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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