天下网商记者 王安忆

近日，江浙沪人民的问候语已经变成“明天还下雨吗”——就拿浙江省来说，自去年12月入冬以来，全省平均累积日照时数仅138小时，加在一起还不到6天。

“长蘑菇”的日子里，你可能会发现，现在手机APP里的天气预报太准了，说不出太阳就不出太阳，再也不会时不时给点惊喜和意外，如此精准的气象预报是怎么做到的？这背后，也有阿里云的一份力量。

天气预报背后的计算

从利用旗帜观测风向，到东汉张衡发明相风铜鸟，古代中国人很早便通过各种手段观测天文气象。随着宋代量雨器圆罂、清代测雨台的出现，中国人创造发明了诸多观测方法和观测仪器，试图通过观测温度、湿度等气象要素，来预测未来的气象状况。

古人利用旗子飘动方向来观测风向

1958年8月25日中国人民邮政发行的“古气象仪”邮票，图正中为相风铜鸟

古人的这些方法，和现代天气预报的原理基本一致，不同的是，现代天气预报收集的观测数据要素更全，维度更广，除了温度、湿度、风力状况等，还有大量与大气层、地球表面有关的数据。

举个例子，有一个台风正在西太平洋形成，两到三天后有可能在广东沿海登陆，要预测台风移动的路径、强度的变化、登陆的地点，其中卫星观测是重要的依据，根据卫星的观测，可以观测台风过去的路径、强度等变化，由此随时对预报进行修正，再结合华南及南海地区的气象数据作出综合的预判。

为了实时处理、存储、查询、分析和统计海量的气象数据，实现大规模、高精度的大气数值模式计算，必须依靠大型高性能计算机提供的超强算力。

1953年，美国气象局率先应用大型计算机来预测气象，大幅提升了天气预报的准确性。

国产大型计算机757

在中国，计算机也很早应用于灾害预测。1981年四川爆发特大洪水，下游湖北水情吃紧，在荆江是否需要决堤分洪的讨论中，人们面临进退两难的局面：不主动决堤，一旦洪水导致溃坝，会严重威胁数百万群众的生命安全，然而主动决堤，则会影响下游40万群众以及60多万亩农田。

依据大型机计算气象数据后，再根据气象专家的订正与判断，做出了未来3-5天不会有降雨的结论，既然水情可控，就不用主动决堤，从而避免了相应的损失。

天气大数据“动”起来

“大洋彼岸的一只蝴蝶扇动一下翅膀，或许都能使地球另一边的气候发生巨大变化。” 阿里云气象算法专家杜辉解释，近年来，随着气象卫星不断升级换代，再加上云计算、大数据、人工智能等新技术的融合应用，天气的短时临近预报，短期预报及中长期预报的准确率持续提升。

2013年，美国EarthRisk公司开发了一种新的数据模型，用于预测极端天气事件。该模型可对过去60年气象数据进行820亿次分析来识别天气模式，然后与目前的情况进行对比，通过分析预测未来40天的天气。

同样是根据过去60年气象数据观测气候变化趋势，中国气象局找来了阿里云做帮手，于2014年起开始利用大数据进行天气预报的实践。

“气象局积累了大量的气象数据，包括常规观测（地面和探空）及非常规观测数据（例如卫星和雷达数据）” 杜辉说，之前气象局的数据基本是以文件形式保存，因此在建模的过程中，要考虑计算机对数据文件的处理能力及时间。

卫星云图（图片来自中国气象局）

“气象数据的文件相对复杂。”通过模型绘制的格点化数据，以及图表中温度、湿度等变量，还要涉及全国几万个观测站及卫星数据和雷达数据等，“要让所有的数据都真正的‘活’起来，云计算平台的力量是非常好的工具。”

此外，中国气象局还通过阿里云做了诸多深度挖掘数据的项目。比如通过雷达数据基于深度学习进行未来2-3小时的定量降水预报，采用深度学习的方法能够更好的解决气象预报中的非线性问题。

云计算助力气象专家

为什么以前总觉得天气预报不准呢？因为观测气象的“眼睛”存在盲区。气象机构安置的雷达、卫星等设备，就像一张捕捉天气变化的网，可是一张网有疏有密，分布地区并不均匀，例如部分海洋、沙漠地带便不在观测范围之内。有时候，影响半径在几十公里的小尺度变化，也会不经意间逃过观测系统的“眼睛”。

在天气预报中，例如雷达监测的气象数据，还是要靠气象专家的经验做最终的分析判断。专家在办公室里紧盯电脑，用肉眼观察过去半小时的十几张雷达图，花花绿绿的不同色块，代表不同信息，曲线直线是趋势，一张图通常观察10秒左右。“可是专家凭借经验预测，也会出现信息没有读取到的情况。”杜辉说。

机器“看”图就不一样了，“不是一秒一张，而是一秒几十张的速度。”中国气象局与阿里云合作后，结合大数据和云计算，通过深度学习雷达图和数据表，可以更好地对短时临近的强对流天气做预测。

全国降水量预报图（图片来自中国气象局）

“但是，目前人的作用还是不可替代的。”杜辉说，每一个气象专家经验不同，对于数据和雷达图的解读也会存在差异，除了相互协商，阿里云给出的数据预测，也为专家提供了各种各样的参考，把不确定性向降到最低。“提供的数据增多，预测的精准度自然提升了。”

极端天气科技预警

除了常规的天气预报外，在洪涝、台风、地震等极端天气气候事件预警中，阿里云也正在积极发挥新技术的力量。

浙江水利厅台风路径实时发布系统中的超强台风“飞燕”实时路径

融合地图、可视化、云计算等技术，浙江水利厅做了一个“台风路径实时发布系统”网站，用户可以实时查看每一个台风当前的位置、风力大小、预计降雨量等信息。这个平时只有几千人访问量的网站，在2015年“灿鸿”期间峰值访问人数达到500万人。同时，这些预报也可以在支付宝、高德等APP上查看。

武警进行防汛演练

过去，防汛工作主要依靠专业防汛人员的经验和领域知识进行分析预估，随着水文、气象数据爆炸性剧增，传统防汛正面临专业人员数量缺乏、数据延时过长、信息片面等多重挑战。2018年，金华市政府与阿里云合作，建立了防汛指挥决策平台，通过大数据分析研判汛情风险、预测灾害发展趋势，并科学制定灾害应对方案。

此外，地震也是人类力图破解的秘密之一。

早在三年前，阿里云就开始探索用云计算“计算”地震。2016年10月，阿里云和中国地震局地球物理研究所达成合作，“整个中国数千个地震台，两两之间的五年数据”的计算任务预计一年的计算时间，但在云计算中狂飙，48小时之内就计算完成了。这也是中国地震局地球物理研究所使用云计算的第一次尝试。

随着气象数据的不断累积和气候条件的愈加复杂，未来天气预报对计算的挑战还在增加。“无论是日常天气预报、还是极端天气预警，你所看到的人类无限逼近预知未来的能力，都是基于计算，尤其是云计算的基础之上。”杜辉说。