【他们的工作,告诉你要不要带伞、需不需添衣、城市该不该暂时“停摆”未雨绸缪】半夜睡不着,预报员经常会找把椅子坐在阳台上,仰头望着天,等雨来。

他们的工作,既能告诉你明天要不要带伞、需不需添衣,有时也决定水库要不要炸坝泄洪、村庄需不需全员撤离、城市该不该暂时“停摆”未雨绸缪。

凌晨4点,中央气象台预报大厅。

此时北京的天空依旧暗沉,离破晓还有一段时间。

电脑前,孙军正在查看雷达回波图,画着降水量预报图,来回对比分析各种天气资料。

作为中央气象台首席预报员,他需要指导早间天气公报,审核签发暴雨预警。

电话不停地响,不断有同事拿材料向他询问……

而这仅仅是一天工作的开始。接下来,孙军要准备每天8点“雷打不动”的全国天气会商,与重点地区的预报员会商天气趋势,并审核各种预报产品,向决策服务部门提供预报材料,应对媒体记者采访……同时,他还要时刻关注并调阅各类天气图,组织天气会商,与同事一起分析和判断天气形势。

“每一次天气过程下来,都感觉像打了一场仗。”孙军说。

这是一份特殊的职业。因为天气变化分分秒秒变幻莫测、从不停歇。

偏不得,错不得

2019年8月10日凌晨两点,台风“利奇马”在浙江温岭一带沿海登陆。中央气象台台风与海洋气象预报中心预报员向纯怡是当天大夜班的预报员。“那晚整个中央气象台大楼灯火通明,大家紧盯着屏幕,几乎整晚没有休息。”她回忆说。

通宵达旦,对所有预报员来说是家常便饭。虽然可以白班、小夜、大夜三班倒,但他们一直“闻天而动”,随时到岗。尤其在4~9月汛期、7~9月台风活跃时期、重大事件或活动的气象保障期,以及较高灾害性天气预警级别情况下,他们几乎连轴转。预报大厅里的氛围更是紧张凝重。

向纯怡几乎全程参与了“利奇马”的预报工作。她说,那几天承受的压力如泰山压顶般令人窒息。

“我们的每一句预报结论、每一次预报调整都可能影响防灾减灾部署。偏不得、错不得。”

与其他预报不同,台风预报还有一项特殊任务——与国际接轨。“我们需要在每天的8个预报时次,定时向国际发报。”

向纯怡告诉《中国科学报》记者,在观测平台上,预报员需要紧盯地面观测数据、雷达数据和卫星云图资料的实时更新。在仔细分析数据的基础上,当值预报员需要每3个小时滚动做一次台风路径、强度预报,并在整时整点对外发报,不得有任何拖沓滞后。

“我的心情就像运动员参加奥运会为国争光一样。因为向国际发布台风预报,代表着我们国家的官方预报水平。”向纯怡说。

没有完美的预报

预报总会存在偏差,偏差小则表示预报做得好。尤其是强天气过程,预报难度非常大,极容易出现偏差。

2005年的台风“麦莎”就因预报失误一度成为公众关注的焦点。当时,预报“麦莎”将给北京带来“十年来最大暴雨”,使全城上下枕戈待旦,但最后发现是虚惊一场,甚至成为网上的笑料。

缺乏台风预报经验是预报不准的原因之一。“预报经验极其重要。否则在极端天气事件面前,未经‘世故’的预报员很容易‘心中无数’。”孙军说。

2012年“7·21”北京特大暴雨的预报也出现过比较明显的偏差。作为当时的值班首席,孙军觉得没有做出较准确的降水量级预报,心里十分沉重。

“当时我们报的24小时最大降雨量约为150毫米,但实况监测显示,这个数值已经超过了400毫米。”谈及当时的预报偏差,孙军直言,那时的他们还“不太敢报”。

历史上,北京几乎没有出现过这么强的极端降雨,超过100毫米的降雨都很少。可想而知,预报员缺乏这类强降雨的预报经验。此外,预报员尚未完全掌握极端暴雨复杂的机理和影响因素。不过,在孙军看来,在当时的预报技术水平下,他们的工作已经做得很好了。

“毕竟预报经验和水平都有限,我们在预报时非常慎重。即使看到有强暴雨的可能,也不敢贸然做判断,不会轻易报这么大的降雨量。”孙军说,有了多次极端降水预报经验,对于今年北京的几场暴雨预报,他们做到了“心中有数”。

即使“心中有数”,每当遇到较大天气过程时,当值的预报员仍旧吃不好、睡不好。“报了一场大雨,我们预报员其实是希望它能下来的。没下来,我们心里很焦虑。”

半夜睡不着,预报员经常会找把椅子坐在阳台上,仰头望着天,等雨来。

报得准太难了,这让预报员又焦虑又纠结。

2017年7月,吉林永吉县出现极端强降水过程,暴雨引发洪水。紧张的时刻出现了,水库眼看就要满了,需要作出紧急判断,是否进行炸坝分洪。如果炸坝,要提前部署水库下游防御措施及人员疏散转移。

“当时,我们估计如果未来的24小时降雨量超过40毫米,就得炸坝。”面前的路非常清晰,只需要判断降雨量会不会超过40毫米,而他们必须在短时间内迅速拍板。

“事情变得简单又困难。”这是孙军遇到最难的预报之一,事关重大,他反复分析着各种资料图,“结论必须尽量做到准确”。

经过中央气象台、吉林省气象台、吉林市气象台所有预报员的不断会商,最后,他们作出降雨量不会超过40毫米的预报判断,这也避免了炸坝带来的影响。

今非昔比,“方程”亦难解

“预报明天有大暴雨,到底几点下?”

