揭秘天气预报工作：对手越来越“狡猾”“凶残”

　　中央气象台首席预报员马学款(右一)在和同事们一起讨论天气发展趋势。

　　编者按:我国幅员辽阔,自然条件复杂,是世界上受自然灾害影响最严重的国家之一,而自然灾害中约七成是气象灾害。受超强厄尔尼诺事件等因素的影响,今年我国天气气候异常复杂,汛期强降雨、龙卷风、高温热浪等气象灾害频发。

　　在天气预报、预警信息发布等气象防灾减灾关键环节上,近年来我国取得了显著的进步,但仍然存在短板及薄弱之处。生态周刊从本期起推出“气象防灾减灾观察”系列报道,期待您的关注。

　　“马首席,这份材料您要把一下关。”“马首席,请您过来看一下。”……

　　对中央气象台首席预报员马学款的采访,不时被打断。这个时候,7月18日—21日华北、黄淮地区的那一轮暴雨刚刚结束。“现在好多了,前两天根本没有时间接受采访。”

　　两年前,记者曾经专访过马学款。如今,41岁的他,头上白发明显增多,脸色略显疲惫。这个汛期不寻常,极端天气气候事件频繁发生,罕见的龙卷风、暴雨、高温接连袭来,给天气预报员们带来极其严峻的挑战。防汛抗洪减灾的高需求和预测预报精准度之间的差距,使得马学款和他的同事们“压力山大”。

　　8月11日,中央气象台发布暴雨蓝色预警,预计福建南部、广东东部等地有大暴雨。预报员们,开始全力迎战新一轮强降雨。

　　“每个预报员都尽心尽力,想把天气报得尽量准一些”

　　1998年7月,马学款从南京大学大气科学系毕业,进入中国气象局中央气象台工作。当时,长江、嫩江、松花江流域陆续发生大洪水,形势危急。

　　“一毕业,极端天气就给自己上了一课,使我认识到天气预报确实非常重要。它不只是我曾经以为的预报刮风下雨,而且是人命关天的大事!”马学款说。

　　这以后的18年间,马学款经历了2008年南方雨雪冰冻等多次重大天气过程的预报,参与了北京奥运会等重大活动的气象保障,由一个初出茅庐的大学生,成长为中央气象台首席预报员、“全国技术能手”、“全国五一劳动奖章”获得者。与此同时,随着全球气候持续变暖,极端天气气候事件频繁袭来,马学款和他的同事们,面对的对手越来越“狡猾”甚至“凶残”。

　　和1998年汛情相似,今年汛期我国受到超强厄尔尼诺的影响,天气气候异常复杂、频走极端,防汛抗洪形势严峻。中国气象局局长郑国光表示,今年气象灾害的多样性、突发性、极端性突出,多变性、关联性和难以预见性更加明显,监测预报难度明显加大。

　　科学精准做好气象监测预报预警,是防汛抗洪抢险救灾的第一道防线。

　　今年汛期,我国南北多地遭遇了暴雨天气。对暴雨的预报,是天气预报中的一个难题,很容易出现漏报(出了没报)或空报(报了没出)。大气系统里的降水是不均匀的。降水过程好比一盆往外泼的水,通常泼出去的水是不均匀地落到地面上的,会有被淋湿的地方,也会有没被淋到的地方,实际的落区也可能会与预计的落区有所差异。预报员做出预报时,要为暴雨落区画出明确范围,这个“圈”画在哪儿,关系重大。

　　“每个预报员都尽心尽力,想把天气报得尽量准一些。”马学款说。

　　7月18日—21日,华北、黄淮等地遭遇强降雨,中央气象台连续发布暴雨橙色预警,中国气象局启动了三级应急响应。作为中央气象台首席预报员,需要统筹预报全国天气形势,把关重要天气预报、预警信息公报,并提供政府决策材料。

　　那几天,马学款守班守到晚上10点钟,第二天早上4点半到会商室,5点之前发预警,然后准备每天早上8点钟的全国天气视频会商。随后继续密切监测天气变化,有时还要和相关省份举行多轮次的加密专题会商。

　　从18日到21日,马学款一直住在值班宿舍里,甚至没回过家换身衣服。“省去往返的奔波,可以多些休息时间,也怕暴雨阻碍交通,误了工作。住在值班宿舍还可以随叫随到。”

　　高性能计算机取代不了预报员,计算结果需要预报员“订正”

　　现代天气预报是以计算机数值预报模式为基础的。数值预报出现之前,预报天气靠人主观推断。数值预报诞生后,成为预报员们的得力帮手。如今,预报员打开电脑,就能看到欧洲、美国、日本以及我国自己的大量数值预报产品,这些巨型计算机运算出来的结果,显示了对某个地区未来阴晴雨雪、温度湿度等天气变化情况的预估。

　　“但预报员不能将这些内容直接作为预报结论,而是要在数值预报产品的基础上,综合其他各种观测资料和诊断分析,再根据预报经验进行‘订正’,比如调整强降水的量级、落区等,做出最终的预报产品。”马学款说,预报员订正过的预报,效果比数值预报产品好。

　　暴雨预报中,相关区域的气象站点会有3种情况:一是预报并出现了暴雨的气象站点,二是空报的站点,三是漏报的站点。用第一种情况的站点数,除以三种情况的总计站点数,就是暴雨的“TS评分”,这是衡量暴雨预报是否准确的一个标准。

