每經記者 周逸斐    每經編輯 陳旭    

杭州靈隱寺發大水、長沙一小時連發六道洪水預警……

自6月長江中下游地區進入梅雨季節以來，南方強降雨接連而至，諸如“長沙市1小時降雨量相當于54個西湖水量”等與暴雨相關的新聞持續沖上熱搜。

6月24日10時，中央氣象臺發布了今年首個暴雨紅色預警，這也是中央氣象臺正式啟用預警發布機制以來第三次發出國家級的暴雨紅色預警。25日，中央氣象臺繼續發布暴雨紅色預警。

紅色預警意味著什么？在什么樣的情況下中央氣象臺會發布這一最高級別的預警信號？紅色預警還會持續多久？預報員如何準確預報暴雨等極端天氣？存在哪些預報技術挑戰？

圍繞上述問題，《每日經濟新聞》（以下簡稱NBD）記者獨家專訪了中央氣象臺首席預報員符嬌蘭、中央氣象臺中長期天氣預報首席蔡薌寧，一一進行揭秘。

《每日經濟新聞》記者探訪中央氣象臺 每經記者 周逸斐 攝

紅色預警基于未來24小時降水量預測，尚難提前多日精準預測

NBD：暴雨紅色預警意味著什么？在什么樣的情況下中央氣象臺會發布紅色預警？

符嬌蘭：按照我國發布的預警等級，暴雨紅色預警是預警等級中的最高級別，意味著降水強度已達到極為嚴重的程度。

發布暴雨紅色預警有嚴格的標準：當過去24小時內有兩個省份的部分地區降雨量超過100毫米，且至少5個站點降雨量達到250毫米，同時未來還將持續100毫米以上的降水；或者未來24小時內有兩個省份的部分地區降雨量達到250毫米，且出現分散性的400毫米以上降雨，便會發布紅色預警。

NBD：迄今為止，我國共發過幾次國家級暴雨紅色預警？

符嬌蘭：自有紅色預警發布的機制以來，這是我國第三次啟動這一最高級別的預警。

2011年，我們曾發布過一段時間的紅色預警；去年華北“23·7”強降雨也觸發了暴雨紅色預警。

今年，針對長江中下游地區持續強降雨的嚴峻形勢，我們于6月24日上午10點起正式發布暴雨紅色預警，并在25日進行了續報。

NBD：未來的降雨量還會達到發布紅色預警的標準嗎？

符嬌蘭：從6月26日開始，長江中下游地區的降水預計將有所減弱，但具體的預警級別還需根據實際氣象情況進一步研判確定。

關于未來的降水趨勢，我們預計在6月30日之前，長江中下游地區仍將經歷持續性的強降水過程。具體來看，26日到27日期間，該地區預計將出現大到暴雨，局部地區達到大暴雨級別。而到了28日到30日，還將有一次自西向東的強降雨過程。

7月1~3日，降雨強度將有所減弱，但長江中游部分地區仍可能出現中到大雨、局部地區暴雨量級的降水。

圖片來源：中國氣象局

NBD：是否可以提前多日精準預測紅色預警的具體發布日期？

符嬌蘭：目前尚無法提前多日精準預測紅色預警的具體發布日期。

氣象預報是一個持續動態調整的過程，我們無法僅憑當日的信息精確預報未來幾天的氣象變化，需要結合最新的氣象預報數據和實時天氣狀況，進行細致的分析和研判，以確定發布何種級別的預警。

