业务革新升级 预报准确率显著提升

业务革新升级 预报准确率显著提升
——党的十八大以来气象预报预测工作综述

中国气象报记者 张格苗 黄彬

2012年的北京“7·21”特大暴雨距今已有五年之久。那天，北京市气象台连发五道预警，全市降雨量突破历史纪录。五年间，说起北京暴雨，它是绕不开的记忆。而五年来，每一次汛期，每一场暴雨，气象工作者的牵挂和紧张从未比那次少，但也逐渐多了一份从容和自信。

底气源自不断提升的暴雨预报准确率：党的十八大以来，全国24小时暴雨预报准确率提高了7%，接近国际先进水平；全国暴雨预警准确率达到81.8%，强对流天气预警提前量达到28分钟。

不只是暴雨预报，党的十八大以来，我国台风路径预报24小时误差从95公里缩小到66公里，各时效预报全面超过美国和日本，达国际领先水平；强对流天气预报准确率稳步提升；粮食产量预报准确率持续稳定维持在96%以上；厄尔尼诺/拉尼娜预测产品被纳入美国气候与社会国际研究中心（IRI）发布平台；极端事件与重要气候过程监测能力不断提高。

气象预报准确率提升的背后，则是不断变革升级换代的气象预报预测业务。

不再完全依赖国外数值预报模式 国产模式开始走出国门

小说中，诸葛亮借东风，凭个人经验打了一场漂亮的胜仗；后来，人们利用数学物理方程得出天气变化结果，数值天气预报由此诞生。气象业务也经历着从经验预报到科学预报的变革。而在现代天气预报中，数值模式性能是决定预报水平的关键因素。

五年前，我国自主研发的GRAPES全球数值预报系统1.0版（GRAPES_GFS V1.0）已经准业务运行，但在全国早间天气会商中，预报员最常提及的依然是“欧洲中期天气预报中心模式”；这五年，特别是近两年，国产数值预报模式性能得到显著提升：

——2016年6月1日，中国气象局自主研发的GRAPES全球数值预报系统2.0版（GRAPES_GFS V2.0）正式业务化。从准业务运行到正式业务运行历时7年，经过优化升级的GRAPES 2.0在多次灾害性天气过程中均体现出较优预报能力。截止到2017年6月，GRAPES产品数量已从53种增至70种，形成了有特色的产品体系。这些内容丰富、准确率高的产品还通过多种途径“远渡”至“一带一路”沿线国家和地区，为提升当地灾害性天气预报能力、延长预警时效、增强数值预报产品在灾害性天气预报中的应用技巧等作出了“中国贡献”。

——我国区域级高分辨率数值预报取得重要进展。面向各地精细化预报服务日益增长的需求，各区域气象中心均建立3公里至9公里的高分辨率区域数值天气预报业务系统。这些数值预报产品特色明显，预报准确率也令人欣喜。华北区域气象中心的区域多尺度快速更新分析和预报系统（RMAPS）核心成果已推广至整个华北地区；华东区域气象中心的多尺度一体化数值预报业务系统的灾害性降水预报准确率高于欧美一流全球模式；华南区域气象中心的南海台风模式具有较强的台风生成预测能力。 中国气象局数值预报中心和华北、华东、华南区域气象中心的模式产品可通过数值预报云供全国使用。业务应用表明，这些区域模式对飑线、局地暴雨等强对流天气的预报明显优于欧洲中期天气预报中心和美国的全球模式。

——我国气候系统模式不断完善，气候预测准确率明显提升。第二代月动力延伸预测模式和第二代季节预测模式先后于2014年6月和2016年1月正式业务化运行。模式的发展带动客观预测技术的进步，也有力支撑了气候预测准确率的提升。五年来，全国汛期降水预测准确率从65%提升到70%。气象部门在2015年汛期成功预测了我国中东部降水北少南多的分布特征，汛期降水预测滚动订正预报成绩斐然；2017年3月准确预测汛期南北两条多雨带位置，尤其对南方多雨带的预测与实况高度一致，其预测准确率为历史排名第二高位。基于全球海-陆-冰-气多圈层耦合气候系统模式的新一代厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）监测、分析和预测业务系统，提前6个月对厄尔尼诺/拉尼娜做出较为准确的预测，达到国际先进水平。今年5月，该系统的厄尔尼诺/拉尼娜预报产品正式纳入气候与社会国际研究中心ENSO多模式预测框架，与美、日、英等国家的18个数值模式产品同场竞技。对大气季节内振荡（MJO）的监测预测技术取得突破性进展，有效预报时效达到20天，主要指标预报技巧达到国际同类先进水平。

