2024年4月15日晚，四川省宜賓市屏山縣遭遇一場強對流天氣過程，該縣部份區域出現破記錄的最強風速，達33.1公尺/秒。
狂風肆虐下，屏山縣大乘鎮巖門村七四茶廠廠房頂棚發生倒塌。
好在氣象部門事先做出精準及時的短時臨近預報，當地政府及相關部門緊急響應、果斷處置，處於險情中的26名工友被迅速撤離，成功避免了人員傷亡等情況發生。
氣象部門的短時臨近預報是什麽？與常規的天氣預報有何關系？它在預報服務中能解決什麽問題、發揮何種作用？記者特此專訪了國家氣象中心強天氣預報中心技術總師鄭永光。
靶向防禦強對流天氣
短時臨近預報包括了中國天氣預報業務中的兩個部份，即短時預報和臨近預報。一般來說，未來0至2小時的天氣預報稱為臨近預報，2至12小時的預報稱為短時預報。二者與其他天氣預報有何區別呢？鄭永光介紹說，中國位於東亞季風區，冷暖、幹濕空氣交匯頻繁，暖季對流系統活躍，經常產生短時強降雨、冰雹、雷暴大風、龍卷風等強對流天氣。而這些天氣往往突發性強、尺度小、演變快，同時致災性強，容易造成重大人員傷亡。因此，氣象部門對強對流天氣的監測和預報、風險防範顯得尤為重要。
短時預報與臨近預報主要針對強對流天氣開展，與更長時段的天氣預報相比，其預報準確性更高。短時臨近預報通常是基於觀測實況，如雷達、衛星、自動氣象站等多源資料，再結合數值預報和人工智慧等技術方法，制作的區域更精細、更高分辨率的天氣預報。
7月21日15時，風雲四號B星雲圖。
7月21日15時，全國雷達拼圖。
短時臨近預報如何顯身手
短時和臨近預報是如何做的呢？鄭永光介紹說，臨近預報是從「0」時刻開始的，即對當下實況天氣進行監測。不同於借助雷達、衛星、自動氣象站等觀測裝置收集即時數據的觀測，監測是指預報員依托觀測資料，從現有的觀測數據中提取關鍵資訊的手段。可以說，監測是臨近預報的起點，也是最重要的基礎。因此，預報員需要了解並抓取有用的觀測資訊，再透過臨近預報技術對強對流天氣進行預報。
過去，臨近預報技術以外推預報方法為主，簡單地說，就是透過對對流系統歷史移動路徑的計算，預報接下來哪些區域可能受到該對流系統的影響。目前隨著機器學習技術的廣泛套用，基於傳統機器學習和深度學習演算法的外推預報方法也套用到臨近預報技術當中。
而短時預報則是以數值預報為基礎，再結合預報員的監測手段展開的預報。現如今，透過觀測資料和短期預報結果相結合，也就是「同化」，再由數值模式計算所得到的預報結果準確率已經有了顯著提升。但是，由於短時預報物件的尺度小、發展迅速等特點，數值預報有時會存在空報的情況。因此，預報員仍需在數值預報的基礎上，根據現有監測情況進行分析和調整，完成短時預報。
針對臨近預報和短時預報，中國氣象局已研發短時臨近預報業務系統（SWAN3.0）。該系統整合了雙偏振雷達、X波段雷達、衛星、自動氣象站等觀測資料，研發了智慧辨識和套用深度學習等演算法，並在國、省、市、縣四級氣象部門實作共享和落地套用，成為氣象部門尤其是基層氣象台站防範應對強對流天氣的一個極重要的手段。
此外，中國氣象局於今年6月釋出人工智慧臨近預報系統「風雷」，該模型將數據驅動與物理驅動兩大科學範式緊密結合，顯著提高了公裏尺度下0至3小時雷達回波的預報能力，並實作了深度學習與物理規律的無縫隙融合。
短時臨近預報「瓶頸」何在？
相較於更長時段的天氣預報，短時臨近預報因其對即時天氣變化的敏銳捕捉而備受矚目。但即便如此，短時臨近預報依然是全球氣象學界亟待突破的難題之一。
短時臨近預報可謂一場與時間的賽跑。例如，對於龍卷風、冰雹等突發的強對流天氣，由於其形成和發展的迅速性和復雜性，準確預報仍然具有很大難度。即便是美國這種擁有豐富歷史資料和數據的已開發國家，在面對龍卷風等天氣時，短時臨近預報的空報率也居高不下，高達七成以上，即每發出10次龍卷風預報預警時，其中便有7次並未發生。