紅色預警的發布通常基于對未來24小時內降水量的預測，一旦預測結果顯示未來24小時降水量將達到紅色預警的標準，我們將立即啟動發布程序。

預報機制從中期向短期過渡，預報過程需模式預報和人工訂正結合

NBD：天氣預報根據時長進行劃分，可以分為哪些階段？

符嬌蘭：根據預報時間長短可以細致劃分為多個階段。

一是中長期預報，通常指的是未來4天至2周內的天氣預報，旨在提供天氣趨勢預報。

二是短期預報，這一階段的預報范圍覆蓋未來1~3天。

三是短時預報，這種預報主要針對強對流天氣等可預報性相對較低的天氣現象，通常涵蓋未來2至12小時內的天氣變化。

四是臨近預報，這種預報更為精細，側重于未來2小時甚至更短時間內的天氣狀況。這一階段的預報，主要基于實時的天氣觀測結果進行外推預報。

NBD：這次暴雨紅色預警，涉及哪些不同時段的天氣預報？

符嬌蘭：針對6月21日到24日出現的那一輪強降雨過程，我們提前一周就已經預報出來。

進入短期預報階段時，我們會不斷滾動更新天氣預報，進一步細化具體的強降雨落區、影響區域以及降雨的具體時段和強度。

以6月21日~24日那輪強降雨舉例，中期預報會概述成“6月21日到24日將有一次強降雨過程，預計部分地區將出現大到暴雨”等趨勢性信息對外發布。而隨著預報時間的縮短，進入短期預報階段后，我們會更具體地指明哪些地區可能會出現強降水。

NBD：針對這次強降雨，中央氣象臺是提前多長時間開始預報的？準確度如何？

蔡薌寧：這次強降雨預報工作始于中期預報階段，我們中期預報團隊提前兩周就準確預測出這輪強降雨的位置和強度。

其實，每年6月的梅雨季都是我們重點關注的時段。今年4月，華南地區以一輪強降水開啟了前汛期序幕，之后強降水過程頻發。我們在做好華南前汛期降雨預報的同時監測到西南季風暴發，雨帶將逐漸北移，長江中下游和江淮地區即將迎來梅雨季節。

為此，我們在6月13日組織了一場2024年梅雨專題會商，專門邀請長江中下游地區相關省市的氣象臺專家以及國家氣候中心專家，共同研判梅雨的發展趨勢。經過會商研判和細節討論，我們得出共同結論：長江中下游地區預計在6月17日前后進入梅雨期，而江淮地區在20日前后迎來梅雨。

根據最新的實況數據，我們當時的預測與實際情況高度吻合。從預報技術的角度來看，這一準確預測結果主要得益于中期預報員對大尺度環流系統的準確判斷。

中期預報員會在各種模式預報的基礎上，綜合考量不同模式的預測結果，并結合我們多年來積累的梅雨預報經驗，如副熱帶高壓的位置和強度、中高緯度冷空氣的影響程度等，對模式預報結果進行訂正。

需要強調的是，預報員并非機械地依賴模型輸出，而是對其結果進行多種技術的后處理，并根據專業知識和多年的經驗，從大量不確定信息中提煉出盡可能貼近實況的預報結論。

圖片來源：中國氣象局

正探索將AI引入氣象預報領域，提高預報準確度

NBD：中期預報與短期預報使用的技術有何區別？

蔡薌寧：中期預報的預報時效為兩周以內，我們更加注重使用集合預報。

需要了解的是，我國天氣預報一般使用數值天氣預報，即利用數學模型模擬大氣環流運動，預報未來天氣系統的演變。

通常數值天氣預報有兩種標準形式：確定性預報模式和集合預報模式。確定性預報是一種早期發展、至今仍被廣泛應用的單一模式預報。

但即使擁有最好的觀測數據，實際大氣真正初始狀態也不可能完全精確獲取，模式初值與真實大氣初始狀態之間總是存在誤差。

集合預報的創新之處是不再使用單一的初值啟動計算，而是一組初值的集合，單一的預報就轉換為一組預報結果。中期預報員對這些預報結果進行“專家會診”，最終判斷出哪種天氣狀況最有可能發生。通常情況下，這一結果較單一初始預報效果更為準確。

NBD：對于今年強降雨，預報員如何“算”出預報結果？會用到哪些技術手段？

蔡薌寧：中期預報需要體現“早”和“準”。在“早”期，我們主要使用集合預報模式；隨著時間臨近，預報團隊將更加注重預報的精確性，即“準”。因此，我們會使用確定性預報模式和集合預報模式兩種預報結果。

之后，中期預報員在前述模式輸出的預報結果基礎上，運用客觀方法如多模式集成、邏輯回歸等技術手段，并進行不同地理緯度、不同空間層次、不同天氣尺度等多維度人工評判，對預報結果進行訂正，以提高預報的準確性。

符嬌蘭：在短期預報時段，我們開發了除數值天氣預報技術之外的多種后處理產品。這些后處理產品是基于模式預報結果，以及歷史數據進行進一步深度訓練，是一套比模式預報更好的預報技術。

