每经记者 张蕊 每经编辑 陈星
不只郑州!近几日来,河南新乡、鹤壁、安阳等地也接连遭遇暴雨倾盆!
不只河南!受雨带北抬影响,河北邯郸中西部、邢台中西部、石家庄南部和西部已经出现了大暴雨到特大暴雨,山西南部等地也在遭受暴雨考验。
自7月中旬以来,我国多地持续面临强降雨风险,灾害频发。据河南省统计,7月16日以来,截至26日12时,此轮强降雨造成全省150个县(市、区)1558个乡镇1290.74万人受灾,因灾死亡69人。全省目前紧急避险转移67.55万人(累计避险转移93.38万人),目前紧急转移安置87.29万人(累计转移安置147.08万人)。
如此惨痛的损失再次将灾害天气预报/预警工作拉入公众视野。再加上不久前北京、成都等地发出了暴雨预警,但不少市民表示滴雨未下,“等了个寂寞”。一时间,“暴雨预警是否准确及时”“天气预报的困难到底在哪”等又成了坊间热议的话题。
那么,我国天气预报准确率到底有多高?天气预报的准确率与哪些因素有关?是否能够通过提高天气预报的准确率来降低灾害天气造成的损失?针对这些问题,《每日经济新闻(博客,微博)》(以下简称NBD)记者专访了中国气象局公共气象服务中心气象服务首席专家朱定真。
回应暴雨预警不准:要看全域情况,不能精确到个体
NBD:郑州这次暴雨牵动着大家的心,我们看到,实际上郑州气象部门和河南省气象部门都在7月18日发布过暴雨预警,但是没能引起公众足够的重视,这或许跟以前预警的偏差有关。
极端灾害,尤其是暴雨预警为什么经常出现偏差?比如北京、成都等地就曾预警暴雨,最后并没有如期来临。
朱定真:情况并不是这样。暴雨预警发布之后,作为个体来讲,可能某一区域雨没下大,但是预报区域内别的地方雨下大了,所以预报意义上并没有错。因为预报发布的是一个“面”,是一个城市(区域)的预报,还没办法精确到每一个街道和你的位置。
同样,从我们的预报系统来讲,一次暴雨天气,这种天气必须要达到有多少个监测站监测到了,并且雨量也达到了,预报的准确率就能够确定。如果暴雨下到了远离监测站的地方,就不一定能监测记录到。
对于个人而言,更是如此。比如北京暴雨预警后,个体可能觉得预报不准,实际上最后从雨量分布图、累计雨量、落区来看都是对的,但是由于个体没办法看到最终全域的资料,所以人们经常感觉天气预报还是有偏差。
特别是突发的强对流天气,尺度很小,而且生消很快,它可能就在某一块地区下得很大,其他地方就没有。
例如南方经常有“太阳雨”或“牛背雨”。但是作为预报,目前做不到精确到几点几分,街道的哪边下雨哪边不下。我们能预报的就是,预报区域内将会出现这种天气,所以经常会说“局部有”或者“分散性地有”。从预报的角度讲,这是符合实际情况的。
NBD:这也就是说,目前我们整体的预报水平可能还达不到特别精确?
朱定真:100%准确是做不到的,目前没有国家能做到。因为这跟气象学进展、天气监测能力、全球气候变化的复杂性等都相关,还有非常多的“干扰”因素。
因此,天气预报能做到100%准确是不可能的。现在我们都是在“一长一短”上努力,即逐渐把预测时间拉长一点,把突发天气时效盯紧一点,但是差距还是很大,这是全球性的难题。
回应无法精准预报:小尺度突发天气,影响预报因素多
NBD:暴雨预警启动的条件是什么?从预报的角度,在出现了哪些因素之后会启动暴雨预警?
朱定真:我们的暴雨预警信号分为四级,分别以蓝色、黄色、橙色、红色表示,每一个级别何时发预警是根据多少小时以内降雨量达到多少量级来确定的,都有明确的规范。
预警级别一般关注两个指标,一是灾害天气的量级,二是灾害天气接近的时间。通常来讲,量级越大、时间越接近,预警级别就越高。但是各地对预警量级会有一些区别,不一定完全一样。
NBD:您刚提到,突发的强对流天气,尺度很小,生消很快。这个“尺度”怎么讲?
