4月1日，世界气象组织（WMO）发布题为《天气和气候预测的未来》^[1]的报告，分析了未来10年（2021~2030年）天气和气候预测的趋势、挑战与机遇，以期为气象和气候企业及利益相关者在进行天气-气候数值预报活动、投资以及业务规划时，提供知情决策依据。

在过去10年中（2011~2020年），对支持关键决策的天气和气候预测信息的需求迅速增长，未来这一需求的增长还会加快。WMO的关于下一代天气和气候信息伙伴关系与创新的开放咨询平台（OCP），将作为各部门之间开展可持续和建设性对话的载体，帮助阐明未来10年天气和气候事业的共同愿景。

一、愿景

天气和气候预测的发展将在未来10年推动许多创新，以满足不同的社会经济需求。

（1）更高分辨率、更具本地化和更相关的天气-气候数值预报（NEWP），为城市或特定地区进行更频繁的更新，即每小时或更短时间更新一次。这些将与优化的临近预报工具相结合，在高影响天气发生之前和发生期间，基于更及时的预报更新（以分钟为单位），为用户提供增强的决策支持。

（2）提高用于天气-气候数值预报系统中分析和资料同化的观测数据质量，增加经济、可持续的地球系统观测的数量。

（3）向完全耦合的地球系统数值预测能力转型，以提供更加丰富的大气、陆地和海洋数据，包括波浪、海冰和水文要素。根据地球系统框架和方法，天气-气候数值预报系统将能够以完全一致的方式预测多种灾害事件，提供更精确、准确和可靠的信息。

（4）进一步发展基于天气和气候风险的无缝服务，提供从分钟到季节尺度的预报，以改善决策并降低风险。

二、2020年基准情况

为了提供未来10年天气和气候预测的发展愿景，有必要根据现状设定当前的基准情况。

（1）全球高分辨率确定性中期业务预报模式的水平分辨率为约10千米，垂直分层50~140个，预测变量约为10个。这些模式通常运行10~15天，更新周期为6小时（每天4次）。

（2）中期集合预报系统包含约50个集合成员，水平分辨率约为20千米。对于长达45天的延伸期预报，水平分辨率约为35~40千米。

（3）随着预报系统从中期预报向季节性预报扩展，水平分辨率通常会降低到40~100千米，而垂直分层和集合成员数量保持不变。对这些系统的重大更新不太频繁，通常每5年进行一次。

三、未来10年的挑战和机遇

到2050年，预计天气-气候数值预报将接近混沌大气中纬度可预测性的理论极限。推动发展的因素涉及以下几方面：数值天气预报的进步是以高性能计算能力的提高为基础的；改进观测仪器，以更高的时空分辨率提供更准确的数据；复杂的物理过程得到更好地表达；利用更多的卫星观测和更有效的数据同化方法，更好地进行模式初始化；利用集合预报来表达初始化和模式过程中的不确定性。此外，从气象学到计算机科学等领域的科学见解提供了越来越多的工具，促进了数值预报系统设计的创新。在政策方面，各国和各机构之间普遍实行免费、开放的数据共享政策，为相关业务和研究目的获取观测数据提供了机会，将促进发展。然而，部分领域在获取重要数据集方面隐含商业或其他条件的政策将会减缓发展。

1、预报基础设施

（1）观测生态系统。未来天气-气候数值预报模式的改进/发展与未来的观测能力密切相关。需要考虑以下因素：克服观测数据的缺乏和数据质量问题是持续改进的关键；以高频率和高空间分辨率监测地球表面将改善与对流系统、边界层过程和新的地表类型（例如城镇、湖泊和河流）相关的公里尺度及更小尺度的描述；在由非国家拥有和运营的各种观测系统的数据获取与利用方面仍然存在重大挑战，例如一些目前仅用于学术目的的气象测站，有可能对业务预报做出贡献；越来越多的“非常规”观测将为扩大传统方法和填补现有观测数据空白提供新的重要机遇，包括手机信号塔、商用地面传感器、虚拟传感器、物联网设备、智能手机传感器等；未来的天气和气候观测数据应实现与社会经济、生物物理及其他数据的互操作性，特别是在地方和城市层面，以便向最终用户提供信息丰富的预测结果；需要进行严格的预测敏感性研究，以了解观测数据的影响，从而确定对各时空尺度的观测和天气-气候数值预报系统进行投资的优先次序。

（2）高性能计算生态系统。在有限的时间范围内运行更高分辨率和更复杂的天气-气候数值预报系统的发展趋势给高性能计算和大数据处理带来了重大挑战，包括：在资本投资和运营成本方面，提供开展研发活动和升级预测系统所需的可持续超级计算基础设施；与高性能计算相关的主要技术突破有望源自多种技术的综合效应，包括新的高能效处理器技术，例如图形处理单元、向量处理单元、现场可编程门阵列和专用集成电路，这些技术的利用需要进行代码适应，将操作映射到处理器内存、并行化和矢量化的不同方式；云驱动的数据存档和支持基础架构，可能使数据向全球不同利益相关者开放和可获取。

