经常吐槽天气预报?天气预报真的没有以前准了吗?

头条推送科普中国头条推送项目头条推送2016-07-28 10:26
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天气预报与生活密切相关。老百姓通常依据气象台预报的阴晴冷暖计划穿衣和出行。天气预报的准确程度成为了人们关注的焦点。关于天气预报的笑话和疑问也不少,“天气预报怎么越来越不准了?”“为什么一开运动会就下雨?”“局部地区是什么地方,怎么老下雨?”……实际上,这些常见的和看似简单的问题里面涉及到很多科学问题和天气预报的实践问题。

1. “天气预报公信力”抽样调查

2011年暑期,南京大学大气科学学院本科生“天气预报公信力”暑期社会实践团队,在南京市及周边地区走访调查,收集了近千份问卷(961份有效,超过南京市常驻人口816.1万的万分之一)。此次调查统计,公众关注天气预报的方式以手机(56.2%)和网络(50.1%)的比例最高,其次是传统媒体电视(43.5%)、报纸(34%)和广播(29.3%)。对于关注天气预报的内容,公众关注晴雨和温度的比例分别为69.3%和64.6%,关注风级和生活指数的比例分别为33.2%和31.7%。

经常吐槽天气预报?天气预报真的没有以前准了吗?

图1:关于“您认为天气预报出现误差的情况很多吗?”的公众调查(南京大学“天气预报公信度考察小组”暑期实践团队,2011)

关于准确度方面的调查(图1)显示,过半数被调查者认为天气预报出现误差情况很多,三分之一以上的认为天气预报常常出错,仅有9%左右的人认为天气预报出错的情况很少。有意思的是,81.9%的人都选择因为天气预报做出相应的准备(图2),且有82.6%的人认为天气预报的信息能够满足他们的需求(图3)。可见,大多数人认为天气预报是有用的且会采取相应准备,天气预报信息的内容是符合需求的,但同时公众又对天气预报的准确性提出了较高要求。统计结果还表明,公众对于天气预报的信任程度与出行方式和工作场所有很大关联。当然,关于公共气象服务,需要更多更全面的调查研究。

经常吐槽天气预报?天气预报真的没有以前准了吗?

图2:关于“您是否会因为天气预报做出相应的准备?”的公众调查(南京大学“天气预报公信度考察小组”暑期实践团队,2011)

经常吐槽天气预报?天气预报真的没有以前准了吗?

图3:关于“天气预报的信息能够满足您的需要么?”的公众调查(南京大学“天气预报公信度考察小组”暑期实践团队,2011)

2. 天气预报真的没有以前准了吗?

随着国家在气象方面投入的增加,气象资料越来越丰富,气象模式、预报手段、计算条件的提高,使得国际国内的气象预报的水平客观上是逐步提高的。然而调查中,相当数量的公众觉得现在的天气预报不如几十年前准。可能原因如下:

1) 近年来随着全球变暖和城市化等自然和人类活动条件异常情况的加剧,对更加频发的极端事件的预报,原本的预报经验和预报模式可能会产生更大的偏差。预报经验和模式都是建立在以前的统计数据上,现在的所谓异常就和以往的惯例出现偏差。另外,数值模式在不断升级换代,预报员也需要不断适应新的天气模式。因此,经验和模式的代表性可能不如以前,相应的预报结果就会出现不如以前准确的情况。

2) 在我国天气预报只有气象局和其授权单位才能发布,其余机构发布就是违法行为。气象台的预报信息是实时更新的,各种渠道的网站、电视台、手机软件等获取预报信息的时间和来源不一样,这些气象服务造成的差异就导致大家认为天气预报的随意性很大。同时,气象爱好者越来越多,这是关注气象发展的好事情。但是业余做预报很多是个例分析,没有担责任的压力,非法发布的机构是不能为其发布的信息负责的。值得注意的是,气象预报员团队有严格业务训练基础和专业知识,尤其是在数值模式缺乏预报能力或预报结果不确定性很大的极端天气情况下,需要运用很多气象知识和经验,涉及到如何及时发出天气预警,减少生命和财产的损失,这需要冒着风险和巨大压力做出预报。

