气象台如何预测天气？从数据收集到信息发布，全过程解析带你了解

气象台预测天气是一个融合尖端科技、海量数据、复杂算法和专家经验的系统性工程。从数据收集到最终信息发布，整个过程可以分解为以下几个关键步骤：

这是天气预报的基础。气象台本身并不直接产生所有数据，而是依赖一个覆盖全球、立体化的观测网络：

地面观测站：

• 遍布全球陆地（城市、乡村、高山、沙漠等）和部分岛屿、海上平台。
• 测量：温度、湿度、气压、风向风速、降水量、能见度、云量云状、日照时数、地表温度等。
• 设备：百叶箱（温湿度计）、气压计、风向风速计（风杯/超声波）、雨量筒（翻斗式/称重式）、能见度仪、日照计等。
• 自动气象站： 大部分站点是自动化的，定时（如每小时）或实时传输数据。

高空观测：

• 探空气球： 每天在固定时间（世界时00Z和12Z，即北京时间8点和20点）在全球约1000个站点同时释放。携带无线电探空仪，在上升过程中测量不同高度层的温度、湿度、气压、风向风速。数据通过无线电传回地面站。
• 气象飞机： 部分商业飞机和科研飞机搭载气象传感器，在飞行航线上收集温度、湿度、风向风速、湍流等数据，尤其在跨洋和偏远地区补充数据。
• 下投式探空仪： 由飞机或特定火箭在目标区域上空投放，在下降过程中测量气象要素。

气象卫星：

• 极轨卫星： 绕地球南北极飞行，高度较低（约800-1000公里），提供高分辨率图像，但覆盖同一区域频率较低（一天1-2次）。可观测云图、地表温度、海面温度、冰雪覆盖、大气温度垂直廓线、水汽含量等。
• 静止卫星： 固定在地球赤道上空约36000公里处，持续观测地球约三分之一表面（如风云四号覆盖亚太地区），提供高频次（如每5-15分钟）的云图动画，监测台风、强对流等快速发展天气系统。同样可反演大气温湿廓线、水汽、风场（通过追踪云的运动）等。
• 提供数据： 可见光云图、红外云图、水汽通道图像、定量反演产品（温度、湿度、臭氧、降水估计等）。

气象雷达：

• 主要部署在陆地，探测半径约200-400公里。
• 发射微波脉冲，接收被降水粒子（雨、雪、冰雹等）反射的回波。
• 提供数据： 降水强度、降水类型（通过偏振雷达）、降水分布、风暴结构、移动方向和速度、风场信息（多普勒雷达）。

海洋观测：

• 浮标： 固定浮标和漂流浮标，测量海面温度、气压、风速风向、海浪等。
• 船舶： 自愿观测船报告气象数据。
• 海洋卫星： 测量海面高度、海面温度、海面风场、海冰等。

其他来源： GPS信号穿过大气层时的延迟可反演大气水汽总量；闪电定位网络监测雷电活动；微波辐射计测量大气温湿廓线；风廓线雷达测量垂直风场等。

• 全球通信系统： 世界气象组织建立了全球电信系统，确保所有观测数据能在极短时间内（几分钟到几十分钟）汇集到世界气象中心和各国国家气象中心。
• 质量控制： 对收集到的海量数据进行严格的质量控制至关重要。检查数据是否在合理范围内、不同来源数据是否一致、剔除明显的错误或异常值。这一步保证了输入预报模型的数据尽可能准确可靠。

• 这是数值天气预报的核心预处理步骤。它不是简单地把数据堆砌起来。
• 目标： 将来自不同时间、不同地点、不同类型（点观测、面观测如卫星/雷达）的不规则、不均匀的观测数据，与数值模式当前的“背景场”（短期预报或分析场）融合在一起。
• 过程： 利用复杂的数学和统计方法（如变分法、集合卡尔曼滤波），在考虑各种观测误差和模式背景场误差的前提下，找到一个最优的、物理上协调一致的大气三维状态（温度、气压、湿度、风场等）的估计值。
• 结果： 产生一个尽可能接近真实大气当前状态的、完整的、全球覆盖的三维网格化数据集 —— “初始场”。这是数值模式启动的起点。