　　马学款介绍,在7月1日—4日长江中下游强降雨过程中,中央气象台24小时暴雨预报的TS评分最高达到0.48,100毫米以上大暴雨的TS评分达到0.33,而公认为最先进的欧洲数值预报中心的同时次预报,大暴雨TS评分只有0.03。也就是说,如果预报员不加以“订正”,完全依靠数值模式,给强降水落区画的那个“圈”偏差会很大,大暴雨预报准确率将只有可怜的3%。

　　一般3天之内的短期预报比较准确,时效越长,预报难度越大

　　为什么天气预报有时会“不准”,出现“天有不测风云”的情况?在马学款看来,主要有以下几个原因:

　　——大气是一直在流动、无时无刻不在变化的,大气运动非常复杂,除了大气、海洋、陆面相互作用以外,还受到错综复杂的地形地貌、城市热岛效应、人类活动等一系列自然的、非自然的甚至是随机因素的影响和干扰。对大气运动的内在规律,人类还远没有完全搞清楚;

　　——准确掌握现在的天气状况,才能更好地预测未来发展。但目前观测网的空间、时间分辨率不够高,观测数据满足不了精细化预报的需求。例如,我国的探空站间距约为200—300公里,很容易漏掉一些中小尺度天气系统,观测网存在“大网捞不着小鱼”的尴尬。把本来存在的天气系统漏掉了,预报就可能失之毫厘谬以千里。

　　——计算机数值预报模式采用非线性的大气运行方程模拟并计算大气变化,为了快速求解,做了很多简化和近似。作为初值的资料本身可能就带有一定误差。这些因素会使数值模式在积分、计算过程中,将误差不断放大;

　　——预报员对数值预报的结果进行“订正”,进行“产品检测包装”,但预报员的人工分析不能做到完全客观,有时不同预报员得出的结论不一致。

　　“每个人都希望做得准,但每一次都不可能完全报准。”马学款说,对7月初那次南方暴雨过程,中央气象台24小时暴雨预报准确率接近50%,已经远远超过了准确率20%左右的平均水平,但即便在这次比较成功的预报中,仍然还有一半的区域没有报准。

　　和比较准确的预报相比,马学款更关注出现偏差的预报,并时常总结分析为什么会出现这样的偏差。他表示,中期时段(3—10天)的预报对决策部门很重要,相关部门可以根据预报,提前部署和防控,但目前中期时段的预报还常有偏差。比如,7月19日—20日华北、黄淮的这次暴雨,中期时段的主要降雨落区报在江汉、江淮,明显偏南。中央气象台7月17日及时把预报误差订正过来后,从18日到20日,连续发布了暴雨蓝色和橙色预警。

　　马学款表示,“这次短期时效强降雨的总体预报效果非常好,但对于河北南部沿太行山一带的极端强降雨,虽然我们已经预估受地形影响会比其它地方强,实际降雨强度还是超出了我们的预期。因此对于中期预报的偏差以及局地极端降雨的预报问题,需要我们认真分析和研究。”

　　“一般来说,天气预报在3天之内的短期时效内比较准确。时效越长,难度越大,准确率逐渐降低,有时甚至可能完全报错了。”马学款说。

　　“作为一名预报员,有成就感,也有挫折感。”马学款认为,有人把每天的预报比作高考,实际上预报比高考还难,高考可能得100分,但预报不可能得100分,高考考生最多考3天,但预报员每天都像在高考。

　　“概率预报”可以让大家了解天气预报的不确定性,但很多人还不习惯接受

　　随着经济社会不断发展、人们的需求日益提升,预报员们工作任务越发沉重,再加上经年累月上夜班、作息不规律,导致很多预报员的身体状况欠佳,精神压力较大。中央气象台曾专门请来心理专家开讲座,帮助预报员们“减压”,保持心理健康。

　　7月20日晚上,北京的雨下得紧。晚上10点,中央气象台和北京市气象台的预报员们进行了专题讨论。雨一直下,住在值班宿舍里的马学款,不时掀起窗帘看看,又困又累,却辗转反侧,几乎一夜未眠……“刚开始做预报时,心里有些没底,如果报了晚上有雨,有时半夜会起来拉开窗帘看看。现在好一点了,还是忍不住想看看。”他说,“除了专业能力,预报员需要具备的基本素质就是:很强的抗压能力和很好的身体素质。”

　　天气预报是一个浩大的系统工程,持续提升预报准确率和精细化水平,任重道远。“气象部门肯定会尽百分之百的努力来提高预报准确率,但天气预报却永远不可能百分之百的准确。”马学款对记者说,公众和决策部门应该充分了解天气预报尤其是长时效预报的不确定性,以便更科学地计划未来的行动。

　　“概率预报”是一种可以表达预报不确定性的方法,在很多国家应用比较广泛。比如对降水的预报,我国天气预报一般预报有雨或没雨,而概率预报则给出可能出现降水的百分数,百分数越大,出现降水的可能性越大。但在我国,很多人还不习惯接受含有不确定信息的天气预报。“如何把预报的不确定性通俗易懂地体现在预报产品里,是一个非常值得研究、探讨的问题。”

　　马学款表示,天气预报时效越长,准确率越低,预报是滚动更新的,现在有些人还没有意识到这一点,只注意到前期的预报,往往忽略气象台在后期发布的滚动预报。“希望大家提高风险防范意识,养成关注最新的短时临近预报预警的习惯,收到预报预警信息时,及时采取规避措施。”