數(shù)值天氣預報和無縫隙預報系統(tǒng)

第十三講數(shù)值天氣預報和

無縫隙預報系統(tǒng)丁一匯國家氣候中心高等天氣學講座(2014年春季）單元五：天氣預報預報員心中的苦楚自己知道，心里的喜樂，外人無干。(NapierShaw,改變自圣經（箴言第14章第10節(jié)）

引自K.Emanuel,2005）一、數(shù)值天氣預報的進展數(shù)值天氣預報的成功是20世紀最重要的科學，技術和社會成就之一。在過去25年，數(shù)值天氣預報的技巧有明顯提高。至少是每十年增加1天。

1980—2004年南北半球溫帶地區(qū)數(shù)值天氣預報預報技巧的演變。ECMWF500hPa高度距平相關系數(shù)（ACC）。陰影區(qū)是南北半球技巧差

（Hollingsworthetal.,2003）NMC/NCEP模式北美地區(qū)500hPa(ghm)36hr預報誤差，從1950年代開始用數(shù)值模式以來誤差一直穩(wěn)定下降。存在兩個問題（1）高影響天氣預報的準確率需要提高。高影響天氣：對社會、經濟和環(huán)境產生重大影響的天

氣現(xiàn)象與事件，如對流性和地形降水造成的洪水、暴

雨雪、沙塵暴，破壞性地面大風等。也包括高溫/冷害、

干旱、影響空氣質量的氣候條件以及具有高度社會和

經濟影響的非極端天氣等。它們一般由包含有中尺度

天氣的溫帶和熱帶氣旋等天氣系統(tǒng)引起。高影響天氣

事件的發(fā)生是小概率事件，但風險很高，其后果可能

是災難性的。改進高影響天氣的預報技巧是21世紀重

大科學與社會挑戰(zhàn)之一。THORPEX計劃的建立即是應對這種挑戰(zhàn)。目前已具備五個條件來應對這種挑戰(zhàn)：

對大氣可預報性的理論和實際界限的認識在深入，包括年際與季節(jié)內氣候變率對預報技巧的影響；地球系統(tǒng)觀測的擴展；能夠同化各種觀測資料的天氣預報系統(tǒng)的迅速發(fā)展；具有先進的預報方法，如數(shù)值方法改進，物理過程表述更準確合理，集合天氣預報方法應用，超級計算速度和存儲猛增等；對預報系統(tǒng)設計和實施的創(chuàng)新理念與途徑，據此將大大促進天氣信息的社會與經濟利用。（2）預報時效要進一步從7天擴展到14天，

即達到中短期天氣預報的極限值。再進

一步，與氣候預報相銜接，要共同解決2周到幾周的天氣預報，這是目前無縫

隙預報的主要問題。二、數(shù)值天氣預報的可預報性問題所謂可預報性是指天氣預報在時效上的一種上限。這由數(shù)值天氣預報中的不確定性造成：（1）模式中表征物理過程或計算近似造成的

不確定性，也稱模式誤差，尤其是方程

中求解的數(shù)值近似與不可分辨（次網格）

運動的參數(shù)化。由此造成的物理過程與

發(fā)生在大氣中實際的物理過程不一致。（2）預報初值條件的不確定性。由觀測的系統(tǒng)和隨機誤差，

時空分布的不均勻性，觀測系統(tǒng)對預報模式可分辨的

時空尺度的代表性，以及資料同化系統(tǒng)的近似性等造

成。簡言之，這是由于大氣實際的初始狀態(tài)與用于模

式初值之間的差別造成。初始誤差隨時間增長，3—5

天時，誤差變成2倍，對于小的誤差增長更快。短期天

氣預報誤差的最大貢獻是由初始條件不確定性造成。

“經典”的可預報性理論的研究是把大氣處理成一種不

穩(wěn)定的非線性湍流系統(tǒng)，在這個系統(tǒng)中，任何擾動，

不管它是怎樣小，最終都會發(fā)展到超過系統(tǒng)的確定性

變化。除系統(tǒng)的氣候狀態(tài)之外，一切都將被破壞。經

典理論最主要內容是估計小誤差的增長率。對一些早期模式實驗的誤差增長率研究發(fā)現(xiàn)，剩余均方差誤差大約5天增加一倍。但后來又發(fā)現(xiàn)，誤差增長率與模式的空間分辨率有關，在高分辨時，誤差加倍時間減少到3天左右。Lorenz試圖從實際大氣觀測中估計誤差增長率，這可避免模式的影響。他估計出小誤差的加倍時間約為2.5天。根據湍流理論所做的誤差增長率計算大致也是這個量值。增長率的快慢與可預報性密切相關，如果誤差增長很快，則可預報性短，如果增長很慢，可預報性就長。用數(shù)值模式進行的可預報性研究還清楚地表明，理論預報誤差的增長與大氣尺度有關。換句話說，可預報性與所預報的運動尺度有密切關系。大尺度運動比較小尺度有更大的可預報性。用正壓模式進行的可預報性理論研究表明，20000km波的可預報性幾乎比5000km的波大4倍。（3）固有不確定性或剩余不確定性。由不可分辨運動造成，這種運動

是獨立于預報模式分辨的運動。主要由有限模式分辨率產生。不

論譜模式或格點模式，這種由離散網格點代替連續(xù)時空的計算方

法都會帶來一定誤差。根據實際資料進行的數(shù)值實驗得到的有用可預報性為4~5天（預報誤差達到氣候方差的時候）。另外并得到：（1）在預報開始，誤差增長要快得多；（2）對某些模式，超長波的可預報性比較小尺度的波動小；（3）所有數(shù)值模式都產生系統(tǒng)誤差，且具有特征的地理分布；（4）每天、每段時間的可預報性變化都很大。分析表明，預報開始的時候，誤差的迅速增長最可能由初始狀態(tài)規(guī)定的不確定引起，尤其是位相誤差可引起初始誤差很快的增長。如果模式的水平和垂直分辨率不足或物理參數(shù)化模式過于簡化，則超長波的誤差增長率較高。但一般復雜的預報模式對超長波預報得較好，如歐洲中期天氣預報中心的模式，報超長波比中間尺度的波要好。系統(tǒng)誤差與長波誤差有關。因為大尺度長波具有特征的大尺度地理分布，故大尺度系統(tǒng)誤差反映了長波系統(tǒng)的預報誤差，這些誤差在冬季最明顯，其共同特征是在大西洋西部預報的高度值偏高，而東大西洋地區(qū)偏低。太平洋地區(qū)有類似的誤差分析?？深A報性隨時間有很大的變化。根據歐洲中期天氣預報中心高分辨全球格點模式7次計算表明，可預報性從不到5天到8天以上。在有些天，所有預報都不好，而另些天，都不錯?？深A報性這種隨時間變化的原因還不清楚。三、氣象預報中的混沌問題什么是混沌？撇開數(shù)學上嚴格的定義不談，從物理上，我們可以說混

沌是在決定性（deterministic）動力學系統(tǒng)中出現(xiàn)的一種貌似隨機的

運動。動力學系統(tǒng)通常由微分方程、差分方程或簡單的迭代方程所描

述，“決定性”指方程中的系數(shù)都是確定的，沒有概率性因素。從數(shù)

學上說，對于確定的初始值，決定性的方程應給出確定的解，描述著

系統(tǒng)確定的行為。但在某些非線性系統(tǒng)中，這種過程會因初始值極微

小的擾動而產生很大的變化，即系統(tǒng)對初值依賴的敏感性。由于這種

初值敏感性，從物理上看，過程好像是隨機的。這種“假性隨機”與

方程中有反應外界干擾的隨機項或隨機系數(shù)而引起的隨機性不同，是

決定系統(tǒng)內部所固有的，可稱之為內稟隨機性（intrinsic

stochasticity).

