智能計算能不能讓天氣預報更準？

最早的天氣預報主要靠經驗

在新中國天氣預報業務的建立和發展中，有一位科學家做出了巨大貢獻，他就是已故的中科院院士、中科院大氣物理研究所研究員、著名氣象學家陶詩言。

1953年，我國還處在百廢待興的建國初期，農田水利建設十分薄弱，一次災害性天氣就會給農業生產造成嚴重的破壞。這年農歷三月十二，一股強冷空氣從北方襲來，造成全國大部分地區氣溫急劇下降，致使山東、陜西、河南、河北、安徽等多個省市的農業遭受巨大損失，這就是震驚全國的1953年大寒潮。這次寒潮造成巨大損失的一個重要原因是氣象預報沒有發出足夠的預警，而此次預報就是由陶詩言簽字發布的。那一年，他只有三十四歲，經驗少。

“那一次是報了寒潮，但是我們沒有報道降溫會降到零度。”幾十年后，陶老回憶說，當時北面的蒙古國一個氣象記錄都沒有，國內也只有地面少數幾個氣象臺，預報員怎么做天氣預報呢，就是看從其他國家收來的資料，畫出一個氣象圖，一天大概有四次，看這個氣象圖上面，氣壓怎么分布，看它怎么移動，這壞天氣怎么移動，就這樣估計天氣。

這次事件讓陶詩言刻骨銘心，他認識到，天氣預報不能只報模糊概念，而要報出具體情況，這樣才能讓人有所應對。從此之后陶詩言決定從此養成記錄經驗的習慣：不管結果是對是錯，都要用本子記錄下原因和總結，并努力發現其中的規律。

一年后，陶詩言迎來了打翻身仗的機會。

1954年7月，長江流域發生了百年不遇的洪水。洪峰高出歷史最高紀錄1.45米，并且持續6天居高不下，在這樣高水位的威脅下，究竟要不要分洪成了一時難以決斷的事情。不分洪，如果決堤，漢口可能遭遇滅頂之災；分了洪，如果雨也不停，不僅被分洪地區要遭受本沒有的損失，人們還要想辦法控制住洪水侵襲更多的地方。

于是，所有的目光都聚集在了天氣預報上——這場暴雨，究竟會下到什么時候？在當時的條件下，準確的天氣預報可遇而不可求。預報就要承受報不準的風險和責任，誰也不敢斷言大自然的決定，只有陶詩言站出來說：“雨會停！”

8月18日，暴雨如期停止，長江最終沒有分洪，陶詩言因此受到嘉獎。后來每次提起這件事，陶詩言仍然調侃自己運氣好。

“當時我有70%的把握，30%的風險，現在看起來是蒙對的。”

陶詩言曾說自己是“預報天氣七十載，成功失敗四六開。”預報天氣就像醫生看病，盡管診斷設備很多，但最后下判斷的是醫生。數值預報固然重要，但預報員的經驗最為關鍵。

同樣與天氣預報打了一輩子交道的周名揚也對氣象預報員這一職業有太多感慨，他說，從預報員角度講，預報工作要受到技術水平、預報經驗的制約，除此之外，預報員背負的責任太沉、壓力太大，使其很難做到輕松上陣。

天氣預報依然是門年輕學科

從理論上來說，這個世界上，但凡預測的事情，沒有百分之百的準確，這是客觀規律。因此天氣預報也只能是不斷提高預報準確率，但不可能實現逢報必準。

那些預報不準的預報到底是什么原因導致的？周名揚分析，從客觀因素講，現代天氣預報學科畢竟還是一個年輕的學科。盡管早在距今3000多年前的殷商時代，我國就有了氣象觀測方面的記錄，但建立在現代科學基礎上的天氣預報只有百余年的歷史，特別是對于目前世界通用的數值預報方法來說，我國于1955年才開始摸索研究，1969年才正式發布短期數值天氣預報。短短幾十年的時間，不能苛求它做到“萬無一失”。而人類對大氣運動機理的認識還有限，陰晴冷暖、雨雪風霜，各種天氣產生和變化，都是由大氣不斷運動造成的。由于大氣運動的復雜性，科學家們還不能真實地描述大氣運動的細微結構。

此外，氣象觀測網絡還做不到“疏而不漏”。氣象探測已發展成為覆蓋地基、空基、天基的立體觀測系統，地面觀測站、高空觀測站、自動氣象站、雷達觀測站、氣象衛星組成了時刻監視大氣運動和變化的觀測網。但這個網絡對中小尺度的天氣系統會有疏漏，就像大網撈小魚，容易漏掉。而且觀測資料可能會有誤差，例如，風向、風速觀測結果是采用2分鐘觀測的平均值，可能就會有一定誤差。

“過去臺站少的時候，氣象資料有限，預報員主要用的是外推的方法，或者類比歷史上發生過的天氣形勢，這些方法不僅忽略了天氣系統的發展變化，還容易遺漏小尺度系統。”周名揚說。

