2025年5月26日，由世界气象组织主办、山东大学承办的“AI+灾害预报预警国际研讨会”在山东大学青岛校区举办。5月27日至29日，世界气象组织SAGE和TMR工作组工作会议将相继召开。世界气象组织世界天气研究计划科学指导委员会代表Kunio Yoneyama、中国气象服务协会会长、中国气象局原副局长许小峰、山东大学青岛校区副校长李盛英出席开幕式并致辞，开幕式由山东大学政治学与公共管理学院院长马奔主持。来自阿根廷、澳大利亚、巴西、美国、南非、日本、瑞士、新西兰、印度、英国、西班牙、肯尼亚、委内瑞拉、泰国、索马里、新加坡、苏丹、巴基斯坦、秘鲁、荷兰、尼日利亚、纳米比亚、约旦、意大利、印度尼西亚、加纳、埃塞俄比亚、埃及、阿尔及利亚、加拿大、白俄罗斯、孟加拉国三十多个国家或地区的一百余名专家学者及山东大学师生通过线上线下形式参加研讨会。

在开幕式中，Kunio Yoneyama对本次会议的组织者表示感谢，并介绍了世界气象组织世界天气研究计划框架下的研究项目和工作组，希望通过本次研讨会促进学术交流和国际合作。许小峰介绍了全球气象灾害现状与气候变化的挑战、中国的实践与经验，并表示需通过国际合作和科技创新来构建气象防灾减灾共同体。李盛英介绍了山东大学及发展近况、山大灾害和应急管理研究学科建设特色、全球治理和国际组织人才培养模式，希望通过深化合作应对各类全球挑战。

开幕式后举行高端论坛，重点聚焦三大主题，即人工智能与机器学习在次季节至季节预测中的应用、次季节至季节预测在行业服务中的应用、人工智能与机器学习在减灾防灾和早期预警中的应用，专家学者分别作主旨报告，与会嘉宾就早期预警模型、风险评估等话题积极互动、讨论提问。

在上午的研讨中，世界天气研究计划科学指导委员会代表Kunio Yoneyama对全民早期预警、世界天气研究计划、热带气象研究和次季节至季节预警与农业环境应用等WMO工作内容和机制进行了介绍。复旦大学人工智能创新与产业研究院仲晓辉博士作题为“伏羲气象大模型：在数据不足区域超越传统全球预报的机器学习系统”的分享。南非西北大学教授Dewald van Niekerk介绍了南非发展共同体地区的多灾种早期预警系统框架。中国气象局公共服务中心李超博士作题为“文本即数据：大语言模型驱动的灾害预警数据集和优化”的汇报。山东大学环境科学与工程学院研究员李涛作题为“空气污染预测中的统计和机器学习方法：解读多尺度时间序列特征和物理化学过程”的分享。联合国粮农组织Catherine Jones分享了“先期行动—利用机器学习减轻农业中的气候风险”的相关内容。

在下午的会议中，国家气候中心气候预测室副主任刘芸芸博士作题为“全球风能和太阳能发电能力月度至季节性预测”的分享。巴塞罗那超级计算中心研究员Chloe Fletcher分享了“将次季节至季节预测纳入气候敏感健康风险预警系统”的相关内容。欧洲中期天气预报中心（ECMWF）科学家Steffen Tietsche作题为“在ECMWF开发数据驱动的次季节至季节预测”的报告。英国雷丁大学的Kieran Hunt和Aheli Das分别作题为“利用可解释的梯度增强决策树集成揭示支配季风低压系统的新型动力学关系”和“统计和人工智能/机器学习方法改善印度的次季节到季节风速”的报告。

在最后的圆桌讨论环节，围绕“从科学到应用的差距和进展”这一主题，肯尼亚政府间发展管理局气候预测与应用中心（ICPAC） Masilin Gudoshava博士、新西兰梅西大学副教授Emma Hudson-Doyle、巴西国家自然灾害监测和警报中心Victor Marchezini博士、山东大学韩自强教授就预报预警在减防灾和救灾中的应用展开深入交流和讨论。

27日至29日，世界气象组织SAGE和TMR工作组工作会议将相继在山东大学召开。工作组将围绕健康、减灾、农业等重点领域展开讨论，分析技术创新与预报模型构建等关键议题，为未来世界气象组织相关政策制定提供科学依据和建议。

在全球气候变化背景下，提升次季节至季节预测能力并推进热带气象研究，对于加强早期预警系统、改善农业、健康和减防灾等气候敏感领域的服务至关重要。与此同时，人工智能等创新技术为灾害预警服务的提升带来了强有力的新机遇。本次研讨会有助于深化这一新兴前沿领域的学术交流、科研合作和人才培养，共同推动落实“全球发展、全球安全和全球文明”三大倡议。

文：孙瑞

图：王树源

编辑：王思彤

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