暴雨预警是“狼来了”吗? 昨天,北京人民的朋友圈进行了一场轰轰烈烈的“祈雨活动”,在这场大型迷惑行为鉴赏当中,有请龙王的、有请虎力大仙的、还有发“知名雨神“萧敬腾照片祈愿的。而在这之前,为了应对预报中的暴雨,多部门轮番发布预警,景区纷纷关闭,很多公司干脆通知在家办公。 气氛都烘托到这儿了,然而直到午后北京的雨才姗姗来迟,有的地方甚至没有降雨,于是大家心里不禁冒出一句:“就这”? 那么到底是龙王不给力,还是暴雨预警根本就是一场“狼来了”?且听小D细细分说。 怎么知道要下雨? 天气对农耕的影响很大,所以咱们中国的老祖宗很早就开始了对天气的观测,用上了“测雨台”、“相风铜鸟”之类的仪器,也将经验总结以民间谚语的形式流传下来,比如“鱼鳞天,不雨也风癫”、“蚂蚁搬家蛇过道,大雨不久就来到”。但那时的观测和预测都是非常朴素的,有用但远不准确。 当今的天气预报,则是依靠气象站的各类记录仪、雷达甚至卫星来探测和收集数据,再对这些湿度、温度、气压、风速、风向等等数据进行复杂的计算和推演,还要由预报专基于天气学、动力学、热力学等进行综合分析,最后才能制作出短时(1~6个小时天气的动向)和中期预报(3~15天的天气动向)。现在的天气预报已经可以达到85%的准确率。 冷知识:美国气象学家爱德华·洛伦兹在1963年提出,在天气系统中,任何初始值的微小偏差都会引起推算结果的巨变,这就是著名“蝴蝶效应”的原始出处。但是,他最初说的其实是“一只海鸥扇动翅膀就足以改变天气的走向”。海鸥后来变成了蝴蝶而流传至今,是因为洛伦兹发现计算结果的数据曲线图(即“洛伦兹吸引子”)很像是蝴蝶。 预报为啥不准? 天气预报有85%的准确率,也就仍有15%的不准确。古语云“天有不测风云”,大气系统是非常复杂的体系,暴雨则受到不同时间、不同空间多种因素的相互作用,而我们对直接造成暴雨的中小粒度的观测尚不充分,暴雨预测的准确度在世界范围内都是一个难题。 就像龙王往地上泼了一盆水,水泼出去是不均匀的,我们只能预测可能的水量和范围,但很难知道地面上每个点是否会湿以及湿的程度。所以天气预报中经常会出现(且经常被吐槽的)“降雨概率”和“局地降雨”,让很多人感觉被排除在了概率和局地之外。 此外,我们在不同平台或App看到的预报也会出现不一致,更让我们加深了“天气预报咋这么不准”的观感。这是因为不同平台可能使用了不同的预报算法模型,或者采取不同预报模式,比如有的会过度预报降雨,避免让你觉得降雨概率低而没带伞,却真的淋了雨而更嫌弃预报不准。 冷知识:天气预报不仅有逐天预报,也有滚动预报。随着智能网格预报技术发展,中央气象台的天气预报已经实现逐小时更新,降水预报可以逐10分钟更新。把滚动预报算上,天气预报已经可以说是非常准确了。 不带伞一定下雨? 似乎,每次带伞出门反而不下雨,不带伞就一定会下雨。很多时候,觉得“天气预报不准”,其实更有可能是我们自己不够客观。对于“降雨概率”和“局地降雨”是不是准确,我们更多是从自身感受出发,而个体感受本身是不全面的。山里下冰雹、城里晒太阳很有可能发生,只是不一定我们在山里还是城里。 对于“概率”的数字,我们的理解也很容易出现偏差。比如我们很可能会认为“降雨率30%”应该不会下雨,而“中奖率30%”很有可能中奖。如果“降雨率30%”是从20%提升到了30%,我们则又更容易认为“会下雨”。 所以,天气预报可能永远没办法做到100%的准确,但仍能够给我们重要的参考,让我们有所准备,尽可能避免造成巨大的损失。毕竟,带了伞就算不下雨,也还可以用来遮阳。 预警是“狼来了”吗? 遇到极端天气,我们应该都收到过这样短信。这次的降雨,北京气象台发布了暴雨、雷电、大风黄色预警信号,各职能部门也纷纷启动应急预案,进行防汛准备。 