博采眾家之長(zhǎng)，讓天氣預(yù)報(bào)更加精準(zhǔn)！

古語(yǔ)云：“三個(gè)臭皮匠（裨將）頂一個(gè)諸葛亮”，意思是說(shuō)，要做出一個(gè)好的決策，需要集思廣益，聽(tīng)取他人的意見(jiàn)和建議?，F(xiàn)在人們做天氣預(yù)報(bào)也會(huì)用這種多個(gè)預(yù)報(bào)員“會(huì)商”的方法。所謂天氣會(huì)商就是預(yù)報(bào)員們?cè)谥谱魈鞖忸A(yù)報(bào)時(shí)，一起對(duì)未來(lái)天氣的發(fā)展及其依據(jù)進(jìn)行討論和交流，從而讓預(yù)報(bào)結(jié)論更加科學(xué)，更加符合實(shí)際。多模式集成預(yù)報(bào)就像是讓多個(gè)數(shù)值預(yù)報(bào)模式進(jìn)行“會(huì)商”，得到更加精準(zhǔn)的天氣預(yù)報(bào)。

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隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和計(jì)算能力的大幅提升、資料同化技術(shù)的發(fā)展、更密集的氣象觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)的投入使用，數(shù)值預(yù)報(bào)已成為天氣預(yù)報(bào)的核心組成部分。在世界各地，絕大多數(shù)國(guó)家都在使用數(shù)值預(yù)報(bào)指導(dǎo)其日常天氣預(yù)報(bào)的制作。數(shù)值天氣預(yù)報(bào)在我國(guó)的天氣預(yù)報(bào)中也扮演著重要角色。目前，我國(guó)數(shù)值天氣預(yù)報(bào)水平和國(guó)際先進(jìn)水平，如歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）和美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（NCEP）還有不小的差距。不過(guò)，利用先進(jìn)的數(shù)值預(yù)報(bào)后處理技術(shù)，特別是博采眾家之長(zhǎng)的多模式集成預(yù)報(bào)能獲得優(yōu)于全球最好的單模式（如ECMWF）的天氣預(yù)報(bào)結(jié)果。

多模式集成預(yù)報(bào)的基本思想是首先對(duì)多個(gè)數(shù)值預(yù)報(bào)的結(jié)果去除系統(tǒng)性偏差，然后再進(jìn)行加權(quán)平均。如果某個(gè)模式的預(yù)報(bào)在訓(xùn)練期性能比較好，就賦予它更大的權(quán)重值；相反，如果某個(gè)模式結(jié)果在訓(xùn)練期性能較差，就賦予它更小的權(quán)重值。傳統(tǒng)的多模式集成預(yù)報(bào)使用一段固定的訓(xùn)練期來(lái)消除模式的系統(tǒng)性偏差和確定參與多模式集成各個(gè)模式的權(quán)重值。不過(guò)，當(dāng)預(yù)報(bào)時(shí)刻遠(yuǎn)離那個(gè)固定的訓(xùn)練期時(shí)，在訓(xùn)練期獲得的權(quán)重值就會(huì)逐漸失效，導(dǎo)致預(yù)報(bào)誤差迅速增長(zhǎng)。氣象學(xué)家提出了滑動(dòng)訓(xùn)練期多模式集成預(yù)報(bào)方法，也就是訓(xùn)練期不再是固定的那段時(shí)間，而是隨著預(yù)報(bào)時(shí)刻而變。

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此外，還提出了最優(yōu)訓(xùn)練期長(zhǎng)度的選取方法，即利用不同長(zhǎng)度的訓(xùn)練期進(jìn)行多模式集成預(yù)報(bào)，當(dāng)訓(xùn)練期長(zhǎng)度達(dá)到一定程度時(shí)，預(yù)報(bào)誤差保持穩(wěn)定，不再顯著減小，則取誤差達(dá)到穩(wěn)定的這個(gè)最短的訓(xùn)練期長(zhǎng)度為最優(yōu)訓(xùn)練期長(zhǎng)度。試驗(yàn)結(jié)果令人鼓舞，基于最優(yōu)滑動(dòng)訓(xùn)練期的多模式集成預(yù)報(bào)技巧遠(yuǎn)超參與集成的最優(yōu)的單模式預(yù)報(bào)技巧，也明顯優(yōu)于固定訓(xùn)練期的多模式集成預(yù)報(bào)。

