天气预报
概述
天气预报（Weather Forecasting）是通过观测大气的当前状态，并基于物理定律的数值模型预测未来气象变化的科学过程。它为日常生活、农业、航空、海洋、防灾等各个领域提供必要的信息，在现代社会的安全和经济活动中发挥着核心作用。它是气象学、大气物理学和计算机科学融合的典型应用科学领域，为提高准确性，全球范围内持续进行研究和开发。
主要内容
1. 观测系统
天气预报的第一步是精确观测。地面观测站、无线电探空仪（气象气球）、飞机、船舶、浮标以及卫星等各种观测设备在全球范围内运行。特别是静止轨道和极轨道气象卫星实时提供云、水汽、海面温度、风等广泛数据。雷达可探测降水量和降水类型，近年来，从民用飞机和汽车传感器等收集的数据应用范围也在扩大。
2. 数值预报模型
观测数据被用作在超级计算机上运行的数值预报模型（NWP, Numerical Weather Prediction）的初始条件。代表性的全球模型包括欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的IFS、美国国家环境预报中心（NCEP）的GFS、英国气象局的UM、韩国气象厅的GDAPS等。这些模型将大气划分为三维网格，通过数值求解纳维-斯托克斯方程、热力学定律、辐射传输方程等来预测未来状态。模型分辨率（网格间距）越高，预报越精细，但计算成本也大幅增加。
3. 集合预报
为弥补单一模型的不确定性，采用集合预报系统。通过对初始条件施加微小变化生成多个预测，并分析其结果的统计分布，从而量化预报的可靠性。ECMWF的EPS（集合预报系统）和NCEP的GEFS（全球集合预报系统）是典型代表。集合预报尤其有助于提前掌握台风路径、暴雨、寒潮等危险天气发生的可能性。
4. 预报订正与应用
数值模型的输出常包含系统性误差，因此通过统计订正（MOS, Model Output Statistics）或机器学习方法加工成最终预报。预报分为短期（0~3天）、中期（4~10天）、长期（11~30天）和季节预报，涵盖气温、降水、风、湿度、云量等多种要素。近年来，利用深度学习的“临近预报”（Nowcasting，0~6小时）技术发展迅速，能更快地探测突发暴雨或局地气象变化。
5. 局限与挑战
受混沌理论影响，天气预报超过10天的预测准确性急剧下降。此外，山地地形、海岸线、城市热岛效应等局地影响难以被模型完全反映。由于气候变化导致极端天气的频率和强度增加，基于传统统计的预报可靠性也在发生变化。因此，利用人工智能和大数据的新方法备受关注。
最新趋势
截至2024~2025年，天气预报领域观察到以下主要变化和趋势。
- 基于AI的预报模型崛起：谷歌DeepMind的GraphCast、NVIDIA的FourCastNet、华为的盘古天气等数据驱动的深度学习模型，在性能上与传统数值模型相当甚至在某些方面更优，备受关注。这些模型通过学习数百万气象数据，能在数秒内生成预测，从而大幅提高灾害响应速度。
- 超高分辨率局地模型：具有城市级1公里以下网格分辨率的区域模型正在试验运行。例如，韩国气象厅开发了“超高分辨率城市气象模型”，更精确地预测首尔等大城市的城市热岛现象和局地暴雨。
- 卫星与物联网数据融合：新一代静止轨道卫星（GEO-KOMPSAT-2A、GOES-16等）的高分辨率影像和物联网传感器（汽车、无人机、智能手机气压计）数据正实时集成到预报系统中。这有助于减少观测空白并改善预报初始条件。
- 适应气候变化的预报：为应对极端天气（酷暑、寒潮、暴雨）频率的增加，长期预报与气候模型的联系正在加强。例如，利用厄尔尼诺-拉尼娜等遥相关关系，季节预报的准确性正在提高。
- 开放数据与合作：在世界气象组织（WMO）主导下，成员国之间的气象数据共享正在扩大，ECMWF和NCEP免费提供集合预报数据，支持发展中国家提升预报能力。
相关主题
- [[气象学]]
- [[数值预报]]
- [[气候变化]]
- [[人工智能]]
- [[超级计算机]]
- [[台风]]
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