3)由于现代科学技术发展迅速,如果说气象技术,特别是硬件发展还能跟上经济技术发展速度的话,但是相对人们出行范围的扩大,出行频率的提高,对气象服务需求的日益增加,对应的服务方式、服务手段和服务效果往往达不到人们现在的预期,这种心理落差会导致其产生主观想法:即天气预报不如以前准。

4) 各种新媒体对于气象灾害的迅速预报,对高影响天气(即对人民生产生活带来重要影响的天气事件)致灾的渲染,从心理上加深了人们对预报不准确事件的记忆。媒体报道对高影响天气的极高关注度也给气象部门带来压力。2015年1月,美国国家气象局(NOAA/NWS)预报员就暴风雪空报事件进行了道歉,也引起了一些气象学者的争议。从科学角度来看,天气预报不可能保证每次都对,更何况极端天气预报,因此更需要做的是对公众普及科学知识。

5) 最后,重大天气过程往往伴随着多种气象衍生灾害,例如山洪暴发、泥石流、森林火灾等。2005年美国Katrina飓风的预报是比较准确的,但是海水倒灌、城市内涝等导致了很多灾难。可见,及时地根据天气预报做出一系列应急响应(包括通讯预警等),提高公众对极端天气的认识和对气象灾害及其衍生灾害的防灾减灾意识也是非常必要的。

3. 天气预报的发展水平

国家在气象发展上投入了很多力量,天气预报等气象服务也取得了巨大的进步,但随着科技进步和生活水平的提高,人们对天气预报的需求越来越高。例如大型运动会要求预报精确到足球场地的小范围,足球开赛的精确时段。这样定点、定时、定量的预报需求往往意味着很多科学难题以及巨大的公共服务成本支出。

“为什么一开运动会就下雨?”这涉及到预报时效。组织者一般会提前1-2月组织运动会,有可能准确挑出晴天吗?自1948年以来,依赖于观测资料、气象模式和大型计算机的数值天气预报成为天气预报的主要手段。大气是一个非线性动力系统,具有混沌特性(由上世纪60年代美国科学家洛仑兹提出),微小的初值误差随着时间的演变也可能会导致未来不同的天气状态(又称之为“蝴蝶效应”);因此数值天气预报存在很大的不确定性,一个完美的大气模式也只有2周左右的可预报性(Lorenz 1963)。正如古语所言:“差之毫厘,谬以千里”。这里我们讨论的是天气预报。天气是局地较短时间尺度的大气具体状态,气候则是一个地区大气的长期平均状态。气候预测,例如冬冷夏热的长期平均态,是远超过天气预报周期的,但“能预测出明年夏天某一天早上是否下雨”是不科学的。

那么天气预报到底发展到了什么水平?目前数值模式对大气环流及形势场预报(例如副热带高压的位置),世界各地预报中心的全球模式的预报能力从5-6天到最长的10天(欧洲预报中心ECMWF)不等。而降水预报的预报时效比气压、温度等气象要素短的多。在公众的印象中,降水预报出现误差情况更多。

“局部地区是什么地方,怎么老下雨?”这涉及到预报精度。为什么降水这么难预报?“天有不测风云”,从观测、机理到高精度的数值模拟,都不能精确描述云和降水过程。相比于气压和温度等大尺度气象要素场,降水场在时空上是不连续变化的,也就是云和降水发展的非线性更强,导致降水预报的不确定性大,降水预报的精度更低,预报时效更短。当预报雨区划分不精确的时候,就会听到某个省的局部地区下雨这样的预报。

降水预报的改进也是相对缓慢的。以代表国际预报发展水平较高的美国为例(图4),在过去半个多世纪,大雨(25毫米/天)的短期降水预报(1-3天)水平逐步提高(TS评分越高越好,完美的评分是1)。而暴雨(50毫米/天)以上量级降水、短时强降水、局地对流性降水的预报水平更低。需要指出的是,由于天气条件不同(例如中美两国的干湿等气候背景不同),不同地区的天气预报评分并不能客观地横向比较。中国幅员辽阔、地形和气候条件复杂,给天气预报带来很大的挑战。我国的天气预报包括降水预报水平也在逐步提高(图5)。

