MAZU-Urban成功捕捉到3月26日坎帕拉上空的降雨和3月16日维多利亚湖上空的风。”今年3月27日，乌干达水和环境部气象司致信上海市气象局，感谢城市多灾种早期预警智能体（MAZU-Urban）为其开展相关工作提供了帮助。

不仅服务于国内气象防灾减灾和极端天气预警，上海市气象局联合国家气象中心、中国联通上海分公司、上海科学智能研究院、上海人工智能实验室等研发的MAZU-Urban还实现“技术出海”，帮助相关国家实现早预警早应对，减少伤亡和损失。

MAZU-Urban的底气

2025年13次局地强对流预通报平均时效达4小时20分，提前3至4天成功预测西北太平洋年度最强台风“桦加沙”在广东阳江登陆。强对流预测精度和台风预报时效双提升的背后，来源于上海市气象局人工智能（AI）技术与气象预报深度融合的强大支撑。

“强对流天气发生发展快，是预报预测的痛点难点。团队融入AI技术，构建AI预报模型‘雨师’和‘扶摇’。”上海人工智能气象应用创新中心AI天气预报团队负责人曹原介绍，以“扶摇”为例，它采用了人工智能Nowcastformer架构，融合了天气雷达、气象卫星、数值预报及激光测风雷达等多源数据，构建自回归预报系统，生成逐小时街道级风雨预报，实现预报频次从逐1小时提升至逐10分钟更新，预警精度可细化至街镇层级。

今年，中国气象局上海台风研究所还实现了台风预报AI应用技术的突破，研发了AI-物理融合的混合台风预报模型，并在此基础上研发了纯数据驱动的台风智能预报模型1.0版。

AI技术融入预报的实践，也成为全民早期预警实践的技术底气——MAZU-Urban的核心引擎就是人工智能技术。

                                 MAZU-Urban的实力

“MAZU-Urban集成了上海自主创新的人工智能气象模型，开发了基于全球预报模式框架的特定区域定制化预报与预警制作分发功能，形成覆盖‘风险知识-监测预警-预警发布-应急响应’的全链条预警体系。”上海市气象信息与技术支持中心、城市多灾种早期预警中心主任赵洋介绍，此外，面对全球应用场景的复杂性，MAZU-Urban创新采用一体机、平板、手机“三端一体”架构，服务专业部门、重点行业和公众，借助AI模型智能问答并基于定位推送灾害提醒和避险指引。

在今年第6号台风“韦帕”影响我国澳门期间，MAZU-Urban收集澳门气象灾害标准、城市积水点分布、救援力量组织架构、应急预案等信息，以风云卫星以及高空气象观测资料为基础，整合世界气象组织地面观测资料，对台风路径、影响等预报预警，帮助有关部门快速响应、开展应对。

以上海气象灾害防御的早期预警技术为蓝本，MAZU-Urban如何在国内其他区域乃至全球具有适应性？“MAZU-Urban参考工具箱的思路，根据不同国家具体情况、实际需求制定相应的场景‘工具’，逐步形成‘一国一策、一城一策’的智能预警输出能力。”上海市气象信息与技术支持中心、城市多灾种早期预警中心高级工程师刘皓波介绍，例如，针对蒙古国的实际需求，团队研发了分角色、分灾种的防灾减灾指南工作流提示词，引导大语言模型进行深度推理，动态生成贴合本地实际的防御方案。此外，通过“请进来”和“走出去”的方式，邀请“一带一路”气象访问学者、蒙古国国家气象与环境监测局预报员阿尔坦苏布德?博尔德，围绕预警自动发布中语言格式等问题对工具箱进行调整。

MAZU-Urban的使命

今年7月26日，中国气象局将MAZU-Urban“AI气象预警钥匙”交给蒙古、吉布提两国代表，MAZU-Urban开启了跨国气象防灾减灾的使命。截至目前，该智能体已在亚洲、非洲及大洋洲35个国家和地区试用。

今年以来，巴布亚新几内亚、柬埔寨、乌干达等国家通过邮件等形式，反馈MAZU-Urban试用情况和效果，感谢对其开展防灾减灾的帮助。同时，也提出了陆地边界、位置标签、语言模式等运行过程中出现的问题，期待加强合作共同提高适用性和预警能力。

2000多年前的西汉，张骞先后两次出使西域，加快了东西方文明的互动交流。今年，为做好MAZU-Urban建设推广，上海市气象局成立“张骞使团”，根据每位成员的语言能力、工作重点等信息“匹配”相应的国家和地区开展服务。未来，上海气象部门还将推进“海上丝路”防灾、草原火险预报预警模型等早期预警合作，为全民早期预警贡献中国力量。

转载自中国气象微信公众号