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美国与欧洲数值天气预报比较及对中国的

类别:波士顿天气 日期:2018-10-24 18:36:01 人气: 来源:

  欧洲中期数值天气预报中心(ECMWF)于1975年11月4日正式成立,1979年8月1日开始正式发布中期数值天气预报。自那时起,逐步建立了界数值天气预报技术领域中的领先地位,其产品的出色表现在与世界的竞争中独领,包括具有雄厚基础科技实力的美国,在欧洲的成功面前,也不得不甘拜下风。

  当2012年10月飓风“桑迪”重创美国东海岸后,为什么美国的全球数值预报模式表现比不过ECMWF的结果再次引起了美国的关注。美国密歇根大学大气海洋空间科学系教授理查德·鲁德先生在今年3月份的《华盛顿邮报》上发表文章对这一问题进行了多角度的剖析。

  鲁德近20年来曾有机会先后在ECMWF和美国海洋大气局(NOAA)工作过,也对双方的情况进行过较细致的对比,并向美国科技政策办公室递交过专题报告,给出了。细读鲁德的文章,所谈到的美国数值天气预报模式发展中存在的弱点,算不上新奇,也都是在中国常遇到的问题,只是鲁德在分析时更具有针对性,将美国与欧洲的做法进行了对照分析,将问题得简明、清晰,令人信服。

  面向实际应用的科技发展与基础理论研究不同,需要系统地把握好应用中的每个具体环节,鲁德先生一开始就特别强调这一点。

  ECMWF的数值天气预报水平界上众多模式的角逐中处于超一流水准的,并非近期才发生的事。自从该中心成立以来,其预报能力的不断提升就引起同行们的普遍关注,界的天气预报业务中心,几乎都逐步引进了ECMWF提供的数值预报产品。

  鲁德先生谈到,早在1995年,美国科学家就对欧洲中心的产品水平超越了美国表示了很大关注,但那时分析得出的结论与实际并不相符,认为欧洲中心的优势仅是表现在经费预算、计算机能力、短期优势及访问学者计划等方面。那时确有不少美国科学家跨越华盛顿而抵达英国的里丁(ECMWF所在地)去工作,因此有人曾美国应采取类似的计划,以跨越华盛顿的人才流失问题继续发生。

  在去年因对飓风“桑迪”的预报与欧洲中心相比再次出现差距后而引起的讨论中,《科学》《今日美国》《天气频道》《天气日志》等、相继发表文章,仍将美国存在问题的主要来源归结为计算机资源的不足,显然没有找准根源。

  相对于美国的一些类似机构,ECMWF是一个目标和任务都相对集中的小部门,这有利于其对科研、业务和基础设施能力建设等进行有效管理,以满足发展需求,且对预算执行有足够的自主权,明确所有工作的唯一目标是要做出最佳预报产品,在管理上则注意建立鼓励员工集中精力改进预报效果的内在激励机制,这一目标和机制的确定,就意味着不能仅单纯在某一方面着力,要系统性考虑每个环节,都与提高最终准确率这一目标密切相关。

  实际上,复杂的探测信息处理、计算机能力和使用水平,数值模式设计与研发水平等,必须得到整体提升才能形成高质量的预报结果,还应包括业务运行、和产品的不断检验和评估等。

  举一个具体例子,上世纪90年代,计算机发展面临着从单一芯片性能提升向并行计算的转变,ECMWF意识到了其潜在价值,提前投入资金开发,并对两类不同的软件不断进行测试对比试验。当这一技术变革真的发生时,一切都水到渠成。而美国在这一领域则缺少发展应变眼光,在很长一个时期都仅依赖于高性能计算机CPU计算速度的提升。因此,仅在计算机技术应用领域,美国出现的差距就直接影响到最终预报水平的提升。

  注重预报技术提升的系统性和整体性,是否会影响到对关键技术关注的集中度呢?在这方面,比较美国和欧洲的做法,可以发现由于在策略上的差异而产生的不同后果。

  ECMWF首先是注重集中力量优化单一的软件模块,然后按标准集成为最终的预报系统。无论是科研开发还是最终的预报产品生成,都在不断优化、改进、利用和依赖这一集成系统,避免额外的资源浪费。由于ECMWF针对模式基本问题采取了这种合理的解决方式,不断完善和改进便成为相对容易的事,也有利于对改进结果进行科学分析和评估,哪一个环节出现的问题都可以被清晰甄别,从而促进了好的科研方便、快捷地融入到业务之中。

  相比之下,在美国的业务部门总会有几个的试验系统同时运行,当某一个模式的改进给出了较满意的结果后,要按照业务标准转变为正式业务系统,还需要做许多附加工作,并非易事,若在某些环节出现障碍,还可能前功尽弃。

  相比而言,欧洲的做法更具科学性,也更有效率。他们的管理原则是要构建一个科学的组织体系,而不仅仅是一个科学家的组织。这一原则使他们更注重发展的整体效果,而不是某些科学家取得的成就。

  注重预报模式系统性发展,并不意味着ECMWF要完成影响模式发展的所有环节。在合理使用人力和财力资源方面该如何掌握平衡呢?鲁德举了一个例子,或许能表现出欧洲人的智慧。天气预报系统通常要由几个主要部分构成,最前端首先是要获取实况观测资料,并对其准确性和连续性进行检验,向模式提供经过质量控制的初始信息,经处理后形成预报初始场。