暴雨黄色预警信号的标准是:6小时内降雨量将达50毫米以上,或者已达50毫米以上且降雨可能持续。 预警发布后,交通管理部门应当根据路况,在强降雨路段采取交通管制措施,在积水路段实行交通引导或者封闭道路;大面积积水的低洼路段,相关部门应及时疏通排水口。 公众最好不要在下大雨时骑自行车,开车尽量避免在积水、隧道中行驶,或直接将车停放在地势较高处。还需要远离低洼、危房,到安全场所避雨避雷,在室外还要注意避免触电;检查城市、农田、鱼塘排水系统,采取必要的排涝措施。 预警是不是“狼来了”?这个问题很好回答,因为2012年的北京暴雨已经给过我们惨痛的教训。 冷知识:中央气象台发布的称“预警”,省级以下气象台发布的则称“预警信号”。两者标准不同,“预警”比“预警信号”覆盖的地区、时间和雨量范围都更大。 预报还能更准点吗? 当昨天头顶太阳手拿雨伞时,相信有很多小伙伴心里第一句话就是:“天气预报还能更准点吗?” 答案是肯定的。得益于气象、航空航天科学的发展,中国已成功发射17颗风云气象卫星,目前有7颗在轨运行,还计划在2021年发射风云三号E星和风云四号B星2颗气象卫星。 AI、大数据等新兴科技的加持,也让我们能够分析和处理更海量的数据,构建更完善的计算模型。追求预报准确度和效率的不断提升,我们一直在路上。 更准确的预测,不止能告诉我们要不要带伞,还有更广泛的影响,比如在应急指挥、交通、公共安全和基础建设等领域,让我们能更好地对城市进行管理;在商业领域,也能够帮助餐饮、零售等行业预测客流量、销售量等。TalkingData在借助气象数据等融合数据预测人口流动、客流销量等场景下也有相应的探索和实践。 冷知识:认为天气预报不够准确?你行你也可以上!气象数据因其数字化程度高、数据量大、数据维度丰富、结构化、可挖掘性高特性,可以说是学习数据分析的最好材料之一。像国家气象科学数据中心(http://data.cma.cn)就开放共享了大量相关数据,覆盖地面、高空、海洋、辐射、雷达、卫星等等多个类别,可以供感兴趣的小伙伴使用。 说好的雨最终还是在昨天的晚高峰全面到来,上班没用上的伞,下班到底还是用上了。而这次暴雨在接连预警和紧急预案下,并未演变成严重的自然灾害,这也正体现了预报和预警的价值所在,“狼来了”不可怕,可怕的是当“狼”真的来了,我们却没有做好准备。 毕竟,除了“天有不测风云”,古语还告诉我们——“有备无患” 部分图片来源于网络,如有侵权请联系删除 参考资料: 知乎:制造原理:天气预报是如何预测天气的,为何有时候也不准确呢?(https://zhuanlan.zhihu.com/p/77906355) 数字北京科学中心:天气预报能做到100%准确吗?这还要从“蝴蝶效应”说起 果壳:30%的降水概率要带伞吗?数字很准确,是你不客观 果壳:我们对比了市面上的天气App:真的每家预报的都不一样啊 中国气象局:暴雨预警发出后公众该怎么办(http://www.cma.gov.cn/2011xzt/kpbd/rainstorm/2018050905/201805/t20180531_469593.html) 中国气象局:就这?说好的暴雨呢!莫慌,降雨预报你得这么看! 本文来源:TalkingData —- 编译者/作者:TalkingData 玩币族申明:玩币族作为开放的资讯翻译/分享平台,所提供的所有资讯仅代表作者个人观点,与玩币族平台立场无关,且不构成任何投资理财建议。文章版权归原作者所有。 |
天气预报不准确,是龙王的锅还是气象台的锅?
2020-08-13 TalkingData 来源:火星财经
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