在气旋引起气象界广泛关注100多年后，在气候变化背景下，气旋代表的天气尤其是极端天气，再次引发新的关注。

　　全球气象界或许应该学习和继承先辈智慧，既要继续解开他们面对的天气系统运作之谜，还要时刻准备面对新变化和新挑战。

　　回望学科起点

　　虽然气象科学的启蒙可以追溯到几千年前人类文明的发端，但在科学意义上的气象科技发展，则构建在物理学发展成熟和气象仪器及观测网不断完善的基础之上，只有不到200年的历史。而始于以气旋系统为靶向的气象预报，作为气象事业的基本支撑并不断发展的历史，不过一个甲子（六十年）。

　　气象科学的发展进入了特点更为鲜明的新的发展时期——

　　一是气象预报核心技术进入了全面换代的孕育时期，零散和局部的气象及相关学科研究进展，在通过主要的气象研究和业务机构孵化，下一代预报技术平台开始进入孵化和发展期。

　　二是大气科学在整个地球科学界乃至更加广泛的学科领域的引领作用愈加明显，表现在“反馈”“耦合”和“数据同化”等气象领域耳熟能详的理念和模型正在被更广泛的研究团队接受并付诸实现。

　　三是气象科学的决策和应用领域引入更多的人文和社会科学研究成果，在气象减灾、应急、信息发布、服务等方面获得了很好应用，以气候变化研究为代表的气象学研究成果也在政治、经济等领域占据越来越重要的地位。

　　美国气象学会（AMS）百年纪念年会也将主题确定为“让预报进入更高水平：扩展和跨越今天的天气、水和气候预测预报”。在近几十年气象预测预报水平保持平稳提高的时候，这样的提法意味着什么？可以从围绕温带气旋的认知、诊断、预报和模拟等过程中找寻答案，也可以深刻思考天气学乃至整个大气科学学科和应用的发展历史，找到规律性的东西。

　　借先辈智慧规划未来的天气预报

　　目前气象预测预报的主要工具是数值模式。30年前，当模式分辨率为100公里的时候，动力和参数化泾渭分明；当达到10公里分辨率时，二者之间的界限开始模糊；而未来30年模式的分辨率有望达到1公里，动力和参数化之间已经不存在界限。

　　因为预报的不确定性，目前的气象预报预测技术仍在发展中。在模式分辨率不断提高的情况下，气象预报预测技术将转移到对反映大气运动乃至地球环境系统运行机制的数学方程组可计算的表达上，而大气混沌本质和较大气运动本身更复杂的各种耦合过程，需要更多理论上的新突破，才能融入目前意义上的大气环流模式。

　　就天气预报模式本身性能和可预报性的提高，也需要开展很多方面的工作，各国和相关组织在无声的竞争中都在争当引领者。

　　上世纪80年代，卫星数据开始快速进入预报模式，但是这一过程远远没有结束，甚至可以说是刚刚开始。如果卫星资料能够得到充分利用，其为数值预报模式提供的“正能量”不可低估。

　　从20世纪中期开始，在地球不同地区还开展了基于各种目标的大气科学外场试验。目前，美国国家大气研究中心（NCAR）正领衔开展主要针对上世纪50年代到80年代实施的一些重要试验数据抢救和归档的项目，重塑过去一些重要试验的大气探测数据，补充再分析数据和天气气候个例数据。此外，以往海洋观测数据特别是实地观测数据匮乏的状况，随着全球海洋浮标站的建立得以进一步缓解，也为模式全面解析海上大气和海气相互作用过程打下了基础。

　　预报的发展需要新的推动

　　2013年初，时任欧洲中期天气预报中心（ECMWF）主任索普在一次以“预报天气和气候：科学进展和未来机会”的演讲中，将气象科学的核心主题“预报（PREDICT）”分解为“可预报性理论（Predictability theory）”、“表述物理过程（Represent physical processes）”、“评估预报可靠性（Evaluate forecast reliability）”、“数据同化与观测（Data assimilation & observations）”、“国际合作（International collaboration）”、“计算能力（Computational power）”和“有天赋的科学家（Talented scientists）”等几个要素。

　　可以看到，索普的诠释将数据同化与观测置于同样重要的地位，以及将计算能力和科学家队伍等以往“边缘化”的因素，提升到了核心位置。

　　大气科学这门古老而又年轻的学科，近一个多世纪以来因为高举“物理学理论”的大旗取得了巨大成功。另一方面，学科发展表现出来的“内卷”也是有目共睹的。这时，人工智能技术和大数据的有力推动，或许意味着天气学一个全新拐点的到来。

　　（作者：张萌 李靖华 贾朋群 责任编辑：张林）