（引自趙凱華，羅蔚茵，2010；Stocker，2007）與混沌有關的名詞解釋耗散系統(tǒng)：系統(tǒng)在它的時間發(fā)展中能量有損耗。吸引子和決定系統(tǒng)長期行為的極限環(huán)的存在是耗散系統(tǒng)的特征?；煦缦到y(tǒng)：系統(tǒng)具有對初始條件敏感的依賴性，但是它僅存在于有限的相空間之內。吸引子：相空間里的某個區(qū)域，系統(tǒng)一旦到達后就再不能離開。奇異吸引子：即在該處系統(tǒng)性質敏感地依賴于初始條件的吸引子，當系統(tǒng)進入奇異吸引子，它的運動是混沌的。極限環(huán)：當瞬態(tài)（瞬時振動）衰竭后系統(tǒng)“進入”的周期性運動。如果系統(tǒng)具有極限環(huán)，對于許多不同的初始條件，經過相當長時間后，系統(tǒng)將進入極限環(huán)，并且不會再離開它，有關初始的信息將極大程度地喪失。態(tài)空間和相空間：

組態(tài)空間：物理系統(tǒng)各變量組建的空間，如x-t圖，經

典力學中的位置函數(shù)的組建空間，即運動在其中的空間

（一般是三維空間：

V（x,y,z））

相空間：是由位置變量x及其相應的動量變量組建的空

間。對于經典力學系統(tǒng)，它就是態(tài)空間，如數(shù)學擺由空

間變量θ（偏角）和它的時間微商dθ/dt構成（理想擺

軌跡是橢圓，周期性運動；阻尼擺是螺旋線），也可用

x-y圖描繪出相空間中系統(tǒng)的運動，每個軸代表相空間

的一個坐標。閉合的相空間軌跡代表周期運動?，F(xiàn)在的問題是由數(shù)值天氣預報模式可預報多長的天氣變化?進一步,由復雜的耦合氣候模式預測的將來氣候變化是否可靠？有多大程度上是可信的？這是許多人經常提出的一個科學問題。混沌理論告訴我們，在混沌系統(tǒng)中，系統(tǒng)具有對初始條件敏感的依賴性，也就是系統(tǒng)的初始條件僅僅稍有改變，足夠長時間后，系統(tǒng)將達到完全不同的狀態(tài)。由于初始條件總不能精確地知道，即使系統(tǒng)的運動規(guī)律是嚴格確定的，但是人們仍無法預測系統(tǒng)的長期行為（確定性混沌）。

簡單地說，系統(tǒng)是確定的，但不可預測。長期以來，牛頓

動力學被認為是高度確定性的，因而原則上可預測的。但

這種可預報性最先在1903年前后被法國數(shù)學家龐加萊所質

疑，他研究了牛頓動力學下物體運動的近似解，發(fā)現(xiàn)一些

解并不收斂，他認識到在這些情況下，實際解一定是高度

依賴于初條件，致使實際的可預報不復存在。這種微小差

異的初始條件可導致不同預報結果的不可預報的混沌行為，

在上世紀六十年代得到了廣泛的研究。并且第一次被洛倫

茲（E.N.Lorenz）用于大氣模式中，得到了著名的Lorenz吸引子，并形象地把這種大氣的混沌行為描繪為

“蝴蝶效應”。（Lorenz，1993）

應該指出，Lorenz揭示的混沌行為是所謂的確定性混沌?？梢赃@樣

理解：混沌不是隨機的。任何混沌系統(tǒng)的現(xiàn)在狀態(tài)仍然按照自然定

律與過去和未來狀態(tài)相關，但是將來的行為只是有限度地可預報。

對初值的敏感性意味著，由觀測引起的不確定性比系統(tǒng)按自然規(guī)律

隨時間的演變增長得愈來愈快。結果既使其觀測精度倍增，用最完

善的數(shù)值預報模式，其有用的預報期也遠不能延長一倍。因而其預

報時限或可預報性是有上限的，大致在2周左右。除了對初值極其敏

感以外，混沌系統(tǒng)的另一特征是：它們永遠不會完全一樣的重復自

己，但可以大致相似的循環(huán)方式演變。換言之，每隔一段時間，在

某些地區(qū)，我們只能看到大致相似的天氣系統(tǒng)，而看不到完全雷同

的天氣系統(tǒng)。其原因是在混沌系統(tǒng)中（即使簡單的混沌系統(tǒng)）存在

非線性關系。

(a)由一個長10cm的線和其末端的擺錘組成一個單擺系于一個懸掛點上，它隨著一個線性振蕩的強迫運動而運動，這個強迫運動的周期和單擺的共振頻率f0非常接近。(b)和(c)表明擺錘在水平面上運動的狀況，標度是cm。(b)當強迫頻率正好高于f0時，擺錘的運動處在一個簡單的規(guī)則形狀。(c)當強迫頻率正好低于f0時，擺錘給出混沌狀態(tài)的運動（盡管運動被包含在處于給定區(qū)域內），這種運動是隨機變化的，不連續(xù)的，它是初始狀態(tài)的函數(shù)。（Houghton，2013）（a）蝴蝶效應：用同樣的Lorenz大氣模式進行兩次運算，所有條件皆同，只是初條件略有不同。可以看到任一選取的變量之變化并不相似。在整個積分期的后三分之二時段完全不相似。這表明預測結果對初值的差別十分敏感；（b）具有不能預期轉換的近似重復性：

當對流單體成滾軸狀圍繞著一水平軸時，代表對流模式狀態(tài)連續(xù)演變序列的線依其自身而不斷轉換

（Mcilveen，

2010）混沌的畫像簡短的歷史說明

在19世紀牛頓力學認為：一個物理系統(tǒng)的現(xiàn)在條件必然與它過去和將來的條件相關聯(lián)。也就是說，根據這些自然定律由現(xiàn)在的條件可以“決定”其將來的條件。法國自然哲學家和數(shù)學家Laplace在1812年對這些自然定律更進一步擴大稱：對宇宙萬物現(xiàn)在狀態(tài)的完美認知與對其所有行為的自然定律的完美了解將“決定”宇宙的將來，直到時間終結。這就是當年盛行一時的拉普拉斯決定論。不可避免的，20世紀初的氣象學家也繼承了這種信念。他們開始用基本物理定律制作天氣預報。最著名的例子就是Richardson在上世紀初進行的第一次數(shù)值預報嘗試。兩位科學家對拉普拉斯決定論的挑戰(zhàn)