朱定真:这是指不同尺度的天气系统。举例说,台风体积有上千公里,一次寒潮、一个梅雨带也是上千公里,这种天气系统比较明显,相对来说是大尺度的,我们可以通过卫星观测比较容易地发现,只要把握住它的移动就容易预测它未来的动向。
而小尺度的就是雷暴单体,即对流性的天气。这就像烧开水,水一开就冒泡,你能预测到它肯定要冒泡,但是你预测不到第二个、第三个泡从哪里冒出来。就是因为它尺度太小了,随机性太强。
回到预报话题,常常是我知道在这种天气背景下肯定要下雨,肯定会出对流,甚至要出龙卷风,但是我不知道是何时何地先出。
除非监测密度非常细,但是我监测到的时候它基本上已经快形成了,给我的预报预警时间也就是十几至二十分钟了。
还举刚才的例子,如果你在水里安一个监视器,看到水底下泡泡开始出来了就赶快盯住它,那也可以,但是对于天气预报来讲,这种特别精细化的监测目前还做不到。我们只能把握住大的天气背景,然后作出预警,大家在提醒下尽可能做好防范,宁可信其有,不可信其无。
对于小尺度突发天气,如果非要具体到某个地方到底几点有雨、雨量有多大,现有水平没人做得到,这还要继续努力,在可预见的将来,估计还是很难,因为影响因素太多。
NBD:影响因素都有哪些?
朱定真:单说气候背景,比如到了夏季才有高温、才有雷雨,这是一个气候背景,这个气候背景就要受五大圈层(水圈、岩石圈、生物圈、冰冻圈、大气圈)的影响。因为大气是开放的,不是一个密闭空间,各种因素都能影响它。加之现在气候变化、季节的提前推迟也在变。
再说大尺度的大气环流,大气环流受影响因素更多,比如台风、气旋、冷涡,它们的移动都是飘忽不定的。
所以,每一天的天气系统都不一样。除了自然界本身的因素,还包括人为因素,像植被变化、城市布局变化等,都会影响局地天气。
事实上,小到每一次降雨的天气系统配置也并不一样,并不都是简单的北方冷空气和南方暖湿气流相遇。所以每一场雨的“性格”不一样,有的下得很暴烈,有的就很温和,有的长有的短,这都是影响因素不一样、影响条件组合不一样造成的。
NBD:所以即便是有丰富经验的天气预报员,也不可能做到完全预报正确?
朱定真:当然,没有任何一个预报员能100%报对所有过程,每个人都有太多的经验教训,包括漏报、错报、空报等,但是没有一个预报员想报错,他们一定是全力以赴想报对,只是我们对天气的把握能力、监测能力以及预报理论还有限,所以没办法做到100%准确。
NBD:这是否意味着,我们目前主要的预报方法还是数值预报加天气预报员依靠自身经验去修正?
朱定真:对,预报员的经验非常重要,特别是地方台站预报员。就全国预报而言,可以是预报到大的地区,比如东部地区、西部地区有没有雨,但是对一个省份的预报范围就要缩小到这几个市有没有雨,对一个市的预报就要明确不同区域有没有雨。从这一点上讲,范围越小,难度越是层层加码的。所以一个预报员对当地气候背景、地形地势以及天气过程的熟悉程度非常重要,有经验就容易报得准。
而数值预报是在人的经验基础上,由数值模拟方法推测天气演变。和医生经验一样,有一些实践经验还是存在于“只可意会,不可言传”的层面,没有能够在数值预报中体现出来。
有统计认为,目前3天以内的预报,还是预报员主观修正的更准确,但是数值预报可以计算出五六天甚至十天的天气背景,帮预报员缩小预报线索的范围,使其能够更集中精力去综合判断。所以人机结合非常重要。
回应暴雨预报难点:样本少的情况,研究突破难度大
NBD:河南这次暴雨灾害,预报的难点在哪?类似的预报有哪些困难和干扰因素?
