■ 賈朋群 李攀 鄧京勉

（作者單位：中國氣象局氣象干部培訓(xùn)學(xué)院）

2 0 2 0 年初，美國氣象學(xué)會（AMS）隆重召開了慶祝成立100年年會。會議除了常規(guī)年會內(nèi)容以外，美國及國際上很多氣象機(jī)構(gòu)，都充分利用AMS搭建的“百年一遇”平臺，展示21世紀(jì)初期20年過后氣象科技發(fā)展的態(tài)勢。AMS百年年會呈現(xiàn)很多值得記憶的特征。持續(xù)了一周的年會包括52個主題學(xué)術(shù)會和更多的交叉會議、邊會、培訓(xùn)和展覽等活動，給人留下深刻印象。

首先，會議交流科學(xué)報告的題目中，盛行“status，update，vision（現(xiàn)狀、更新、展望）”等關(guān)鍵詞。很多與會學(xué)者都希望借助這次里程碑式的會議，將自己、團(tuán)隊(duì)、所在機(jī)構(gòu)或組織等的研究和業(yè)務(wù)開發(fā)等方面的成果、進(jìn)步，在會議上給出一個全面的總結(jié)，并借機(jī)討論本領(lǐng)域未來10年甚至更長時間的發(fā)展趨勢、可能路線和預(yù)期成果及帶來的能力提升。再有，會議的組織更加溫馨。會議安排了3場以學(xué)者“Robert Dickinson、Wayne Schubert和Susan Solomon”命名的學(xué)術(shù)交流會。最令全球華人氣象學(xué)者感到溫暖的，是會議為了紀(jì)念會前剛剛逝去的美國華人科學(xué)家張福清，在相關(guān)的學(xué)術(shù)會議上，標(biāo)出了紀(jì)念逝者做出特殊貢獻(xiàn)的主題。最后，學(xué)術(shù)交叉成為常態(tài)。會議組織者為了讓不同領(lǐng)域的學(xué)者針對復(fù)雜的跨學(xué)科問題能在會議上“不期而遇”，在會議的主題和屆次延續(xù)的情況下，通過細(xì)化設(shè)計每個會議的分節(jié)主題、更多的聯(lián)合會議和討論主題，讓帶著成果和問題來的學(xué)者，都能通過閱讀會議材料，找到自己的“歸宿”。尤其是，很多會議分節(jié)的提示語，展示了主辦方和主持人、聯(lián)絡(luò)人的集體智慧，率先讓會議生輝，也在一定程度上改變了學(xué)會會議的不同階段，只是更換主持人的傳統(tǒng)印象。

2020年是美國國家海洋和大氣局（NOAA）成立50年和美國國家氣象局（NWS）成立150年。年會上不僅來自NOAA和NWS的學(xué)者非常活躍，而且圍繞氣象業(yè)務(wù)的重要改進(jìn)方向之一——研究型業(yè)務(wù)，也呈現(xiàn)了一些新探索和思路。本文基于會議上下相關(guān)信息，概要介紹其中或許具有引領(lǐng)性的理念和實(shí)踐。

解讀1 CCPP打通研究和業(yè)務(wù)模式編碼的圍墻

圖1 CCPP的概念框架

NCAR與NOAA是預(yù)報模式研發(fā)的重要部門，但多年來兩個機(jī)構(gòu)的模式獨(dú)立發(fā)展，彼此模式編碼各成體系。為了促進(jìn)創(chuàng)新型研究業(yè)務(wù)化，全球模式測試平臺（GMTB）協(xié)同NOAA和NCAR整合了物理參數(shù)和軟件框架——通用社區(qū)物理包（Common Community Physics Package, CCPP，圖1）。2019年，NOAA和NCAR達(dá)成協(xié)議備忘錄，將合作開發(fā)CCPP框架，促進(jìn)模式和物理參數(shù)的互通性，作為兩家統(tǒng)一預(yù)報系統(tǒng)（UFS）和大氣集成模式系統(tǒng)（SIMA）的一部分。NCAR主要在SIMA系統(tǒng)中參與CCPP框架的開發(fā)工作，包括加強(qiáng)元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、使物理組變量實(shí)現(xiàn)自動分配、對比元數(shù)據(jù)和實(shí)際Fortran編碼，以及改善系統(tǒng)建設(shè)與代碼生成器。這使得CCPP成為美國幾個王牌模式的核心，以一種獨(dú)立、標(biāo)準(zhǔn)化的方式將物理參數(shù)與大氣模式（以及其他地球系統(tǒng)的組成部分）相結(jié)合，同時還降低了CCPP框架的研發(fā)和維護(hù)費(fèi)用。

