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“北京發(fā)布十年來首次大風橙色預(yù)警”

“‘破壞性大風’來了！”

“陣風可達12級，陸地罕見”

看著手機里一條一條蹦出來的天氣預(yù)報，在實驗室里奮戰(zhàn)一星期，甚至還通宵干活的小編一想到美好的周末就此報銷，人悄悄地碎了……

不過轉(zhuǎn)念一想——要是沒有提前幾天的預(yù)警，這突如其來的12級妖風，怕不是要把周末的小編直接吹上天？

這么看來，天氣預(yù)報簡直是現(xiàn)代版“未卜先知”??！都說預(yù)測未來最難，可它卻能提前幾天鎖定狂風路徑——這“神仙操作”到底是怎么做到的？

今天，趁著北京大風余威未消，小編帶大家一起“乘風破浪”，揭秘全球天氣預(yù)報系統(tǒng)的黑科技！（文末有彩蛋~）

1.天氣預(yù)報的發(fā)展史

早在三千多年前的商周時期，先民就開始嘗試預(yù)測天氣變化。甲骨文記載顯示，當時通過灼燒龜甲觀察裂紋進行占卜，其中就包含對陰晴雨雪的預(yù)測。這種基于占卜的天氣預(yù)測，反映了人類早期對自然規(guī)律的樸素探索。

這段甲骨文預(yù)報的是降雨，意思是，壬寅日占卜，癸日下雨，后來的天氣是起了暴風。來源:中國氣象網(wǎng)

到東漢時期，王充在《論衡·變動篇》中記載了"天且雨，琴弦緩"的現(xiàn)象，說明當時已注意到濕度變化與天氣的關(guān)聯(lián)。不過這類經(jīng)驗性觀察尚未形成系統(tǒng)理論，直到明清時期，天氣預(yù)測仍帶有玄學(xué)色彩。值得肯定的是，古人通過長期觀測總結(jié)的二十四節(jié)氣，以太陽周年運動為基準建立的農(nóng)時體系，至今仍在指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中發(fā)揮著重要作用。

大家小時候都背過二十四節(jié)氣歌

真正意義上的科學(xué)天氣預(yù)報始于定量觀測技術(shù)的突破。17世紀溫度計、氣壓計的發(fā)明，19世紀熱力學(xué)定律的建立，為氣象觀測提供了物理基礎(chǔ)。1851年英國首次繪制天氣圖，通過收集不同地點的氣壓、溫度數(shù)據(jù)，科學(xué)家們終于能夠系統(tǒng)性分析天氣系統(tǒng)的移動規(guī)律，這標志著現(xiàn)代氣象學(xué)的開端。

托里拆利：記得一個大氣壓是多少mm汞柱嗎？

19世紀電報技術(shù)的普及，徹底改變了氣象數(shù)據(jù)收集方式。各地氣象站得以實時傳輸觀測數(shù)據(jù)，使1854年誕生的天氣圖真正成為動態(tài)監(jiān)測工具。

早期和現(xiàn)代的氣象圖，可以看出基本思想其實是一致的（左側(cè)為1783年布蘭德斯的第一張?zhí)鞖鈭D，來源https://www.sciencedirect.com/topics/earth-and-planetary-sciences/synoptic-meteorology，右側(cè)為中央氣象臺2025年4月12日14:00的天氣圖，來源http://www.nmc.cn/publish/observations/china/dm/weatherchart-h000.htm）

通過對比連續(xù)數(shù)日的天氣圖，預(yù)報員首次能追蹤氣團移動軌跡，預(yù)測冷鋒過境時間——這種"外推法"使24小時天氣預(yù)報準確率提大幅提升。但這種方法就像觀看連環(huán)畫，只能推測畫面間的過渡，無法真正解析天氣變化的物理機制。

得益于流體力學(xué)等理論的發(fā)展，在1904年，挪威氣象學(xué)家皮葉克尼斯（Vilhelm Bjerknes）在世界上首次提出了天氣預(yù)報問題是對大氣運動方程進行積分求解的概念，并寫出了一組包含7個變量的偏微分方程組，用來描述大氣的狀態(tài)。

