人工预报与数值预报

矮马预报目前发布的未来五天空气质量预报产品都是数值预报的结果。矮马预报的一个重要目的是为各地、各级空气质量预报员提供第三方的独立数值预报产品,作为政府灰霾预警预报的一个重要的参考平台。矮马预报也同时在尝试招募志愿者作为非职业的空气质量预报员参与各城市的人工预报实践,以便更准确地为普通公众提供各城市空气质量预报,以方便公众安排出行并有助自我健康保护。那么为什么空气质量预报不能完全依赖计算机呢?人工预报的意义何在呢?我们将通过辨析人工预报与数值预报的区别和功能来具体阐述这个问题。

首先需要明确的一点是,空气质量预报是建立在气象预报和源排放预测的基础之上的。气象预报的准确性以及源排放预测的准确性都会严重影响到空气质量预报的准确性。因此,我们从气象预报和源排放预测两个方面来辨析人工预报和数值预报。

首先,气象预报是不能完全依赖超级计算机的。气象预报员每天都会就未来天气形势在数值预报产品的基础上进行会商,并基于人工预报的结果发布最后的气象预报信息。那么为什么会是这样的呢?

首先,我来谈一下什么是数值天气预报,也就是前面提到的利用超级计算机作的气象预测。人类在历史上因为饱受飓风等气象灾害困扰的原因很早就开始观察和监视天气形势并尝试对未来天气进行预测。科学家们很早就从理论上总结出了描述大气环流运动的纳维斯托克斯方程。然而大气环流运动方程是非线性偏微分方程,对其进行精确求解是一个非常艰难的任务。首先,解析解是不可能的,在数学上只有低次的代数方程,才能够用有限次常见运算的組合形式给出公式解,即解析解,譬如二次方程的根。 而五次以及更高次的代数方程,以及大多数偏微分方程,尤其是非线性偏微分方程,只能用数值分析的方法求解近似值,即只有数值解。其次,数值解需要强大的计算能力。数值解需要将大气环流方程进行离散化,处理到有限的空间格点上进行差分运算。我们可以想象即使将地球大气按经纬度分割成半度大小的格子,光水平方向也会有360乘以720个格点,这还不包括垂直方向的分层以及众多的气象变量。如要进一步提高精度,比如在12公里或者4公里的格点上进行数值预报,则总格数马上变成天文数字。要在有限的时间内(因为时效性,每个周期的数值预报都要求在2-3个小时的时段内全部完成)对如此众多的格点同时进行众多气象变量的差分运算,再加上时间序列,这需要多么强大的计算处理能力。计算能力这个难题直到上世纪五十年代冯˙纽曼发明人类第一台计算机才开始逐渐得到解决。从那时起,数值天气预报一直伴随着人类的计算能力和探测能力的不断进步而飞速发展。然而,对大气环流方程求数值解有着先天的缺陷。其一是初始条件总有偏差,即使如现在气象卫星和自动气象站遍布全球大部分角落,人类仍然不能实时获得一个完全真实的地球大气状态作为求解时的初始状态;其二是数值解就是近似解,近似的意思是每一步解都有误差。这两个缺陷导致数值天气预报在预测未来天气时,时间越远,预报误差越大。这好比从开始的出发点就有一点偏移,然后每迈一步又都有从正确的方向再偏移一点点,最后这个导致预测误差的偏移会越来越被放大。目前,数值天气预报在3天内的短期预报水平基本没有太大的偏差,但是超过一个星期的中期天气预报则准确程度还不是太高。为了提高数值天气预报的准确性,科学家们发明了多模式集合预报的方法,就是对多个数值解求统计平均。集合预报对准确预测台风可能路径有很大的帮助。然而即使如此,数值预报总有这样或那样的系统误差,尤其是在大气状态不稳定时,系统误差更大。