不再只做疏密不等的站点预报 均匀划分的智能网格让预报更精细

“数值天气预报”因英国气象学家理查德森的一本书命名，他还留下了著名的“理查德森梦想”：将欧洲区域分成网格，将气象站观测数值插到网格点上，然后对空间和时间作差分运算，一万个计算员昼夜不停地计算24小时便可算出未来一天的天气。

他失败了，但数值天气预报最终成功了。而网格化，也成为基于数值模式的现代天气预报的天然属性。

在我国及很多国家地区，天气预报不可避免地经历了从定性预报、描述性预报向数字化、格点化预报发展的过程。过去，我国主要针对2400多个城镇发布天气现象、高低温和风速风向预报，一天发三次。党的十八大以来，我们见证了天气预报从站点到格点的全新变革。

2016年6月，全国精细化气象格点预报业务建设实施方案印发，目标是用两年时间初步建立全国陆地区域5公里分辨率的未来10天精细化气象格点预报业务，最终构建全国统一时空分辨率的精细化气象格点预报一张“网”。

2017年7月，北京、天津、上海、福建、广东、海南及陕西等7省（直辖市）率先开始正式发布智能网格预报。福建0-2小时基于雷达图像光流法外推的分钟降水预报分辨率达1公里；广东未来十天温度、风、降水量、云量等陆地预报要素分辨率可达2.5公里；天津未来72小时内包括气象要素和灾害性天气落区在内的气象预报分辨率均达到1公里；陕西智能网格预报的空间分辨率也达到了3公里，未来两天预报可逐小时发布……这些智能网格预报的时空分辨率，均高于原本的方案要求。

不只陆地，精细化海洋气象网格预报业务也初步建立。我国沿海各省均建立了沿岸海区精细化气象要素预报和强对流天气临近预警业务，针对139个岛屿、54条航线、67个港口、7个渔场和石油平台开展了精细化预报，部分省气象部门还开展了港口梯度风、阵风预报等特色预报业务。

今年汛期刚过，根据中央气象台的评估，在梅汛期和登陆我国台风过程的降雨量预报中，由智能网格预报生成的累计降雨量预报产品从强度、落区、极大值、持续时间等方面都更好地满足了决策和专业用户需求，决策服务时效性大幅提高。

不再单靠预报员人工劳作 “智慧气象”引领天气预报未来发展

随着“阿尔法狗”在围棋界先声夺人，人们也屡屡谈及人工智能对气象预报带来的冲击。

智能网格预报便是我国气象部门顺应时代发展趋势的主动作为。五年来，在整合气象现代化成果的基础上，气象部门开始学习、尝试利用信息化、数值预报、大数据、云计算、人工智能等技术，将过去预报流水线中繁重的“手工劳动”交由计算机承担，预报员则更重视算法开发、对客观预报产品的分析及释用。恰似飞机无人驾驶技术中的飞行员角色，智能预报中预报员的主要工作是“关键时刻切换手动驾驶，应对晴空湍流等突发情况”。变革已经开始，“智慧气象”甚至写入2017年中央一号文件。

——中央气象台模式后处理等技术已经可以对模式预报结果进行较好订正，预报员能将更多精力放在对灾害性、转折性天气研判上；包括基本要素、环境气象要素、灾害性天气要素、海上气象要素等在内的四大类18种预报产品可通过智能网格预报生成；台风海洋一体化平台增加了更多自动识别、自动生成功能。

——上海市气象局牵头建立了数值预报云，全国气象部门均可从“云”上快速共享高分辨率的数值预报模式产品；全国综合气象信息共享平台（CIMISS）正式业务化运行；全国资源池物理服务器规模达642台，利用率也稳步提升；气象大数据云平台正在搭建，为智能化气象预报提供了重要支撑。

——中国气象局相关团队已经与清华大学、中国科学院等合作开展人工智能技术研发工作；国家级气象部门也联合组建了智能预报服务原型系统团队；国家气象中心的资深首席预报员、年轻的研发型预报员、IT工程师组成了大数据及智能预报团队。

众多社会力量也加入寻求智能预报预测的队伍。2014年4月上线的“彩云天气”尝试利用人工智能技术为用户提供基于位置和精确到分钟的降雨预报；Jonas智能雨伞在下雨时会点亮手机提示，出门前只要看一眼手机，就能决定是否带伞……

五年来，在不断变革中，气象预报预测准确率得到显著提升。

遥远不远，未来已来。着力使气象预报预测更准、更细、更贴心，是现在之于过去，也是未来之于现在，气象工作者从未停下脚步。

（来源：中国气象报）