AI技术方案：弥合极端天气预警与公众健康风险评估的鸿沟

极端气象事件对公众健康的影响持续扩大，但现有天气健康系统往往难以将灾害预报转化为实际可用的健康影响指导。这一难题主要源于气象数据与健康数据的时空不一致、对固定灾害标准的依赖以及可能性风险评估的整合不足。本文阐述了一个运用人工智能技术消除极端天气预报与健康影响预测之间差距的概念架构。该AI驱动系统能够整合异构数据源，捕捉非线性和延迟的暴露响应关系，并在整个预测流程中传递不确定性。本文以热浪、野火和极端降水为例说明了该架构，并提出了业务化实施的核心优先事项，涵盖模型可解释性、隐私保护机制和制度治理。将具备可解释性和不确定性感知能力的健康影响预测整合到业务化预报系统中，对于在未来极端天气加剧的背景下实现前瞻性公共卫生行动至关重要。

本研究提出了“多元数据融合—混合物理AI建模—全流程不确定性传递—决策支持”的端到端概念架构：

数据层：整合数值天气预报集合、卫星和地面监测、人口流动指标、常规健康记录和脆弱性指标，通过时空对齐模块解决分辨率不匹配和报告延迟问题，采用联邦学习实现跨机构数据共享而不交换原始数据。

建模核心：构建混合物理AI建模核心，结合偏差校正后的气象预报与学习到的暴露和脆弱性表征，将室内衰减和行为适应作为动态调节因子，捕捉非线性、交互和滞后的暴露响应关系。

不确定性层：建立从气象灾害到健康影响的全流程不确定性传递机制，区分随机不确定性和认知不确定性，通过贝叶斯神经网络、蒙特卡洛dropout和集成学习量化模型不确定性。

决策支持层：利用大语言模型将概率化输出转化为结构化风险摘要和政策相关叙事，保留专家最终决策权，并通过迭代反馈回路持续纳入观测到的健康结果，实现模型自适应校准。

AI驱动的端到端天气健康预测系统整体架构，其核心是混合物理AI建模模块，连接了气象预报、卫星监测、健康记录和脆弱性指标等多元异构数据。系统针对三类典型极端天气设计了专用的AI预测模块：热浪模块聚焦异质暴露、累积热应力和人群脆弱性，野火烟雾模块解决可变室内渗透、复合效应和烟雾扩散问题，极端降水模块整合前期土壤湿度、排水能力和地形因素。最终系统输出概率化的健康风险地图，结合大语言模型生成决策支持信息，并通过迭代反馈实现模型持续优化，支撑从被动响应到前瞻性公共卫生行动的转变。