智能计算能不能让天气预报更准？

最早的天气预报主要靠经验

在新中国天气预报业务的建立和发展中，有一位科学家做出了巨大贡献，他就是已故的中科院院士、中科院大气物理研究所研究员、著名气象学家陶诗言。

1953年，我国还处在百废待兴的建国初期，农田水利建设十分薄弱，一次灾害性天气就会给农业生产造成严重的破坏。这年农历三月十二，一股强冷空气从北方袭来，造成全国大部分地区气温急剧下降，致使山东、陕西、河南、河北、安徽等多个省市的农业遭受巨大损失，这就是震惊全国的1953年大寒潮。这次寒潮造成巨大损失的一个重要原因是气象预报没有发出足够的预警，而此次预报就是由陶诗言签字发布的。那一年，他只有三十四岁，经验少。

“那一次是报了寒潮，但是我们没有报道降温会降到零度。”几十年后，陶老回忆说，当时北面的蒙古国一个气象记录都没有，国内也只有地面少数几个气象台，预报员怎么做天气预报呢，就是看从其他国家收来的资料，画出一个气象图，一天大概有四次，看这个气象图上面，气压怎么分布，看它怎么移动，这坏天气怎么移动，就这样估计天气。

这次事件让陶诗言刻骨铭心，他认识到，天气预报不能只报模糊概念，而要报出具体情况，这样才能让人有所应对。从此之后陶诗言决定从此养成记录经验的习惯：不管结果是对是错，都要用本子记录下原因和总结，并努力发现其中的规律。

一年后，陶诗言迎来了打翻身仗的机会。

1954年7月，长江流域发生了百年不遇的洪水。洪峰高出历史最高纪录1.45米，并且持续6天居高不下，在这样高水位的威胁下，究竟要不要分洪成了一时难以决断的事情。不分洪，如果决堤，汉口可能遭遇灭顶之灾；分了洪，如果雨也不停，不仅被分洪地区要遭受本没有的损失，人们还要想办法控制住洪水侵袭更多的地方。

于是，所有的目光都聚集在了天气预报上——这场暴雨，究竟会下到什么时候？在当时的条件下，准确的天气预报可遇而不可求。预报就要承受报不准的风险和责任，谁也不敢断言大自然的决定，只有陶诗言站出来说：“雨会停！”

8月18日，暴雨如期停止，长江最终没有分洪，陶诗言因此受到嘉奖。后来每次提起这件事，陶诗言仍然调侃自己运气好。

“当时我有70%的把握，30%的风险，现在看起来是蒙对的。”

陶诗言曾说自己是“预报天气七十载，成功失败四六开。”预报天气就像医生看病，尽管诊断设备很多，但最后下判断的是医生。数值预报固然重要，但预报员的经验最为关键。

同样与天气预报打了一辈子交道的周名扬也对气象预报员这一职业有太多感慨，他说，从预报员角度讲，预报工作要受到技术水平、预报经验的制约，除此之外，预报员背负的责任太沉、压力太大，使其很难做到轻松上阵。

天气预报依然是门年轻学科

从理论上来说，这个世界上，但凡预测的事情，没有百分之百的准确，这是客观规律。因此天气预报也只能是不断提高预报准确率，但不可能实现逢报必准。

那些预报不准的预报到底是什么原因导致的？周名扬分析，从客观因素讲，现代天气预报学科毕竟还是一个年轻的学科。尽管早在距今3000多年前的殷商时代，我国就有了气象观测方面的记录，但建立在现代科学基础上的天气预报只有百余年的历史，特别是对于目前世界通用的数值预报方法来说，我国于1955年才开始摸索研究，1969年才正式发布短期数值天气预报。短短几十年的时间，不能苛求它做到“万无一失”。而人类对大气运动机理的认识还有限，阴晴冷暖、雨雪风霜，各种天气产生和变化，都是由大气不断运动造成的。由于大气运动的复杂性，科学家们还不能真实地描述大气运动的细微结构。

此外，气象观测网络还做不到“疏而不漏”。气象探测已发展成为覆盖地基、空基、天基的立体观测系统，地面观测站、高空观测站、自动气象站、雷达观测站、气象卫星组成了时刻监视大气运动和变化的观测网。但这个网络对中小尺度的天气系统会有疏漏，就像大网捞小鱼，容易漏掉。而且观测资料可能会有误差，例如，风向、风速观测结果是采用2分钟观测的平均值，可能就会有一定误差。

“过去台站少的时候，气象资料有限，预报员主要用的是外推的方法，或者类比历史上发生过的天气形势，这些方法不仅忽略了天气系统的发展变化，还容易遗漏小尺度系统。”周名扬说。