“水库那边雨会有多大?”

“果园这里会下冰雹吗?”

……

大到国家工程的生产建设,小到百姓的工作生活,人们对天气预警预报水平的提高寄予更多期待。不管是台风预报,还是极端降水预报,预报员身上都扛着压力。这种压力从他们步入这个岗位起就开始了。

“就目前预报技术而言,很难满足需求。”孙军向《中国科学报》坦言,跟过去相比,现在的预报比以前进步了很多。

“天气预报怎么做?就是搜集大量的气象数据,利用数学方法求解未来天气的‘方程式’。”

1989年,孙军参加工作时,全国的气象观测站也就有2000个左右,能获得的观测资料非常有限。就拿卫星资料来说,预报员也仅依靠日本和美国的气象卫星云图分析天气系统,能看的只不过是几张打印的云图照片。数值预报资料更加有限,可参考的数值预报模式很少,而且基本不提供降水预报。

“没有足够的数据资料,我们就‘巧妇难为无米之炊’。”孙军的话语中透出了些许无奈。

现在,我国已拥有世界上在轨数量最多、种类最全的气象卫星,自动气象站达6万多个,数量、密度位居世界首位,气象资料的密集程度非常可观。但这些都无法保证天气预报完全准确。利用数值模式预报产品,结合预报员自身的主观经验,这是当前预报员开展预报业务的主要手段。

“天气预报不是纯确定性的工程技术,不能做到精准预报,预报员需要依靠自身经验修正数值预报的结果,这里存在很强的个体主观性。”成都信息工程大学大气科学学院教授肖天贵表示。

天气预报员需有“科味”

“要鼓励培养科研型天气预报人才!”

这是中国工程院院士、天气动力和数值预报专家李泽椿日前接受《中国科学报》专访时特别提出的建议。

在李泽椿看来,“预报员是战斗在第一线的人,如果他们在面对一手数据时,能针对现实问题即时研究、即时判断,那将是一支非常重要的生力军”。

当前,气象预报体系以数值天气预报模式为核心。肖天贵表示,数值模式不可替代,但其也呈现出难以克服的不完整性和不确定性,因此,更加需要气象预报员注重研究性思维。

“尤其在面对一些极端天气的新特征、新形势、新要素时,对预报人员的准确判断和及时决策提出了更高的要求,也对数值模式的性能提出了更高的要求。”南京信息工程大学大气科学学院副院长陈耀登说。只有对特殊个例进行研究总结,深入理解其中原理机制,才能寻找相应的预报着眼点,不断改进模式预报系统,进而提高预报能力。

从实践中获得的研究成果往往是数值模式无法反映的,却为预报提供了很好的理论依据。

比如,孙军等人通过对北京2012年“7·21”特大暴雨的实况诊断和极端性成因分析,提出了通过气象要素的异常表现来诊断和预报极端降雨的方法,并给出了华北暖区暴雨发生发展条件和极端强降水预报思路,为预报员建立极端强降水预报思路提供了重要参考,并在一定程度上对数值模式作出了订正。

“两张皮”掣肘 改革进行时

专家们坦承,在预报领域,科研与业务“两张皮”的现象还十分严重。

以数值天气预报为例,相关研究显示,中国论文产出量排名全球第5。科研院所和高校是数值天气预报领域的主力军,但论文的影响力普遍偏低,且与国际上主要数值天气预报业务中心相比,中国的全球预报能力和技术尚有差距。

事实上,我国大专院校、科研院所不乏具有应用价值的科技成果,但多数研究尚未得到应用。谈及原因,陈耀登认为,这和高校和科研院所“重论文”的科研评价机制有直接关系。在李泽椿看来,更重要的是缺乏应用平台,导致这些成果停留在论文层面,未能引领并驱动业务发展。

此外,肖天贵介绍,高校气象专业教师多为从学校到学校,博士毕业便就职教师岗位。没有业务实践经历,便很难把握研究的应用性。

另一方面,中央气象台天气预报室主任张恒德指出,虽然现在大多数预报员都在业务和科研两手抓,但实际上预报员提出和解决科学问题的动力和能力仍然不足。预报员面临着繁重的预报服务例行任务,预报难度大,他们自觉提炼科学问题的能动性还没有充分调动起来。

“预报员岗位特别辛苦,相对不易出成果,职称晋升压力大,很多学生毕业后可能会选择其它相对轻松且易出成果的岗位。”陈耀登表示,这对高校人才培养提出了新的要求。

2011年,中国气象局成立了首批国家级专家型预报员创新团队,围绕台风、暴雨、强对流3个专业领域分别组建了3支专家团队。

2019年,中国气象局提出“研究型业务”发展思路,计划逐步破除体制机制障碍,以科技创新驱动业务发展,以业务需求牵引科学技术进步。

同时,气象事业的能力和水平取决于集体的技术累积研究,而不是个人能力。

据中国气象局消息,有关国家级专家型预报员创新团队的相关研究内容正在改革计划中,将增加气候变化等研究方向。除了解决以上预报难题,团队还将加强预报技术的开发和研究,根据模式偏差和数据产品的实际应用,开发新算法,做出新型预报产品。#天气预报# https://t.cn/A6MVTGR4

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