在上世紀初，HeuryPoincate在一篇名為“科學與方法”的文章中指出：若我們明確知道自然定律與宇宙初始時刻的狀態(tài)，我們就能夠正確預測出相同宇宙在下一時刻的狀態(tài)……但情況不會一直如此，初始條件的微小差異導致狀態(tài)的重大差異是可能會發(fā)生的。先前的小誤差將會引起后來的巨大誤差。預測變得不可能，總有意想不到的地方（轉引自K.Emanuel，吳俊杰，金棣譯，2005）。

后來，拉普拉斯決定論進一步從物理上在1920年代被量子力學理論和觀測結果所動搖，此即海森伯（Heisenberg）不確定度關系。這個關系說明所有（如其軌道）原子和亞原子粒子，都因受到不確定性而模糊不定。也就是說，在量子力學中，粒子軌道，即粒子作為時間的函數(shù)概念失去意義，粒子的坐標與動量不可能同時具有確定值。

這種不確定性只有通過考慮大量小粒子的統(tǒng)計結果才能得以減少。雖然拉普拉斯確定論受到上述兩個方面的沖擊，但大氣預報仍然遵循拉普拉斯確定論，認為是確定性的，直到上世紀六十年代。

熱帶氣旋路徑預報的混沌問題我們必須在混沌的流場中處理天氣系統(tǒng)的混淆軌跡?；煦缋碚摳嬖V我們，不確定性一直存在，而且有的會特別高，如一個接近鞍形流場中鞍點的臺風，它可走向完全相反的路徑，這只取決于初始位置上的極小差異。颶風運動的8個預報，用同一個模式，但8個不同的渦旋初始位置（右下方）所做出來的預測

大氣(包含天氣和氣候)是一種混沌現(xiàn)象,它具有明顯的湍流或非周期性運動。它的長期行為是否可預測？如果可預測，是否存在一個預測的極限？這涉及到天氣與氣候的可預測性問題。由于時間所限，這里將不再詳細討論大氣或氣候系統(tǒng)（如海洋）的混沌特性與行為，以及如何研究其可預報性，而只提供一些重要的證據和理由來說明天氣與氣候模式的預測結果在什么情況下和在多大程度上是可預報的，因而其預報結果應該是可靠的。（1）初值決定的數(shù)值天氣預報其理論可預報上限為2周，但

如果數(shù)值模式十分完善，初始條件誤差很小，預報時

限可延長到3周，這可能是用確定性的動力模式方法獲

得有用預報的最長時效。但是對于某些天氣和氣候形

勢下的預報尚可維持延長，甚至達到近4周的時間。這

主要是對冬季中緯度大尺度大振幅準定常波的預報。

它們常常表現(xiàn)為具有持續(xù)性高氣壓區(qū)的阻塞形勢。另

外模式中對熱帶大氣環(huán)流和行星尺度波動描述的改進

也能顯著改進中高緯度天氣和氣候異常的預報。（2）對于月以上的氣候預報如季節(jié)和年際預報，耦合強迫（如海洋與

陸面過程，包括積雪覆蓋）對氣候異常起著非常重要的作用。例

如中東赤道太平洋海表溫度一旦出現(xiàn)明顯異常（變暖或變冷），

會形成厄爾尼諾或拉尼娜現(xiàn)象。目前已可依據這種海洋對大氣的

耦合強迫作用提前1年做出全球氣候變化或異常的預報。另外，海

洋和陸面過程可以引起大氣環(huán)流的優(yōu)勢模態(tài)，這種環(huán)流的優(yōu)勢模

態(tài)可持續(xù)數(shù)年或數(shù)十年，從而造成大范圍甚至全球的氣候異?；?/p>

氣候變化。這種行星尺度的環(huán)流優(yōu)勢模態(tài)或者由耦合強迫產生；

也可能在人類引起的氣候變化條件下產生。現(xiàn)在大多數(shù)國際上先

進的復雜耦合氣候模式能預測這種環(huán)流的優(yōu)勢模態(tài)，它們對于區(qū)

域氣候變化的預報尤其重要。從動力系統(tǒng)的觀點看，這反映了海

洋或陸面強迫或日益增加的人類活動引起的溫室氣體造成的輻射

強迫影響的氣候吸引子幾何形狀會發(fā)生什么變化?；煦缋碚摰难?/p>

究表明，雖然在混沌系統(tǒng)中，個別軌跡可以是不可預報的，但整

個幾何形狀的變化是完全可預報的。上述氣候變率優(yōu)勢模態(tài)的存

在和演變，反映了吸引子幾何形狀和優(yōu)勢極性的改變。（3）氣候變化的預測不同于幾周時間尺度的天氣的可預報

性，后者主要依賴于初值，而前者即依賴初始條件，

也依賴邊界條件或者完全依賴于邊條件。較短時間尺

度的氣候預測或短期氣候預測，就是依賴于上兩種條

件，因而在模式中邊界條件的變化如上邊界太陽輻射

的季節(jié)循環(huán)，下邊界的海表溫度的變化都包含在模式

中。這種可預報性被洛侖茲稱為第一類可預報性。對

于長期（幾十年或幾百年）的氣候變化預測，如由人

類活動造成的溫室氣體增加引起的全球氣候變化，將

不依賴于大氣的初始條件，這是由于在模式長期積分

之后，將完全喪失對初條件的記憶，因而失去它的影

響。這種完全依賴于詳細邊界條件變化的氣候預測被洛侖茲稱為第二類可預報性，其可預報性決定于外界強迫變化的時間尺度。由于氣候系統(tǒng)的慣性，即使施加于邊界（包括CO2增加）的外強迫消失之后很久，氣候系統(tǒng)還將繼續(xù)變化相當長的時間，甚至長達千年以上。海平面上升的響應就是一個例子。從外強迫引起的輻射平衡的變化看（即輻射強迫），由人類活動造成溫室氣體的增加與火山爆發(fā)，太陽活動等外強迫在引起全球輻射不平衡上是相當?shù)暮偷刃У?。古氣候模擬表明，氣候模式對于自然的外強迫響應是比較合理的與正確的，因而有理由認為，氣候模式對于溫室氣體增加的氣候響應也應是基本正確的。這就是氣候變化預測可靠性的基本科學基礎。

