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最近一段時間，各地頻現短時強降水、冰雹、龍卷風、雷雨大風等強對流天氣。強對流天氣歷時短、氣流劇烈、破壞性強，這些特點使強對流天氣預報仍是一道世界性的難題。不過，基于人工智能技術的網格預報，有望幫助氣象部門解決這一難題。本期我們特邀國家氣象中心天氣預報室主任宗志平、國家氣象中心預報系統開放實驗室主任薛峰來詳細解讀我國氣象部門已經開始使用的智能網格氣象預報。

人們對天氣預報的需求越來越精細

天氣預報的發展，經歷了從定性預報、描述性預報向數字化、網格化預報的過程。比如，我國氣象部門原來發布的城鎮天氣預報，內容只包括2400多個城鎮的天氣現象、高低溫和風速風向預報，頻次也只是一天三次，預報的時間精度和空間精度不夠高。

2012年，國家氣象中心推出了一個新的預報產品，即大城市精細化預報，該產品把全國省會城市、計劃單列市24小時內的天氣預報進行細化，每6小時開展一次預報，降水量可以預報到毫米。但即便這樣也不夠精細，不能滿足各行業及公眾的需求。

于是，“網格預報”這一概念被引進到我國的精細化預報業務中。如何理解它呢？可以這樣比喻，就像地球上的經緯網一樣，我們可以把中國以及每個城市所在的區域分解成許多個5公里×5公里甚至1公里×1公里的網格，而公眾就是生活在這樣的一個個網格中，每個網格中的天氣情況也會有所差異。與原來的定點預報相比，它在空間上更加精細，也更具針對性。拿北京的預報來說，原來的預報只是以南郊觀象臺這一個點的氣溫、降水等來代表整個城市的天氣情況，但通過開展網格化預報，北京的天氣不再由一個定點來反映，針對北京的氣象服務和天氣預報可以精細地反映在整座城市每個不同的網格之中。

網格化預報的精細程度不僅體現在空間上，還反映在可以每天以更高頻次更新和發布上。原來一天的天氣預報只會涉及一種天氣現象，現在網格化預報可以做到全國范圍內逐3小時預報。隨時隨地，公眾都能了解到自己當前所處的網格未來是什么樣的天氣，能夠清楚地了解氣溫、降水、風等多個基本氣象要素。

除了對陸地上的網格進行預報外，氣象部門還將我國的責任海區劃分為多個10公里×10公里的網格，并進行海上能見度、海上大風等要素的精細化預報。

如何與公眾的感受和需求相契合，是智能網格預報業務要解決的重要問題

今年6月21日到24日，北京全市平均降雨量達92毫米。但差不多同時收到預警的人，身邊的暴雨卻并未同一時間抵達——21日晚上，河北、天津、北京南部率先有雨；22日，經過一天漫長的等待，當天深夜，暴雨終于在北京大部地區降下。

在這個過程中，我們不難發現，天氣預報是準確的，但天氣預報與公眾的需求和感受并沒有完全契合，有的地方下雨了，有的地方還沒下。如何與公眾的需求和感受相契合就是智能網格預報業務要解決的問題。

智能網格預報的初步目標是把全國分成5公里×5公里的網格，在這個基礎上每隔1小時更新一次結果，如果遇到重大天氣過程，更新的頻率還會提高。也就是說，同樣一場雨，無論身在北京哪一個角落，得到的天氣預報是所處5公里網格范圍內的天氣預報。在北京南部的某個“網格”里，和在北京北部甚至距離不遠的西南部、東南部某個“網格”里收到的天氣預報都是不一樣的。

與以前的天氣預報相比，網格預報是精細定量的數字化預報。在方便公眾獲取更精準更精細的天氣預報之余，還將有助于預報員開展高影響天氣預報和氣象災害風險預報預警，同時基于精細的智能網格預報開展的地質災害、暴雨洪澇、高溫干旱等影響預報準確率也會大大提高。

