巴黎奧運會的開幕式，小伙伴們都看了吧。
給老狐印象最深的，不是把央視解說干沉默的大膽畫面，也不是辣眼睛的藍精靈，而是影響了現場演出效果的雨。
可能很多人不知道，在 16 年前的北京奧運會，原來天氣預報有雨，通過人工消雨，保證了北京奧運會精彩的表演。
天氣預報對人類生產生活的影響毋庸置疑。
往大了說，它影響著農業、工業的生產、活動的組織，農民安排農事、企業安排生產，包括像奧運會開幕式這樣重要的活動，天氣預報都有非常重要的指導意義。
往小了說，天氣預報決定了老狐上班穿的是足力健還是洞洞鞋。
正因為天氣如此重要，電視上的天氣預報就成了許多人每天必看的電視欄目，《漁舟唱晚》的 BGM，是很多人共同的回憶。
不知道大家注意到沒，央視天氣預報，預測的天氣只有明后兩天的信息。
在手機上，天氣預報更長，不管是手機自帶插件還是第三方 App 上，都提供了 15 天內的信息，iOS 是個例外，只有 10 天。
而如果想要把預測時間再往上提升，受到混沌理論的限制，想要精確就比較難了，安卓手機雖然有 90 天的預測，但也是以十天為單位，沒有更詳細的天氣變化。
難道氣象學家就沒有辦法更長時間地精準預測天氣嗎？
去年，華為盤古氣象大模型預測天氣準確率更高的論文登上《自然》雜志，前段時間，谷歌的天氣預報模型 Neural GCMs 也登上《自然》雜志，用 AI 預報天氣目前是一個很火的賽道。
準確預測天氣變化的需求，古人就有，他們沒有精密儀器測量，而是搞玄學。
在出土的商朝甲骨文上，記錄了古人通過占卜來預測天氣，這是目前關于天氣預報最早的文字記載。
可以想象這肯定不靠譜。后來，古人通過觀察各種現象，總結經驗，找出天氣變化規律。
老祖宗們還留下了不少諺語，幫助人們預測天氣，像是天上鉤鉤云，地上雨淋淋；或者雨后東風大，來日雨還下；喜鵲枝頭叫，出門晴天報等。
通過大量觀察，由經驗得出規律，在某種程度上也可以稱為統計預測法，但是這種方式缺乏理論依據，難以滿足科學發展需要。
這就好比人建造房子，如果缺少科學的數據，憑著感覺造，建造兩三層樓可能沒問題，但建造高樓大廈就可能是危房。
現代氣象學發展的關鍵人物，是挪威的物理學家威廉·皮葉克尼斯，他在 1905 年提出了用數學思想來描述大氣的運動狀態，給出了大氣運動的方程組，開啟了現代氣象研究的大門。
1910年，威廉·皮葉克尼斯開始在天氣圖上繪制流線，通過收集到的地面與高空觀測資料，他提出了中緯度氣旋發展的氣旋模型和極鋒理論，也就是下圖這個。由此形成了包括天氣學理論、天氣圖分析和預報方法的完整體系。
這里有個重要的天氣預報方法就是天氣圖預測法，這種方法通過預報員利用天氣圖等各種圖表，基于天氣系統的演變歷史，再結合物理學、氣象學和個人經驗，來預測天氣接下來的變化。
不過現在的天氣預報沒有采用天氣圖預測法，而是采用了數值天氣預報。
前面提到，威廉·皮葉克尼斯給出了大氣運動的原始方程組，這也成為了數值天氣預報的基礎。
大氣運動方程組包括運動方程、連續方程、熱力學方程、水汽方程和狀態方程。
所謂數值天氣預報，就是依據已知的大氣溫度、濕度、壓力等初始條件，解方程組，求出未來大氣的溫度、濕度、壓力等數據。
大家別慌，老狐不是想教會大家解這個方程，只要知道有這個方程就行了。
解這組方程有多難呢？英國科學家理查森在 1910 年曾試圖用這個方程組計算 6 小時內某個地點的氣壓變化，因為當時對數據處理不對，導致結果錯誤。
如果想要預報全球的天氣變化，按照理查森的設想，在一個模仿地球的巨大球形建筑里，把地球劃分成許多小的區域，每個人負責計算一個區域的天氣變化，一共需要 64000 人。
后來有人指出理查森又搞錯了，并且更正了真正需要的計算人數—— 204800 人。
直到 1950 年，氣象學家查尼用世界第一臺計算機 ENIAC 成功模擬出第一個與實際相符的數值預測結果，他預測的是 24 小時后的天氣預報，計算過程剛好也花了 24 個小時。
聽著像是做了無用功，但這意味著數值天氣預測可以業務化，意義重大。這就好比你畢業剛工作，每個月工資剛好夠付房租和伙食，但對自己來說，這是真正獨立的開始。