從混淆理論觀點看，這種結果是令人十分意外的。它反映了氣候系統(tǒng)的某種規(guī)則性，表明對于一些大的氣候變化，氣候系統(tǒng)并不是強混沌性質的，而是以大致可預報的方式響應米蘭科維奇的強迫作用。這種強迫產生于地球軌道變化引起的地球上太陽輻射分布的變化。前面已經指出，由溫室氣體增加所引起的全球氣候變化也是被大氣頂輻射狀況的變化驅動。從性質上它與米蘭科維奇強迫產生的輻射狀況變化并無不同，因而可以認為，從這個方面看溫室氣體增加將也應該導致基本可預測的全球氣候響應。由于預測結果對初始條件的敏感性，首先是要改進全球氣候觀測系統(tǒng)，以為氣候模式提供更準確的初始場。但要做到這一點在相當長時間內是有困難的，因而目前的解決辦法是用數(shù)學方法對觀測的初值進行擾動，得到在觀測和分析誤差范圍之內相差甚小的一群初始值，它們代表在初始時刻可能出現(xiàn)的所有觀測場，其數(shù)量可達50個以上。以后用每一初始值進行預報，最后把所有個別預報成員用統(tǒng)計方法進行集合。如果各預報成員的結果具有低離散度，則預報具有較高的技巧和可信度。反之如果個別成員的預報相互之間有很大的離散度，則預報技巧偏低。集合氣候預測的示意圖。依據十分接近的一組初始條件制作的30天氣候預測。有些集合預報整體上表現(xiàn)出低的離散度，有些則表現(xiàn)高度散度，低離散度的集合預報可用于實際的預報，它具有更大的可信度。

另一方面，天氣與氣候模式并不是十分完善的，尤其是對于中小尺度（如云）和湍流運動的描述是比較粗的，它們主要采用物理參數(shù)化方法，即以大尺度變量表征它們的總體效應，這也會導致天氣與氣候氣候預測的誤差，因而繼續(xù)改進和完善天氣與氣候模式是另一方面的發(fā)展方向。由于目前各國氣候預報中心使用的模式并不完全相同，各具特點，因而也可以采用數(shù)學方法對各種模式的預報結果進行集合，這叫做超級集合方法。但有一個前提，就是參加模式超級集合的各氣候模式一般要有較好的預報性能。通過集合之后一方面可使模式的隨機誤差或噪音相互抵消以及系統(tǒng)偏差減小，另一方面可突顯出由耦合強迫與外強迫在模式中產生的有用氣候信號，以提高集合預報的信噪比。因而目前和將來的天氣和氣候預測是多初值與多模式集合預報系統(tǒng)。因而，從本質上看，天氣和氣候預報演變成一種概率預報。為了給公眾和用戶一個確定性的預報結果，目前是對各成員用算術平均（等權重）或加權平均得到。這在某種程度上，是解決作為混沌現(xiàn)象的天氣和氣候變化的一個很好的途徑。

四、天氣預報方法的分類天氣預報方法總的可分為兩類：一是經驗方法，也稱主觀預報方法。主要依據天氣圖、衛(wèi)星和雷達資料以及各種經驗規(guī)則和統(tǒng)計圖表由預報員綜合作出。因而預報的正確性很大程度上取決于預報員的經驗。這種方法的缺點是不夠客觀和定量，但它有重要作用。本節(jié)不討論這種預報方法。第二類是客觀預報方法。這包括數(shù)值預報和統(tǒng)計預報。近三十年來，統(tǒng)計預報又與數(shù)值預報相結合發(fā)展成統(tǒng)計－動力（或數(shù)值）預報方法。從五十年代開始就研究數(shù)值天氣預報方法。到六十年代初，不少國家都已建立了數(shù)值預報的業(yè)務預報。目前數(shù)值預報的業(yè)務預報能力不斷提高，它是實現(xiàn)預報客觀化定量化的主要手段?？偟膩碚f，由于數(shù)值預報的不斷改進，預報準確率到九十年代增加了一倍，從30％增加到60％（正確率的評分為2×(70－S1)，如得毫無價值的預報圖，得0，此時S1＝70；對實際完全正確的預報圖得100（％），此時S1＝20）。環(huán)流的預報能力也從3天增加到一周或10天。從數(shù)值模式看，也變得愈來愈復雜和完善。最早用的是正壓模式和地轉模式，以后變成半球的原始方程模式，又發(fā)展到全球模式，并用實際風觀測資料直接輸入。同時為滿足要素預報又發(fā)展了區(qū)域模式，細網格模式和套網格模式（用大網格模式預報結果為中、小網格預報模式提供邊界條件）。目前數(shù)值預報還有許多問題需要解決，例如對于可移動的套網格有限區(qū)模式，不少國家都十分重視，但目前大部分這種模式都是所謂單向的，即只有大尺度模式通過邊界條件影響有限區(qū)模式。目前正研究使用可移動的雙向相互作用的細網格模式來作某些重要天氣系統(tǒng)（如溫帶氣旋和臺風）的預報。對于中尺度模式的試驗和研究也在積極進行，其分辨率為50～70km到幾km。這種中尺度模式對于預報暴雨，強天氣爆發(fā)是十分重要的。但一個關鍵的問題是如何取得合理的初始資料問題。另外，時間尺度1個月的延伸數(shù)值預報雖然已經取得了一定的進展，但仍有不少問題需要解決。這種預報對工農業(yè)生產的價值非常大。中期預報是一個難題，目前正在一些國家進行。歐洲中期天氣預報的水平超過了氣候預報和持續(xù)性預報。但是要把預報準確率提供一定的程度還有許多的問題需要解決。上述預報模式主要涉及中高緯地區(qū)的天氣預報，雖然進展明顯，但在熱帶預報方面則進展不太大。為改進熱帶預報尚需要許多研究工作。統(tǒng)計預報方法在最近30年進展也十分明顯。在統(tǒng)計方法中，未來的天氣狀況可以根據現(xiàn)在天氣狀態(tài)和氣候平均的時間滯后相關用回歸方程估計。統(tǒng)計方法的優(yōu)點是它以觀測的實際大氣的特點為依據。不足之處在于，根據現(xiàn)有的氣候資料序列建立起來的一些簡單的回歸方程具有顯著的抽樣誤差，也不能反映大氣中復雜的非線性物理過程和動力過程。統(tǒng)計方法的可預報性極限，可以從時間滯后函數(shù)趨于零這一觀測事實來確定。隨著時間的延長，預報的效用越來越小。有二種主要的統(tǒng)計預報方法，一種是經典統(tǒng)計方法（CS）。它需要得到初條件與某個以后時刻條件之間的統(tǒng)計后延關系。例如用這種關系可直接由今天的觀測資料預報明天或后天的天氣。這種方法完全不考慮數(shù)值預報或動力模式的結果，是一種純統(tǒng)計方法。統(tǒng)計預報方法很多，這包括：概率天氣預報方法、分類預報（是/否預報，多類預報）、相關回歸預報（一元或多元回歸，逐次回歸，事件概率回歸等），判別分析（二元與多元判別，逐步判別），時間序列分析（平穩(wěn)分析，譜波分析）、譜分析與過濾技術等。第二種是統(tǒng)計－動力預報方法，這又包括完全預報法（PP）和模式輸出統(tǒng)計方法（MOS）。完全預報法是建筑在數(shù)值預報模式能作出較好的環(huán)流型預報的條件上。如同CS方法中一樣，它用長期實測歷史資料（氣象要素和各層形勢場）統(tǒng)計得到局地天氣和氣象預報因子（由環(huán)流等表征）間的預報方程。這個關系是同時期的，不是落后的。在作預報時，用各層形勢場的數(shù)值預報結果代入預報方程就可得到每天的要素預報。這個方法的缺點是數(shù)值預報的誤差不可避免的全部進入這種統(tǒng)計方法的預報結果中去。即它認為數(shù)值預報是完全對的，因而它與數(shù)值預報模式的改進關系很大。一般當數(shù)值模式有改進時，PP方法也有改進。這種方法不適用概率預報。其優(yōu)點是由于用了較長時間的資料樣本，所得到的預報方程比較穩(wěn)定，并且在推導方程時不需要用數(shù)值預報的樣本，也不受數(shù)值模式改進的影響。MOS方法與PP方法相似也是把動力與統(tǒng)計方法組合在一起，得到瞬時的預報關系，也即根據數(shù)值預報的形勢和物理量場的預報資料與所報的氣象要素直接聯(lián)系建立統(tǒng)計預報方程。這種方法不必使用長期的觀測資料。MOS中的樣本通常是一較短時期數(shù)值預報模式作出的各種預報量。一般可把這種預報資料存檔，并且把這種資料與當?shù)靥鞖饽Ｊ较鄬?，然后用各種統(tǒng)計方法最后建立一套統(tǒng)計預報方程。這個模式大的優(yōu)點是在建立預報方程時自動地考慮了數(shù)值預報的系統(tǒng)誤差及局地氣候學，同時大量利用了數(shù)值預報的物理量場，效果往往較好。但是由MOS得到的預報關系每當數(shù)值模式改變時，也要求有相應的改變?？傊钣杏玫氖荕OS方法，它適于報天氣尺度12～60小時的預報，可用一天兩次的高空資料作出。至于更長時期，PP是主要方法。對中尺度和短于12小時的預報，CS是主要方法?，F(xiàn)在MOS已被廣泛地用來代替PP，CS方法。對中長期，一旦將來有了更長期的預報，也可進一步被應用。對于短期天氣預報，尤其是中尺度和局地預報，可用MOS＋CS，并且每小時更新一次。因而有人預計，MOS將成為局地和氣象要素（包括城市天氣）的主要預報工具。天氣預報雖然有了明顯的進展，但一些關鍵性的轉折性天氣或強烈天氣的突然爆發(fā)的預報仍然常常失敗。Ramage曾指出，這是因為大氣湍流很強和各向異性的性質所決定，也即大多數(shù)能量都是在不到5～10％的時間內釋放出來的。這種大氣的爆發(fā)性質是無法用動力學或數(shù)值預報報出的，如積云的發(fā)展，雷暴或颮線的爆發(fā)，臺風和溫帶氣旋的生成，厄爾尼諾現(xiàn)象等只能用統(tǒng)計方法作出。他特別強調要研究大氣中這種“爆發(fā)”的發(fā)展過程以及導致爆發(fā)的先決條件。這種意見與數(shù)值模式的研究者是不同的，后者認為大氣的運動是決定性的，只要有了好的觀測網和完善的模式，強有力的計算機，是能夠作出正確的天氣預報來?，F(xiàn)在天預報也正是沿著這兩條路向前發(fā)展。近幾十年來又把兩者結合起來使預報正確率有了相當?shù)奶岣摺?/p>

