盛夏的清晨,伴随着知了的声声鸣叫,7月8日4点,中央气象台强对流天气首席预报员盛杰就从家里出发来到单位。这几天受冷涡影响,强对流天气多发,8点中央气象台全国早间会商之前,他不仅需要搜集各种资料把之前的天气复盘一下,还要分析未来几天的强对流天气形势。
“围捕”龙卷
“强对流天气预报的不确定性很大,不到最后一刻很难判定其发生的概率和生消时间,很多时候头天晚上做的预报,第二天早上还要根据天气形势发展和新的模式变化再次梳理、调整预报思路。”盛杰说。
这也决定了强对流天气预报员的工作很特别,一天到晚异常忙碌,从准备材料、发布预警到参加各种会商,从监测天气到撰写上报材料……他们一天的日程被安排得满满当当。10点左右,盛杰就在一边制作发布强对流天气预警,一边与同事分析短时强降水量级,还有同事不时过来请教冰雹预报等问题。
盛杰搜集材料,研判天气情况 受访者供图
昨日(7月7日)15时左右,辽宁北票市马友营乡北平房村出现弱龙卷,中央气象台联合中国气象局气象探测中心、国家卫星气象中心、国家气象信息中心等单位,成立龙卷服务保障工作专班,强化国省市县四级协同联动,加强社会观测信息收集,利用人工影响天气飞机、移动风廓线雷达、微雨雷达、云雷达等多种探测设备加密观测,开展龙卷“围捕”行动。
“7月7日12时,内蒙古、辽宁、河北等地监测到大量龙卷胚胎。”盛杰说,“我们立即发布了一期短时预报,对这些地区的龙卷发生进行明确提醒。在与辽宁省气象台会商时,市县局也直接参与,国省市县四级同时高效联动,对于当地发布龙卷预警并做好应对起到了很好的指导作用。”
如此高效率地监测预警强对流得益于中央气象台建立的一套递进式预报预警业务流程——“3161”,即提前3天“把脉”强对流潜势,组织内部会商,锁定强天气过程;提前1天发布国家级强对流预警,并与相关省气象台会商提醒;提前6小时制作并定向下发短时预报产品,提示受影响地区注意强对流天气;0-1小时国省协作互动密切监测追踪强对流风暴。
锻造“利器”
在中国气象局短临预报业务系统(SWAN 3.0)上,大风、冰雹、龙卷等强对流天气在全国地图上以圆圈、方块等不同形状和颜色标记出来。以雷暴大风为例,从江西赣州兴国鼎龙气象站观测到的11级到福建福鼎台山岛的8级,最高风力等级由大到小依次排列,一目了然。
为精准捕捉强对流天气,中央气象台不断推动技术数字化创新。“SWAN 3.0在集约化、智能化程度上是一个里程碑式的飞跃,可实现灾害天气智能报警,有助于预报员提前发现极端天气。”提起该平台,盛杰既激动又自豪,“这在3年前是不可想象的。它可以在6分钟内生成全国短临预报产品,全国推广后,将最先进的基于多源数据的短临监测预警产品快速、直接、方便地服务于国省市县四级气象部门的一线短临业务,有利于提高气象部门尤其是基层气象部门对大风、龙卷、强降水等极端天气的预警能力。”
SWAN 3.0引入了龙卷、下击暴流、冰雹等客观识别技术,因此不用人工盯守,大大减轻了预报员的工作强度。它还可以直接告诉预报员未来两小时哪些地区该发什么预警了,比如是该发冰雹预警还是大风预警,或者是雷暴预警,深受预报员喜爱。
同时,深度学习回波降水外推产品、龙卷潜势产品、AI雷暴大风分级产品等国内最先进的短临技术,以及多个科研院所的最新研究成果均被应用于SWAN3.0,为短临预报预警提供了技术支撑。
更令人欣喜的是,中国气象局与清华大学联合研发的临近预报大模型(NowcastNet)近日正式上线SWAN3.0,将回波及降水的临近预报高预报技巧时效延长至3小时,可为强对流天气的短临预报业务提供重要支撑。NowcastNet上线以来,在7月6日辽宁开原发生的超级单体预测中,对于回波移动和强弱变化有较好体现。
随着AI等新技术在强对流天气预报业务中的应用越来越广泛,中央气象台构建了AI算法来判断对流生消发展,提升预警提前量;稳步推进1小时滚动更新、3公里分辨率客观短时预报系统的研发;研发基于深度学习的分等级对流性大风预报技术。
团队赋能
强大的技术支撑背后,是凝心聚力的强大团队。在全球变暖加剧的背景下,极端天气气候事件频发,面对突发性强、生命史短、局地性强、破坏力大的强对流天气,针对其中的关键核心技术进行重点突破已经迫在眉睫。
今年5月,为集中攻关分类分级强对流网格监测识别预警技术,填补国家级强对流天气预警信号指导产品的空白,并基于SWAN平台对市县气象部门发布强对流预警信号进行客观指导,中国气象局“强对流短临预报”青年创新团队正式启动。
不久前,该团队研发的全国客观预警发布指导产品正式上线SWAN3.0平台。
团队成员克服短临预报技术改造、产品研发链条、业务化稳定性等方面困难,以国家级强对流短临预报核心技术为基础,初步研发出涵盖雷暴、强降水、雷暴大风、冰雹等四类强对流天气的客观预警发布指导产品。
未来,这些专业团队将继续集智聚力,发挥创新精神,紧密结合国家级短临预报技术与市县预警工作实际需求,借助人工智能技术,在提前预警时效、提高分辨率、实现分级提醒等方面继续升级优化,推动发展国省市县四级协同的强对流天气监测预警及短临预报业务,不断推动气象预报业务实现高质量发展。
(作者: 吴鹏 责任编辑:颜昕)