這組方程相當復(fù)雜，甚至（并不那么意外的）找不到解析解。直到十幾年后，英國氣象學(xué)家路易斯·理查森（Lewis Fry Richardson）才第一次嘗試真正求解這組方程。當然，由于技術(shù)的不成熟，他花了六個星期才完成時間跨度為六個小時的預(yù)報計算，且完全沒有現(xiàn)實上的參考價值（采用了不合理的近似和計算步長導(dǎo)致誤差巨大）。

路易斯·佛萊·理查森，這位狠人在參加一戰(zhàn)應(yīng)急救援工作的間隙完成了復(fù)雜到令人發(fā)指的計算，甚至后來驗算的結(jié)果表明，假若當年理查森對數(shù)據(jù)做平滑化處理以去掉各種噪聲的話，他的預(yù)報基本上還是準確的。

盡管這樣，理查森并沒有放棄。由于認識到數(shù)值天氣預(yù)報所需的巨大計算量，在1922年他出版的專著《通過數(shù)值過程預(yù)測天氣》中，描述了他關(guān)于一個“天氣預(yù)報工場”的奇思妙想：在這個工廠里，通過彩色信號燈和電報通信來指揮和協(xié)調(diào)64000名專業(yè)計算人員（computer，非現(xiàn)在所指的計算機）同時用手工進行必要的計算，才能做出時效上有意義的預(yù)報。

理查森設(shè)想的數(shù)值天氣預(yù)報系統(tǒng)，簡直就是某種人列計算機（來源：https://www.emetsoc.org/resources/rff/）

當然，現(xiàn)實生活中不可能有這種東西存在，不過24年后ENIAC的出現(xiàn)改變了一切。1950年，在普林斯頓高級研究所，氣象學(xué)家恰尼（J. G. Charney）、費也托夫（R. Fj?rtoft）等人和計算機之父馮·諾依曼（John von Neumann）合作，在ENIAC上成功地制作出了歷史上第一個24小時天氣預(yù)報圖。

第一個成功的24小時數(shù)值天氣預(yù)報 a. t = 0的位勢高度和渦度實況b. t = 24h的位勢高度和渦度實況 c. 位勢高度和渦度實況24h的變化 d. t = 24h的位勢高度和渦度預(yù)報（來源：Charney J G, Fj?rtoft R and von Neumann J. Numerical Integration of the Barotropic Vorticity Equation. Tellus A: Dynamic Meteorology and Oceanography, 1950）

1954年，瑞典和美國先后開啟數(shù)值天氣預(yù)報業(yè)務(wù)，數(shù)值天氣預(yù)報從純研究探索走向了業(yè)務(wù)應(yīng)用。隨后，其它國家陸續(xù)跟進。經(jīng)過70年的發(fā)展，數(shù)值預(yù)報已經(jīng)成為一個跨學(xué)科的復(fù)雜而嚴格的系統(tǒng)性工程，使得天氣預(yù)報從傳統(tǒng)的以統(tǒng)計和經(jīng)驗為主的天氣圖方法，轉(zhuǎn)變成為客觀定量的科學(xué)。數(shù)值天氣預(yù)報被認為是物理學(xué)科各領(lǐng)域中最具影響的成就之一。

2.天氣預(yù)報的基本原理

目前大家常說的的天氣預(yù)報一般指數(shù)值天氣預(yù)報，這套系統(tǒng)就建立在皮葉克尼斯1904年提出的方程組之上。

皮葉克尼斯的方程組，其中的未知量包括大氣的速度v（有3個分量）、溫度T、壓強p、密度ρ和水汽混合比例q（來源：E. Kalnay, 2003: Atmospheric modeling, data assimilation and predictability. Cambridge University Press, Cambridge）

有了這個方程組，接下來的預(yù)報流程就“簡單”了。

比如說我們要預(yù)報中國的天氣，基本的步驟如下：

用很多網(wǎng)格（比如經(jīng)線和緯線）把中國分割成一個個小格子，然后在垂直地表方向（也就是高度）上也分成很多份。這樣我們在中國地圖的表面就有了一個三維的網(wǎng)格點陣。出于精度考慮，點陣越密越好。
然后加上中國周圍的大氣邊界條件。
所有的網(wǎng)格點和邊界條件上大氣的狀態(tài)值作為初始條件，開始解方程。這么變態(tài)的方程當然是求數(shù)值解了，用各種差分去逼近導(dǎo)數(shù)。
得到網(wǎng)格點上大氣的這7個值，再根據(jù)氣象知識，我們就知道每個網(wǎng)格點是天晴多云雷陣雨轉(zhuǎn)陰了。