（3）通过公私合作推进基础设施建设。私营部门将继续提供观测和监测方面的创新技术解决方案，并应用于天气和气候预测。创新的远程观测平台和系统，如自主无人机、众包观测或其他能探测三维大气参数的新兴系统，将对全球高分辨率预测以及极端事件预测质量产生重大影响。高性能计算生态系统的扩展将为更加全面和普遍的公私伙伴关系提供机会。向云计算和存档解决方案的过渡将是未来10年的主要趋势。

2、数值预报科学技术

（1）数值地球系统的演变和天气气候预测。未来10年，预计天气预报产品和服务可能在预报范围的两个极端（非常短期和非常长期）实现重大改进，而中短期预报将继续稳步发展：改进的临近预报和超短期预报（<6小时）将需要高分辨率的天气-气候数值预报模式来解决诸如与初始不平衡相关的问题；需要继续推进全球范围内大气和海洋模式的耦合、数据同化以及从小时到季节的整个预报范围内的预报，主要任务是为耦合系统设计混合集合变分同化方案；定量降水预报（QPF）方面取得了一定进展，潜力可能来自千米级及更高分辨率模式中对流系统的物理-动力耦合得到了明确的表达；过去10年，大气成分模拟在空气质量应用方面取得了显著发展，增加的大气成分变量将用于更好地理解可能的大气反馈过程；非绝热加热/冷却的准确表达，特别是在热带地区，需要作为天气-气候预测中的一个长期挑战来解决，以便于更早获得预测结果；天气-气候数值预报的创新还将来自从确定性预测到概率性预测的进一步转变，这种转变由高分辨率数值预报模拟的集合预报所提供。

（2）高分辨率全球集合预报。在未来10年或更长时间内，天气-气候数值预报最重要的发展目标是开发和部署水平分辨率为1~3千米的全球集合预报系统。一些关键的大气和海洋过程将在该系统中得到明确体现。预计到2030年，利用未来的百亿亿次超级计算能力，天气-气候数值预报将可能实现至少包括50个成员的1~3千米全球集合预报的目标。

（3）模式质量和多样性。近年来，全球气候和天气-气候数值预报模式的数量激增。然而，保持财务独立和有竞争力的高质量模式将是一项挑战，因此，未来可能会出现研发伙伴关系增加的趋势。未来10年，天气和气候界的一个关注点将是在模式系统的多样性和质量之间达成适当的投资平衡。

（4）通过人工智能和机器学习进行创新。人工智能方法为过去受数据处理挑战限制的任务提供了巨大的潜力。新的处理器技术和人工智能方法的结合，允许商业应用的大量并行数据处理，支持天气和气候预测应用。人工智能方法（主要是最大似然法）的最大潜力之一是在观测数据预处理和预测模式输出后处理。另一个巨大潜力在于合并不同的数据集，如天气和社会经济数据，最大似然法的利用可以在提高服务的准确性和自动化方面取得进展。虽然最大似然法具有很大潜力，但鉴于自由度太高、系统非线性以及应用约束等困难，用神经网络代替整个基于物理的预测模型是不现实的。

3、业务预报

（1）计算挑战和云技术。未来10年，天气-气候数值预报研发和业务面临的主要挑战将是如何把握由中间件云服务器计算和云技术带来的新机遇：预计在21世纪20年代将开始引入和发展百亿亿次计算系统，然而，由于成本高昂，只有少数处于金字塔顶端的业务预报中心能够负担得起这种计算系统；大数据分析的使用将需要对基础设施和人员进行投资，基础架构升级有多种选择，并且有机会利用可扩展的云计算平台来提供大数据分析和存储基础架构；近年来，云技术已经成熟，可实现气象企业用户在云上运行自己的天气-气候数值预报模式和复杂的应用程序，带来新的商业机会。

（2）验证和质量保证。在操作环境中，验证成为质量信息的关键来源。各种数据提供者进行的验证结果应具有可比性，以允许用户进行选择，并帮助数据提供者对其流程和产品进行持续改进。除了内部核查制度之外，独立的第三方评估可能成为从最终用户操作的角度对产品质量进行客观评估的迫切需要。随着业务流程的进一步整合以及基于影响的预测和预警的发展，有必要开发一种覆盖从评估天气参数到衡量预测影响成功程度的验证方法。

（3）后处理系统的进一步自动化和人类预报员角色的演变。目前由人工预报员执行的许多任务可能会被自动化过程所取代。高分辨率/多模式天气-气候数值预报输出的统计后处理，能够消除局部偏差并提高准确性。在这种新的信息环境中，预报员将发展成为一个值得信赖的天气和气候信息的传播者与解释者，能够解释相关的影响并帮助用户做出决策。                                               （刘燕飞）