原标题：为了实时天气预报更精准

　　曾经，国内只能进行1天至3天的大尺度天气预报，精细化短时临近客观预报业务系统几乎是空白。如今，随着个人移动终端的普及，短时的、身边小环境的天气预报越来越受到市民的关注。

　　由北京城市气象研究院研发的睿图系统，让每10分钟更新一次预报成为现实，并且成为临近灾害性天气预警的重要参考。这些技术创新正让北京的天气预报服务越来越“贴身”。

　　1 夏季气温预报误差不超2℃

　　2005年起，随着聚焦0-12小时短时临近天气预报能力的提升，北京开始发展睿图模式体系，逐渐破解准确预报强对流天气的难题。

　　北京城市气象研究院副院长陈敏研究员是数值天气预报技术研发团队的学术首席，她带领团队成员引进欧美先进技术，并在关键环节开展自主创新，最终研发了华北地区0-12小时、1公里水平分辨率、10分钟快速循环更新的网格化分析和预报系统——这就是北京市气象局的睿图模式系统（RMAPS）。

　　睿图模式系统由多个子系统构成，其中针对降水预报最核心的是临近数值预报集成子系统和短期预报子系统。前者每10分钟更新一次预报产品，主要关注未来2小时内天气，是气象预报员对雷暴等灾害性天气做出临近预警的重要参考；后者重点关注未来2-12小时，是短时天气预报预警的重要参考。

　　陈敏说，数值天气预报系统的引进及建立，并不是简单的复制粘贴，后期需要进行很多技术的研发创新工作，同时要有一流的天气观测网络和强大的高性能计算资源，才能更好地让系统为北京的天气预报所用。

　　短时、精准的天气预报，是睿图系统在北京“入乡随俗”的结果。

　　为了降低降水分析的系统误差，研发团队利用北京市不同海拔高度的自动站小时雨量资料，深入分析地形高度和降水量之间的气候统计关系，确定了相关参数和计算方法。同时，对自动站降水进行地形效应校准，提高了复杂地形条件下，1公里水平分辨率降水分析场的准确度。

　　为了进一步提升预报准确率，睿图短期预报子系统已经陆续加进了多个卫星和多部天气雷达的观测资料信息。陈敏透露：“京津冀地区原来只有7部雷达，从去年开始，全国135部天气雷达拼图数据半小时更新一次，满足了睿图模式实时同化应用的业务需求。”

　　数值天气预报的关键之一是如何把计算机里的大气状态设计，调整为最接近真实情况的大气状态。二者越接近，预报才能越准确。

　　睿图短期预报系统运行初期，工作人员发现预报温度经常出现偏高的问题。陈敏带领研究团队根据计算机模拟的大气状态，确定增加“影响因素”。在实际大气中，云会吸收辐射，对温度造成影响；而在计算机模型的大气中，云偏少，就得想办法增加云的总量，使得温度预报更接近第二天的实况水平。出现雾霾天气时，大气中的气溶胶也是必须考虑的因素。

　　另外，数值天气预报需要考虑地形的影响，要使大气数值模式里的地理环境能够尽量接近真实情况。“比如土地利用，很多地方变成了城市用地，也有很多地方退耕还林变成了绿地，不同的用地类型对大气的动力作用和热力作用也不同，这就需要我们不断地去更新地表土地利用、植被覆盖、叶面指数等一系列静态数据集。”

　　目前，北京市气象台做的夏季气温预报，整体平均温度误差（均方根）不超过2℃，已经跟国际水平相当。