中短期數(shù)值天氣預報天氣預報和大氣模擬從時間尺度可以分為短中期和長期預報，前者主要取決于大氣的初始狀態(tài)；而中期預報，雖然主要考慮運動的初始狀態(tài)，但目前認為，也要盡可能考慮決定最終平衡的外部強迫作用。前面已經說明了短期數(shù)值預報的情況。最早的中期預報試驗是在六十年代末開始，當時進行了一系列的半球的兩周預報試驗，結果是令人鼓舞的。大大促進了中期預報的發(fā)展。1979年8月1日歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）開始發(fā)布10天以內的中期數(shù)值預報。通常采用高度距平場的相關作為評價中短期預報的客觀指標。所謂高度距平場的相關，也就是全球某一地區(qū)一個或幾個等壓面高度的觀測值與預報值對其氣候平均的離差之間的相關。這個方法給出的預報技巧的評價一般是可靠的。通常認為距平相關達到50％或60％，就可定義為有用的預報。下圖a是北半球中高緯地區(qū)1980年12月500和1000hPa高度場業(yè)務預報的平均距平相關系數(shù)。圖中表明，500hPa預報普遍優(yōu)于1000hPa預報。另外，預報技巧隨著預報時限的增長而減小。在這個冬季月，1000和500hPa距平相關達50％的時間分別為預報的第6.5天和第7.2天。另外，兩次的高度場預報都遠遠高于持續(xù)性預報。下圖b是不同波組的高度距平相關系數(shù)?？梢钥吹?，大尺度系統(tǒng)的預報更準確一些。波數(shù)在10～20之間的緯向波動代表較短的天氣尺度的預報，比大尺度系統(tǒng)的預報差的多。這一結果反映，即使天氣形勢的總體報得較好，但各種天氣現(xiàn)象發(fā)生的時間和強度有可能報錯。b20°N-82.5°N范圍內1980年12月各次預報的平均距平相關系數(shù)。（a）1000和500hPa高度場的距平相關系數(shù)。同時給出了1000hPa持續(xù)性預報的相關系數(shù)；（b）根據1000～200hPa之間各標準等壓面高度計算；計算是對不同緯向波數(shù)帶分布進行的可預報性也有一定的空間變化。對1980年12月，歐洲500hPa高度距平相關系數(shù)在預報第4天達80％，第5.8天達60％。相應在東亞地區(qū)同樣的相關值出現(xiàn)在第4.1天和第6.1天。這說明亞洲地區(qū)有更高的可預報性。業(yè)務預報的效果隨時間也有明顯變化。首先可預報性有顯著的月際變化。從這一個月到下一個月，50％相關出現(xiàn)的時間可相差一天。除月際變化之外，預報技巧也有明顯的季節(jié)變化。如對北半球，夏季的可預報性普遍低于冬季，這在東亞和北美尤為顯著。在有些時候，可預報性較低，而在另一些時段可預報性相對比較高，可預報性的這種非季節(jié)性變化并不是純偶然的現(xiàn)象，可能與某種持續(xù)性的長時間尺度的天氣過程有關，這種過程一般是容易預報一些。熱帶地區(qū)的預報效果并沒有中高緯度好。一般數(shù)值模式都會出現(xiàn)系統(tǒng)誤差問題。在65oN500hPa處，對流層溫度偏低，其極大值達3K，平流層溫度偏低的程度更明顯。500hPa以下，溫度偏低的程度隨緯度變化很少。模式中的緯向風普遍較實際情況偏強。在高層，緯向平均副熱帶急流向極地方向移動。850hPa溫度的緯向平均誤差不大?？梢钥吹皆诒泵缆浠剑柋八股胶蛠喼薜奶焐綖槊黠@的負偏差，而在東南太平洋，大西洋和東南亞地區(qū)為大面積正偏差區(qū)。美國氣象中心（NMC）也有類似的系統(tǒng)誤差，在歐洲和亞洲有相同的相對最大和最小誤差位置。兩模式的最大差別是在北極，這種系統(tǒng)誤差產生的一個原因是對地形強迫估計過低。地形上處理不當還可引起虛假的降水。例如青藏高原下風方會產生大范圍虛假降水區(qū)。目前解決問題的方法有：靜力扣除法，包括地形，重力波拖曳法等。實況澳大利亞模式20年中國的模式國內外中國地區(qū)多年模擬的平均降水場比較單位：mm加拿大模式22年下圖說明了最近30年北半球中短期業(yè)務數(shù)值預報的進展。1972年的曲線是1972年Miyakoda等給出的12個冬季個例的500hPa高度場的中短期數(shù)值預報結果，它代表了70年代初的水平?？梢钥吹?天半以后，距平相關系數(shù)小于0.6，即預報不可用。到了79/80年，歐洲中期天氣預報中心的冬季有用預報提高到了5天半，到2001/2002年，冬季預報進一步提高到8天半。也就是說，在過去30年中對北半球冬季大尺度氣流場的預報技巧提高了5天，最近20年也提高了3天。北半球500hPa位勢高度距平相關系數(shù)。圖中的1972代表Miyakoda等的結果，1979/1980代表歐洲中期天氣預報中心1979年12月～1980年2月的業(yè)務預報結果，2001/2002代表ECMWF2001年12月～2002年2月的業(yè)務預報結果（取自Hollingsworth等，2003）在最近20年，南半球的數(shù)值預報也有了顯著進展，對于南半球，代表性的地區(qū)是澳大利亞與新西蘭地區(qū)。因為這個地區(qū)有南半球最好的地面與高空觀測網，其驗證結果較為可靠。下圖給出了近20年ECMWF，英國氣象局（UKMetOffice）和日本氣象廳（JMA）對這個地區(qū)1，3和5天的預報技巧。這里的預報技巧是用SI（技巧分）表示的，它度量一組固定觀測點（通過取探空站點間或網格點間）之間高度梯度的均方根誤差（rms），也可近似為地轉風的rms誤差。如SI＝0，則代表最高技巧的預報；如果SI＝20，則為高技巧誤差。由下圖可見，四個預報中心（ECMWF，JMA和GASP（澳大利亞氣象局））對1，3，5天的預報皆有明顯的改進，尤其是在90年代中期，其中期預報水平幾乎與北半球相當。這可能是由于（1）新的衛(wèi)星資料的增加，即新的高頻微波探測資料（AMSU），ERS和Quikscat散射儀資料；（2）模式的物理與分辨率的改進；（3）資料同化系統(tǒng)的應用。澳大利亞與新西蘭地區(qū)24，72與120小時，海平面氣壓預報的SI評分變化，該結果由澳大利亞氣象廳驗證。SI是月滑動平均值（取自Hollingsworth等，2003）隨著形勢預報的明顯改進，天氣要素的預報也有相當?shù)母倪M。下圖給出了ECMWF降水（24小時降水大于5mm的降水事件）預報的改進情況。所用的指數(shù)是公平威脅分（ETS：equitablethreatscores）?？梢钥吹剑跉W洲地區(qū)，在檢驗的三個預報時段（18～42小時，42～66小時與66～90小時的累計降水）其預報技巧穩(wěn)定地上升，大致相應于每十年盈得1天的技巧。根據上面的討論，可以知道歐洲中期天氣預報中心的預報是很成功的，10天以內的預報都優(yōu)于持續(xù)性預報。一般來說，北半球熱帶以外地區(qū)3～4天預報的質量是好的。5～7天的預報通?？梢詧蟪隹偟奶鞖庑蝿荨６?～10天的預報由于系統(tǒng)性誤差較大等原因，只能參考。降水和溫度等的預報也在不斷的改進。

