古語云：“三個臭皮匠（裨將）頂一個諸葛亮”，意思是說，要做出一個好的決策，需要集思廣益，聽取他人的意見和建議。現在人們做天氣預報也會用這種多個預報員“會商”的方法。所謂天氣會商就是預報員們在制作天氣預報時，一起對未來天氣的發展及其依據進行討論和交流，從而讓預報結論更加科學，更加符合實際。多模式集成預報就像是讓多個數值預報模式進行“會商”，得到更加精準的天氣預報。

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隨著計算機技術的發展和計算能力的大幅提升、資料同化技術的發展、更密集的氣象觀測網絡的投入使用，數值預報已成為天氣預報的核心組成部分。在世界各地，絕大多數國家都在使用數值預報指導其日常天氣預報的制作。數值天氣預報在我國的天氣預報中也扮演著重要角色。目前，我國數值天氣預報水平和國際先進水平，如歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）和美國國家環境預報中心（NCEP）還有不小的差距。不過，利用先進的數值預報后處理技術，特別是博采眾家之長的多模式集成預報能獲得優于全球最好的單模式（如ECMWF）的天氣預報結果。

多模式集成預報的基本思想是首先對多個數值預報的結果去除系統性偏差，然后再進行加權平均。如果某個模式的預報在訓練期性能比較好，就賦予它更大的權重值；相反，如果某個模式結果在訓練期性能較差，就賦予它更小的權重值。傳統的多模式集成預報使用一段固定的訓練期來消除模式的系統性偏差和確定參與多模式集成各個模式的權重值。不過，當預報時刻遠離那個固定的訓練期時，在訓練期獲得的權重值就會逐漸失效，導致預報誤差迅速增長。氣象學家提出了滑動訓練期多模式集成預報方法，也就是訓練期不再是固定的那段時間，而是隨著預報時刻而變。

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此外，還提出了最優訓練期長度的選取方法，即利用不同長度的訓練期進行多模式集成預報，當訓練期長度達到一定程度時，預報誤差保持穩定，不再顯著減小，則取誤差達到穩定的這個最短的訓練期長度為最優訓練期長度。試驗結果令人鼓舞，基于最優滑動訓練期的多模式集成預報技巧遠超參與集成的最優的單模式預報技巧，也明顯優于固定訓練期的多模式集成預報。

利用中國氣象局（CMA）、ECMWF、NCEP和日本氣象廳（JMA）以及英國氣象局（UKMO）多個數值模式進行多模式集成預報，對臺風路徑與強度、暴雨、大風、高溫熱浪、低溫雨雪等高影響天氣開展預報試驗。滑動訓練期多模式集成24小時地面氣溫預報的誤差比最好的單模式預報減小了40%左右，即使是7天預報的均方根誤差也比ECMWF的預報減小了15%左右。多模式集成對臺風路徑和強度預報也有明顯改進，特別是臺風路徑的24小時預報平均絕對誤差比最好的單模式預報至少減少了30公里。大風、暴雨和高溫熱浪、低溫雨雪等高影響天氣的預報也有不俗的表現，預報技巧明顯超越最好的單模式預報。滑動訓練期多模式集成預報不但能有效減小預報誤差，而且性能也更加穩定。

此外，氣象學家還構建了基于降水分級建模的多模式集成預報新技術，有效提高了強降水的預報技巧。利用多模式24小時累積降水量預報資料，結合高分辨率中國降水融合產品，對東亞地區24小時累積降水量進行雨量分級的貝葉斯模式平均預報。通過將24小時累積降水量分為小雨、中雨和大雨及以上三個量級，分別建立各個量級的預報模型。這種新的預報模型克服了傳統模型對于強降水預報能力的不足，有效提高了強降水預報技巧。

近年來，人工智能技術的迅速發展和廣泛應用深刻地影響了天氣預報技術的發展。團隊率先構建了基于動態與靜態數據智能融合的多種神經網絡多模式集成預報模型，有效提高了氣溫、降水的預報準確率。通過將地理信息智能融合到基于多種神經網絡方法（如前饋神經網絡、卷積神經網絡、長短期記憶神經網絡等）的多模式集成預報模型中，深入挖掘各類數據之間的關系，最終獲得整體最優的氣溫、降水要素的預報效果。

十多年來，經過對多模式數值天氣預報產品智能釋用技術的有效探索，我國研發的一系列多時間尺度的數值預報釋用產品，應用于中國氣象局公共氣象服務中心的精細化預報系統、江蘇省氣象臺業務預報系統、江蘇省人工影響天氣數值預報系統、貴州省氣象臺的精細化格點預報系統、福建省“福莆寧”區域精細化檢測預警服務平臺、福建省廈門市氣象臺、湖北省氣象局武漢中心氣象臺、泰州市氣象臺等各級氣象業務部門的智能網格預報系統中，顯著提高了降水、氣溫、風場等氣象要素的預報準確率，尤其對轉折性天氣過程、強降水預報預警、云水預報水平等方面改進顯著。相關天氣預報新技術在氣象服務中發揮了重要作用，如2014年南京青年奧林匹克運動會 、2015年第一屆全國青年運動會以及2018年中央電視臺春晚貴州分會場的氣象保障。此外，項目還在人工增雨防控太湖藍藻氣象服務中發揮了重要作用，提升了人工影響天氣生態型業務的保障與服務水平，有助于國家水資源保護與糧食安全。

多模式集成預報技術讓天氣預報更加精準，為人民生命安全、社會經濟發展和生態文明建設提供了重要保障，為提高防災減災救災能力提供了有力的氣象預報技術支撐。

來源: 氣象e新