同時，預報員也會依托實況監測信息，研判未來天氣的演變趨勢以及識別出模型可能存在的系統性偏差。基于實況監測信息和對模型偏差的理解，再進一步調整和優化預報結果。

因此，從中期預報到短期預報是一個不斷細化、精確化的過程，一個重要原因就是可供參考的技術變得越來越多，短期預報可使用的模型數量遠多于中期預報。

中期預報使用的模型主要針對全球范圍進行預報，目前我國常用四家模型；而短期預報除了全球模型外，還包含針對中國區域的特定模型，目前有七八家，為預報員提供了更多可參考的數據和信息。

同時，隨著AI技術的不斷發展，我們也正在嘗試將AI引入氣象預報領域。

目前，我們已將盤古、伏羲等大模型數據接入平臺，特別是在短時臨近階段，即未來兩小時的預報中，AI模型對于對流系統的外推預報提供了大量準確的信息，極大地提升了預報準確性和可靠性。這是因為短時臨近預報更多依賴實時觀測數據。

局地性、極端性暴雨預報難度大，且技術突破進度緩慢

NBD：預報今年南方大范圍強降雨時，預報員們遇到了哪些難題？

符嬌蘭：對于短期預報員來說，首先，此次降雨過程累積雨量比較大，若想進一步精確預測這些雨量具體集中在哪些特定區域，比如未來長沙市域的降雨將集中在長沙縣還是其相鄰地區，很難做到精準預判。

因此，我們可以預測長沙周邊地區可能會出現強降雨情況，但精確到具體時間和地點，挑戰重重。

其次，關于強降水的極端性。各類模型給我們預估的降雨強度可能是某一具體數值，但實際降雨情況可能會遠超這一預測。因此，精準預報極端降水的極值強度，目前還有極大的難度。

NBD：不同天氣有不同的可預報性，哪類天氣情況預報難度最大？

符嬌蘭：暴雨、強對流等較小尺度的天氣系統，在預報方面面臨更大的挑戰。

第一，暴雨因其局地性、突發性和活動規律多變等特點，至今仍是全世界預報領域的一道難題。

第二，技術方面突破的難度也極大。從近十年的預測模型發展變化來看，我國在其他方面如大尺度系統的預報能力方面有顯著提升，例如副熱帶高壓、高空槽等系統的預報性能有較快提高。不過對于強降水這類小尺度天氣現象的預報，由于其尺度極小，技術進展顯得相對緩慢，較難在短期內實現預報質量的飛躍性提升。

NBD：我們注意到，近些年氣候變化加劇，未來會給天氣預報帶來哪些挑戰？

符嬌蘭：從短期預報角度來看，我們雖然有較多觀測設備，包括高空中的衛星、雷達系統以及地面上各類監測站點和探空觀測等，但目前尚無法精準捕捉到大氣中極其細微的變化。

此外，我們目前使用的模型做不到極致完美，預測結果與實際狀況之間存在一定偏差。特別是近年來，極端天氣事件的頻發，無論是從預報員認識層面，還是從模型的模擬和預報能力，都與實際狀況存在差距，因此沒辦法對極端天氣進行完美預報。

蔡薌寧：從中長期預報角度來看，在氣象預報領域，極端強降水釋放的信號不夠明顯，難以在較長的時間尺度內被準確捕捉。

以去年河南極端強降雨為例，那次降雨集中在河南局地小區域，做到長時效精準預報的難度就比較大。

對于大氣中的一個系統，我們可以根據它的空間范圍和持續時間來確定這個系統屬于什么尺度。可以分為大尺度、中尺度、小尺度等，越大的系統，持續時間越長，影響范圍越廣，可預報性越強；反過來，越小的系統，在越小的時間和空間范圍，則預報難度越大。

比如在梅雨期，會有明顯的雨帶出現，覆蓋面積大，位置往往越容易確定。但極端強降水事件往往呈現出分散性、點狀分布的特點，這種點狀分布的特性使得預報員難以準確捕捉其發展趨勢和具體影響范圍。

另外，極端強降水事件還面臨諸多復雜因素的影響。比如，模擬系統無法對實際地形、地貌達到百分之百的準確度還原，也會增加預報的誤差。

相比之下，我們對極端氣溫（如極端高溫或寒潮）的預報相對容易把握。因為氣溫變化一般呈現線性趨勢，預報人員可以根據歷史數據和氣象模型進行較為準確的預測。此外，針對氣溫預測研發出的客觀預報方法，使用效果也比較好。

封面圖片來源：每經記者周逸斐攝