朱定真:从气象角度来看,其实当地预报是很系统的、准确的。河南省气象局事前就发布了多次预警。需要注意的是,预报预警都是实时滚动的,因为天气在发展过程中会不断变化,并非在最早的时候就把整个过程预报出来,要不断修正、再跟踪、再修正。
所以遇到天气状况,特别是这种灾害天气时,公众一定要看官方的预报,一是官方预报是正规机构做出来的,会更加权威,二是官方预报有变化一定会及时更新,最新的预报更贴近实况。
NBD:从技术层面看,确保灾害天气尤其是像特大暴雨这种极端灾害天气预报准确,需要有哪些方面的突破?
朱定真:对于笼统的天气预报来讲,它本身的理论和技术水平还做不到100%准确。对于特别极端的天气来讲,出现的概率太小,预报员对它的研究机会太少,所以对这种天气的把握性就更会受到干扰。遇到灾害性天气以后,预报员要做好总结,至少在同类灾害出现的时候能够有更大把握,更早地或者更准确地预报出来。
对于这种小概率的极端天气,预报员跟复杂天气系统的斗争还是比较艰难的。因为现在气候变暖,极端天气的强度和出现频率越来越高,我们要做的是加快研究这种气候变化下可能的极端天气的发展趋势,要加快对这一类小概率事件在研究上的突破。但是客观地说,从纯研究角度来讲,样本越少研究的突破难度就越大。
回应预报的准确率:天气系统复杂,要把服务精细化
NBD:目前我国天气预报的准确率达到了什么水平?这些年有怎样的变化?
朱定真:我们目前的预报准确率在86%~89%,虽然有波动,但准确率还是逐年提高,这是因为现在计算能力、监测能力都在提高。
另外,我们还有满意度调查,群众满意度也逐年提升。在目前的准确率基础上,未来再提高的速度可能比较慢,基数大的情况下提升准确率就越来越难了。
NBD:为什么还会有波动?
朱定真:因为天气系统很复杂,如果今年极端天气、怪天气特别多,预报难度就提升了,势必会影响预报的准确率,每年预报的难度都不一样。
所以我们现在要把服务精细化,预报不能做到100%准确,但是在提高服务能力上可以弥补。气象部门可以通过实时跟踪天气并及时跟踪服务来满足用户的需求,给用户提供满意的服务。
比如,天气预报是在天气状况越临近的时候预报的越准,对于个体用户来讲,你只需要在他出门之前准确告诉他还有几分钟要下雨,是下还是不下,从而服务他的出行决策,他就很满意了。
因此,未来天气预报服务一定是越来越精细,但是不代表整个预报准确率的技术评分会有大幅度的提升。换句话说,某个业务上的技术、知识的突破是不容易的,但是不管业务上有没有突破,我们在服务渠道、服务手法、服务技术上有了改进,在现有的预报水平下能给用户提供更好的服务,这也是我们追求的目标。
NBD:极端天气的预报是一个世界性难题,近年来我国发射了很多新的气象卫星,这些卫星对天气预报,尤其是极端天气预报能起到哪些作用?
朱定真:气象卫星的发射一是对整个大气环流的变化,包括各个层次的温度分布、结构,都能够进行探测,这些原来是看不到的;二是我们的气象站点在地球上不可能布设得非常细,像在海洋上我们的数据就很缺乏。
就气象预报工具的改进而言,必然是监测越密、越细、越频繁,越有利于提升预报的准确性。以前卫星没有上天,我们就缺很多数据,现在卫星上天了,能够采集到更多数据,我们就要在预报模式里加入这些数据,从而改进预报模式,进而提升预报准确性,这必然是一个良性循环。现在这些气象卫星的应用正在逐步展开。
回应如何提升精度:护好监测环境,保证监测可靠性
NBD:我们的气象监测是怎样的一个系统,它是怎么工作的?
朱定真:气象的监测是世界性的、全球统一规范的,都用格林威治时间,因为大气的运动是互为上下游的,所以我们对整个地球大气动态的观测必须是全球处在同样的时间里。然后将这些观测数据反映到一张图上,才能显示出当时天气的变化,通过这个变化再根据天气学原理去推测它未来的演变,或者用数值模式去模拟它。所以监测越细、频率越高、频次越多,我们对天气变化就了解的越多。
NBD:我国现在有多少监测台站?
