原标题：北京城市气象研究所范水勇：数值天气预报介绍 | AI 研习社87期大讲堂

雷锋网 AI 研习社按：「AI Challenger 全球 AI 挑战赛」是面向全球人工智能人才的开源数据集和编程竞赛平台，本次 AI 大赛气象赛道应用了一个很重要的数据源-「睿图」预报数据，睿图就是北京市气象局数值天气预报体系。

在本次公开课中，嘉宾将分享数值天气预报的现状、睿图数值天气预报体系的情况以及睿图预报数据的介绍，使听者对数值天气预报本身以及「睿图」预报数据有所了解。

分享嘉宾：

范水勇，中国气象局北京城市气象研究所，副研究员，主要研究方向是数值天气预报系统开发和应用

公开课回放地址：

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分享主题：数值天气预报介绍

分享提纲：

什么是数值天气预报

「睿图」数值天气预报系统介绍

「睿图」预报数据怎么做出来的

雷锋网 AI 研习社将其分享内容整理如下：

众所周知，大气系统是很复杂的，主要具有这几种特征：非线性、多尺度、多圈层和多种强迫和反馈，此外，大气系统还是动力、物理和化学的综合。对于大气系统的多变性，著名气象学家 Charney 在 1951 年说过：「大气并没有向我们展现出类似潮汐变化那种类型的周期性，因此我们无法采用像潮汐预报那样的方法来预报天气。我们没有发现大气在某一特定时刻的状态与另一时刻的状态之间存在一系列的简单因果关系。」

我们的气象预报主要解决以下三方面的问题：当前的天气或气候信息、天气或气候的演变规律以及从已知预报未来的手段。在未有数据预报以前，天气预报主要建立在地面与少数高空观测基础上的主管技术，比如下图便是 1944 年美国气象学家用来做天气预报的天气图。

这种预报比较主观，对于极端天气的预报时效很少会超过 12 个小时。

我们对天气预报的定义，是应用大气变化的规律，根据当前及近期的天气形势，对未来一定时期内的天气状况进行预测。预测主要根据对卫星云图和天气图的分析，结合有关气象资料、地形和季节特点、群众经验等综合研究后作出的。

业内主要默认有三种基本的天气预报模式：第一种是根据天气学原理和经验建立的，以物理定性关系为主的天气学模式；第二种是由当前气象要素与未来天气之间的统计关系建立的统计学模式；第三种则是利用当前气象要素的分布与未来天气之间的物理定量关系建立的动力学模式。简单进行总结的话，第一种模式对应的是天气图方法；第二种模式对应的是统计预报方法；第三种模式对应的是数值预报方法。

第一种天气学方法与第二种统计学方法都属于传统方法的范畴，其局限在于无法满足客观、定量、准确的分析需求。

为了解决天气预报的难题，业界采用了一种可行性较高的方法：首先、把大气的演变规律近似表示为一组数学方程式；第二、根据从有限观测中得到的当前大气的初始状态；第三、在已知或设定的强迫条件（包括边界条件）下，通过求解这一组方程的解，得到对未来的天气或气候状况的预报；最后、由于方程组的复杂性，难以求出其解析解（精确解），只能借助于高性能计算机用数值方法近似求解。这一系列步骤构成了我们如今的天气预报系统。

我们一般将数值天气预报称作 NWP（numerical weather prediction），指的是根据大气实际情况，在一定的初值和边值条件下，通过大型计算机作数值计算，求解描写天气演变过程的流体力学和热力学的方程组，预测未来一定时段的大气运动状态和天气现象的方法。

从这个解释来看，就会发现数值天气预报与过往天气学模式预报的不同。

它是一种定量的和客观的预报，因此，数值天气预报首先要求建立一个较好的反映预报时段的（短期的、中期的）数值预报模式，以及误差较小、计算稳定并相对运算较快的计算方法。其次，由于数值天气预报要利用各种手段（常规的观测，雷达观测，船舶观测，卫星观测等）获取气象资料，因此，必须恰当地作气象资料的调整。

如果按预报时间长短给天气预报做分类，我们可以分为以下几种：

0-2 小时 临近预报

2-12 小时 甚短期预报 (短时预报)

12-48 小时 短期预报

3-10 天 中期预报

10 天以上 长期预报

数值模式预报系统的运作原理