李明娟，戴昌明，井 宇

(陜西省氣象臺，西安 710014)

氣象預(yù)報(bào)技術(shù)領(lǐng)域是最早引進(jìn)人工智能技術(shù)的專業(yè)領(lǐng)域之一，上個世紀(jì)80年代以來研發(fā)了一系列預(yù)報(bào)專家系統(tǒng)。隨著數(shù)值預(yù)報(bào)模式越來越精確，多模式集合預(yù)報(bào)技術(shù)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用是智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)發(fā)展的新動能。一方面，基于數(shù)值預(yù)報(bào)機(jī)理的數(shù)理統(tǒng)計(jì)形成復(fù)雜預(yù)報(bào)模型、預(yù)報(bào)方法；另一方面，通過基于氣象大數(shù)據(jù)的挖掘萃取、機(jī)器學(xué)習(xí)等，人工智能將與天氣預(yù)報(bào)更深入地結(jié)合。智能化預(yù)報(bào)基于大數(shù)據(jù)的分析和挖掘，對各種不同數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合研判，從而形成最終的預(yù)報(bào)結(jié)果[1]。信息化技術(shù)成為智能預(yù)報(bào)的精細(xì)化程度的重要推動。智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)是精細(xì)化預(yù)報(bào)的發(fā)展方向。在云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)以及大數(shù)據(jù)等技術(shù)推動下，氣象信息化不斷推進(jìn)，基于數(shù)值預(yù)報(bào)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用，結(jié)合智能化的預(yù)報(bào)算法的天氣預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)也在飛速發(fā)展。

智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)迅速發(fā)展，客觀手段逐步替代了氣象預(yù)報(bào)員的部分工作，與之前相比，預(yù)報(bào)員的作用如何發(fā)揮？利用MICAPS常規(guī)數(shù)據(jù)、陜西現(xiàn)代氣象一體化智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)平臺系統(tǒng)(以下簡稱“智能網(wǎng)格系統(tǒng)”)預(yù)報(bào)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)、以及陜西天氣業(yè)務(wù)實(shí)時評估平臺預(yù)報(bào)評分?jǐn)?shù)據(jù)，結(jié)合預(yù)報(bào)服務(wù)實(shí)例進(jìn)行了分析，試圖就這個問題提出一些分析和思考。

1 預(yù)報(bào)員的主觀預(yù)報(bào)與多模式集成預(yù)報(bào)對比

陜西省一體化智能格點(diǎn)預(yù)報(bào)平臺以數(shù)值預(yù)報(bào)為基礎(chǔ)，采用動態(tài)交叉取優(yōu)(DCOEF)技術(shù)進(jìn)行客觀化模式釋用，可調(diào)入ECMWF、JAPAN、GRAPES-MESO、NECP等不同數(shù)值預(yù)報(bào)模式，可對全國統(tǒng)一預(yù)報(bào)場進(jìn)行本省范圍內(nèi)局部更新[2]。平臺提供十余類格點(diǎn)預(yù)報(bào)編輯工具，預(yù)報(bào)員可直觀便捷地進(jìn)行圖形化格點(diǎn)編輯，對數(shù)值預(yù)報(bào)進(jìn)行主觀訂正。這一平臺于2017年1月開始在陜西省氣象臺雙軌運(yùn)行。為了分析和比較預(yù)報(bào)員和智能網(wǎng)格系統(tǒng)的預(yù)報(bào)能力，對2017年1—6月陜西省氣象臺預(yù)報(bào)員的綜合主觀預(yù)報(bào)結(jié)果與智能網(wǎng)格系統(tǒng)的多模式集成結(jié)果進(jìn)行對比分析，選取陜西省100個站點(diǎn)，預(yù)報(bào)要素為24 h一般性降水預(yù)報(bào)，起報(bào)時間為當(dāng)日20時，評分方法采用TS評分。

從圖1可見，對于一般性降水來說，24 h多模式集成產(chǎn)品的TS評分基本上略高于預(yù)報(bào)員綜合主觀預(yù)報(bào)的TS評分。溫度預(yù)報(bào)的對比結(jié)果與降水類似(圖略)。數(shù)值模式預(yù)報(bào)的結(jié)果完全是由智能網(wǎng)格系統(tǒng)通過模擬降水的物理過程來計(jì)算和預(yù)報(bào)的，整個過程是不需要人工干預(yù)的。而預(yù)報(bào)員的預(yù)報(bào)結(jié)果是預(yù)報(bào)員利用實(shí)況觀測資料、數(shù)值預(yù)報(bào)的形勢場和降水格點(diǎn)預(yù)報(bào)、衛(wèi)星云圖、雷達(dá)回波等所有可以利用的資料，根據(jù)自身的預(yù)報(bào)經(jīng)驗(yàn)判斷分析后，人工制作出的100個站的預(yù)報(bào)。從結(jié)果來看，就一般性降水而言智能網(wǎng)格系統(tǒng)比人工精確，只要對數(shù)值模式的建模和參數(shù)化過程不斷完善，隨著氣象觀測網(wǎng)不斷的加密和資料來源的不斷豐富，智能網(wǎng)格系統(tǒng)完全取代預(yù)報(bào)員的工作并非不可預(yù)見。

圖1 2017年1—6月陜西省氣象臺預(yù)報(bào)員綜合主觀與智能網(wǎng)格系統(tǒng)多模式集成24 h一般性降水預(yù)報(bào)TS評分