对于地形复杂的地区以及天气条件急剧变化的情况,温度、地面风场等的预报也往往存在很大挑战。局地的天气系统(例如局地的冰雹、暴雨)也比大的天气系统对应的天气(例如大范围降水)的预报准确度要低一些。而对于龙卷风这样生命史短、发展迅速、强度大、破坏性强的极端天气,数值模式很多时候是预报不出来的。

根据预报精度和预报时效的需求,不同用户对天气预报准确度的实际应用也不同。例如,某美国气象保险公司,在预报飓风登陆的前十天就开始加强飓风保险的推销,随着预报登陆的时间临近,销售策略是保险逐渐涨价。但是到预报登陆的前两天,撤离危险区的居民迅速增多,同时保险公司开始停止销售。

综上,一方面,数值预报在降水预报等方面还有很多工作要做。另一方面,与气温、气压等较大尺度的气象要素场相比,降水预报的可预报性较低,公众对降水预报,特别是暴雨等极端天气预报的准确度期望要放低。天气预报的进步包含了几代气象科研人员在数值模式、观测手段和预报员的预报能力等方面的集体贡献。未来精细化天气预报的准确度,也是受到可预报性与天气预报发展水平制约,不会迅速提高和突破。

经常吐槽天气预报?天气预报真的没有以前准了吗?

图4. 美国国家大气海洋局(NOAA)国家环境预报中心天气预报中心(NCEP/WPC)定量降水预报TS评分检验(1英寸/天=25.4毫米/天,可对应中国大雨量级25毫米/天;0-24小时预报:红线;24-48小时预报:绿线;48-72小时预报:蓝线)(图引自美国大气海洋局NOAA/NCEP/WPC)

经常吐槽天气预报?天气预报真的没有以前准了吗?

图5. 国家气象中心定量降水预报TS评分检验(大雨量级25毫米/天;0-24小时预报:蓝线;24-48小时预报:黄线;48-72小时预报:绿线)(图:国家气象中心代刊 提供)

4. 天气预报的未来趋势

2015年美国气象学年会关于25年后(即2040年)的天气预报做了展望,在科技进步、气象观测和数值模式发展的基础上,做好天气预报服务是未来发展的趋势。伴随着令人炫目的高科技和信息化新时代的到来,我们需要面向公众多样化气象服务的需求,面向改善人类居住环境和适应气候变化等目标,开展精细化天气预报服务,开发多样化的气象产品,让公众快速获取气象信息,有效提高防灾减灾能力。

总之,“天气预报是大气与环境服务的重要组成部分;预报科学的科学性、工程性和艺术性均服务于天气预报、服务于人民。”(朱跃建2010)

延伸阅读

1)概率预报

2011年暑期,南京大学大气科学学院本科生“天气预报公信力”暑期社会实践团队调查走访,发现不少人对概率天气预报是不理解的,甚至可以说是很不满的。比如,预报明天下雨的概率是28%,他们就不明白了,他们认为一件事情发生和不发生的概率应该是各一半(例如抛硬币),预报的准确性这么低还有什么意义,认为这是气象部门在打擦边球。具有一定专业基础的人可以看出,他们不了解概率的知识,不知道条件概率的情况,也混淆了准确率和概率的概念。调查中遇到即便是受教育程度很高的人,他们也未必对气象专业名词有太多了解。概率天气预报是根据一组天气预报模式(集合预报)和后处理制作的,表明了发生该种天气条件的可能性大小;概率越高,则表示可能性越大。相对于传统的确定性预报(例如有无降水),概率预报提供的是出现该天气现象或某种气象要素值出现的可能性。

为了解决这些问题,一方面,在新业务开始之前,需要做必要的可用性调查;另一方面,在气象技术高速发展的今天,引进新的名词、新服务之类的确是必要的,但必须做好配套的知识普及工作,例如概率天气预报的电视讲解讲座。美国学者做过公众调查,以了解公众对概率形式的预报的接受程度。发现采取确定性预报的形式来表征预报的不确定性,例如“给出明天预报的温度在35-39度之间(80%的概率区间,35度和39度分别对应低概率10%和高概率90%),50%中位数对应37度”,这种表达比单纯预报37度更容易获得公众的理解。

