天气预报变得非常精准，但世界各国之间存在巨大差距。准确预报能挽救生命，帮助农民提高收成，但许多国家仍缺乏基本的预报系统。

天气预报不再仅仅是锦上添花，它在很多情况下关乎生死。准确的预报能提前警告人们风暴、热浪和灾害的到来，挽救生命。农民利用预报信息进行农业管理，能决定丰收还是颗粒无收。电网运营商依靠预报信息预测气温变化带来的电力需求，以及风力太阳能发电量。飞行员和水手也需要预报信息安全航行。准确的天气预报信息至关重要。

本文将探讨天气预报的进步历程，以及全球范围内存在的预报鸿沟，如何利用这些信息保护世界各地的生命和生计。

天气预报取得了长足的进步

预测天气模式由来已久。公元前650年，巴比伦人试图根据云的形态和移动来预报天气。三个世纪后，亚里士多德写成《气象学》，讨论了降雨、冰雹、飓风和闪电等现象的形成过程。虽然书中的大部分内容都被证明是错误的，但这代表了人类最早尝试详细解释天气现象的著作之一。

直到1859年，英国气象局才发布了第一份面向航运的预报。两年后，他们又播出了第一份面向公众的天气预报。虽然气象测量手段不断改进，真正带来巨大改变的是计算机数值模式的应用。这始于20世纪60年代。

从那时起，预报取得了显著进步。我们可以从一系列测量数据和不同国家的气象机构中看到这一点。

英国气象局表示，他们现在的四天预报和30年前的一天预报一样准确。

美国的预报也取得了很大进步，这在最重要的预报之一——飓风预报中尤为明显。

美国国家飓风中心公布了飓风和气旋的“路径误差”数据，即飓风登陆位置的误差。下图显示了从1960年代起的数据。

每条线代表不同提前期的预报误差，例如，距离登陆还有12小时到120小时(或5天)。

我们可以看到，随着提前期的增加，路径误差有所减少。在70年代，48小时预报的误差在200到400海里之间；而现在只有大约50海里。

我们还可以用另一种方式展示同样的数据。下图中的每条线代表每十年期的平均误差。横轴表示预报时段，同样从0小时到120小时。

60年代和70年代的72小时误差超过400海里。如今，它已经减少到80海里以下。

气象学家现在可以提前三到四天做出登陆位置相当准确的飓风预报，这可以让城市和社区做好准备，同时避免了过去可能实施的不必要疏散。

欧洲中期天气预报中心 (ECMWF) 制作全球数值天气预报模型。各国气象局利用更高分辨率的处理来生成本地预报，而这些全球模型为这些系统提供了关键的输入数据。

ECMWF 发布了其误差随时间的变化分析。下图显示了提前3天、5天、7天和10天的预报与实际天气结果之间的差异。这里使用的度量单位是“500 hPa 位势高度”，这是一种常用的气压测量方法(气压决定着天气模式)。

实线代表北半球，虚线代表南半球。

蓝色表示的三天预报自80年代以来一直相当准确，并且随着时间的推移仍在不断改善。如今的准确率约为97%。

我们看到最大的进步体现在较长的时间尺度上。到2000年代初，5天预报已经“非常准确”，7天预报如今也正接近这一标准。10天预报尚达不到，但也在不断改进。

天气预报为何取得进步？

第一个重大变化是数据的改善。更广泛、更高分辨率的观测数据可以作为天气模型的输入。这是因为我们拥有了更多、更好的卫星数据，以及陆地观测站覆盖了全球更多的地区，并且密度更高。这些仪器的精度也得到了提高。

然后，这些观测数据被输入到数值预报模型中来预测天气。这就引出了接下来的两个发展。

这些模型运行的计算机变得更加快速。速度至关重要：英国气象局现在将世界分割成越来越小的网格。他们曾经以90公里宽的网格对世界进行建模，而现在已经缩小到1.5公里宽的网格。这意味着需要进行更多的计算才能得到这张高分辨率的地图。将观测数据转化为模型输出的方法也得到了改进。我们已经从非常简单的世界观转向了能够详细捕捉这些系统复杂性的方法。