另一个原因是数值天气预报模型不能完全模拟大气演变。数值天气预报的核心是用高性能计算机把天气预报问题变成数学方程求解的问题，用计算机来运算听起来很简单、很智能，而且世界上最先进的计算机，就是那种计算速度每秒上万万亿次的“大块头”就安家于气象部门。而由于数值预报的计算量之大、运算之复杂可以说达到“变态”的程度，世界上最聪明的计算机也会“发怵”，在求解描写天气演变过程的流体力学和热力学方程组时也很难做到完美、做到极致，它的计算能力之于预报需求来讲仍有待继续提高，它的运算仍可能存在偏差，也正是因此，才有了人工订正一说。

预报是否准确还受到观测手段的限制。卫星、雷达等的诞生相当于给预报员安上了“千里眼”，从此台风的动向就无法逃脱人类的眼睛，几百公里范围内的突发性强降雨也已经不再是预报上的顽症了。但其实这些高科技的观测手段也是有软肋。如极轨气象卫星离地球较近，分辨率较高，但是它不可能目不转睛地观察特定区域，当它在运动中偏离这个区域时，该区域就暂时成为观测的“盲区”，而有些天气可能恰巧就在这个时段发生。于是就有可能产生一次漏报。

上述客观原因之外，天气预报的不准确还与一些主观因素有关。预报员之间的经验及水平会有差异。数值模式计算出来的预报结果，不能直接作为预报结论，预报员还要进行解释应用，根据当地情况进行订正。以北京为例，北京北有燕山、西有太行山，天气预报必须考虑地形和下垫面形势影响。预报员的个人经验也在复杂天气的预报和综合决策中起着重要作用。

其实，提高天气预报准确率现在仍是世界性难题，但我国的天气预报水平仍在逐年提高，来自国家气象局的消息称，2016年我国24小时晴雨预报准确率85.9%；最高和最低气温预报准确率分别为78.6%和84.4%；台风路径24小时和48小时预报误差分别为67公里和130公里，比过去5年平均误差分别减少了22%和12%，优于美国、日本的预报水平。

天气预报能不能换一种思路

一辈子钟情于提高天气预报准确率的周名扬近来一直在呼吁开展机智相似天气预报的研发。

周名扬说，在预报员进行天气会商时，经常有人提到，今天的天气形势与历史上某天很相似。在上世纪八十年代以前，当有重大天气过程影响时，有些预报员还习惯翻阅有关历史天气图。实践证明：控制某地上空大气层中的天气形势及其各气象要素的配置与地面上出现的天气现象是非常吻合的。在同样的天气形势控制下，在不同地区，不同季节下，地面上出现的天气又是不一样的。因这与地形、地貌、下垫面形势、季节等多种因素有关。但在同一个地区与历史同期内，在大致相同的天气形势控制下，当地产生的天气变化又基本上是一致的。也正因为自然大气层中有这种演变重复性，利用寻找当地两天天气形势大致相似办法，做某地区的未来天气变化，变为可能。

现在人工智能领域方兴未艾，智能机器人已运用到多个行业，受到启发的周名扬拿着天气图向有关智能机器人开发的科技人员咨询，得到的回复是：目前的智能机器识别功能已达到快速准确识别各种不同日期的相似天气图表。只要事先把历史同期（分月、分时）分各个层次的天气图蓄存到数据库中，靠智能识别装置，当时就能很快找出今天与历史上某日最相似。因该地区当天的天气变化与历史上相似日期的天气变化大致相同（包括观测站观测所有气象要素），从而达到能预报当天各项天气变化之目的。“若是把过去的数值预报天气形势及产品，事先蓄存在数据库中，同样可快速在历史资料库中，找到与当天最相似的日期，从而达到把数值预报转换成预报各地区各项天气要素的目的。”而这就是机智相似天气预报的理论依据。

周名扬设想，机智相似天气预报的研发可以按步骤开展，先选一个专区气象台做研发试验，根据选取的专区气象台地理位置和预报时效长短，分别划定历史天气图上相似位置及范围大小。建立数据库，把历史天气图分月、分时、分各个层次输入。其中：地面天气图观测站较密集，填写的气象要素较多，为了便于智能机器识别，所以要对站点密度进行选择，对气象要素也要有所选舍，一般三天以内预报多用此库资料找相似。任选一国的数值天气形势预报，同样采用分月、分时、分层次输入数据库中，做三天以上预报用此库资料找相似。当数据库建立后，就可每天进行试报。根据当天的天气图或数值预报天气形势图，分别找出与历史上最大相似日期和该天的天气实况资料。根据寻找相似过程中的难、易程度和试报中发现问题，不断进行改进，到一定程度后，就可在全国各台站推广。

周名扬认为，机智相似天气预报能巧妙克服预报员主观天气预报和数值天气预报方法中的缺点。由于人脑在某些方面不如智能机器记忆能力，因此可断定机智相似天气预报准确率会大大超过预报员做出的主观天气预报。机智相似天气预报避开了数值天气预报计算过程中的各个中间环节，减少了由中间环节带来的各种误差，而且做出的是全方位预报，会大大减轻预报值班工作量。

来源：北京晚报 记者 蔡文清