  因此,在预报模式系统中,观测信息的有效使用是做出做梦洗头准确预报的最初始、最基础的环节。ECMWF曾经对各类预报失败案例进行分析,表明其归因往往与使用或排除部分观测资料有关。而在美国的研究计划中,对资料使用的研究往往得不到足够重视。这种需要通过复杂的交互过程严密地控制信息质量的实践过程往往常艰辛的。

  鲁德先生曾在NASA从事过资料检验工作,并完成过一项试验,了可以将某些新的观测资料带入模式,改进某些在预报中已知的固有缺陷。遗憾的是这些已被很有价值的观测信息及观测设备并不归相应的预报机构所拥有,而鲁德必须要做的是验证那些归该预报机构所拥有的观测设备获取的资料是否也有改进效果,这样的安排和要求显然缺少效率及合。

  相比之下,ECMWF并不拥有任何自己的观测设备,但非常注重资料的应用工作,在这一领域舍得持续投入,设法从世界获取资料,对各种有可能改进预报的资料进行分析检验,建立了非常先进的资料系统,并注重开发便捷的资料控制应用界面,以利于各种资料的使用评估。过去十年来,ECMWF已能利用先进方法将各类资料融入到预报模式中去。这些资料可以来自欧洲,也可以来自美国、中国、日本等任何其他国家,其中绝大多数都是各类气象卫星的探测信息。

  在整个天气预报系统中,对观测系统的投入所占比重应该是最大的,但ECMWF却聪明地避开了这方面的开支负担,而集中力量在资料的使用研究方面做到了最佳,在从事这方面的研究和应用时,还充分利用了国际社会的优秀科学家,将他们的很便捷地集成到自己的预报系统当中。

  在有效吸收科学家的优秀方面,ECMWF的优势是为访问学者提供了便利的工作和开发平台,使这些学者在来访之后可以对在短时间内将自己擅长的技术和取得的应用到模式开发当中,为世界上最好的预报系统作出贡献,同时也提升了自身的职业生涯。能有这样的效果,又何乐而不为呢?

  在美国,与ECMWF有类似的组织在发展的稳定性方面也存在差距,且相对分散。这种分散性固化在了体制当中,美国的机构更愿意支持表现出色的研究人员从事基础问题的研究,而如何将这些基础研究变成系统的、有科技内涵的产品,这往往要碰运气。

  基础设施和系统集成方面的预算在美国总常紧,相对于科学研究所具备的优先地位,业务目标总是处于较低,或被认为是出色科研的副产品。基础战略能力的投入总是满足那些在科学上具有挑战性和不确定性的计划领域。只有很少的机会可以找到经费来源,如某些激励基金,用来鼓励一些面向实用的项目。即便某些计划是成功的,也缺乏有意义的跨计划集成,且用来提升业务能力的时间也往往会拖得很长,会在科学上取得成功的若干年后。

  这涉及到一个很重要的问题,即科学文化的构建。ECMWF将科学和业务有机地融合在一起,以做出拥有科学基础、经得住实际检验的应用产品为目标,这一目标和评价标准的确立,促进了ECMWF持续稳定发展。与之对照,美国在科研和业务之间划定了较严格界限,科学家和科研管理者都以研究,特别是基础研究的价值作为最高标准,而对面向用户需求的应用研究和提供最终产品的综合性研究则评价不高。其后果是科研人员愿意在基础研究方面下更大的功夫,当有了一些创新或突破后就开始转换新的领域或问题。

  尽管在分散型的科学文化下,美国的数值天气预报模式仍然能持续、系统地有所改进,但这些缺乏整体性的改进在效率上存在先天不足,也没有任何显示,这种方式可以缩短美国与ECMWF的差距。

  若想发展最好的数值预报模式,管理者就必须有综合处理好包括天气预报系统各组成部分的眼光和能力,要关注具体细节,使各部分精致地组合成完整的预报系统。这是很艰苦的工作,但正如鲁德先生在ECMWF多次听到的:没有捷径可走。

  作为美国学者,鲁德先生对美国数值预报模式发展问题作了分析,可算是一种审视和,或许不很全面,不完全准确,但通过对在数值天气预报领域欧洲和美国不同做法的比较,对中国相关领域的科技人员和管理者应有所。美国尽管在数值预报模式水平上无法与欧洲中心相比,但毕竟在基础科研上有着深厚的基础,并支撑着其业务能力能达到相对高的水准,如果调整好发展方式,追赶是有实力的。中国则在两方面都尚存在差距,基础研究不足,系统性的考虑也尚欠缺,缩短与先进水平的距离任务相当艰巨,还有很长的要走。但加强对外部世界的观察和分析,注意总结、学习好的做法和,正视发展中的不足,汲取经历过的教训,则常必要和有益的。

  欧洲数值预报中心能取得成功有诸多因素,鲁迪先生强调的其中一个是特别值得关注的,即如何构建一个科学的组织体系,而不仅是一个科学家的组织。中国有水准的科学家本就不足,但这一匮乏的资源能产生的效益也难尽如人意,原因之一或许与缺乏科学的组织体系有关。特别是对于应用性科研而言,仅凭项目、论文、项、职称作为导向是不足以激励科学家解决实际应用问题的。要从目标导向、问题定位、人才结构、写作、系统设计、实验平台、检验评估、循序改进、有效管理等方面全方位把握,从科研与应用的整体效果,而不是某些科学家的部分贡献来给出最终评价。

  

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