1993～2001年ECWMF制作的日降水預報ETS（EquitableThreatScores）逐季時間序列。預報區(qū)間為18～42小時（實線），42～66小時（點線）和66～90小時（虛線））。所檢驗地區(qū)是歐洲，所取降水事件是日累計降水量大于5mm。（取自Lalaurette與Ferranti，2001）

五、集合預報解決初值條件誤差和模式誤差的途徑是使用集合天氣預報系統(tǒng)（EPS），以此估計可能預報結果發(fā)生的概率。EPS是由略微不同的初值或不同模式作出個別預報（預報成員）的集合。集合平均代表EPS確定性的預報結果，各成員對集合平均的散布或標準差，代表EPS的不確定性，一般認為由內部變率造成。任一地點和任一變量的EPS不確定性可由概率密度函數(shù)（PDF）表征。它是由不同集合成員構成的一種頻率分布。業(yè)務集合預報于1992年在美國國家環(huán)境預報中心（NCEP）開始使用，近年來在其它國家的氣象中心也使用了這種預報方法。集合預報是用某種方法生成不同的初值，然后得到不同的預報結果或預報成員，然后用概率方法對所有的預報成員進行集合，最后得到最可能的預報結果。由于預報模式分辨率，集合成員數(shù)，擾動初值的方法和模式本身的不斷改進，促使了集合預報方法的迅速發(fā)展，并且檢驗和使用集合預報的方法也得到了相應的發(fā)展。集合預報的目的有三個：第一是通過集合平均提高預報質量，其提高之處在于集合平均有過濾掉預報中不確定成分（集合成員彼此不同）而保留下集合成員中一致的部分的傾向。濾波只能在擾動的非線性演變中進行，如果從分析中加上或減去擾動場，當擾動保持線性時集合平均預報就和對照預報相同。和對照試驗相比，幾天之后的NCEP全球預報集合平均預報的改進是非常明顯的。集合預報的第二個目的是提高預報的可靠性。如果集合預報每個成員之間有很好的一致性，那么就有更多理由相信所做的預報。集合離差（spread）和預報誤差之間的定量關系（或者反過來說在預報一致性和預報技巧之間）還尚待進一步的確認，但已經在日常預報中被預報員們所考慮。集合預報的第三個目的是為概率預報提供定量基礎。在下圖的例子中，我們可以說，集合表明A簇的概率是40%，而B簇為60%。(a)典型的集合預報分量示意圖。（1）對照預報（標有C），從真實大氣初始狀態(tài)的最好估計分析場開始（用x表示）；（2）兩個擾動集合預報（標有P+和P-），從對照場中加上和減去初始擾動；（3）集合平均，用A表示；（4）大氣“真實”演變，用T表示。這是一個“好”集合，因為“真實”狀態(tài)看起來是集合的一個合理成員。集合成員的均值趨于比對照預報更加接近“真實”大氣（Toth和Kalnay,1997）。（b）一個“不好”的集合預報示意圖，其中預報誤差由系統(tǒng)誤差所控制（比如模式缺陷）。在這個例子中，集合對預報無用，但它能幫助我們確定預報誤差可能是由于系統(tǒng)誤差的存在引起的，而不是由于初始條件誤差的混沌增長所造成的。