利用中國(guó)氣象局（CMA）、ECMWF、NCEP和日本氣象廳（JMA）以及英國(guó)氣象局（UKMO）多個(gè)數(shù)值模式進(jìn)行多模式集成預(yù)報(bào)，對(duì)臺(tái)風(fēng)路徑與強(qiáng)度、暴雨、大風(fēng)、高溫?zé)崂?、低溫雨雪等高影響天氣開(kāi)展預(yù)報(bào)試驗(yàn)。滑動(dòng)訓(xùn)練期多模式集成24小時(shí)地面氣溫預(yù)報(bào)的誤差比最好的單模式預(yù)報(bào)減小了40%左右，即使是7天預(yù)報(bào)的均方根誤差也比ECMWF的預(yù)報(bào)減小了15%左右。多模式集成對(duì)臺(tái)風(fēng)路徑和強(qiáng)度預(yù)報(bào)也有明顯改進(jìn)，特別是臺(tái)風(fēng)路徑的24小時(shí)預(yù)報(bào)平均絕對(duì)誤差比最好的單模式預(yù)報(bào)至少減少了30公里。大風(fēng)、暴雨和高溫?zé)崂恕⒌蜏赜暄┑雀哂绊懱鞖獾念A(yù)報(bào)也有不俗的表現(xiàn)，預(yù)報(bào)技巧明顯超越最好的單模式預(yù)報(bào)?；瑒?dòng)訓(xùn)練期多模式集成預(yù)報(bào)不但能有效減小預(yù)報(bào)誤差，而且性能也更加穩(wěn)定。

此外，氣象學(xué)家還構(gòu)建了基于降水分級(jí)建模的多模式集成預(yù)報(bào)新技術(shù)，有效提高了強(qiáng)降水的預(yù)報(bào)技巧。利用多模式24小時(shí)累積降水量預(yù)報(bào)資料，結(jié)合高分辨率中國(guó)降水融合產(chǎn)品，對(duì)東亞地區(qū)24小時(shí)累積降水量進(jìn)行雨量分級(jí)的貝葉斯模式平均預(yù)報(bào)。通過(guò)將24小時(shí)累積降水量分為小雨、中雨和大雨及以上三個(gè)量級(jí)，分別建立各個(gè)量級(jí)的預(yù)報(bào)模型。這種新的預(yù)報(bào)模型克服了傳統(tǒng)模型對(duì)于強(qiáng)降水預(yù)報(bào)能力的不足，有效提高了強(qiáng)降水預(yù)報(bào)技巧。

近年來(lái)，人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展和廣泛應(yīng)用深刻地影響了天氣預(yù)報(bào)技術(shù)的發(fā)展。團(tuán)隊(duì)率先構(gòu)建了基于動(dòng)態(tài)與靜態(tài)數(shù)據(jù)智能融合的多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多模式集成預(yù)報(bào)模型，有效提高了氣溫、降水的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率。通過(guò)將地理信息智能融合到基于多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法（如前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）的多模式集成預(yù)報(bào)模型中，深入挖掘各類(lèi)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，最終獲得整體最優(yōu)的氣溫、降水要素的預(yù)報(bào)效果。

十多年來(lái)，經(jīng)過(guò)對(duì)多模式數(shù)值天氣預(yù)報(bào)產(chǎn)品智能釋用技術(shù)的有效探索，我國(guó)研發(fā)的一系列多時(shí)間尺度的數(shù)值預(yù)報(bào)釋用產(chǎn)品，應(yīng)用于中國(guó)氣象局公共氣象服務(wù)中心的精細(xì)化預(yù)報(bào)系統(tǒng)、江蘇省氣象臺(tái)業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)系統(tǒng)、江蘇省人工影響天氣數(shù)值預(yù)報(bào)系統(tǒng)、貴州省氣象臺(tái)的精細(xì)化格點(diǎn)預(yù)報(bào)系統(tǒng)、福建省“福莆寧”區(qū)域精細(xì)化檢測(cè)預(yù)警服務(wù)平臺(tái)、福建省廈門(mén)市氣象臺(tái)、湖北省氣象局武漢中心氣象臺(tái)、泰州市氣象臺(tái)等各級(jí)氣象業(yè)務(wù)部門(mén)的智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)系統(tǒng)中，顯著提高了降水、氣溫、風(fēng)場(chǎng)等氣象要素的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率，尤其對(duì)轉(zhuǎn)折性天氣過(guò)程、強(qiáng)降水預(yù)報(bào)預(yù)警、云水預(yù)報(bào)水平等方面改進(jìn)顯著。相關(guān)天氣預(yù)報(bào)新技術(shù)在氣象服務(wù)中發(fā)揮了重要作用，如2014年南京青年奧林匹克運(yùn)動(dòng)會(huì) 、2015年第一屆全國(guó)青年運(yùn)動(dòng)會(huì)以及2018年中央電視臺(tái)春晚貴州分會(huì)場(chǎng)的氣象保障。此外，項(xiàng)目還在人工增雨防控太湖藍(lán)藻氣象服務(wù)中發(fā)揮了重要作用，提升了人工影響天氣生態(tài)型業(yè)務(wù)的保障與服務(wù)水平，有助于國(guó)家水資源保護(hù)與糧食安全。

多模式集成預(yù)報(bào)技術(shù)讓天氣預(yù)報(bào)更加精準(zhǔn)，為人民生命安全、社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)文明建設(shè)提供了重要保障，為提高防災(zāi)減災(zāi)救災(zāi)能力提供了有力的氣象預(yù)報(bào)技術(shù)支撐。