天气预报技术这些年有没有发展?什么时候才能准一点?
阅读 · 发布日期 2018-07-10 · 金人网络首先从两个风暴故事开始。第一个来自BBC天气预报APP,周六是春季银行假日(spring bank holiday),APP预报说伯恩茅斯会下雨,还有雷电。第二个故事是这样的,因为天气预报不准,小镇的旅游管理人员诉苦说,游客听到预报没有来,他们本来可以来的,当天的天气阳光明媚,天空湛蓝。
天气预报不准,大家不高兴,他们抨击BBC,抱怨没有白费。英国《太阳报》报道说BBC给出的预测大错特错。《每日邮报》也采访了社交媒体用户,他们的周末因为“糟糕的预测”和“完全不准的预报”给毁了。观察者也站出来发表文章,借题发挥,将矛头对准“气候变化预测”。
这些故事引导我们注视一个重要的问题:在技术的助推下,天气预报发生了怎样的变化?我们与天气预报的关系又发生了怎样的变化?预测温度、降水、风速时,我们的能力提升了吗?如果真的提升了,为什么在手机上使用不同的天气预报App,结果却有如此大的悬殊?还要等多久,超级电脑和AI才会淘汰人类气候学家?什么时候预测精准度能达到100%?
收集大量与大气层、地球表面有关的数据,比如温度、湿度、风力状况,这是现代天气预报的基础。在数据之间存在误差,那就需要用已有的观察和过往资料来填充。预测模型由一些等式组成,它对物理和化学反应进行管控,以此作为起点,计算并得出未来的天气状况。
天气预报对人类活动有着至关重要的影响。2011年一份报告指出,经济学家Jeffrey Lazo发现,单在美国,天气对GDP的影响最高可达4850亿美元。正因如此,我们才会投入那么多钱,不断提高预测能力。
天气预测数据不断优化,质量越来越高。例如,大型飞机会安装转发器,收集风速数据,它用这些数据导航,英国气象局(Met Office)将这些数据放进预测模型。NASA GOES-16卫星去年12月投入使用,它会用更快的速度扫描地表,拍摄的图片比过去的卫星图更清晰。2月份,英国对降雨雷达网络进行升级,工作已经完成,投入1000万英磅,升级之后,网络输出的数据比之前多5倍。
所有数据都会输入超级计算机,每秒计算1万亿次。真的需要这么强大的计算力吗?当然,因为预测模型很复杂,计算力越强大,才能越接近大气变化。随着科学的进步,预测模型越来越来复杂。因为有了多余的计算力,“集成预测”(ensemble forecasting)成为可能。所谓集成预测,就是说预测模型运行许多次,使用的初步数据稍有差异,这样一来就能计算不同结果出现的概率。
更多数据、更强大的计算机、更好的算法,将这些因素加在一起,已经大大提高预测结果的质量。2015年《自然》杂志刊文称,气象学家提前3-10天预测大气压的能力一直在进步,自1981年以来,大约每10年前进一天。英国气象局则说,预测4天内的气压时,精准度与几十年前预测一天的气压差不多。
因为数字技术的进步,人类获得天气预报、使用天气预报的习惯也发生了变化。智能手机能够提供局部天气预报,时间范围扩大。在Android手机上,全球大约有8000个App与天气有关,iPhone平台有2400个。数量如此多,如果不是专家,怎么知道哪个更可靠呢?
想让预测变得精准,远不是那么简单。什么最重要?是温度、降水还是风力状况?评判之时,到底应该查看平均总体误差,还是查看预测与现实的符合频率呢?ForecastWatch是一家美国公司,它会分析天气预报提供商的表现。ForecastWatch创始人Eric Floehr认为,评判预报是否精准有多种多样的方法;在不同的预测领域,在更长或者更短的时间窗口,或者在不同的地理区域,有些预报商预测更准,有些差一些,各有不同。
ForecastWatch去年曾对全球6大领先预报提供商进行对比,包括AccuWeather、Weather Channel、Weather Underground、Foreca、Intellicast和Dark Sky。报告指出,2016年ForecastWatch曾对1145个地点1至5天内的预报进行调查,其中25个地点来自英国。
结果发现,无论是平均温度、最高温度、降水概率还是风速,AccuWeather预报最准。对于低温预测,The Weather Channel和Weather Underground有着不错的表现。在所有这些预测类型中,Dark Sky表现最差。
在英国,BBC天气预报APP的用户最多,然后是英国气象局的APP。2月份,BBC改变策略,APP不再使用英国气象局的数据,转而使用MeteoGroup的数据,这是一家天气预报公司,所有者是美国PE企业,为什么这样做?因为BBC认为它的服务质量更好,价格更便宜。
ForecastWatch创始人Eric Floehr提供一份数据统计,它们来自12个提供商,覆盖英国29个地点,数据是2017年的。在精准度综合评测中,Weather Channel和Weather Underground表现最好,AccuWeather排第五、MeteoGroup排第六、BBC排第九(数据来自英国气象局)。如果只看降雨预测精准度,MeteoGroup排在第四位,BBC排在第十位。
如果预测不准,到底相信哪个?相信许多天气APP用户都会觉得难以选择。最近几年,预测精准度的确有所提升,既然如此,为什么不同提供商给出的结果还是不同呢?
