浅谈天气预报制作过程及精细化水平的提高

廖婵?邱元?陈国平

[摘 要]在世界飞速发展的今天，天气预报和我们的生活息息相关。天气预报看似很简单，其实是一个由物理数学理论和超级计算相结合的复杂而严格的巨型系统工程。提高天气预报精细化水平是摆到我们面前的一项长期而重大的任务。本文以天气预报的制作过程为基础，浅谈了提高天气预报精细化水平的一些策略。

[关键词]天气预报；制作过程；精细化水平提高

在世界飞速发展的今天，人们越来越重视气象与我们生活之间的关系，可以说，天气预报给我们的出行带来了诸多的便利，天气预报和我们的生活是息息相关。天气预报是气象预报的一个内容。气象预报预测业务是现代气象业务的核心，提高天气预报预测准确率和精细化水平是气象预报预测业务的核心。

提高天气预报的精细化水平，首先需要了解天气预报是如何制作出来的。

天气预报看似很简单，只有寥寥几句话，但实际上，要做出精准的天气预报，工程量非常的大。天气预报是一个由物理数学理论和超级计算相结合的复杂而严格的巨型系统工程，它是以大气科学理论为依托， 以各种气象探测手段为基础， 以数值天气预报为核心， 依靠预报人员的综合判断分析最终形成的。

要做出精准的天气预报，第一步是收集气象资料。气象台的气象资料信息主要来中国气象局卫星传送的资料和自己观测的资料。资料信息主要包括天气实况信息，如当天的温度是多少，风是多大，什么地方有云有雨。还有卫星云图信息，通过对资料进行接收后，再用软件就可以直观地看到国内和世界各地风云的变化情况。再有就是数值预报信息，这些数据信息就是将大气如何运动、风云如何变化等各种信息用方程式解出来，预测未来天气的走向和趋势。至于气象台自己观测到的信息，包括人工观测站、自动观测站观测出来的信息等。人工观测站内有很多种探测设备，百叶箱是最常见的一种，大家最关心的气温就是从百叶箱中测量出来的。

第二步，分析资料。收集到的这些资料，就是天气预测员制作天气预报的“原材料”。计算机把收集到的“原材料”填在一张图上，这张图叫做天气图。天气预测员运用气象学理论和在预报实践中总结出来的经验分析天气图，再结合当地的天气、气候特征对天气形势进行分析。面对同样的气候资料，不同的预测员会有不同的预报观点。为了得出最后统一的结论，首席预测员要组织各班次预报员进行多次会商，大家发表各自的预报意见并陈述理由，然后由首席预报员综合信息，排版定居，形成预报结论。

第三步，发布天气预报。得出结论，气象部门的影视制作中心把预报结论改成通俗易懂的语言，由气象节目主持人用各种天气符合及生动的天气情况画面展现给观众。影视中心的其他人员录制下节目后，把节目传到各级广播电视局，由广播电视局播出，这就是我们从电视上看到的天气预报节目，社会各界通过天气预报节目就可以了解天气情况了。

天气预报按其预测时间的长短，可分为短时天气预报（0-12小时）、短期天气预报（12-72小时）、中期天气预报（72-240小时）和长期天气预报（10天以上）四种。

天气预报不确定是全世界共有的问题。从科学技术绝对水平上来说，因为气象观测员考虑的因素有限，天气预报不会绝对准确，误差肯定存在。出现误差的原因主要有两个，一是天气是多因子大气要素不断变化的反映，现今的预报工具还不可能真实完美的反映实际情况，许多应该考虑的因子都没有或者无法考虑。数值预报模式数以百计，用于业务预报的模式达几十种。虽然新的参数能更细致地描述大气运动，大气模式会越来越逼真，但在求解微分方程组时不得不做出各种各样的简化，加上探测资料的精度和密度不足，致使数据天气预报的结果难以完全客观的反映天气变化。二是老百姓对预报准确率的理解存在偏差。比如预报某地有雨，但客观上只是该地北部下了雨，那么该地南部的百姓就会认为预报不准。

随着气象信息化程度的日益提高，提高天气预报精细化水平也成为摆在眼前的重要课题。

首先要重视并充分利用好气象部门积累的大量的气象数据。对海量气象数据的充分利用是提高天气预报预测准确率实现其精细化水平提高的的关键。这些海量气象数据主要包括以地面、高空、太阳辐射、农业气象等台站的观测资料及其统计加工产品为主的台站资料 ；以各种数值模式的同化分析资料和各种遥感探测的数值反演产品为主的格点资料 ；以各类卫星云图和各种雷达图像为主的图形图像资料 ；以面向主题的、有多种资料构成的某一区域或领域范围的综合资料构成综合气象数据。

其次，建立气象综合数据仓库，实现对数据预报过程、信息服务最强大的数据支持。现阶段天气预测预报并没有充分利用庞大而又珍贵的气象资料。由于预报模式的复杂性，在一般台站的预报中，预报员根据经验，利用当天或者前几天的少数站点的实况资料以及小范围区域内极少数的几个物理量，提取认为与某一天气现象相关性较高的天气要素作为因子，进行回归、判别分析，得出预报结论。提高天气预报精细化水平，需要对各种资料进行聚类分析、关联分析、时间序列分析，以求发现各种物理量和气象要素与未来天气之间的关系 ；根据气象资料做出气象的预测，减少预报中的主观因素，有利于预报技术的持续改进，提高预测的准确度。

再次，挖掘氣象数据。在天气预报中，主要还是利用天气学基本原理分析及时得到的探测数据；而基于数据挖掘和统计的气象预报方法未得到充分的应用。气象数据往往具有很强的时空关联特性，采用时空关联分析进行天气预报是一个较好的途径。

常用的气象数据挖掘技术有时空分析、降维分析和分类预测。时空分析指采用时间分析、空间分析以及时空联合分析气象数据。降维分析主要有精确降维和近似降维两种方法。前者主要以粗糙集分析方法为为代表，后者以主成分分析为代表。分类预测数据挖掘就是在大量气象资料和数据中，建立描述复杂非线性天气系统的模型，分析隐藏在数据背后的气象知识和规律，对未来天气因素进行预测，为天气预报提供决策支持。

综上所述，天气预报和人们生活息息相关，采用多种方法提高天气预报精细化水平有利于充分发挥气象在促进经济社会发展中的趋利避害双重作用，为建设美丽中国提供优质气象服务。

参考文献：

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[2] 孙治军 史淑一 马玉强.国外森林火险天气预测预报方法探析黄宝华.哈尔滨师范大学自然科学学报.2012.06期

[3]叶爱华.如何提高枣庄气象预报预测准确率和精细化水平的思考.枣庄天气预报网.2012.10.15