這套天氣系統(tǒng)的計算聽起來非常的清晰流暢，但實際上完全不是那么一回事。首先，得到大氣系統(tǒng)的“邊界條件”對于氣象觀測能力提出了非常高的要求。另外，這套流程中要計算的方程組實在是太復(fù)雜了！

孩子們，我真的很能算

理查森的計算手稿

學(xué)過微分方程組的同學(xué)們都知道，偏微分方程組的維數(shù)越高，求解就越困難，而天氣預(yù)報中使用的偏微分方程組維數(shù)=三維網(wǎng)格的格點數(shù)量×7，總數(shù)可以高達10 7量級，這對于人力計算來說簡直是不可能完成的任務(wù)。

二十多年后氣象學(xué)家恰尼、費也托夫找到了解決方法：簡化方程組。簡單來說，皮葉克尼斯的方程組中的有些變量在不同的環(huán)境中是可以忽略掉的，恰尼只保留了壓強這個變量進行計算，大大簡化了計算的復(fù)雜度。

基于這套思想，他們與馮·諾依曼合作進行了第一次成功的24小時天氣預(yù)報。

隨后的故事就和我們之前提到的一樣，天氣預(yù)報正式進入實用階段，全球各國都建立了自己的預(yù)報網(wǎng)絡(luò)，看起來一切都得到了解決……嗎？

并非如此！在長期的研究后，恰尼認識到具有參考價值的天氣預(yù)報時間有個上限，在1965年洛倫茨（Edward Norton Lorenz）估計這個上限時間為兩個星期。不過當時恰尼認為，這個上限來自于模型本身的缺陷，然而實際上，即使使用皮葉克尼斯的原始模型，這個上限時間依舊存在。因為這一“上限“其實來自于一種當時并沒有被充分了解的現(xiàn)象，也就是混沌系統(tǒng)本身的性質(zhì)。

3.天氣預(yù)報與混沌理論

長久以來，氣象學(xué)界對于長期天氣預(yù)報這一課題都保有消極的態(tài)度。氣象學(xué)家甚至普通人都知道，長期天氣預(yù)報是不精確的：誰知道明年的今天這個地區(qū)的天氣會怎么樣呢？但是這背后的原因如何，大家卻并不那么清楚。愛德華·諾頓·洛倫茨就是一位專注于這一課題的氣象學(xué)家。

愛德華·諾頓·洛倫茨，混沌理論之父。他曾說過：“人們經(jīng)常都會看到，純粹理論研究的一點點成果，也許在很長時間之后，會導(dǎo)致連做該純理論研究的科學(xué)家都始料不及的實際應(yīng)用?！?/p>

在1961年的一天，洛倫茨和往常一樣，使用自己簡化的大氣運動模型來研究大氣的非周期動力學(xué)現(xiàn)象。他計劃把昨天的模擬結(jié)果重新計算一遍，以保證結(jié)果準確無誤。然而仿真結(jié)果令他大吃一驚，新畫出來的曲線與昨天的記錄大相徑庭：兩條曲線從相同的初始點出發(fā)，在起初幾周時間點上的預(yù)報相互吻合得很好，但隨后兩者迅速分離，大約兩個月后便變得毫不相關(guān)了

著名的洛倫茨方程，描述了第一個被發(fā)現(xiàn)的吸引子結(jié)構(gòu)（洛倫茨吸引子）。其中σ為普朗特數(shù)，ρ為瑞利數(shù)，β是系統(tǒng)參數(shù)。

經(jīng)過反復(fù)核查，洛倫茨發(fā)現(xiàn)第一次計算中使用的初始值為0.506127，而第二次驗算時他偷懶只輸入了0.506。經(jīng)典動力學(xué)的傳統(tǒng)觀點認為，系統(tǒng)的長期行為對初始條件是不敏感的，即初始條件的微小變化對未來狀態(tài)所造成的差別也是很微小的。正是基于這一觀點，洛倫茨認為這一不到千分之一的“四舍五入”不會帶來什么影響。

