天气预报准不准？（111103）
闵应骅

    曾经在出租车上听见司机开玩笑说：现在这天气预报只有日期是准确无误的，意思是说天气预报常常不准。可它跟人们的生产和生活都息息相关，尤其是灾难天气预报，则更是关乎人民的生命财产安全，所以特别重要。
    20年前，在论证超级计算机项目的时候，人们常常以天气预报的需求为例，说明由于计算速度不够快，天气预报就不准。可近几年，我们的超级计算机已经达到，甚至领先国际水平，但天气预报还是不准。其实，全世界都是这水平，就是报不准。越是需要它准的时候，它就越不准。你说什么原因？本月的CACM发表一篇文章，讨论这个问题。灾难天气预报一般是指旋风、冰雹、疾风、雷雨的预报。美国目前灾难天气预报的水平已经达到提前14分钟，在实验室里可以达到20分钟，远期希望能做到提前1小时。要把实验室的结果搬到现场，那还有很长的路要走。
    提高天气预报准确度决定于以下三个要素：

1.数据收集

    没有足够的气象数据，当然无法分析。从多普来雷达和卫星可以得到更多数据。现在美国有142个雷达气象站，分布在48个州，平均相距260公里，有70%的地区没有达到居民区1公里以内就能采集天气雷达信号。由于地球曲率的关系，雷达采集点必须增多。

2.数据处理

    收集的数据越多，实时传输、计算的困难就越大。在极端天气情况下，传输带宽不够。如果不能缩短数据处理的时间，也许预报就没有意义了。现在的超级计算机功耗和制冷费用太高。也许基于GPU的超级计算机能够较好的发挥作用，当然，发现模型运行平行性，仍然是最主要的问题。

3.模型化

    数据多得很，工具也有了，最大的问题就是模型化。灾难天气与气候、海洋的影响、地面、冰雪、烟雾，以及人类对气候的影响等许多因素有关。没有一个完全的数学表达，你有了这些数据，你也得不出精确的灾难天气预报。就是说，我们还没有懂得灾难天气过程是怎样的，在物理上是什么产生了灾难天气？在研究中，首先必须找到衡量这种精确性的可测量的办法。也许可以分别模型化每一种因素对灾难天气的影响，然后把这些模型集成起来。他们现在已经做出了40多个模型。真要做到在1小时前预报灾难天气可能要10年以上。更早一些的预报，只能是人们一个美好的愿望。
   


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