天气预报的准与不准

天气预报的准与不准

日前，与气象界的几位专业人士一起聊“天”，探讨天气预报准与不准的话题。

（一）感慨

天气预报，是人类的一种高级智力游戏。

因为预知是一种生活品质，甚至是一种生命保障。

这是一个“天有不测风云”与“天有可测风云”并存的年代。

预测科学，仅仅提供了一种概率较高的可能性，而非必然性。

一位前辈曾经说过，天气预报，就是八分把握加两分冒险，有时等于十分精彩，有时等于十分可笑。

网上有一个“我再也不相信...”的句式，被使用最多的就是：（1）我再也不相信爱情了。（2）我再也不相信天气预报了。第一句话并没有使人们从此规避爱情，第二句话也没有使人们从此放弃天气预报。

浏览一些论坛或贴吧时，时常会看到这样的对话：

甲说：天气预报，胡说八道！

乙说：有本事，你来报！

有人觉得有些冤枉：预报对了，大家记不住；预报错了，大家忘不掉。

美国同行有这样一段感慨：在这个世界上，只有上帝是完美的，因为上帝从来不做天气预报。

台湾一位气象学者在其最后一部著作中留下的打油诗，让我感慨万千：

昨天报雨今日晴，预报错了得骂名。

今天报晴明日晴，预报对了骂未平。

可怜天气预报人，终生被骂上天庭…

(二)古人如何推测天气？

即使在甲骨文中，都有关于占卜天气的记载。在科学尚未昌明的漫长岁月中，依然有着科学精神的雏形。例如猜测天气往往都会有“占”和“验”这两个环节，占卜之后，还要验证正误。对于很多气象谚语，也有人进行是否应验的总结，从而得出“屡验”、“甚验”、“屡不验”的检验分析。大胆假设，小心求证。

在没有常规量化和连续观测和预测的年代，人们缺乏对于气象更迭的物理过程的内在机理进行研判，也缺乏对天气的宏观形势的洞察，由甲现象推断乙现象的逻辑过程常常带有假说意味，并存在诸多谬误，例如腐草为萤、雀入大水为蛤等等。对于气象的观察和感悟，是以家学传承、文学描述、哲学思辨和史料记载的方式流传下来的。从严格的意义上，并未形成预测科学。

但在那样的年代，人们能够敏锐地捕捉到天气的一定周期性以及物候表象间的呼应关联，折射出非常令人折服的感知力。“八月十五云遮月，正月十五雪打灯”，诠释了跨度150天的天气韵律。“巢居者知风，穴居者知雨，草木知节令”，借助其他生物的灵性推断气象变化。

其中二十四节气以及数以万计的气象谚语成为民族智慧的宝贵遗存。每当读到飘风不终朝，骤雨不终日；千里不同风，百里不同雷；上风虽开，下风未开，主雨；燕子初归风未定，桃花欲动雨频来；有雨山戴帽，无雨云拦腰…都会对古人朴素的大智慧肃然敬畏。

（三）现在如何做天气预报？

中国工程院李泽椿院士说，目前天气预报的核心工具是数值天气预报。数值天气预报以气象观测资料为初值条件，通过巨型计算机进行数值计算，再用流体力学和热力学的方程组进行求解，进而预测未来一定时段的大气运动状态。

所以探讨准与不准，可以围绕数值预报展开。我们对大气运动中的规律尚未全然知晓，设计的任何方程只能是求得近似。初始的观测数据除了不准确之

外，还有不完整的问题，例如青藏高原上的观测资料就很少。如果把数值预报计算网络缩小一半，即对更小尺度进行运算，计算量大体增加16倍，但在运算中，一些类似于地形等的信息依然难以充分表达，大气运动的物理过程细节不能很好反映，必须依靠预报员再次订正。

（四）目前天气预报的预报能力如何？

以目前国际上准确率及时效性较高的欧洲数值预报为例，1973年成立之初，最多能够预测未来3天的天气情况。经过近40年的发展，数值预报水平及时效稳定持续提高，约每10年增加1天有效预报。“根据此发展过程推算，到2030年，我国数值预报时效能够再提高两天，这意味着预报员可以提前9天预报大范围的环流形势。

气象大家竺可桢先生1926年曾经在一篇文章中谈到“气象台之责任”，气象台之责任，首在调查各地雨量之多寡以及历年之变迁，次则说明变迁之原因，迄今欧美各国气象台，均从事于此。

可见，那时的气象台尚未具备制作和发布常规预报的能力。即使在十多年前，在电视中发布48小时以上的预报信息需要层层审批，而现在我们经常展望未来一周的天气走势。

天气预报的客观准确性在艰难中逐步提升，例如在中国:

24小时台风路径预报误差2012年首次低于100公里（为94公里，略逊于美国，优于日本）；

2012年24小时晴雨预报准确率86.5%，连续五年高于85%；

最高气温24小时预报准确率74.1%，最低气温预报准确率80.1%，均为历史最好水平。

对于这些要素的预报，简而言之，八成还是准确的。

但不同的要素和项目，预报能力存在非常大的差异。

例如：（1）明天会下雨吗？（定性）和（2）明天会下暴雨吗？（定性+定量）这两个问题，预报准确性差异巨大。

（五）天气预报为什么有时不准？

按照北京大学大气系张庆红教授的说法，不准确包括了原料、加工场、产品检测包装的三重问题。

原料的问题在于，仪器的可观测误差、站点的可代表性误差、资料同化误差。

所有的观测数据，都只能是近似的。

例如观测误差，气压观测误差0.5百帕，风速观测误差3米/秒，相对湿度观测误差10%左右。

站点的可代表性误差，在辽阔的疆域内，只有几万个人工及自动观测站，例如北京南郊观象台观测到降水，无法代表全北京辖区均出现降水，反之亦然。由于观测点的代表性问题，有时会出现大家都懂的“被代表”问题。

加工场的问题在于，例如蒸发和凝结项，是发生在分子尺度上的，而我们对于精细物理过程尚未清晰认识。另一方面，在求解方程组时用差分的方法，必然引起计算误差，即阶段误差。所以这个加工厂不是一个能够再现大气真实运动的加工厂。

最后预报员参照这些不同的产品并结合经验，做出采信、判断和修正。

天气在线创始人、南京信息工程大学智协飞教授认为，初始场和模拟大气运动的物理方程都只能近似值和近似解。让人感到沮丧和悲观的是，无法到达完美；但让人欣慰和乐观的是，可以逐步逼近完美。

所谓初始场，就是大气要素的此时状态，她的一个看似微小的变化，就可能导致演变结果（预报场）的迥然差异，这就是所谓的蝴蝶效应。提出蝴蝶效应的洛仑兹，当年就是在把初始值由0.改为0.506之后，运算结果产生了令人瞠目结舌的颠覆性变化。

可见，现代气象科学的核心手段“数值预报”，即使网格再细密、要素再多元、层次再丰富，都无法穷尽大千世界的无数细节，都无法精确再现大气运动的真实情境。

（六）什么情况下更容易不准？

换季的时候，影响系统的多重性和气象要素的大变率，容易使天气变化出乎预料之外。

夏季微小尺度天气系统盛行时，大网捞不到小鱼，尺度小、历时短，却往往强度大，这类“漏网之鱼”更容易让人产生天气预报不靠谱的感慨。“牛背雨”，一头牛的背上，都有晴雨的差别；“雹打一条线”，线内线外，悲喜两重天。

某个天气系统边缘处，看似毫厘之间，天气却天壤之别。