如今的數值天氣預報，氣象數據更加精細，也更加全面，以我國為例，一年前，我國一共有 7 個大氣本底站、27 個氣候觀象臺、近 7 萬個地面自動氣象觀測觀察站，120 個高空氣象觀察站，242 部新一代天氣雷達，還有 7 顆在軌運行風云氣象衛星。
*風云衛星全球影像
所以，現在的天氣預報不僅是溫度、壓力、濕度這些數據，還能預測能見度、雷電、臺風走向，甚至包括冰雹、龍卷風這樣的局部極端天氣。
海量的數據，只能依靠最先進的超級計算機。像我國之前的天河一號，現在的神威計算機都在氣象研究上發揮了重要作用。
數值天氣預報目前最領先的機構是歐洲中期天氣預報中心，也就是華為盤古氣象大模型那篇論文里頻繁提到的 ECMWF。
*ECMWF天氣預報圖
先解釋一下這里的“中期”： 0-12 小時內的天氣預報被稱為短時天氣預報、3 天以內的叫短期天氣預報，4-10 天是中期天氣預報。
下圖是 ECMWF 在半個標準大氣壓高度（海拔約5500m）上預報水平的演變，粗線是北半球，細線是南半球。3 天、5 天和 7 天的預測水平都有顯著提高，而 10 天以上的天氣預報，目前只能說有一定的參考價值。
所以手機上的天氣預報 App，最長只提供了 15 天的天氣數據，數值天氣預測的有效性，被限制在中期這個時間尺度里。
數值天氣預報的核心思想可以說是“機械論”，機械論認為，只要掌握大自然所有組成部分的相對位置，就能通過計算概括所有物質的運動。
但是，后來的氣象學家洛倫茲發現，大氣運動存在混沌現象，限制了天氣預報的準確性。
大氣系統是一個非常復雜的線性系統，對各種誤差極為敏感，觀察的數據、模式初始化以及計算精度的細小誤差，都會在計算過程中被不斷放大。
洛倫茲關于混沌現象更知名的解釋是“蝴蝶效應”——一只南美洲的蝴蝶扇動翅膀，結果可能引發美國德克薩斯州的一場龍卷風。
而如今正如火如荼發展的 AI 天氣預報，能消除混沌現象的干擾嗎？AI 并沒有消除，而是想辦法繞過這個坑。
與數值天氣預測的基礎是物理模型不一樣，AI 天氣預報是一種統計預測法，通過對過去大量全面充分的氣象數據樣本進行分類歸納，總結出規律。邏輯上來說，其實跟古人總結天氣經驗十分相像。
只不過想要歸納海量數據，把這個工作交給了 AI，數據越多，預測結果越準確。
比如盤古大模型，利用歐洲中期天氣預報中心在 1979 到 2017 這 39 年間測得的氣象數據進行訓練，再用 2019 年氣象數據進行驗證，并用 2018 年的氣象數據進行測試。
測試結果顯示，在七天內，盤古氣象大模型預報的每一個天氣變量的均方根誤差，比中期歐洲天氣預報中心的綜合預報系統低 10%，比高通的 AI 模型 FourCastNet 要低 30%。
在臺風軌跡預報方面，論文用 2018 年 25 號和 26 號臺風進行了比較，結果顯示，盤古氣象大模型具有明顯優勢。
歐洲中期天氣預報中心在官網一篇文章為自己進行了辯論，拿了另一個臺風舉例，意思就是咱兩預測軌跡都接近，但是你中心風速預測沒有我準確。
這篇文章也對 AI 天氣預測進行了肯定，但是這里你會發現，FourCastNet 又出現了，然后，它的表現直接被忽視。
FourCastNet 作為 AI 天氣預測的前輩，被后浪拍死在沙灘上。
與華為盤古氣象大模型不同，谷歌最新的 Nueral GCMs 是一個混合模型，核心分為兩部分，一部分是像數值天氣預測那樣，由動力學方程模擬大氣運動過程中的流體動力學和熱力學；另一部分是機器學習，由神經網絡解決一些無法用數理原理模擬的過程。
不過，在更長時間范圍，比如 10-15 天的天氣預測效果上，盤古大模型沒有提及，另外一個國產的伏羲氣象大模型在論文中提及 15 天的預測性能，與歐洲中期天氣預測中心接近。
AI 天氣預報，尤其是大模型天氣預報的另一個優勢是節能。
經過大量訓練后的盤古氣象大模型，能在 10 秒內完成全球 7 天重要氣象要素的預報，計算速度比數值天氣預報快 10000 倍以上。
數值天氣預報要用到的超級計算機，每小時的耗電量超過 2 萬度，相當于一座小城鎮的耗電量。
人工智能已經顯示出在天氣預報方面巨大的潛力，但并非要淘汰傳統的數值天氣預報，未來更可能是兩種模式共存，像谷歌的 Nueral GCMs 那樣，兩種模式合作，互為補充。