未來天氣預報信息會更全面、豐富，數據量也會更龐大

網格化預報還能提供更為細致和豐富的預報內容。

在原先的預報產品中，公眾接觸較多的就是氣溫、風和天氣現象這三個要素，而當前的陸地和海洋預報產品就已細化到四大類18個氣象要素。

第一類是基本要素，即氣溫、降水、降水相態、風、云量、相對濕度等。以前，12小時的預報中就只反映一個要素值，現在有了更精細的逐3小時預報，可以反映不同時段的要素值。

第二類是環境氣象要素，包含霧、霾、沙塵暴、能見度等。

第三類是災害性天氣要素，包含短時強降水、雷暴、雷暴大風、冰雹等強對流天氣預報。

第四類是海上氣象要素，在產品中具體體現為海上大風、海上能見度、海上天氣現象等預報。

這張時空分辨率越來越高的預報網格已經是氣象部門預報業務最為關鍵的產品。將來，氣象部門的預報服務產品都將從這張網中提取，需要什么就可以從中“拎”出來什么。

也就是說，基于智能技術的網格預報能更方便提供基于位置的精準氣象服務。

隨著網格預報的發展，產品的內容越來越全面、豐富，數據量也越來越龐大。公眾不見得直接使用這些產品，而是由中央氣象臺將這些產品作為基礎產品提供給各級氣象部門及氣象服務單位。各級氣象部門基于精細的網格預報，再結合基于位置、網絡、移動終端等服務手段，為公眾提供距離最近的、最具有針對性的服務和產品。目前，一些省份還根據智能網格預報為公眾的出行安排做規劃，甚至可以為公眾提供每小時更新的出行天氣預報。

在所有可以體現智能化的氣象前沿科技成果中，最重要的是數值預報和集合預報。高分辨率智能網格需要高分辨率區域數值預報模式支撐，而我國目前有四套性能較好的業務化運行的高分辨率模式，包括中國氣象局數值預報中心研發的GRAPES-MESO和北京、上海、廣東三個區域氣象中心研發的中尺度高分辨率模式。各省級氣象部門基于這些模式，開展數據處理、診斷分析、解釋應用、交互訂正等，最終形成國省協調、精準精細的智能網格預報。

未來，氣象部門還將發展結合物理機理與數值預報大數據挖掘應用的智能預報技術。一方面，基于數值預報機理的數理統計形成復雜預報模型、預報方法；另一方面，通過基于氣象大數據的挖掘萃取、機器學習等，人工智能將與天氣預報更深入地結合。

人工智能對預報提出了挑戰，但也給人類帶來機遇。擊敗世界圍棋排名第一人柯潔的“阿爾法狗”發展到現在，已經脫離了靠大量棋譜來“喂養”的階段，憑深度學習就能不斷進步。氣象與圍棋都有所不同，圍棋雖然內部機理比較復雜但規則相對簡單，而氣象是個更為復雜的系統，受影響的因素太多。比如降雨，即便水汽、濕度條件都滿足了，但大氣沒有抬升水汽無法凝結，空氣中沒有“凝結核”，雨滴也不會長大掉落地面。

因此，“智能”并不意味著預報員在這一過程中毫無“用武之地”。預報員的優勢在于豐富的經驗和對關鍵天氣形勢的把握，在智能預報發展過程中，預報員多年的預報經驗可以用來“喂養”機器和模型。在災害天氣過程的預報服務中，預報員仍將發揮關鍵作用。

目前，中國氣象局相關團隊已經與清華大學等合作開展人工智能技術研發工作；國家級氣象部門也聯合組建了智能預報服務原型系統團隊；國家氣象中心一批資深預報首席、年輕研發型預報員、IT工程師一道組成了大數據及智能預報團隊。我國氣象部門從去年開始也在研制全球網格預報。這樣一來，無論身處世界的哪個角落，公眾都能享受到我國氣象部門提供的貼心氣象服務。（宗志平 薛峰）