技术的深度应用，类似的”气象智慧”正从大型赛事延伸到城市治理的各个领域：

——在城市内涝预警中，10米分辨率预报可以精准定位积水点，提前2小时疏散车辆；
——在新能源发电调度中，AI可以预测光伏电站所在区域的云量变化，优化电力输出；
——在生态保护中，超算+AI可以模拟不同气候情景下的植被演变，为公园城市建设提供科学依据。

正如成都市气象局局长陈明所说：”世运会是检验气象科技的’试金石’，更是推动气象服务升级的’催化剂’。当’超算+AI’成为气象预报的’标准配置’，我们不仅能守护一场赛事的精彩，更能为城市的每一个角落、每一类人群，提供’量身定制’的气象服务。”

再过20天，当世运会的圣火在成都点燃，观众们关注的或许是运动员的拼搏瞬间，是赛场的欢呼雀跃。但在看不见的云端，”超算+AI”组成的气象卫士正24小时运转，用每秒亿亿次的计算、每毫米级的精准，为这场国际盛会编织一张”安全防护网”。这，就是科技赋能体育的魅力——让每一次突破极限的背后，都有”中国智造”的坚实支撑。