台风路径的预测主要基于数值模式、统计方法和人工智能技术的综合应用。当前主流方法是通过全球气象观测数据输入数值预报模型，结合卫星遥感、历史相似路径匹配以及深度学习算法，计算出未来72小时内台风中心位置的移动轨迹。以2025年1号台风"蝴蝶"为例，其路径预测准确率已达到24小时误差小于70公里的水平。

台风路径的形成机制涉及多重物理因素。热带海洋环境为台风提供能量基础，海水温度需持续高于26.5℃才能维持气旋发展。大气环流中的引导气流起决定性作用，特别是副热带高压的外围气流直接影响台风移动方向。当副高强盛时，台风沿其南缘西行；副高减弱东退时，路径转为西北向；若副高断裂，台风可能转向东北移动。地转偏向力使北半球台风路径向右偏转，科里奥利力与气压梯度力的平衡也会改变移动轨迹。现代预测技术已形成多模型协同的体系：欧洲中期天气预报中心的ECMWF模型侧重全球环流模拟，美国GFS模型擅长海气相互作用分析，而中国自主研发的GRAPES-TYM区域模式在西北太平洋路径预测中表现优异。最新研究表明，结合LSTM神经网络的时序预测方法，通过设置4-8步滑动窗宽的序列训练，能将72小时路径预报误差降低12%。我国建设的"地空天一体化监测网络"已实现1公里级面雨量预报，洪峰到达时间预测误差控制在30分钟内。2024年温州气象局应用的靶向预警系统，在台风"玛娃"影响期间提前72小时准确预测登陆点，验证了多源数据融合技术的可靠性。未来发展趋势将聚焦于量子计算提升模型运算效率，以及利用数字孪生技术构建台风三维动态仿真系统。