集合預報示意圖。從表示初始條件的不確定性（理想的是分析誤差協(xié)方差）的圓內出發(fā)根據擾動初始條件的個別預報的軌跡，結束于可能的解范圍之內。對較短時期而言，預報之間比較接近，可以看成是確定性的。但超過一段時間后，可能的解差別很大，必須認為是隨機的。對大尺度流動預報而言，過渡時間為2~3天，而對單個風暴等中尺度而言短到只有幾個小時，對強非線性參數(shù)而言過渡時間要短一些；即使對大尺度場，降水預報表現(xiàn)出顯著的發(fā)散，比500hPa場發(fā)散得快。預報場可能向A或者B子集集聚（選自Tracton和Kalnay，1993）最近變得比較流行的另外一種方法是多系統(tǒng)集合。很長時間以來人們已經認識到來自不同業(yè)務中心的業(yè)務全球預報的集合平均要比最好的單個預報的技巧高得多（比如，Kalnay和Ham，1989，F(xiàn)ristch等，2000和其中的參考文獻）。人們發(fā)現(xiàn)對于區(qū)域模式的較短期的集合也是如此（Hou等，2001），這樣人們就可以把使用多系統(tǒng)進行集合預報推廣到短期預報中。Krishnamurti等（2001）發(fā)現(xiàn)如果用回歸方法對多系統(tǒng)集合誤差進行訂正的話，集合系統(tǒng)的質量會進一步顯著提高。Krishnamurti等（2001）把這種多系統(tǒng)方法稱為“超級集合”。多系統(tǒng)集合的優(yōu)勢并不奇怪。這些優(yōu)勢不是向初始分析加上擾動并向對照模式參數(shù)化引入擾動，而是多系統(tǒng)方法采用了最好（對照）初始條件和各個預報中心最好（對照）的模式，這些中心運行具有競爭力的現(xiàn)代化業(yè)務分析和模式預報。這樣，多系統(tǒng)可能提供的真正不確定無論在初始條件還是在模式上都要比后引入某單個業(yè)務系統(tǒng)的任何擾動好得多。下圖是1995～2002年3～4天內日累計降水概率集合預報的Brier技巧分曲線。結果表明，集合預報對于四種降水事件（降水>1mm,>5mm,>10mm,與>20mm）均有明顯改進的趨勢。這可能是由于2000年11月開始ECMWF集合預報模式的分辨率增加的結果（由譜TL159（～120km）分辨率增加到TL255（～80km）分辨率）。集合預報可以對控制預報不準確性的概率分布函數(shù)進行定量估算，概率分布函數(shù)本質上是多變量的，可用于估算同時超過規(guī)定閾值的一些變量的概率。利用集合預報輸出的結果可以驅動各種應用模式（如有限區(qū)模式，水文模式，化學輸送模式，火災模式，電價模式等）。估算由這些模式得到的控制預報的不確定性。檢驗這種“下游”集合預報有重要的實際意義，也具有診斷分析的價值。

1995～2002年3～4天日降水量概率集合預報Breier技巧分的時間序列。已進行了12月月滑動平均。這是對歐洲地區(qū)四種降水事件：>1mm（實線），>5mm（點線），>10mm（虛線），>20mm>（點虛線）。檢驗是在歐洲的SYNOP上進行的（Mullen與Buizza，2001）

ECMWF對風暴“Lother”海平面氣壓（1999年12月24日）的集合預報（TL255）。上圖左：確定性預報，上圖右：驗證分析。下面的50幅小圖是集合預報的各個成員?？梢钥吹诫m然確定性預報并沒有抓住這個極端事件，但其中14個成員預報出了強度大致相近的風暴

（取自THORPEX科學計劃，2004年）高影響天氣集合預報的例子模式不同得到的超級集合不確定性。初值相同，各模式有不同的結果，但前三天預報大致向北移動，但三天之后分成2條主要路徑：向西北和向東北方向。這造成了三天之后路徑預報的很大不確定性。這種情況下，一個解決的方法是考慮這些模式的模擬和回報性能，確認哪些模式是可靠的，哪些誤差較大，然后進行加權平均以增加選擇三天后預報路徑的信心。這可減少預報的不確定性。2003年凱特颶風的數(shù)值預報路徑。每一個路徑表示不同模式的預測，初始位置為凱特颶風的觀測值，在北大西洋中部。（K.Emanuel，2005)集合預報可看做是計算條件概率分布的一種過程，即用一特定預報模式和初條件計算由一預報模式系統(tǒng)得到的PDF。在預報開始的時候，PDF開始很狹窄，預報成員的初始離散度反映的是分析的不確定性。隨著預報超前期增加，初始小擾動出現(xiàn)混沌增長，這使預報變得越來越不確定，并且在較短時間內對小尺度系統(tǒng)的可預報性不斷消失，以后是大尺度系統(tǒng)的可預報性也消失。一個有技巧的PDF旨在抓住這種PDF的演變，因而PDF是隨地點與時間而變，例如對一個發(fā)展的氣旋2天預報的不確定性可能比一準靜態(tài)反氣旋大。為了使一個EPS具有技巧，PDF必須具備兩個特性：（1）須包括事件發(fā)生的天氣，即檢驗觀測；（2）在比可預報性上限短的預報超前期，PDF必須較窄或者

具有不同于氣候概率分布的平均值（最好是一個窄的

偏離氣候平均的分布），這表明所得的結果是適合要

預報的特定氣象條件。如果PDF滿足上兩個條件，所給

出的預報將比相關的氣候條件具有更多的技巧。由上

可見，預報的PDF要盡可能狹窄，并且集合平均要盡可

能接近檢驗分析。

說明某一預報時刻氣候（平均值為0）與預報的PDF（偏離0平均）示意圖。它是由一個初始很狹窄的PDF演變而來。為使EPS可靠起見，在該超前期的檢驗分析必須落在氣候分布區(qū)內。彩色區(qū)指明落入氣候極值區(qū)內檢驗分析的機會，它與由氣候分布所預期的機會有很大差別。（取自THORPEX科學報告）區(qū)域氣候模式—動力Downscaling即把包含最高風險的全球集合成員取出，組成一個子集合集，用高分辨區(qū)域模式再做一次預報。這樣可充分了解與評估高影響天氣可能產生的社會/經濟影響。全球EPS的全部成員可做為驅動區(qū)域模式的邊條件，也可取其中高影響天氣潛力最大的子集做為邊條件。據此可以得到區(qū)域模式的PDF及其不確定性，甚至可以了解邊界條件不確定性來自何處。未來集合預報研究方向（THORPEX建議）（1）初條件對預報的不確定性如果小尺度運動的初值有不確定性，可通過逆

