8月3日16时，位于北京大兴区的北京市气象综合保障中心（北京市气象探测中心）附近，短短半个小时内，天气就从大晴天变成一阵瓢泼大雨。
“你们看，雷达回波显示，这就是一个对流云团从南向北发展的过程。”正在这里的工作人员说。当天早些时候，北京市气象局已相继发布了暴雨蓝色、雷电黄色和大风蓝色预警。
每天上下班、外出游玩，包括去体育场看一场演唱会或比赛，我们都要提前关注天气情况，那么天气如何预测？各种预警信息又是如何送达每一个人？为什么同一座城市却发布了不同等级的天气预警信息？8月3日，红星新闻记者走进国家气象中心（中央气象台）、国家预警信息发布中心、中国气象局气象探测中心等单位寻找这其中的答案。
▲国家综合气象观测试验基地内的各种设备（红星新闻记者 付垚/摄）
抬头看：
或许会发现街头的微型气象站
在北京市海淀区气象局的大厅里，大屏上正实时显示着全球天气的数值预报，“你们看，现在正在太平洋上的那个紫色的圆环就是台风‘白海豚’，它未来几天可能会对我国天气造成影响，这个大屏可以实时显示它目前的动态。”海淀区气象局副局长刘文军介绍说。
▲国家气象中心（中央气象台）工作人员会使用多种AI模型辅助进行天气预报（红星新闻记者 付垚/摄）
在业务区同样有一块大屏，“智慧气象监测系统”显示着海淀区各观测站详细的天气情况。刘文军介绍说，海淀区因为有着得天独厚的科技产业基础，因此在建设这套“气象大脑”的时候，海淀城市大脑的AI中心能够较好地为我们解决算力和信息存储的问题，“我们聚焦降雨、降雪、积雪、能见度、冰雹等5种对海淀区城市运行高影响的灾害性天气，利用图像识别、深度学习等人工智能技术，开展天气现象的智能识别、自动分析告警，同时对接相关部门数据，打通部门数据壁垒，建成海淀气象灾害智能泛在联动网，可实现分街镇基于位置的精细预报。”
▲安装在街头路灯杆上的微型气象站（红星新闻记者 付垚/摄）
如此庞大的数据，需要收集更多的气象信息，除了传统的观测站点、气象雷达等，这些年海淀区也在城市街头布置了许多微型气象站。海淀区气象局工程师张希介绍，微型气象站被安装在城市的路灯杆上，可以收集湿度、气压、风向、风速、降雨量等基础气象要素。有了微型气象站的加入，海淀区气象站的密度可以达到2公里×2公里，“如果你细心观察，走在街头或许就能看到我们的微型气象站。”张希说。
为何有时预警级别和主观感受会有差异？
专家：不是“狼来了”，是“十里不同天”
近些年，手机弹窗、公众号经常会收到各类关于天气的预警信息，比如暴雨、雷电、大风的蓝色、黄色、橙色和红色预警信号，特别是台风来临前，也会经常看到预警等级的提升。
不过有网友表示，有时候觉得大雨或者大风天气来了，好像并没有想象中的那么大，“这是不是‘狼来了’的故事，刻意给我们增加紧张感呢？”
对此，国家预警信息发布中心副首席杨继国解释，预警信号的发布严格遵循客观量化标准。比如暴雨红色预警信号，判定门槛为未来3小时内降雨量将达100毫米以上，或者已达100毫米以上且降雨可能持续。不过，暴雨等预警标准在全国并非“一把尺子”，各地会针对本地气候特征、灾害特点及影响制定本地标准，不存在随意发布的情况。
▲国家预警信息发布中心内的标语（红星新闻记者 付垚/摄）
针对同一预警下不同区域的“空感”问题，杨继国进一步说明，市民体感与预警等级脱节，核心原因在于降雨、大风等强对流天气具有局地性，若市民恰好身处未被强降雨覆盖的小区域，便会产生“预警落空”的错觉，所谓“东边日出西边雨”“十里不同天”就是这个道理。杨继国建议，公众日常查看天气风险时，要优先关注自己所在区县或目标区县正在生效的预警信号，其定位更精准，与个人实际体感的匹配度也会更高，更便于针对性做好防灾避险准备。
中央气象台天气预报室副主任张夕迪介绍说：“以暴雨为例，气象科学定义暴雨是24小时内的降水量达到50毫米。这50毫米有可能在1小时内全部降下，给人的感觉就是瓢泼大雨；但如果是在24小时内均匀地降下，一小时的降雨量只有2到3毫米，人们感觉只是小雨，但是从定义来说这场雨已经达到暴雨量级了。”
多款AI模型辅助天气预报
在判断台风走向上表现较好
张夕迪介绍，根据《中央气象台气象灾害预警信号发布与传播办法》，共有14类气象灾害的预警，分别是台风、暴雨、强对流、暴雪、寒潮、大风、沙尘暴、低温、高温、干旱、霜冻、冰冻、大雾、霾。各省（自治区、直辖市）气象部门都根据当地实际情况制定了更具地域性的预警信号发布标准。
国家气象中心（中央气象台）的会商大屏展示着气象部门目前正在使用的AI模型天气预报工具。红星新闻记者从AI模型预报图上看到，在对未来降水区域、强度的预报上，多款AI模型预报工具给出了差异较大的预报结果。
“目前天气预报类的AI模型都是基于历史数据训练出来的，所以它给出的结论是从大数据里面提取出来的最可能的、概率最大的情况。但是目前极端天气越来越多，面对这种情况，AI模型的能力还是不足的，因为极端天气在历史数据中属于小概率事件，AI模型的预报给不出小概率情况。”张夕迪说，例如台风这类大尺度天气系统，AI的可预报性就比较强，在台风路径预测上，AI模型表现得就相对比较好。但降水预报情况，目前来看AI给出的预报结果偏弱，“目前，我们还是要由预报员结合数值预报模式、实况观测，以及主观经验来进一步订正预报结论。”
在中国气象局气象探测中心的一楼大厅里，摆放着一台“711”型天气雷达，这也是我国自行研制的第一代天气雷达，于1969年定型，现在它已经被当成一件“文物”来进行展示了。而在四层的人工智能计量众创平台，工作人员正测试用人形机器人来进行气象探测设备维护、问题排查。
▲中国气象局气象探测中心的一楼大厅里，摆放着我国最早一代天气雷达（红星新闻记者 付垚/摄）
“天气预报、预警，都需要大量的观测数据做基础支撑，同时对气象探测的技术也有很高要求。我刚参加工作时，我们的观测还是传统的‘抄百叶箱’，现在和那个时候比，确实是天壤之别了。”中国气象局气象探测中心副主任邵楠这样说。