如果未來，天氣預報的精度和預測水平能進一步提高，精準預測暴雨、龍卷風、冰雹等破壞力強的天氣，人們有足夠時間為災害做足準備，那么生命和財產的損失將會大大降低，這也是無數氣象科學家努力奮斗的目標。
老狐期待這一天的到來。
參考資料：
河南日報：3000多年前的“天氣預報”，商人如何“占卜”？
浙江天氣網：淺談天氣諺語
科創中國：天氣預報竟然是這樣“算”出來的
徐小峰：從物理模型到智能分析——降低天氣預報不確定性的新探索
杜鈞，錢維宏：天氣預報的三次躍進
《nature》：Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks
《nature》：Neural general circulation models for weather and climate
ECMWF：The rise of machine learning in weather forecasting
中國國防報：超級計算機性能知多少
編輯：餓羊羊
8月8日10時30分
西安市氣象臺發布重要天氣報告
8月9日西安全市有中雨
偏西偏北及南部山區部分地方大雨
局地暴雨
受高空槽東移和副熱帶高壓外圍暖濕氣流共同影響，預計今天白天至夜間西安市有分散性陣雨或雷陣雨，明天（9日）將有一次明顯降水過程，全市以中雨為主（10～20毫米），偏西、偏北區縣及南部山區部分地方大雨（25～40毫米），周至縣、鄠邑區沿山一帶局地暴雨（50～70毫米）。本次降水將于9日5時左右開始，自西向東影響西安市，17時過后逐漸減弱結束。降水過程期間伴有短時暴雨（小時雨強20～40毫米）、雷電和短時大風等強對流天氣。
△8月9日5時-20時累計降水量預報圖
具體預報
8月8日：多云轉陰天，有分散性陣雨或雷陣雨，26℃～35℃；
8月9日：中雨轉陰天，偏西偏北及南部山區部分地方大雨，周至縣、鄠邑區沿山一帶局地暴雨，24℃～30℃；
8月10日：多云轉晴，24℃～33℃；
8月11日：晴間多云，25℃～35℃；
8月12日：晴間多云，24℃～34℃；
8月13日：晴轉多云，23℃～34℃；
8月14日：多云轉陰天，23℃～33℃。
氣象災害風險預估
影響分析及應對建議
1.防范短時暴雨和強對流天氣的不利影響。過程期間伴有短時暴雨、雷暴及短時大風等強對流天氣，建議相關部門做好防御工作，重點關注南部山區、臨水臨路臨崖區、公路橋隧、鐵路沿線、城市低洼地帶及旅游景區等區域因短時暴雨可能引發的城市內澇、山洪、中小河流洪水及崩塌、滑坡和泥石流等次生地質災害。另外，降水時段與上班高峰期重疊，公眾出行需注意安全。
2.關注對農業的影響。目前我市中南部部分農田土壤濕度處于飽和狀態，農田果園漬澇風險和病害風險增大，需做好農田墑情和病情監測，過濕田塊及時排水散墑。
西安的主要降水天氣
從明天（9日）凌晨開始
但陜西的主要降水天氣
從今天白天就開始了
陜西省氣象臺2024年08月08日12時00分繼續發布暴雨黃色及強對流黃色預警：受副熱帶高壓和西風槽共同影響，預計8月8日14時至9日14時（未來24小時），陜北、關中西部和北部、漢中部分地方有大雨（25～50毫米）。其中榆林（榆陽區、橫山區、神木市、府谷、定邊、靖邊、綏德、米脂、佳縣、吳堡西部、清澗、子洲）、延安北部（寶塔區北部、安塞區、黃龍、吳起、志丹、子長、延川西部、延長西部）、寶雞北部局地（隴縣）、銅川南部局地（王益區、印臺區）、渭南北部局地（澄城、合陽、韓城、白水）、漢中局地（城固、洋縣、略陽、寧強、佛坪）有暴雨（50～100毫米），榆林北部局地（神木）大暴雨（100～130毫米）。
由于降水對流性強，落區有一定不確定性，上述相鄰縣區也需高度關注。中小河流洪水：預計未來24小時我省窟野河、無定河、涇渭河、北洛河、清澗河等黃河河流及其子流域面雨量35～65毫米。上述地區達到中小河流洪水藍色風險可能性大。降水期間部分地方伴有短時暴雨（最大小時雨量30～50毫米，局地可達70毫米以上）、雷暴大風等強對流天氣。請注意防范。
陜西省氣象臺
8月8日10時發布了
24小時災害性天氣預報
預計8-9日我省大部有一次明顯降水天氣
過程期間伴有短時暴雨
雷暴大風或冰雹等強對流天氣
遇到強對流天氣
該如何應對？
綜合：陜西廣電融媒體集團·陜視新聞綜合：陜西氣象 西安氣象
來源： 陜視新聞