台风路径主要由副热带高压、西风带系统和台风自身强度共同决定。当副高稳定时，台风通常沿其南侧向西北偏西方向移动；若副高减弱或断裂，路径则可能转向偏北或东北。多台风共存时会产生互旋效应，强台风甚至可能改变副高形态。目前主流预测方法结合数值模型、统计分析和卫星遥感技术，其中伏羲气象大模型曾提前5天准确预测2024年"贝碧嘉"台风的浦东登陆路径。

台风路径的复杂性源于多尺度气象系统的相互作用。副热带高压作为主要引导系统，其588百帕等压线形态直接决定台风移动方向。例如2023年"卡努"台风因副高突然增强形成高压坝，导致预报路径从登陆浙江调整为近海北上。数值模型通过求解大气动力学方程组模拟这一过程，欧洲中期天气预报中心的GenCast模型能提前7天显示可能路径带，并在接近海岸时将预测范围收窄至50公里误差内。我国自主研发的GRAPES区域模式则擅长捕捉台风精细结构，空间分辨率达3公里。

机器学习技术显著提升了路径预测精度。长短期记忆网络（LSTM）通过分析历史轨迹序列，可有效预测12-72小时内的路径变化。上海科学智能研究院开发的伏羲模型融合了注意力机制和三维卷积神经网络，对"贝碧嘉"台风的24小时路径预测误差仅38公里，优于传统数值方法。该模型每6小时更新预报，集合了全球30个气象中心的实时观测数据，包括卫星反演的海温场和风场信息。

多源数据融合是现代预测体系的核心。日本气象厅的JMA模式整合了北斗导航卫星的掩星观测数据，可精确测量大气折射率变化；美国NOAA的GFDL模型则同化浮标测量的海洋混合层温度。我国2025年开展的台风观测专项首次实现无人机群、海洋滑翔机和超算的协同作业，将东海区域的数据更新频率缩短至15分钟。这些数据经卡尔曼滤波算法处理后，能有效剔除异常值并提升初始场质量。

尽管技术进步明显，路径预测仍存在不确定性瓶颈。台风眼墙置换、垂直风切变突变等微观物理过程难以完全参数化。2024年MathorCup数学竞赛的参赛模型表明，当引入涡度拟能函数描述台风内核结构时，48小时预测准确率可提升12%。未来发展方向包括量子计算加速数值模拟、天基微波雷达实时监测，以及建立包含海气耦合效应的超级集合预报系统。当前西太平洋暂无活跃台风，但每年7-9月仍是路径预测的关键考验期。