龍卷風(fēng)為何難以預(yù)報預(yù)警？遇到了該跑還是該躲？

7月6日晚，湖北東部多地遭遇強對流天氣襲擊。19時至23時，黃石、黃岡、鄂州、咸寧等地出現(xiàn)雷暴大風(fēng)，53個鄉(xiāng)鎮(zhèn)風(fēng)力達8至13級，其中2個鄉(xiāng)鎮(zhèn)達到13級，部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)出現(xiàn)龍卷風(fēng)。事故發(fā)生后，不少網(wǎng)友詢問：“為什么不提前預(yù)警？”

龍卷風(fēng)監(jiān)測預(yù)警仍有很大不確定性，是國際上的公認難題。與其他災(zāi)害性天氣相比，龍卷風(fēng)是一種少見的局地性、小尺度、突發(fā)性強的強對流天氣，其空間尺度很小，且生命史很短，較難被觀測捕捉和記錄，不確定性極大，對龍卷風(fēng)的預(yù)報預(yù)警更加困難。

大家每天看的天氣預(yù)報，

是怎么算出來的？

現(xiàn)在的天氣預(yù)報不再是“看云識天氣”，而是一場“數(shù)值預(yù)報模式 + AI氣象大模型 + 預(yù)報員綜合研判”的協(xié)同作戰(zhàn)。

在短期和中初期時效內(nèi)（1-14 天），預(yù)報員經(jīng)常綜合對比各個數(shù)值模式的預(yù)報，給出最終的天氣預(yù)報結(jié)論。對于短臨預(yù)報（0–3小時），則更多依賴雷達、衛(wèi)星、高密度自動站、風(fēng)廓線等分鐘級乃至秒級更新的多源觀測資料，尤其在夏季強對流天氣的預(yù)報中作用更為關(guān)鍵。

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數(shù)值模式（NWP）

數(shù)值模式（NWP）是目前短中期預(yù)報的絕對主力。它的計算邏輯是把地球大氣切成密集的三維網(wǎng)格點，然后求解描述大氣運動的物理方程組（流體力學(xué)+熱力學(xué)），計算每個網(wǎng)格點上的溫度、氣壓、風(fēng)速在未來幾分鐘、幾小時如何變化，一步步算出未來 10 天的天氣。

現(xiàn)在有 10km 左右的全球數(shù)值模式，也有精細到 1km 的區(qū)域數(shù)值模式，北京市氣象局最新研發(fā)了“分鐘級，百米級”的高分辨快速更新的數(shù)值模式系統(tǒng)。

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AI 氣象大模型

AI 模型不求解復(fù)雜的物理方程，而是“吃”進去海量的歷史氣象數(shù)據(jù)（比如過去 40 年的全球數(shù)據(jù)），學(xué)習(xí)“昨天這樣的天氣，明天通常會變成什么樣”的統(tǒng)計規(guī)律。

一旦訓(xùn)練完成，它預(yù)測速度極快（幾分鐘出 10 天預(yù)報），且在某些指標上已媲美傳統(tǒng)模式。但是 AI 模型缺乏物理解釋，且預(yù)報中存在“平滑效應(yīng)”，可能會有極值削弱現(xiàn)象。

目前我國已逐步構(gòu)建起基于國產(chǎn)人工智能大模型家族，“風(fēng)雷”（人工智能臨近預(yù)報系統(tǒng)）、“風(fēng)清”（人工智能全球中短期預(yù)報系統(tǒng)）、“風(fēng)順”（人工智能全球次季節(jié)—季節(jié)預(yù)測系統(tǒng)）、“風(fēng)宇”（空間天氣鏈式人工智能預(yù)報模型）等系列氣象預(yù)報模型相繼問世，部分核心指標達到國際先進水平。

其中，“風(fēng)清”模型原創(chuàng)設(shè)計了神經(jīng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移架構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，其性能已躋身國際第一梯隊；“風(fēng)雷”作為國內(nèi)首個具有大氣物理方程約束的短臨預(yù)報業(yè)務(wù)模型，實現(xiàn) 3 小時預(yù)警提前量，雷達強回波預(yù)報技巧提升 25%，在多次強對流天氣過程中發(fā)揮了關(guān)鍵作用。

總的來說，依托“數(shù)值預(yù)報模式 + AI氣象大模型 + 預(yù)報員綜合研判”的協(xié)同機制，當前 24 小時城鎮(zhèn)天氣預(yù)報準確率可達 85% 左右，氣溫誤差控制在 1-2℃ 以內(nèi)，為公眾出行提供了可靠保障。

為什么會覺得天氣預(yù)報不準？

極端天氣預(yù)警預(yù)報難在哪？

有人可能會疑惑，既然 24 小時城鎮(zhèn)天氣預(yù)報準確率可達 85% ，那為什么一遇到極端暴雨、超強臺風(fēng)、突發(fā)龍卷風(fēng)等災(zāi)害性的極端天氣時，總感覺預(yù)警似乎是“慢半拍”，甚至“報不準”呢？

事實上，這并非人力可為或不可為的問題，而是極端天氣的發(fā)生機理、路徑等比常規(guī)天氣要復(fù)雜太多，模擬和觀測更是困難重重。接下來，我們可以從觀測、模式與機理三個層面來逐一分析。

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觀測的“盲區(qū)”與“局限性”

