今の天気はどうですか？
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高温が繰り返し極度の価値を破り、暴風雨が記録を破ります... 2025年の夏、世界の極端な気象現象が頻繁に発生します。スペインの46度の熱波は1180人の命を奪い、米国のニューヨーク市の地下鉄は「ウォーターカーテンホール」になり、モヘの気温は35度以上に達しました。ますます極端な天気はありますか？天気予報の困難は何ですか？これらの質問を念頭に置いて、中国国立気象センターのディレクター（中央気象観測所のディレクター）のジン・ロングアからの答えを聞いてみましょう。
頻繁な発生と極端な天候の再発、気候温暖化の強化、および大気変動の増加
1：最近、多くの地域で高温が続いており、一部の地域では歴史的な高値を超えて気温が発生しています。なぜこの現象が起こっているのですか？中国のネチズンの中には、予測される温度と知覚温度の間には大幅な偏差があると考えています。これの理由は何ですか？
ジン・ロンフア：夏には、亜熱帯高の影響により、中国には高温と暑い気候の広い領域がしばしばあります。今年の亜熱帯高値は増加し続け、西に伸び、北に持ち上げます。同時に、今年の大陸高圧もより活発であり、晴れた晴れた天気を引き起こすのは簡単で、それが一緒になって中国で幅広い異常に高い気温の天候を引き起こしました。一般的に言えば、夏の高温の気候は通常の気候です。しかし、今年6月下旬には、中国北東部、特に江西省のほとんどの地域で35度を超える高温の天候が実際に異常であり、1961年に気象記録が記録されて以来、一部の地域の温度が歴史的極端を破りました。過去と比較して、高温の天候の確率、および温度上昇の範囲、期間、範囲、頻度が増加しています。
最近、私は一部のネチズンが「40 Cを超えると、気象局は40 Cを超える天候を報告しない」と言ったことに気付きました。この疑いの主な理由は、気象部門が観察された温度を予測することです。さまざまな国と時間の温度データを客観的に比較するために、科学者は、気象観測所の1.5メートル上のルーバーボックスの温度計で測定される一連の統一温度観測基準を策定しました。市内のさまざまな表面環境（セメント地面や芝生など）で感じている温度とは異なり、誰もが違いを感じるのは普通です。さらに、体性感覚温度は、環境、相対湿度、個人の体調などの要因にも関連しています。これはまた、気象部門が気象要素だけでなく天気の影響も予測する必要があることを思い出させます。現在、中国の一部の都市は、予測される温度を実際の一般の感情に近づけることを望んで、体性感覚の温度予測を試み始めています。
2：高温に加えて、一般に、国民は他の極端な気象現象が増加しているようだと感じています。これは実際にはそうですか？極端な天候は将来増加し続けますか？
ジン・ロンフア：天気が暑いまたは雨が降っている場合、必ずしも極端な天気ではないことに注意する必要があります。極端な天候は平均的な気候状態に基づいて定義されており、平均的な状態から逸脱した場合にのみ、「極端」と呼ばれます。極端な天候の原因は非常に複雑であり、マルチスケールの気象システムの相互作用、地形や基礎となる表面などのさまざまな要因の共同の影響を伴います。気候変動に関する政府間パネル（IPCC）が発表した第6回評価レポート（AR6）は、地球温暖化の背景の下で、中国を含む世界中の極端な熱イベントの頻度、強度、および期間が将来の増加傾向を示していると述べています。
高温熱波の強度、頻度、および期間は大幅に増加し、極端な重い降水イベントが増加しました。同時に、高温の干ばつ、暴風雨の洪水、雨急流、天文学的な春の潮などの極端なイベントもより頻繁に発生しました。なぜもっと極端な気象現象があるのですか？これは、室温で穏やかな水の鍋のようなものです。温度が上昇すると、水の鍋が泡立ち始め、活動し始めます。大気活動は似ており、激しい大気の動きは極端な気象現象を引き起こす可能性が高くなります。過去20年間で、世界の気候変動の傾向と大きさが増加しています。この背景に対して、極端な気象現象の頻度と強度はますます高くなっています。
3次元モニタリングネットワークはさまざまなタイプの天候をキャプチャしますが、このタイプの天気はまだ監視するのが難しいです
1：気象部門は極端な天候をどのように監視および予測しますか？
ジン・ロンフア：現在、国立気象部門は、8つの軌道気象衛星、500を超える気象レーダー、90,000を超える地上観測ステーションを含む「地上、空気、空」の3次元監視ネットワークを確立しています。
観測ネットワークは初期の大気値を提供し、大気進化の方程式に入力し、物理的な制約を使用して将来の気象要素の変化を推測します。これは「数値気象予測」と呼ばれます。 2022年以降、人工知能モデル技術は気象予測に適用され、風のクリアや風の雷などのモデルを開発して、天気予報の予測をサポートしています。現在、1〜30日間予測でき、7日以内のトレンド予測はより正確です。ただし、モデルにはエラーがあり、予測時間が長いほど、より多くのエラーが蓄積されます。したがって、一般の人々がいつでも最新の天気情報に注意を払うことをお勧めします。気象部門は、エラーを減らし、予測の精度を改善するために、モデルを常に改善しています。
2：どの気象タイプを監視するのが最も難しいのか、そしてその理由は何ですか？