現(xiàn)在他發(fā)現(xiàn)自己錯了，這影響其實大得很。

洛倫茨方程的一個MATLAB模擬，紅線初始值為x=0, y=2, z=9，藍線初始值為x=0.00001, y=2, z=9。參數(shù) σ = 10，β = 8/3，ρ = 30（來源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/613425779，原文為動圖）

隨后的時間里，洛倫茨重復(fù)進行了不同初始值的仿真，證實了他的看法：由于該數(shù)學(xué)模型對初始條件具有高度敏感性，一個微小的初始誤差隨著反復(fù)迭代計算最終釀成巨大的結(jié)果差異，導(dǎo)致了模型未來行為的“不可預(yù)測性”。

洛倫茨把他的發(fā)現(xiàn)寫成了論文“確定性的非周期流”，于1963年發(fā)表在《大氣科學(xué)》雜志（“Deterministic nonperiodic flow”，Journal of the Atmospheric Sciences, 20: 130-141, 1963）。他將自己的發(fā)現(xiàn)打了一個比方：“在巴西的一只蝴蝶拍打一下翅膀會在得克薩斯州引發(fā)一場龍卷風嗎？”從那以后，蝴蝶效應(yīng)（“butterfly effect”）作為一個時髦的科學(xué)名詞正式走上了歷史舞臺。

洛倫茨的工作讓人們意識到，這種對于初值敏感的動力系統(tǒng)可能在自然界廣泛存在，我們的天氣系統(tǒng)就是其中之一。

非常不幸的是，在全世界各地的氣象監(jiān)測站收集氣象數(shù)據(jù)的時候，總是會或多或少地帶有一些誤差，將這些帶有誤差的初始值輸入到超級計算機模擬中之后，得到的模擬數(shù)據(jù)在足夠長的時間之后一定會產(chǎn)生巨大的誤差，而這就是恰尼指出的“天氣預(yù)報帶有時間上限”的來源。

這也是天氣預(yù)報總是不準的原因之一~

為了盡量減小混沌帶來的不確定性，實際業(yè)務(wù)中通常采用集合預(yù)報這種形式。集合預(yù)報通過對初始值引入微小擾動，執(zhí)行多次預(yù)報從而產(chǎn)生一系列可能的預(yù)報結(jié)果，使之能包含實際天氣的發(fā)展情況，其預(yù)報效果從概率上好于單個預(yù)報，但隨之而來的是多次預(yù)報帶來的計算量的線性增加。

集合預(yù)報示意圖（來源：Bauer P, Thorpe A, Brunet G. The quiet revolution of numerical weather prediction. Nature, 2015）

因此數(shù)值天氣預(yù)報擁有巨大的計算量，同時天氣預(yù)報業(yè)務(wù)對于時效性要求非常高，幾乎在任一時期，數(shù)值天氣預(yù)報系統(tǒng)都使用了當時最快速的高性能計算機。

不斷提高預(yù)報的準確率是社會發(fā)展的必然要求，數(shù)值模式正朝著更高時空分辨率、更復(fù)雜物理過程、集合預(yù)報和多模式耦合發(fā)展。然而由于摩爾定律等物理現(xiàn)實的限制，算力的增長面對計算需求的增長顯得有些力不從心。

近些年，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習、生成式人工智能等新技術(shù)為代表的人工智能技術(shù)取得了巨大突破。這些技術(shù)普遍需要大量數(shù)據(jù)進行預(yù)訓(xùn)練，而天氣預(yù)報這一領(lǐng)域在過去70年間，包括真實數(shù)據(jù)和模擬數(shù)據(jù)在內(nèi)，積攢了大量數(shù)據(jù)，正好符合人工智能模型訓(xùn)練的要求。

“AI+氣象”于過去的兩三年內(nèi)取得了令人矚目的成績，正在氣象預(yù)報領(lǐng)域掀起一股世界性的研究熱潮。包括盤古氣象大模型在內(nèi)，大量預(yù)報準確，生成迅速的氣象大模型嶄露頭角，為更高效，也更方便的天氣預(yù)報做出了獨特的貢獻。

小彩蛋：風要有多大才能超越重力