低收入国家的天气预报要差得多，而且往往没有预警系统

在我的家乡苏格兰，我可以打开手机上的应用程序，在几秒钟内获得一个相当准确的5天预报。然而，这种信息并非每个人都能获得。世界各地的天气预报存在巨大差异，贫富差距很大。

正如研究人员 Manuel Linsenmeier 和 Jeffrey Shrader 在最近的一篇论文中所报道的，在一些低收入国家，7天预报的准确度甚至不如富裕国家的一日预报。

虽然全国预报在所有收入水平国家都随着时间的推移而有所改善，但今天的质量差距几乎与80年代一样大。

造成这种差距的原因有几个。首先，在较贫穷的国家，用于测量气象数据的陆基仪器和无线电探空仪要少得多。其次，报告的频率要低得多。

当我们看到用于天气和气候信息的支出时，这并不奇怪。在发表于《科学》杂志上的一篇论文中，Lucian Georgeson、Mark Maslin 和 Martyn Poessinouw 研究了不同收入群体之间的支出差异。这包括公共和私人对“天气和气候信息服务”定义范围内的商业产品的支出。

下图显示了人均支出和占国内生产总值 (GDP) 的比例。

低收入国家的人均支出比高收入国家低15到20倍。但考虑到它们的经济规模，它们的GDP支出实际上更高。

这种差距是一个问题。在低收入国家，60%的劳动力从事农业，这可以说是最依赖天气 的行业。大多数是小型农民，他们往往非常贫穷。

获得准确的天气预报可以帮助农民做出更好的决策。他们可以获得有关何时种植农作物的最佳信息。他们会提前知道什么时候最需要灌溉，或者什么时候肥料会被冲走。他们可以收到有关病虫害爆发的警报，因此可以在攻击来临时保护农作物，或者在风险低时节省杀虫剂。这意味着如果他们能获得准确的天气预报，他们就可以最有效地利用宝贵的资源。

良好的天气预报对于保护人们免受气旋、热浪、洪水和风暴潮至关重要。提前几天获得准确的预报可以让城市和社区做好准备。可以保护房屋，并可以安排紧急服务人员待命帮助恢复。

但仅仅有准确的预报并不能解决问题：只有将预报信息传递给人们，他们才能做出反应。在过去几十年里，许多最致命的气象灾害都是提前预报的。普遍的失败在于沟通不畅。

改进预报是基础。但这些预报还需要纳入有效的预警系统。世界气象组织估计，全球约三分之一的人口——主要是贫穷国家——没有这些系统。

改进预报被低估了，尤其是在低收入国家

经过过去几十年的大幅进步，我们在世界许多地方将良好的天气预报和传播视为理所当然。让每个人都能获得这些信息将会带来改变。

随着气候变化加剧与天气相关的灾害风险，这一点将变得更加重要。最终，受影响最大、遭受最严重后果的是最贫穷、最脆弱的人群。更好的预报是适应气候变化的关键。

适当的投资和财政支持对于缩小差距至关重要。

一些新兴技术也可以加速这一进程。最近发表在《自然》杂志上的一篇论文记录了一种新的人工智能 (AI) 系统——Pangu-Weather。它可以比领先的气象机构快10,000倍地进行预测，并且准确度一样高甚至更高。

该系统使用了39年的历史数据进行训练。

这些预测的速度将使它们的运行成本大大降低，并可以为预算有限的国家提供更好的结果。

更快、更高效的技术还可以填补陆基气象站无法覆盖的空白。携带传感器的无人机可以对特定区域进行调查，以构建更高分辨率的地图。

随着将这些数据转化为预报的成本降低和效率提高，移动技术可以快速传播这些信息。一些公司已经在向低收入国家的农民发送信息，建议他们何时种植农作物。

这些创新对于使各国更有效地抵御当今的天气至关重要。但在一个天气可能变得更加极端的世界里，它们也是必不可少的。

本文译自 Our World in Data，由 BALI 编辑发布。

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