對于NWS的預(yù)報系統(tǒng)UFS來說，CCPP的出現(xiàn)是一次重大的轉(zhuǎn)折。目前，CCPP的技術(shù)設(shè)計以及物理參數(shù)要求、CCPP與主模式的結(jié)合方式等都有了明確的規(guī)則。美國氣象業(yè)務(wù)系統(tǒng)以外的模式系統(tǒng)或構(gòu)建單元，可以通過CCPP轉(zhuǎn)化為UFS的命令式代碼，供NWS使用。

CCPP在引領(lǐng)NOAA與學(xué)界NWP模式的互通。AMS年會來自NCAR強(qiáng)調(diào)業(yè)務(wù)創(chuàng)新互操作性的CCPP平臺的一個可期結(jié)果是，NCEP的預(yù)報系統(tǒng)因?yàn)榻裉斓腃CPP，其未來某個升級版將會是與NCAR、高校眾多模式中最優(yōu)部分的合成版本。這一跡象實(shí)際上早在FV3引領(lǐng)的業(yè)務(wù)模式系統(tǒng)升級時就已顯現(xiàn)，而CCPP讓這個統(tǒng)一模式互操作接口的思想落地。

解讀2 張量處理芯片TPC助力

近年來掀起的A I 和大數(shù)據(jù)理念，在天氣預(yù)報方面提出了利用大數(shù)據(jù)而拋棄動力學(xué)的預(yù)報理念。然而，谷歌公司并沒有跟風(fēng)，而是將新技術(shù)與經(jīng)典的動力學(xué)原理結(jié)合起來。谷歌研究結(jié)構(gòu)的學(xué)者，用公司為印度研發(fā)的洪水預(yù)報系統(tǒng)，系統(tǒng)闡述了谷歌的“大數(shù)據(jù)+動力”的預(yù)報理念。

演講人詳盡分析了谷歌發(fā)起的洪水預(yù)報項(xiàng)目（印度），開發(fā)的預(yù)報系統(tǒng)的整個過程，明確在不同過程中谷歌的優(yōu)勢所在：例如，從水文模式到直接預(yù)報洪水的水力模式過度時，需要對復(fù)雜地形的快速改變量化，作為重要變量輸入系統(tǒng)中。谷歌可以用預(yù)報區(qū)域幾乎完美的遙感圖層，給出地形的改變。

實(shí)際上，谷歌代表的企業(yè)創(chuàng)新，不同于其他機(jī)構(gòu)的特點(diǎn)是整個預(yù)報體系的全程創(chuàng)新，其中，更加適應(yīng)預(yù)報系統(tǒng)中AI算法的新的芯片——TPU（Tensor Processing Unit，張量處理單元，圖2）已經(jīng)發(fā)展到第二代，TPU因?yàn)榫哂懈咚倬仃嚦朔▎卧∕×U），可以表示矩陣乘法的細(xì)微不同，性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過目前其他機(jī)構(gòu)所用的，例如我們熟悉的x86 CPU芯片。TPU這類基于機(jī)器學(xué)習(xí)的AI芯片，能夠跳過傳統(tǒng)模擬計算的繁瑣，借助完整模擬的輸出輸入，尋找模式并學(xué)習(xí)猜測新輸入對模擬產(chǎn)生的影響。

谷歌預(yù)報系統(tǒng)將控制方程組中代表平流的方程，更多通過AI技術(shù)模擬；而對其他熱力和動力過程，仍以傳統(tǒng)動力學(xué)方法為主。這樣的預(yù)報系統(tǒng)應(yīng)用于印度，使得當(dāng)?shù)乇┯觐A(yù)報的準(zhǔn)確性從19.7%提升到75%，覆蓋面積也從31.8%上升到94.8%。類似TPU這樣的AI仿真器，借助云技術(shù)，使得預(yù)報系統(tǒng)的計算速度得到大幅度的提升，甚至一些媒體報道稱，提高數(shù)十億倍。盡管或許有些夸張，但從根本上為改變氣象預(yù)報系統(tǒng)越來越受到高速計算系統(tǒng)制約（包括計算系統(tǒng)能耗）提出了解決路徑。

圖2 TPU和CPU芯片

解讀3 HOTL：自動預(yù)報時代預(yù)報員作為“護(hù)欄”管理人的新定位

來自I B M 旗下天氣公司的Jim Lidrbauch則帶來了另一個平臺HOTL：瞄準(zhǔn)的是在氣象公司里，圍繞預(yù)報流程中的預(yù)報員的作用展開。報告人特意在報告首頁提升了HOTL（Human Over The Loop，[預(yù)報]循環(huán)中人的作用）的念法：發(fā)音和英文單詞“旅館”相近（圖3），似乎是在預(yù)示天氣公司的氣象員工需要下沉到不同的特別應(yīng)用領(lǐng)域開展業(yè)務(wù)服務(wù)。