同樣，中國也面臨著相同的問題。鄭永光對此解釋道：「短時臨近預報所‘診斷’的是中小尺度天氣系統，因其‘個頭小’、生命史短且變化多端，給預報工作帶來了不小挑戰。」尤其是對流性天氣系統，因為形成機理復雜，其發生時常常出現「十裏不同天」的狀況。另外，強對流等天氣過程在時間上的突發性也為準確預報帶來了挑戰，易致預報研判產生偏差。
當下，雷達、衛星、自動氣象站等觀測手段，能夠助力預報員有效獲取各類天氣關鍵資訊，但對於小尺度、突發性強的天氣過程，對其產生影響的地形、邊界層條件、水汽輸送等因素仍難以精確捕捉和模擬，這也使得預報所需資訊掌握並不完備。
正因如此，當前短時臨近預報面臨著三大挑戰：監測難、研判難、預報難。盡管已經擁有了精密的現代氣象觀測網路，但觀測資料在時間和空間上分辨率仍然有限，各種觀測手段也存在自身局限。比如，衛星監測處於「俯視」狀態，只能「看到」系統上表面的情況；雷達系統雖然能夠「近身」觀測，但也存在探測盲區、遠距離訊號衰減等問題。「一葉障目不見泰山」的情形在雷達觀測中較為常見。任何探測手段都具有局限性，而中小尺度天氣系統‘個頭’較小，要素變化劇烈，這些特性使得對其進行精確探測變得異常艱難。
目前，對於中小尺度天氣系統的復雜物理機制我們還未完全掌握，只是部份了解，同時探測難度較大，也進一步加大了研判難度。監測難、研判難也致使短時臨近預報的精確預報難上加難。
總的來說，短時臨近預報準確性的提升是一個持續的挑戰，還需加強科技創新、多方協同，以更好地應對天氣變化帶來的影響。
啃下短時臨近預報的「硬骨頭」
有兩個數位在氣象預報領域流傳已廣，那就是數值預報的可用預報天數每提高1天，平均需要花費10年。而在短時臨近預報領域，能提前多久準確報出強對流天氣，我們甚至要以分鐘來計算。預警提前量每一分一秒的提升，都要付出百分百的努力。
中國強對流天氣預報的發展最早可以追溯到20世紀五六十年代，且來源於最迫切的民生需求，那就是如何減少冰雹對農業生產的影響。1998年起，新一代天氣雷達在全國各地陸續建成，為全面開展強對流天氣的短時臨近預報預警工作奠定了基礎。2004年，中國氣象局釋出【突發氣象災害預警訊號釋出試行辦法】，為強對流天氣預警訊號做出規定。2005年，國家氣象中心開始制作強對流天氣預報。2009，國家氣象中心強天氣預報中心正式成立，全面負責國家級強對流天氣預報，同時全面發展監測和短時臨近預報技術。
強對流天氣發生突然，但往往破壞力巨大。以龍卷風為例，雖然它在中國發生機率並不算高，卻有極強的致災性。2016年，江蘇阜寧龍卷風事件發生後，為進一步提升包含龍卷風在內的強對流天氣預報水平，國家氣象中心牽頭開展龍卷風監測預警業務試驗，經過三年的不懈努力，初步建立了龍卷風監測辨識、預報預警和災害調查的業務框架。
2017年以來，國家氣象中心陸續實施了多個重點研發專項，積極發展強對流天氣的短時和臨近預報技術，並嘗試引入人工智慧等先進技術手段；研發基於綜合觀測的突發性強對流天氣辨識技術，對冰雹、雷暴、大風、龍卷風等的監測辨識能力得到大幅提升；積極開展SWAN系統等工程建設，透過不斷整合研發最新的預報技術，實作科研成果到業務套用的快速轉化。
在鄭永光看來，強對流天氣的短時臨近預報是一個國家氣象綜合實力的體現，從各種觀測手段到數值預報，再到數據傳輸的資訊化支撐，每一步環環相扣，缺一不可，因此預報能力的提升註定是一場「靜悄悄的革命」。而他所帶領的中國氣象局強對流天氣重點創新團隊，正錨定強對流天氣這一國際氣象預報的重點難題，紮實推進相關監測預報預警關鍵核心技術自主創新、原始創新。
積土成山，風雨興焉；積水成淵，蛟龍生焉。短時臨近預報水平的提升並不是一蹴而就，但在這條漫漫長路上，總有一群砥礪前行的氣象工作者們，一步一個腳印堅定求索，久久為功，守護民生安瀾。
作者： 李倩 穆俊宇 王曉凡 黃琬婷
編輯： 包寧
釋出： 楊奧清
稽核： 劉傑