許多極端天氣（如龍卷風(fēng)、突發(fā)性強對流）具有空間尺度小（僅數(shù)公里）、生命史短（從生成到消散不足一小時）的特點。

現(xiàn)有的全球觀測網(wǎng)絡(luò)在時空分辨率上存在局限，特別是高空觀測（探空氣球，一天 2 次，站點較為稀疏）難以實現(xiàn)全天候、無死角覆蓋。尤其在高原、山區(qū)，觀測站點稀疏，致使系統(tǒng)初生階段的捕捉與監(jiān)測存在“盲區(qū)”。

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預(yù)報模式的“分辨率”與“物理過程”瓶頸

盡管數(shù)值預(yù)報模式不斷進步，但全球模式的網(wǎng)格距通常仍在十公里量級，無法精確解析局地地形（如山谷、城市建筑群）的細微影響。區(qū)域高分辨率模式（1-3 公里）可部分改善這一問題，但對云微物理、對流觸發(fā)等關(guān)鍵過程的描述仍不夠精確。

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極端天氣機理復(fù)雜，難以模擬

極端降水、冰雹、雷暴大風(fēng)等強對流天氣，其發(fā)生發(fā)展涉及多尺度環(huán)流配合及復(fù)雜的地形-下墊面相互作用，機理極為復(fù)雜，模式對其的準確模擬和預(yù)報仍是世界性難題。

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龍卷風(fēng)產(chǎn)生條件

強對流天氣是龍卷風(fēng)產(chǎn)生的基本條件。在低空急流較強的情況下，龍卷風(fēng)發(fā)生的概率會大大增加。當垂直方向空氣處于上冷下暖不穩(wěn)定結(jié)構(gòu)時，高低空風(fēng)向風(fēng)速差異使氣流不斷扭轉(zhuǎn)。強盛的上升氣流持續(xù)拉伸壓縮渦旋，云底垂下漏斗狀云體，云體接觸地面，龍卷風(fēng)就此形成。

龍卷風(fēng)是一種局地性、小尺度、突發(fā)性的強對流天氣，其時空尺度很小，直徑平均在200米至300米，發(fā)生至消散的時間在幾分鐘到幾十分鐘。但相比普通大風(fēng)，龍卷風(fēng)中心氣壓很低，更容易造成嚴重的災(zāi)害。

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龍卷風(fēng)等級分類

龍卷風(fēng)主要分為四個等級：

一級龍卷風(fēng)強度弱，對應(yīng)EF0級及以下

二級龍卷風(fēng)強度中，對應(yīng)EF1級

三級龍卷風(fēng)強度強，對應(yīng)EF2和EF3級

四級龍卷風(fēng)強度超強，對應(yīng)EF4和EF5級

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發(fā)生規(guī)律和前兆

對于龍卷風(fēng)的監(jiān)測預(yù)警仍有很大不確定性，其空間尺度很小，較難被觀測捕捉和記錄，龍卷風(fēng)預(yù)報是國際公認難題。不過統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，龍卷風(fēng)發(fā)生具有顯著的季節(jié)和時段特征。

1.季節(jié)

在我國，春夏為龍卷風(fēng)多發(fā)季，發(fā)生龍卷風(fēng)數(shù)量占全年的90%以上，其中7月占比最高，將近三成，這與春夏季節(jié)冷暖空氣交匯頻繁、大氣對流活動強烈密切相關(guān)。

2.時間

龍卷風(fēng)在一天中的任何時間都可能發(fā)生，但以午后發(fā)生最多，下午三點至四點為高發(fā)時段。

3.地域

平原是龍卷風(fēng)相對高發(fā)的地區(qū)。在我國，長江中下游平原、珠三角、東北平原、華北平原等地都是龍卷風(fēng)發(fā)生較多的地區(qū)。

龍卷風(fēng)生成和消亡迅速，常與雷暴、冰雹和暴雨等強對流天氣系統(tǒng)相伴出現(xiàn)，甚至可以出現(xiàn)在臺風(fēng)系統(tǒng)中，公眾可多留意積雨云、電閃雷鳴等前兆。龍卷風(fēng)突發(fā)性強、破壞力大，掌握正確的避險方法至關(guān)重要。

遭遇龍卷風(fēng)，如何避險？

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遭遇龍卷風(fēng)時，需要大家遵循“就近、就低”避險原則。

1.在室內(nèi)

務(wù)必遠離門、窗和房屋的外圍墻壁，躲到?jīng)]有窗戶的小房間內(nèi)抱頭蹲下，地下室或半地下室是躲避龍卷風(fēng)相對安全的地方。

2.在戶外

要觀察龍卷風(fēng)動態(tài)，避開其行進路徑，立即朝著與龍卷風(fēng)移動路徑垂直的方向快速撤離。來不及逃離的，應(yīng)就近尋找低洼處躲避，同時用雙手護住頭部和脖子。同時，遠離大樹、電線桿、廣告牌、圍墻等，以免被砸、被壓或發(fā)生觸電等事故。

3.在開車

切記不要在汽車中躲避。注意避開龍卷風(fēng)行進路徑快速駛離，或立即離開汽車，然后到低洼地點躲避。

THE END

本文來源：湖北發(fā)布、網(wǎng)信湖北、科普中國、國家應(yīng)急廣播、廣東科學(xué)中心、火災(zāi)安全全國重點實驗室科普中心

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