另一個原因是數值天氣預報模型不能完全模擬大氣演變。數值天氣預報的核心是用高性能計算機把天氣預報問題變成數學方程求解的問題，用計算機來運算聽起來很簡單、很智能，而且世界上最先進的計算機，就是那種計算速度每秒上萬萬億次的“大塊頭”就安家于氣象部門。而由于數值預報的計算量之大、運算之復雜可以說達到“變態”的程度，世界上最聰明的計算機也會“發怵”，在求解描寫天氣演變過程的流體力學和熱力學方程組時也很難做到完美、做到極致，它的計算能力之于預報需求來講仍有待繼續提高，它的運算仍可能存在偏差，也正是因此，才有了人工訂正一說。

預報是否準確還受到觀測手段的限制。衛星、雷達等的誕生相當于給預報員安上了“千里眼”，從此臺風的動向就無法逃脫人類的眼睛，幾百公里范圍內的突發性強降雨也已經不再是預報上的頑癥了。但其實這些高科技的觀測手段也是有軟肋。如極軌氣象衛星離地球較近，分辨率較高，但是它不可能目不轉睛地觀察特定區域，當它在運動中偏離這個區域時，該區域就暫時成為觀測的“盲區”，而有些天氣可能恰巧就在這個時段發生。于是就有可能產生一次漏報。

上述客觀原因之外，天氣預報的不準確還與一些主觀因素有關。預報員之間的經驗及水平會有差異。數值模式計算出來的預報結果，不能直接作為預報結論，預報員還要進行解釋應用，根據當地情況進行訂正。以北京為例，北京北有燕山、西有太行山，天氣預報必須考慮地形和下墊面形勢影響。預報員的個人經驗也在復雜天氣的預報和綜合決策中起著重要作用。

其實，提高天氣預報準確率現在仍是世界性難題，但我國的天氣預報水平仍在逐年提高，來自國家氣象局的消息稱，2016年我國24小時晴雨預報準確率85.9%；最高和最低氣溫預報準確率分別為78.6%和84.4%；臺風路徑24小時和48小時預報誤差分別為67公里和130公里，比過去5年平均誤差分別減少了22%和12%，優于美國、日本的預報水平。

天氣預報能不能換一種思路

一輩子鐘情于提高天氣預報準確率的周名揚近來一直在呼吁開展機智相似天氣預報的研發。

周名揚說，在預報員進行天氣會商時，經常有人提到，今天的天氣形勢與歷史上某天很相似。在上世紀八十年代以前，當有重大天氣過程影響時，有些預報員還習慣翻閱有關歷史天氣圖。實踐證明：控制某地上空大氣層中的天氣形勢及其各氣象要素的配置與地面上出現的天氣現象是非常吻合的。在同樣的天氣形勢控制下，在不同地區，不同季節下，地面上出現的天氣又是不一樣的。因這與地形、地貌、下墊面形勢、季節等多種因素有關。但在同一個地區與歷史同期內，在大致相同的天氣形勢控制下，當地產生的天氣變化又基本上是一致的。也正因為自然大氣層中有這種演變重復性，利用尋找當地兩天天氣形勢大致相似辦法，做某地區的未來天氣變化，變為可能。

現在人工智能領域方興未艾，智能機器人已運用到多個行業，受到啟發的周名揚拿著天氣圖向有關智能機器人開發的科技人員咨詢，得到的回復是：目前的智能機器識別功能已達到快速準確識別各種不同日期的相似天氣圖表。只要事先把歷史同期（分月、分時）分各個層次的天氣圖蓄存到數據庫中，靠智能識別裝置，當時就能很快找出今天與歷史上某日最相似。因該地區當天的天氣變化與歷史上相似日期的天氣變化大致相同（包括觀測站觀測所有氣象要素），從而達到能預報當天各項天氣變化之目的。“若是把過去的數值預報天氣形勢及產品，事先蓄存在數據庫中，同樣可快速在歷史資料庫中，找到與當天最相似的日期，從而達到把數值預報轉換成預報各地區各項天氣要素的目的。”而這就是機智相似天氣預報的理論依據。

周名揚設想，機智相似天氣預報的研發可以按步驟開展，先選一個專區氣象臺做研發試驗，根據選取的專區氣象臺地理位置和預報時效長短，分別劃定歷史天氣圖上相似位置及范圍大小。建立數據庫，把歷史天氣圖分月、分時、分各個層次輸入。其中：地面天氣圖觀測站較密集，填寫的氣象要素較多，為了便于智能機器識別，所以要對站點密度進行選擇，對氣象要素也要有所選舍，一般三天以內預報多用此庫資料找相似。任選一國的數值天氣形勢預報，同樣采用分月、分時、分層次輸入數據庫中，做三天以上預報用此庫資料找相似。當數據庫建立后，就可每天進行試報。根據當天的天氣圖或數值預報天氣形勢圖，分別找出與歷史上最大相似日期和該天的天氣實況資料。根據尋找相似過程中的難、易程度和試報中發現問題，不斷進行改進，到一定程度后，就可在全國各臺站推廣。

周名揚認為，機智相似天氣預報能巧妙克服預報員主觀天氣預報和數值天氣預報方法中的缺點。由于人腦在某些方面不如智能機器記憶能力，因此可斷定機智相似天氣預報準確率會大大超過預報員做出的主觀天氣預報。機智相似天氣預報避開了數值天氣預報計算過程中的各個中間環節，減少了由中間環節帶來的各種誤差，而且做出的是全方位預報，會大大減輕預報值班工作量。

來源：北京晚報 記者 蔡文清