当前，全球 AI 发展迈入新阶段，类脑智能迈向纵深，大模型技术持续进化，智能体即将迎来爆发，AI已与多领域前沿形成深度技术共振。在气象领域，AI正在全面赋能我国气象高质量发展。继AI大模型在精准天气预报方面的突破性应用被评为2023年中国科学十大进展之一后，AI技术在观测、预报和服务中的深度融合应用如春笋出土般加速涌现。

《气象》于2025年第4期首次推出“AI气象应用”专栏，内容包括：内容包括：临近大模型"风雷"V1版本检验及个例评估、CastNet：深度学习定量降水临近预报模型、基于YOLOv5与DeepSort的雷达鸟杂波识别、改进LSTM的湖南网格气温预报、AI在洪水预报中的应用与思考、机器学习识别风向异常等。 

相关论文如下：

盛杰,金荣花,张小雯,代刊,张小玲,关良,杨波,张育宸,邢蓝翔,龙明盛,王建民,2025.临近气象预报大模型“风雷”V1版本检验及个例评估[J].气象,51(4):389-399.

曾小团,谭肇,沈玉伟,范娇,黄荣成,周弘媛,梁潇,黄大剑,2025.CastNet：深度学习定量降水临近预报模型[J].气象,51(4):400-416.

姚文,李松书,王海江,张晶,2025.基于YOLOv5与DeepSort对天气雷达数据鸟杂波的识别与追踪[J].气象,51(4):417-430.

卢姝,陈鹤,陈静静,赵琳娜,郭田韵,2025.基于改进长短期记忆网络的湖南网格气温预报模型[J].气象,51(4):431-445.

祁海霞,彭涛,智协飞,季焱,殷志远,沈铁元,王俊超,向怡衡,胡泊,2025.深度学习技术在洪水预报中的应用进展及思考[J].气象,51(4):446-459.

张志坚,张静,伍光胜,2025.一种基于机器学习的自动气象观测站风向异常识别方法[J].气象,51(4):460-472.

2025年第8期继续推出该专栏，策划启动集中呈现大语言模型等领域的最新研究进展，内容涵盖：大语言模型在天气预报中的应用探索、LightGBM 模型用于降水预报订正的效果分析、基于U-Net++ 模型的内河航道区域数值预报模式风速降尺度订正研究、三种机器学习方法对短波辐射数值预报的订正效果比较，以及分型决策树模型在海雾预报中的效果评估等。

相关论文如下：

代刊，高嵩，孟宏欣，唐健，2025. 大语言模型在天气预报中的应用探讨[J].气象，51(8)：901-913.

钟琦，梁红丽，代刊，方祖亮，申莉莉，侯邵禹，2025. 降水预报机器学习订正及其在分类型降水测试的效果研究[J]. 气象，51(8):914-927.

赵瑞，冯蕾，杨晓丹，林明宇，王然，李曲，2025. 内河航道区域数值预报模式风速降尺度订正研究[J]. 气象，51(8):928-940.

程凯琪，魏璐，李伊吟，孙睿藻，张凡，2025. 基于机器学习的河南省短波辐射数值预报订正方法[J]. 气象，51(8):941-953.

蔡晓杰，朱智慧，岳彩军，刘飞，王琴，谢潇，2025. 洋山港海雾特征分析及分型决策树模型预报评估[J]. 气象，51(8):954-963.

        欢迎阅读！本刊将持续设置“AI气象应用”栏目，及时展示AI技术在气象领域深度融合应用的创新研究相关成果。热忱欢迎广大作者惠赐佳作！