朱定真:目前我国已经有6万多个监测站,包括自动站。监测台站是全球统一编号的,每个国家资料共享,这是世界气象组织的功劳,因为我不可能只看我头顶上的天,我需要知道天气系统是从哪来的。而且全球监测站点的规格是统一的,环境要求也是统一的,比如都要在百叶箱里面,百叶箱是1.5米高,观测场地周围不能有巨大水体,不能有高山,不能有高大建筑物阻挡等。
NBD:那我们多建监测站是不是更有利于提升天气预报的准确率?
朱定真:如果符合条件的话,监测站当然越多越密越好,这样气象部门掌握的情况就越详细。所以我们目前也尽量设一些无人站,但是这些站点有统一的环境要求,不能有环境干扰,这也是为什么我们强调要保护好气象观测环境。
现在城市发展迅猛,把很多观测环境挡住了。比如这边有一个雷达,但旁边盖了一栋楼,把雷达挡住一个角,怎么观测?那边的风向标原来风向是自然的环境风,四周的风都能测到,但旁边盖一栋楼改变了风向,怎么记录?如果有这些情况就要迁站,但每迁一次站,就要同步进行大量观测,要把资料校正过来。比如之前某个地方平均温度是5℃,迁站之后可能变成3℃了,这就需要校正,否则同一个监测站的历史资料就不具有可比性了。如果预报员不知道这一迁站历史,就可能错认为是该地气候变冷了。所以大家想要天气预报越来越准或者保持准确率,就要保护好气象监测环境,保证监测数据的可靠性。
所以我们还有一个想法,希望未来到处都有我们“志愿者”的眼睛,未来气象监测的一部分不需要太强调标准化,公众如果碰到极端天气,可以通过便携设备尽快把信息反馈到气象部门。这些信息对于预报员修正预报会起到很大作用,预报员就可能更有把握对它的下游作出预警,国际上也有类似的专线电话。
举个例子,我们现在不能完全准确地预测降雨边缘到底具体落区在哪里,但是如果我们也有类似的专线,有不同的志愿者看到下雨了,他们反馈信息给我们,我们就能判断雨的移动动向,进而可以更精准地向它的下游提供服务。这些提供信息的公众实际上就变成了我们的移动监测站。所以未来也不一定非要等待气象理论出现重大突破,预报的准确率才会提高,我们不断改进整个服务和联动过程,服务效果或者预报准确率也会提高。
现在我国,也会有公众看到了气象灾情就发信息过来,但还不是一种制度化或者一种习惯性的行为。
记 者 手 记
极端天气预警后还需要配套措施
据官方消息,7月16日以来,截至26日12时,此轮强降雨造成河南省150个县(市、区)1558个乡镇1290.74万人受灾,因灾死亡69人。河南省累计避险转移93.38万人,累计转移安置147.08万人。灾害之严重,损失之惨痛,令全国人民痛心。
惨痛的损失之下,有人问我们的气象预报、预警系统是否起到了应有的作用。目前从公开消息来看,河南很早就发布了相关地区的暴雨预警。
诚然,目前我们对极端天气的预报还不能达到100%精准,但须知,气象消息是防灾减灾的“消息树”和“指挥棒”,气象部门提早发布预报信息、及时发布预警信息无疑是减少极端天气灾害损失的第一步。此次河南暴雨灾害损失之巨,真正应该拷问的是气象预警之后的一系列配套措施,是气象部门与应急部门、交通运输部门等各部门之间的联动性。
暴雨预警来了,城市轨道交通是否应该视情停运?城市运营是否应该及时“刹车”,错峰出行、弹性办公?对于普通民众而言,在暴雨预警之下应该做好哪些防范措施?这些问题都需要进一步以规章制度的形式予以明确、细化,各个部门都应当本着“宁可信其有,不可信其无”的心态,最大可能地减少极端天气带来的人员、财产损失。
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