尺度使預報誤差迅速增長。而分析和預報不確

定是以緩變，更強的大尺度運動為主。應研究

上述與其它初始不確定性在限制預報技巧中的

相對作用，應研究更合理的集合預報系統(tǒng)的初

始擾動方案。（2）改進集合預報系統(tǒng)

這包括集合的初始擾動（陸面和海面），分析

不確定性，非參數(shù)化，不可分辨現(xiàn)象對可分辨

尺度的影響，預報模式（數(shù)值計算與參數(shù)化）

等。還應研究多模式，多參數(shù)集合預報方法以

及隨機參數(shù)化和集合樣本數(shù)的最佳選取。（3）在生成集合中，利用適用方法，包括集合預報

系統(tǒng)的構造，使其適合天氣狀態(tài)和用戶需求。

如分辨率與樣本數(shù)之間的最佳選取等。（4）多中心集合

多模式或多參數(shù)化集合會產生另外的有用的散布分布，

但這些方法多是特定的。尚不清楚，其收效是由于多

種模式的應用，不同模式系統(tǒng)提供的初值差異，還是

所用模式中不同偏差相互抵消或上述諸種原因的組合

造成。將來可發(fā)展和評估一種新的集合系統(tǒng)（稱THORPEX交互式大全球集合系統(tǒng)）。它是各數(shù)值天氣預

報中心產生的集合預報的組合。這種方法的優(yōu)點是用

了不同的資料同化，集合生成和NWP模式設計的方法。

這種多模式，多分析與多國家集合可為全球用戶提供

任何地區(qū)的高影響天氣的集合預報。簡短的小結上世紀六十和七十年代科學家提出了大氣運動的混沌性和非線性理論，后來又提出動力隨機預報和集合預報，對大氣的可預報問題（即天氣是否可以準確地預報，最長能報多長時段）的重要性進行了深入研究，結果導致了在九十年代初，世界主要氣象中心建立了集合預報系統(tǒng)。集合預報本質上是一種概率預報，它既提供確定性信息，也提供不確定性信息，因而它不是完全被公眾已普遍接受的單一值的確定性預報。由于它還包含了不確定信息部分，故被稱為“完全預報”。后者被稱為“不完全預報”。對于大多數(shù)公眾和用戶而言，他們可能不理解，不能接受或不會應用這種常常包含幾種可能性的帶有不確定性的定量預報結果。目前他們已成為世界上主要數(shù)值預報中心日常業(yè)務系統(tǒng)的一部分，并且逐步趨于成熟，已為預報員認可，成為日常天氣和氣候預報的一部分，尤其是歐洲，美國和日本。目前中國才開始起步不久，根據最近的調查（杜均，康志明，2014），雖然數(shù)值預報產品已成為中國預報員在制作天氣預報中不可缺少的工具，但只約有超過半數(shù)的預報員對其預報不確定性有一些了解。有三分之一的預報員對其尚無認識。因而，公眾普遍認為：天氣是應該可以被準確地預報出來，這種錯誤的印象在不知不覺中提高了公眾對天氣預報準確率的期望值。因而對天氣預報的現(xiàn)有水平與不可能完全準確地預報天氣的思想應通過一定的途徑讓公眾知曉，讓公眾應理解天氣預報的不確定性源自何處，預報難處和不確定性，從而降低人們對天氣預報的期望值，即使在將來氣象科學更加完善，也不能做到預報完全準確，只能逐步逼近它。七、無縫隙預報系統(tǒng)從未來預報時效、原理和方法上區(qū)分氣象預報可分為三種類型：天氣預報，短期氣候預測和氣候變化預估。由于后兩種預報的差別主要在時間尺度上，所以可統(tǒng)稱為氣候預測。因而氣象預報簡單地說包括天氣預報和氣候預測。但近年來，也有人認為天氣預報與短期氣候預測都依賴于初始條件，只是預報期延伸的長度不同，應統(tǒng)稱天氣—氣候預報，而氣候變化僅取決于外強迫作用，不同于前兩種或天氣—氣候預報。天氣預報和氣候預測的區(qū)別

氣候預測與天氣預報相比有三個方面的難點：（1）預報時間長。天氣預報一般為1-7天，將來最長可延伸到2周。這

主要是天氣預報作為一個初值問題受到可預報性上限的限制。而

氣候預測是對月、季、年以及十年和百年長時間尺度的氣候變率

或異常狀態(tài)與進行預測或預估。眾所周知，預測時間越長，不確

定因素越多，越復雜，因而預測的難度越大，預測結果的準確性

也較低。（2）氣候預測的原理和方法復雜，尚處于研究階段。雖然氣候模式基

本上由數(shù)值天氣預報模式演變而來，但氣候預測不能完全沿用中

短期天氣預報的原理與方法，必須發(fā)展新的氣候預測理論與方法。（3）資料和數(shù)據不足。由于氣候預測需要各圈層，即整個氣候系統(tǒng)的

資料，因此困難比天氣預報要嚴重的多。

數(shù)值天氣和氣候預報的可預報性問題許多理論和數(shù)值研究表明，大氣存在著內在的可預報性，即使以最理想的觀測系統(tǒng)也只能作出2～3周有用的預報。我們知道，制約大氣預報正確性一般有兩個因素：（1）模式誤差，這是因為預報模式中考慮和表示的物理過程與發(fā)生在大氣中的實際物理過程不一致，例如在物理參數(shù)化處理中，是通過一種平均過程將次網格的動力過程和物理過程對網格以上尺度的平均影響表示出來。這種情況下，對平均影響的偏離即是誤差的一個來源。另外無論是格點大氣模式或譜模式，其空間分辨率都受到計算能力的限制；（2）初始誤差，這是因為大氣實際的初始狀態(tài)與用于模式初始值的資料之間有差別。許多人研究了初始誤差的問題，考察它在時間積分過程中是如何向后傳播的，直到所得到的解不再能與隨機過程區(qū)別開來為止。對于初始誤差一般是用概率論和統(tǒng)計方法進行研究。關鍵的問題是天氣預報從數(shù)學上被看作初始問題，只要有足夠準確的初始場和完善的數(shù)值預報模式，隨著不斷的向前積分，模式能夠做出1-7天或到10天的準確天氣預報。但是氣候預測，僅考慮初始對預報結果的影響尚不夠（主要是對短期氣候預測），更主要的是考慮大氣層上下邊界的外強迫作用（如海洋、陸面、太陽輻射、火山爆發(fā)）以及由人類活動排放的溫室氣體與氣溶膠的作用，土地利用變化的作用等。由于這些因子與大氣圈的相互作用過程與機理十分復雜，目前對他們的了解十分不足，這大大增加了氣候預測的不確定性。另外由于大氣內部運動的復雜性和動力學上的混沌性質，也大大限制了氣候預測準確性。這種差異主要反映在天氣預報模式主要考慮的是流體動力學原理，而氣候預測除此之外，還必須重點考慮全球大氣的輻射傳輸和長時期能量平衡問題，這對十年—百年尺度的氣候預測尤其重要。地球的能量平衡或收