• 核心引擎： 超级计算机运行数值天气预报模型。
• 原理： 模型是基于描述大气运动的物理定律（流体力学方程、热力学方程、连续方程、状态方程、水汽方程等）建立的复杂数学方程组。
• 运行：
• 将经过数据同化得到的全球三维初始场输入模型。
• 将全球大气、海洋、陆地表面划分成细密的网格（水平分辨率可达几公里到十几公里，垂直分层几十层到上百层）。
• 超级计算机在每一个网格点上，根据物理定律和初始条件，计算未来短时间内（如几分钟）大气状态的变化（温度、气压、风、湿度等如何变化）。
• 将计算得到的新状态作为起点，继续计算下一个时间步长，如此循环迭代，一步步“模拟”出未来几天甚至几周的全球大气状态演变。
• 关键点：
  • 模式多样性： 不同气象中心有不同的模式（如欧洲中心的ECMWF-IFS、美国的GFS、英国的UM、中国GRAPES等），算法、分辨率、物理过程参数化方案（如云微物理、辐射传输、陆面过程）各有侧重。预报员会参考多个模式结果。
  • 集合预报： 由于初始场存在微小不确定性和模式本身的不完美，单一确定性预报可能不准确。集合预报通过有策略地扰动初始场或模式物理参数，运行几十次稍有不同的预报，生成一个预报结果的概率分布（如降水概率、温度范围），更能反映预报的不确定性，对极端天气预警尤为重要。
  • 计算需求： 这是世界上最耗计算资源的科学计算任务之一，需要强大的超级计算机。

• 人机结合： 数值模式输出的是“原始”预报产品（如气压场、风场、温度场、降水场等）。预报员（气象分析师）的工作至关重要：
• 模式评估： 对比多个数值模式的最新预报结果，分析它们的一致性和差异性。评估模式对当前天气形势的把握程度，识别模式可能存在的系统偏差（如对某个区域降水总是预报偏多/偏少）。
• 实况对比： 密切关注最新的实况观测（雷达、卫星、地面站），判断模式预报的初始演变是否准确。
• 经验与知识： 运用气象学理论知识、对本地天气气候特点的深刻理解（如地形影响、海陆风效应、城市热岛效应）以及历史相似天气过程的经验。
• 订正与解释： 基于以上分析，对数值模式的原始输出进行人工订正和精细化解释。例如：
  • 修正模式对局部地区降水强度或落区的偏差。
  • 判断模式未充分反映的地形对降水的增幅作用。
  • 识别强对流发生的具体时间和地点（模式分辨率可能不够）。
  • 将模式输出的物理量场转化为公众和行业用户关心的具体天气要素（晴/雨/雪、最高/最低温度、风力等级、能见度等）。
• 制作预报产品： 制作不同时效（短时0-12小时、短期1-3天、中期4-10天）、不同区域（全国、省、市、县）、不同用户的预报产品（文字、图表、网格预报）。

• 针对灾害性天气： 当预报员判断即将发生或已经发生达到预警标准的灾害性天气（如台风、暴雨、暴雪、寒潮、大风、沙尘暴、高温、干旱、雷电、冰雹、霜冻、大雾、道路结冰等）时。
• 分级预警： 根据气象灾害可能造成的危害程度、紧急程度和发展态势，发布不同级别的预警信号（如蓝色、黄色、橙色、红色，代表严重性递增）。
• 快速响应： 预警信息需要以最快的速度，通过官方渠道发布。

• 多渠道发布：
  • 官方平台： 气象局官方网站、官方APP、微博、微信公众号等。
  • 大众媒体： 电视天气预报节目、广播电台、报纸。
  • 应急体系： 国家突发事件预警信息发布系统（对接手机短信、广播、电视滚动条、电子显示屏等）。
  • 行业用户： 通过专线、数据接口、服务平台为航空、航海、农业、水利、能源、交通、保险等行业提供定制化的专业气象预报和灾害风险预警服务。
  • 新媒体： 短视频平台、社交媒体推送。
• 产品形式： 文字预报、天气图、卫星云图、雷达图、预报视频、网格化预报产品（提供任一地理位置的具体预报）、指数预报（如穿衣指数、紫外线指数、感冒指数）等。

• 数据是基础： 全球、立体、高频次、多类型的观测数据是预报的起点。
• 同化是关键： 将碎片化数据融合成高质量初始场是数值预报成功的前提。
• 模式是核心： 超级计算机运行物理数学模型进行未来推演。
• 预报员是灵魂： 经验丰富的预报员对模式结果进行分析、评估、订正和解释，将“机器语言”转化为准确、可用的预报结论，尤其在灾害性天气预报中起决定性作用。
• 集合显概率： 集合预报提供了预报不确定性的重要信息。
• 预警保安全： 对灾害性天气及时发布预警是气象服务的重中之重。
• 服务多样化： 信息通过多种渠道快速、精准地传递给公众、政府和行业用户。

天气预报本质上是“初值问题”和“模式物理”的结合。随着观测技术的进步、同化方法的优化、模式分辨率的提高和物理过程的完善，以及计算能力的飞跃，天气预报的准确率和时效性都在不断提升，尤其是3-7天的中期预报。然而，大气系统具有混沌性，小误差会随着时间放大，超长时效（如10天以上）的确定性预报目前仍存在较大挑战，集合预报是主要的应对手段。