2)重现期频率

重现期经常被用来替代某一事件发生的频率,即重复出现的时间间隔的平均数,重现期和频率互为倒数。例如在某地发生大暴雨的概率很低,媒体爱用的“百年一遇”在统计上的意思是某地某年出现超过大暴雨的降水是1%的概率(1/100=1%),也就是指该事件的重现期为一百年。这并不意味着一百年内不会出现第二次,例如某地两年连续出现这样大的暴雨的概率是万分之一(1%*1%)。当然,如果某地年年可以出现这样大的降水,那么气候频率就会改变,这是气候变化的研究内容。另外,需要注意的是,在水文学和气象学实践中,发生频率和重现期是通过实测资料进行估算的,具有统计平均意义。

3) 天气预报检验评分

对天气预报的准确度评价有一系列客观评估标准和评分,是对天气预报结果和观测进行对比和量化评估,即天气预报检验。以降水预报常用的TS统计评分为例,它的定义为超过某一气象要素阈值的Threat Score(TS) = [命中数/(命中数+漏报数+空报数)]),TS评分在0-1之间变化,分数越高越好,完美预报的TS评分是1,即漏报数和空报数都为0的情况下,TS评分最高。当提到对于24小时暴雨预报,先进国家水平的TS评分也只有0.2左右的时候,公众又不理解了,认为50%概率还有0.5呢。这里是混淆了预报概率和预报评分的概念。预报评分是针对预报和观测发生的天气事件的统计(如一段时间内,一个比较大的范围,例如图4是全美国的逐年大雨预报统计),而不是某次天气事件或某种天气要素超过一定阈值的预报概率。

4)关于气象观测和预报标准疑问

在2011年的调查中,社会公众也对气象部门的天气预报和观测提出疑问。首先,气象观测和天气预报在世界气象组织(WMO)和中国气象局都是有严格的标准和制作流程规定。

气象站对每一个气象要素的观测都执行严格规定。以气温观测为例,温度计是放置在气象百叶箱内,减少太阳和风等对温度测量的干扰,离地面的高度标准是1.5米。这样观测的气温和公众在地面放置温度计暴晒的温度不是可比较的,夏季最炎热的时候地面和标准气温测量的温差甚至可达二十度以上。而气象站对对地表温度和土壤温度的观测还有不同的标准。另外气象站的观测到的气象要素是代表站点的天气条件,邻近位置(海拔、植被条件等不同)得到的观测很可能不同,特别是局地性的降水,雨量计所在地和附近局地的雨量可能会有很大差异。

社会公众还提出天气预报制作标准的疑问,例如夏季高温天气,是否各地政府部门对气温的播报要求不同,天气预报的结果是否会被一些政府职能部门所影响呢?江苏省气象台首席预报员韩桂荣,回答了类似的疑问:“需要澄清一下,我们播报天气该怎么样就怎么样,气象部门的工作是科学严谨的,不会受任何部门的制约。”

参考文献:

Lorenz, E. N., 1963: Deterministic nonperiodic flow. J. Atmos. Sci., 20, 130-141.

Yuan, H., M. Sun, and Y. Wang, 2016: Assessment of the benefits of the Chinese Public Weather Service. Meteorol. Appls., 23, 132–139. DOI: 10.1002/met.1539

公安部治安管理局,2011:中华人民共和国全国分县市人口统计资料(2010年).群众出版社,323pp.

南京大学“天气预报公信度考察小组”暑期实践团队,2011:天气预报遭遇信任危机?.金陵晚报 (微博),2011年12月16日教育新闻B12版面.

彭琳玲,孙敏,潘益农,2012: 基于条件价值评估方法分析中国公众气象服务效益.气象科学,32(4):411-417.

朱跃建,2010: 预报科学.大气科学学报,2010,33(3):266-270.

(作者:南京大学 袁慧玲; 校对:江苏省气象台苏翔,上海中心气象台孙敏)

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