另一方面,天气预报在计算机出现以前一直都是人工预报的。现代意义的人工预报有至少150多年的历史,比数值预报的历史要久远得多。在数值预报产品出现以前,人工预报是在人工经验和当前观测信息的基础之上利用天气图对天气形势进行未来走势的判断。在有了数值预报产品之后,尤其是短期数值天气预报能力有了长足进步的今天,人工预报基本转换为以数值预报为基准,利用人工经验和实时观测信息对数值预报结果进行人工校正,从而判断未来天气走势.人工校正是基于人工经验,建立在对数值预报准确性的人工判断的基础上,来源于对数值预报准确程度认知的历史经验,尤其是数值预报对本地天气预报能力的经验性认知。那么这里的人工校正即人工预报能否也能由电脑自动完成呢?答案是肯定的。但是它仍然是自动化的”人工预报”,只不过把人工经验事先输入电脑实现自动化而已.在可预知的的未来,数值天气预报是不可能完全替代人工预报的,我们需要人工预报对数值预报产品进行最后的“把关”。另外,这里还有一个更深层次的哲学问题,那就是天气的可预报性问题。如果把这个问题简化一点的话,那就是科学家认为,天气是不可能被确定性的预报的,即我们只能预报某种天气出现的概率(而每一个单独的数值预报都是确定性预报,即只提供唯一的数值解)。原因是地球大气运动过程中的随机性,这个随机性决定了大气状态从当前的状态A过度到未来的状态,在起始时刻是会有多个可能的终态的,然而当未来变成当前时,却只会出现唯一一个状态B。因此即使我们事先预知状态B是多种可能之一,我们还是没法确知一定是状态B出现而不是其他某个状态最终“胜出”。这也是为什么我们的日常天气预报会经常出现“局部地区午后有时有雷阵雨”或“降水概率50%”这样模糊的预报发布。

在我们理解了数值天气预报的局限性并认识到人工天气预报的重要意义以后,我们应该已经不难理解人工预报在空气质量预报中的决定性意义了。其实,空气质量数值预报的局限性要更胜于数值天气预报。原因在于它不仅要描述未来的气象状态,更要描述在这样的气象状态下,大气中所有天然的和人为的物种,大多数都是痕量的,它们的迁移,扩散,转化,沉降以及化学反应全过程。而单单是化学反应这一项,真实大气中的反应数目就已经是成千上万了,凭借人类目前的认知 水平,只能对大气中的化学反应机理进行简化处理,即将成千上万的化合物以及它们之间的反应作科学地归并(归并到100个左右的反应式)以简化计算过程。这个简化过程(以及其它我们没有提到的简化和参数化过程)无疑增大了数值预报的误差。不要忘了对这些简化过的方程进行数值求解,其解法本身也是近似的、有误差的。更何况,空气质量模式还要进一步面对源排放条件的输入误差问题。在以前的文章里我们已经提到过源排放清单的种种不确定性,那还是针对历史年份的源排放估算。而用来产生空气质量预报的源排放估算则只能是提前预测的,而提前预测源排放的误差就更大了。好在,空气质量预报还可以利用其他手段,比如统计模式的方法,包括多元线性回归,污染天气形式分类以及人工神经网络等。但是所有这些“非人工预报”都有各自的误差,需要人工判断和取舍进行人工校正,即人工预报。空气质量预报的人工预报也是建立在对空气质量模式(以及其他方法如统计预报)预报能力的长期评估以及对其预报性能的充分认识的基础之上的。同时,随着在线监测污染源手段的逐渐丰富和多样化,人工预报也可以迅速的将突发性的污染源排放纳入预报过程,比如秸秆焚烧,森林大火,还有沙尘暴的长途侵袭等。

空气质量的人工预报,在国际上也叫专家预报,通常是由多个专家同时预报,最后取专家预报的集合预报为最终预报结果。这样做的科学性,不仅在于利用人工预报很大程度地校正模式预报以及其他预报方法的误差,同时也利用多专家的形式进一步消除单个专家对“非人工预报”误差的认识偏差。

文章分类 灰霾预警, 预报札记
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