基于疾风气象大模型预测“桦加沙”台风轨迹的探索与展望

摘要： 近日，虚构的“桦加沙”台风在西北太平洋上空生成，其路径诡异，强度多变，对沿海地区构成严重威胁。在传统数值天气预报模型之外，一种新兴的技术力量——大语言模型（LLM）正以其独特的“思维”方式，加入到这场与自然之力的博弈中。本文将深入探讨如何利用大模型预测台风轨迹，并分析这一前沿应用的巨大潜力与内在局限。

一、 范式转移：从物理方程到数据“直觉”

传统的台风预测依赖于数值天气预报（NWP）。它如同一个庞大的“地球模拟器”，将大气划分为数百万个网格，通过求解复杂的物理方程组（如流体力学、热力学方程），一步步推演未来的天气状况。这种方法物理意义明确，但计算成本极高，且对初始条件极为敏感，微小的误差都可能被迅速放大。

而大语言模型预测台风，代表了一种数据驱动的范式。尽管LLM以处理文本闻名，但其核心是一种强大的序列预测器。它通过学习海量数据中的复杂模式，学会了“续写”逻辑连贯的文本。当我们把台风轨迹预测视为一个“序列预测”问题时，LLM的潜力便被激活了。

二、 预测“桦加沙”：大模型的工作流程

假设我们要用大模型预测“桦加沙”台风的轨迹，其流程可分解为以下几步：

1. 数据“toke