所謂HOTL，是介于自動預(yù)報系統(tǒng)和最終用戶之間的一個圖形化規(guī)則平臺，在這個平臺上，可以人工輸入與自動預(yù)報不同步的時空變量的數(shù)值。公司員工用HOTL通過繪制地理多邊形確定向客戶提供服務(wù)的位置，然后應(yīng)用規(guī)則修改某個時間范圍內(nèi)指定的一個或一組參數(shù)。當(dāng)急需某地定時要素預(yù)報時，可啟動HOTL規(guī)則得到比自動系統(tǒng)更好的預(yù)報。該系統(tǒng)最初的目的是進(jìn)行質(zhì)量控制，同時增加15 d定制預(yù)測的細(xì)節(jié)信息。目前的HOTL更像是為預(yù)報產(chǎn)品增加了一個“護(hù)欄”，能防止自動預(yù)測過程中出現(xiàn)的明顯錯誤。

為什么要建立HOTL？主要有三方面原因。首先，盡管模式的預(yù)測能力不斷提高，但是出現(xiàn)錯誤在所難免，模式出現(xiàn)重要天氣錯誤預(yù)報時，預(yù)報員們往往要抱怨：“GFS（NCEP的預(yù)報模式）怎么會這樣？”此時，人的干預(yù)作用就變得很重要。第二，對于最終用戶來說，預(yù)測（其全過程）的時空分辨率永遠(yuǎn)不夠高。最后，傳統(tǒng)的預(yù)報管理應(yīng)該是[從預(yù)報到?jīng)Q策的]“一個循環(huán)”，而預(yù)報員是這個“循環(huán)”中必不可少的一部分，沒有他們的干預(yù)是不能發(fā)布預(yù)報的。而過度的干預(yù)讓整個預(yù)報過程變慢，而且隨著時空分辨率的提升，數(shù)據(jù)量和模式種類不斷增加，越來越多的預(yù)報數(shù)據(jù)也對預(yù)報員如何干預(yù)預(yù)報提出了更高的要求。這時，HOTL無疑是優(yōu)化預(yù)報員干預(yù)和顯示預(yù)報員在循環(huán)中的價值所在的一個選擇。

那么H O T L又是如何運(yùn)作的呢？預(yù)報員首先登陸到工作站，在云上連接HOTL服務(wù)器，繼而通過云獲得其他服務(wù)器的“ 底層”天氣數(shù)據(jù)；接著，預(yù)報員便可以利用這些數(shù)據(jù)繪制多邊形圖形，并通過配置屬性來管理預(yù)測；將查詢接口指向API，以查看表格和圖形詳細(xì)信息。此外，在平臺上還可以與來自不同領(lǐng)域的預(yù)報員通過Slack進(jìn)行交流。

自動化的預(yù)報需要“護(hù)欄”式的呵護(hù)，HOTL式的護(hù)欄則即可防止數(shù)值模式“跑偏”，更是在精細(xì)化氣象服務(wù)中發(fā)揮預(yù)報員智慧的有力支撐。HOTL運(yùn)行反饋和倒逼的對預(yù)報系統(tǒng)“后端”改進(jìn)的研究，與會上NSF提出的“收斂性研究”有異曲同工之妙，其核心均體現(xiàn)在解決業(yè)務(wù)實(shí)踐中的關(guān)鍵科學(xué)問題上。

在生物工程學(xué)領(lǐng)域，器官芯片已經(jīng)研發(fā)出來，各種器官芯片耦合成的“芯片人”也浮出水面。AMS年會展示的借助AI芯片（TPU）的更有效的模擬、借助統(tǒng)一編碼規(guī)則（CCPP）研發(fā)各種物理過程的“芯片”并方便地耦合成與人體一樣復(fù)雜的地球系統(tǒng)，再借助護(hù)欄式的“糾偏”機(jī)制，已然成為未來預(yù)報系統(tǒng)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。這3個解讀單獨(dú)看是發(fā)展動態(tài)，合力貢獻(xiàn)卻可能是未來氣象預(yù)報全流程的變革和新方向。這些新年代出現(xiàn)的一些創(chuàng)新思想，釋放出來的新理念和提示的研究型業(yè)務(wù)的有力抓手，值得我們關(guān)注、學(xué)習(xí)和在實(shí)際工作中思考及選擇性借鑒。