在巴西，计算能力的爆炸式增长正在彻底改变天气预报

在里约热内卢，当大西洋上空出现一场特大风暴时，就像几年前的一场风暴一样，一个下午内就会有数百人丧生，数千所房屋被毁。但在一个新的先进指挥中心，一个致力于提高整个城市效率的市政作战室里，超级计算机正在通过 IBM 定制的高性能天气模型监控天气。这个天气建模项目名为 Deep Thunder，它让城市领导人和地区机构随时了解天空的状况，每平方公里都有实时和 48 小时的预报。

甚至在十年前，这样的事情也是不可能的。但现在，计算能力和复杂软件设计的爆炸式增长正在推动大气建模的革命，使研究人员能够以全新的方式预测天气及其影响——这些方式不仅可以拯救我们免受偶尔的猛烈风暴的袭击，还可以拯救我们自己。

“自 1950 年以来，我们基本上见证了天气预报的一场革命，”美国国家气象局国家环境预报中心主任 Louis W. Uccellini 博士说，他指出，轨道卫星和地面及天空传感器网络的普及，如今已提供数 TB 的全球天气数据。但一直缺少的是从所有这些数据中找到意义的方法。“目前，最大的弱点是我们能够为这项事业带来的计算能力，”他说。

随着超级计算能力的普及，这种情况正在发生变化。美国国家气象局本身正在采购其下一代计算平台。计算能力更强意味着更好的天气模型可以运行在更好的算法上，处理更多的数据。

乌切利尼举了一个简单的例子：美国国家气象局的早期天气模型通常依赖各种大气数据进行预测，而现在美国国家气象局通常同时运行大气模型、陆地模型、冰模型和海洋模型。乌切利尼说，虽然早期的预测可能预测会下雪，但科学家现在可以将大气和陆地模型数据结合起来，预测雪是否会持续。美国国家气象局的下一代计算机应该能够生成更丰富的预测，并赋予其更多含义。

如果我们唯一关心的是预测天气，那么我们的故事就到此为止了。但情况很少如此。

预测影响

“如果你能做的只是解决天气问题，那是不够的，”在 IBM 纽约约克镇研究园区负责 Deep Thunder 计划的 Lloyd Treinish 表示。“这并不能解决与天气影响相关的业务问题。”

Deep Thunder 并非新项目，该项目已经为纽约地区模拟天气长达十年，但它推动了当前天气预报领域的发展。它是一种计算解决方案，旨在根据具体需求和问题提供极其准确的预报。它不提供特别长期的天气预测，模型预测的时间越长，可用的可靠数据就越少；即使拥有科学家们梦寐以求的所有计算能力，也总会有大气变量降低预报的准确性，预报的时间越长，但 48 小时左右的预报就非常精确。

Deep Thunder 和类似模型之所以如此有趣（并可能改变游戏规则），是因为 Treinish 称之为“耦合”——使用天气模型不仅预测天气，还预测天气的影响。为此，Deep Thunder 使用来自 NOAA、NASA、NWS、美国地质调查局的数据，以及独特的详细数据，这些数据并非与天气本身有关，而是与该项目正在解决的任何特定问题相关的。

以电力公司为例。将与该公司相关的信息（发电站的位置、每个变压器的位置、服务卡车在整个地区的分布情况、历史电网数据）输入 Deep Thunder，然后通过 Deep Thunder 运行。算法可以告诉你明天的雷暴是否可能导致停电，如果是，会在哪里发生。然后，该公司可以重新调整资源，提前应对威胁，更快地恢复供电，让生活（和商业）保持正常运转。

将这一情景推论到人类遇到的与天气相关的任何问题，很容易看出这些新模型将如何重塑经济、城市、政府机构以及天空下发生的几乎所有其他事情。借助复杂的天气模型及其具体问题，货运公司可以最大限度地减少延误，政府可以更好地规划应对严重风暴（例如去年冬天使纽约陷入瘫痪的暴风雪），公用事业公司可以更好地规划明天的能源负荷，机构甚至可以为特定灾害做好准备，这些灾害在最好的情况下会中断生活，在最坏的情况下会终结生活。