有些预报商拿到的观测数据更多,它们使用不同的算法计算,这些算法是以不同的模型作为基础的,它们的细节等级也不同。有些APP只是简单提取计算机模型预测结果,还有一些APP会聘请气象学家审查数据,修正错误,如果是非正常或者极端天气,气象学家的作用更明显。
AccuWeather副总裁Jonathan Porter解释说:“我们与政府、企业建立了独特的关系,可以拿到最相关的实时数据,我们使用的预测模型数量超过125个,有全球、局部、国家或者地方预测模型。我们还在努力,将新数据库放进去,增强算法。必要的时候,人类气象学家会给出专业意见。”
有时,算法所使用的原始数据完全一样,被不同的预报者使用,但是最终给出的结果却是不同的。英国气象局公共气象服务主管Derrick Ryall说:“APP之间有一个很大的不同:它们要做出选择,到底展示怎样的信息。有些只会选择简单的信息,还有一些会挑选更详细的信息。这些都会影响精准度。”
还有一个因素也会导致结果的不同:精准度不是唯一的考量因素。你可能有点意外,但事实的确如此。Floehr 2012年曾经写过一本书,它将预报员的预测与实际天气状况对比,发现给出“悲观预测”(尤其是更高或者更低的降雨概率)时他们总是犯错。Floehr认为:“下雨了,但是你忘了带伞,这是第一种情况;下雨了,你带了伞,但是没有必要用伞,这是第二种情况。对于民众来说,第一种情况更让人沮丧。正因如此,预报者在预测降雨时会刻意‘过度’。”
一些领先的预报商已经开始抛弃这种方法。Weather Company高级副总裁Peter Neilley说,早在3年前它们就已经抛弃“降雨偏见”。他还说:“对人们来说是什么是最重要的?以前我们会给出判断,现在不会了,现在重点关注降雨概率,让民众自己去判断。”
BBC APP因为给出的预测“过于悲观”遭受指责。现在它甚至还给出每小时降水概率这一数据,结果却是导致民众困惑。MeteoGroup资深气象学家Nikki Berry指出:“如果你将天气征兆与降水概率拿来对比,会发现二者之间并没有直接联系,因为征兆还会受到其它因素的影响。“
在BBC APP中,有时你会看到一个图标,表明某天会有雨,但是实际上那天只有一小时可能有雨,概率不到50%。Berry说:“我们会使用当天最重要、影响最大的天气征兆。”如果某人会根据天气预报做出重要决定,除了查看天气图标,还会在BBC天气预报页面查看详细信息。
就像其它许多行业一样,计算机越来越先进,重要性越来越高,之前许多由气象学家做的事已经交给计算机完成。超快处理器接管大量工作,预报员就可以转移注意力,关注那些更专业、更复杂的领域。Floehr说:“当人们在手机上收到天气预报时,没有多少人情味。现在气象学家更加关注预测沟通,帮助民众将预报转化为可用情报。在未来10-20年里,到了某个时间点,预测过程中不会再有气象学家参与。”
科学告诉我们,根本没有完美的天气预报。
Neilley说:“如果想知道天气的一切,你必须给大气的每一个因素建模,还要关注因素之间的所有相互作用。即使是从理论角度看,要做到也是不可能的,因为计算机在建模时会产生热量,它会成为系统的一部分,然后又要继续调整。将温度计放在空中,也会导致条件出现细微的变化。所以说,天气预报永远不可能完美。”
如果想预测一天或者更多天的天气状况,卫星发挥重要作用,如果时间很短,卫星就无能为力了。气压计提供气压数据,它能反应更短暂的变化。
从2011年开始,数字气压计开始装进智能手机,用来辅助追踪位置,现在全球大约有10亿台手机可以测量气压。华盛顿大学教授Cliff Mass认为,预测短期气压和降雨时,智能手机数据可以帮上忙,能提高精准度。预测风力变化时也能派上用场。
Mass说:“想预测雷雨,手机数据可以帮上忙,有些地区我们拥有的数据太少,手机也能发挥作用。”Mass正在研究,看看能否利用机器学习技术提高智能手机气压数据的精准度。Mass已经与Weather Company公司合作,它通过Weather Channel APP收集了2.5亿份压力数据。
Weather Company高管Peter Neilley介绍说,到了2019年,这些数据就会整合到公司的预报中。其它一些预报商也在做试验,比如Dark Sky,它们也想好好挖掘手机气压数据的潜力。