2 個案分析

2017年8月11—14日，西安及其周邊地區(qū)發(fā)生了一次分散性強(qiáng)對流天氣過程。8月14日06—08時，西安站出現(xiàn)了8.0 mm的降水，且最大雨強(qiáng)出現(xiàn)時段為06：30—07：30。由于部分低洼地段出現(xiàn)了積水，對交通造成了很大的壓力，加劇了早高峰的擁堵。對這個天氣過程的預(yù)報(bào)服務(wù)作一個簡單的分析。

圖2(圖略)是陜西現(xiàn)代氣象一體化智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)平臺系統(tǒng)8月13日20時起報(bào)的未來12 h陜西省降水量預(yù)報(bào)圖，在模式給出的格點(diǎn)預(yù)報(bào)結(jié)果中，西安站沒有預(yù)報(bào)降水，也就是說模式?jīng)]有預(yù)報(bào)06—08時的降水。但是陜西省氣象臺的值班預(yù)報(bào)員在13日16時發(fā)布的起報(bào)時間為20時的12 h預(yù)報(bào)中提到“明天白天(預(yù)報(bào)時效08—20時)全省多云間晴天，關(guān)中南部局地和陜南東部局地有陣雨或雷陣雨(0～5 mm)?！?同時,當(dāng)日21時發(fā)布12小時短時預(yù)報(bào)(預(yù)報(bào)時效21—09時)，預(yù)報(bào)了西安地區(qū)局地雷陣雨。雖然預(yù)報(bào)的精準(zhǔn)度較低，但是在數(shù)值預(yù)報(bào)完全沒有考慮降水的情況下，預(yù)報(bào)員經(jīng)過對各種觀測資料的綜合分析能夠預(yù)報(bào)出西安的陣雨和雷陣雨，這是智能網(wǎng)格系統(tǒng)至少在目前和未來的一段時間內(nèi)無法做到的。

數(shù)值模式是按照一定的算法來模擬天氣過程，但是對于短臨預(yù)報(bào)范圍內(nèi)的天氣過程，一般來說尺度小，突發(fā)性強(qiáng)，天氣的類型多。根據(jù)《陜西省天氣預(yù)報(bào)指標(biāo)》的統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出，從連陰雨等天氣尺度到突發(fā)性暴雨、冰雹、雷暴等中尺度甚至更小尺度的天氣學(xué)模型的分類可以看出，天氣學(xué)模型的種類呈現(xiàn)增長趨勢，中小尺度天氣過程呈現(xiàn)出更加多樣、復(fù)雜的機(jī)理，目前的數(shù)值模式研究還沒有實(shí)現(xiàn)多套算法來支持多種中小尺度天氣模擬,在極短的時間內(nèi)將觀測密度不均勻的資料進(jìn)行同化運(yùn)算也需要計(jì)算能力的進(jìn)一步發(fā)展。但是，一個有經(jīng)驗(yàn)的預(yù)報(bào)員卻有可能根據(jù)自己的綜合分析，在幾分鐘內(nèi)分析并判斷出災(zāi)害性天氣發(fā)生的可能性，這就是未來預(yù)報(bào)員在這個行業(yè)中的價值和意義。

3 結(jié)語

從以上的分析可知，在現(xiàn)在及未來一段時期內(nèi)，隨著計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的不斷提升，氣象預(yù)報(bào)的智能化水平將不斷提高，在其發(fā)展的過程中，預(yù)報(bào)員的職能將相應(yīng)有所轉(zhuǎn)變，對預(yù)報(bào)員的管理評價也應(yīng)做出相應(yīng)的調(diào)整。

(1)在智能預(yù)報(bào)體系中，要轉(zhuǎn)變預(yù)報(bào)員的職能，首先要從常規(guī)預(yù)報(bào)的思維模式轉(zhuǎn)變?yōu)闉?zāi)害性天氣精細(xì)化訂正預(yù)報(bào)模式，隨著精細(xì)化預(yù)報(bào)的發(fā)展，預(yù)報(bào)站點(diǎn)的增多，常規(guī)預(yù)報(bào)將由智能預(yù)報(bào)系統(tǒng)完成，預(yù)報(bào)員的預(yù)報(bào)職能將是快速訂正短臨預(yù)警和高影響天氣預(yù)報(bào)。

(2)預(yù)報(bào)員的另一項(xiàng)重要職能將是利用智能平臺，對氣象預(yù)報(bào)預(yù)警產(chǎn)品和氣象災(zāi)害觀測數(shù)據(jù)的快速分析和正確翻譯解讀，為政府決策者推送有針對性的氣象信息，為應(yīng)急管理組織提供技術(shù)支持，為城市防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)。

(3)預(yù)報(bào)員的管理評價體系也應(yīng)相應(yīng)轉(zhuǎn)變，從過去的常規(guī)氣象要素準(zhǔn)確率評分，轉(zhuǎn)變?yōu)閷Ω哂绊懱鞖庥喺记傻脑u分，同時要定量評價預(yù)報(bào)員對各種資料和產(chǎn)品的綜合應(yīng)用能力，對天氣氣候理論知識的掌握水平，對預(yù)報(bào)產(chǎn)品的分析解讀能力，從促進(jìn)預(yù)報(bào)技術(shù)水平發(fā)展和提高的角度來培養(yǎng)評價預(yù)報(bào)員。

隨著智能預(yù)報(bào)的進(jìn)一步發(fā)展，預(yù)報(bào)員的價值將體現(xiàn)在高效利用智能氣象預(yù)報(bào)平臺來提高預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率與服務(wù)針對性，深入研究災(zāi)害性天氣的機(jī)理，總結(jié)預(yù)報(bào)經(jīng)驗(yàn)，改進(jìn)數(shù)值預(yù)報(bào)模型的算法，為提高人工智能的效果提出建議和方法，成為智能網(wǎng)格系統(tǒng)的主人。

參考文獻(xiàn)：

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