这就是里约热内卢指挥中心的意义所在。作为智慧城市计划的一部分，里约热内卢的地方和地区当局与 IBM 合作，建立了一个中央信息中心，将里约热内卢的各个利益相关者联系在一起：各机构、州和地方政府、警察、消防员、卫生部门、城市服务部门。所有人都共享信息，以便快速应对问题并高效执行任务。Deep Thunder 是那里最早实施的技术之一。

“他们正在努力解决一个非常具体的问题，”特雷尼什说。“这些影响城市的大型风暴很容易在 24 小时内倾泻一英尺的雨水，当他们遇到这样的事件时，会导致重大生命损失和重大财产损失。”

在里约，针对其独特的地形和气候采用一刀切的方法是行不通的。那里的城市景观很独特，市区周围陡峭的山坡上建有巨大的棚户区。

“这些风暴来自海洋，与里约非常复杂的地形相互作用，水可能会开始在这些陡峭的山坡上积聚，从而引发泥石流，”特雷尼什说。“因此，大量降雨和洪水是一个问题，但最终是泥石流对城市造成了社会和经济影响。”

在里约数据中心，Deep Thunder 会考虑特定城市的土壤成分数据、水文模型、城市洪水模型、地形数据、人口密度和土地使用数据。根据结果输出，市政当局可以确定在某场风暴期间哪些山坡发生泥石流的风险最大，并据此分配资源（并警告居民）。

这种高效的耦合模型不仅可以解决政府和企业的问题，还可以解决人类面临的一些最严峻的宏观挑战。

能够通过计算为未来一天做计划的住宅和建筑将比当今“最智能”的建筑效率高出许多。要使“智能电网”变得智能，它首先必须知道正在发生的事情，并且了解——精确到英里、精确到建筑物、精确到每个人——在给定的小时内电网可能会消耗哪种能源是让它发挥作用的关键。

“天气预报可以自动控制家中的制冷和供暖，无需人工干预，”Earth Networks 能源和政府服务总监约翰·博斯 (John Bosse) 表示。Earth Networks 运营 WeatherBug（一家应用程序和桌面小工具制造商，可让用户了解天气情况），并负责监管美国最大的商业天气传感器网络之一。“大多数人只需将恒温器调到某个温度即可。您可以更加高效地做到这一点。您不必每天早上查看天气预报并设置恒温器，这一切都将实现自动化。”

更精确的天气模型对于推广风能和太阳能等可再生、无碳能源也至关重要。毕竟，它们的资源就是天气，但它们的不稳定性是阻碍公用事业公司依赖它们发挥更多辅助作用的主要障碍。如果你非常确定每天有多少阳光和多少风，你就可以更多地依赖这些无碳能源——并在天气合适时关闭燃煤电厂。

实现这一未来还需要一些时间（和大量投资），但种子已经在里约等地生根发芽。随着气象传感器网络的整合——NOAA 已经开始整合美国零散的传感器网络，创建一个可供算法使用的网络——以及计算能力的价格不断下降和激增，这种建模将变得司空见惯。

Treinish 表示，它也会变得更加准确，因为这些传感器将为算法提供信息，反之亦然。“这是在观测、建模和模拟之间实现反馈循环的手段，”Treinish 说道。“更好的天气观测可以实现更好的模型，而更好的模型则可用于确定采样大气的其他方法。”

这一切将如何影响您当地的早间天气预报？“可能不会有太大影响，”Bosse 说。“不会有天壤之别。您将看到的是短期预报更加精确和准确。”这意味着您当地的 Roker 仍将站在雷达地图前，谈论气压系统的移动。

但你可能会注意到，预测下午阵雨何时到来的每小时预报变得越来越准确。这就是算法在发挥作用，它逐渐消除了大气不确定性，并帮助构建一个更智能、更高效的未来。