ジン・ロンフア：いくつかの天気がありますが、それは突然、地元で、生活史に短いです。この種の天気を監視するのは困難です。たとえば、空間スケールがキロメートルしかなく、一部は500メートルである竜巻は、地面に触れた後の非常に小さな気象システムでもあります。一部の竜巻の生活史はわずか20分で、最長の竜巻はわずか1時間です。予測者がそれを観察する前に終わるかもしれません。リアルタイムの監視条件とスーパーコンピューターのコンピューティング能力に制約されているため、客観的な予測を通じてこの小規模の気象システムの3次元の進化を説明することは困難です。そのため、それを認識して警告することは困難です。これは世界的な問題でもあります。
予測はますます正確になり、AIは全能ではありません
1：今日、天気予報の時間的および空間的解像度はますます洗練されています。気象部門の予測および早期警告能力を紹介してください。
ジン・ロンフア：数値予測モデル、インテリジェントなグリッドテクノロジー、人工知能の技術的ブレークスルーにより、さまざまな予測製品がますます多様化しています。中央気象観測所は、2014年からインテリジェントなグリッド予測技術システムを開発しています。10年以上の独立した科学技術革新の後、世界中で全国1キロメートルと5キロメートルの空間分解能を達成しました。短期的には0〜3時間まで10分ごとに10分間、短期では0〜36時間に1時間ごとに1時間の間隔、短期的には0〜72時間、中期は0〜240時間まで、0〜60日間で3時間間隔を更新し、0〜60日間で3時間間隔を置き、腫瘍学的元素の完全なカバレッジを達成します。
台風、暴風雨、重度の対流、凍結、寒冷波、高温、砂塵、霧など、中央気象天文台によって発行された14種類の気象災害警告が発行されています。早期警告時間制限は気象条件によって異なります。寒い波や高温などの体系的な天候の場合、7日前に予測でき、警告は2〜3日前に発行できます。深刻な対流、暴風雨、その他の気象条件には複雑な原因があるため、研究と判断はより慎重です。一般に、1日前に早期警告が発行されます。
2：多くの人が質問をするでしょう。時々、彼らは翌日に強風と暴風雨が発生するという予測を見ることがありますが、その日はそれほど深刻ではないようです。予測が正確ではないからですか？
ジン・ロンフア：実際、これは毎日「正確さ」と競合している米国の予測者にとって素晴らしいテストです。天気予報自体は予測の科学であり、予測者は正確性を改善するために努力しています。ほとんどの場合、天候の評価は正確です。強風の予測と同じように、それが起こっていないということではなく、あなたがいるエリアがそれほど強くないということです。このタイプの強風は冷たい風の強風であり、台風とは異なります。台風は持続する体系的な風であり、これらの冷たい突風は断続的です。ですから、天気予報では、冷たい空気と強風の突風を強調しています。
気象情報に対する国民の関心の高まりは、気象警告情報が人々の生産と生活とより密接に統合されていることを示しています。また、この感覚は、情報のギャップを減らすために、さまざまな気象条件に基づいて一般に情報をよりよく伝え、説明することを思い出させます。この情報のギャップは予測の難しさであり、将来的には科学技術研究の努力を増やし続けます。
3：急速な発展を考えると、人工知能が将来的に人間の予測者を置き換えることは可能ですか？
ジン・ロンフア：強力な新興ツールとしての人工知能は、気象予測の効率を大幅に改善し、予測者の強力なアシスタントです。ただし、現在、人間の天候の予測者に取って代わることはできません。現在の人工知能モデルは、局所的な問題を解決するのにうまく機能しますが、全体的な出力は「広範囲」であるように見え、精度がありません。たとえば、地域の暴風雨を予測するために、従来の物理モデルは、散在する重い降水点を比較的細かい方法で説明できます。たとえば、北京のハイディア地区には暴風雨がありますが、Tongzhou地区は弱く、人工知能はしばしば広い領域を与えることができます。暴風雨やゲールなどの複雑な現象の細かい空間的および時間的分布に直面している場合、AIにはまだ制限があります。人間の予測者の中核的価値はかけがえのないものです。彼らは、批判的分析のためにデータとモデルに依存する「意思決定者」であるだけでなく、経験と洞察を組み合わせて新しいパターンを発見し、決定的な分析を行うことができる重要な「アクション提案者」でもあります。彼らは、人工知能の現在の能力を超えて、複雑なリスク評価と社会的影響の考慮事項を含む予測に基づいて特定の災害対応措置を提案することができます。人工知能は、プロセスを最適化し、サービスの効率を改善するための重要なツールですが、複雑な天候の深い理解と最終的な判断の中核的な仕事はまだ人間の予測者の手にあり、短期的には破壊的な変化はありません。
プログレッシブ気象サービスメカニズム - ステップバイステップフォーカス、層ごとの進行、ローカル条件に合わせて調整
1：地域の突然の強い天気に対処するために、気象部門は進歩的な気象サービスを継続的に最適化します。プログレッシブ気象サービスの意味合いを紹介してください。それと以前の気象サービスとの違いは何ですか？
ジン・ロンフア：進歩的な気象サービスメカニズムは、気象災害に対応するための重要な革新です。シームレスな予測製品、洗練された警告製品、高密度のリアルタイム製品に基づいたフルチェーンの気象サービス供給モデルであり、衝撃の高い天候と気象災害の発生と進化のさまざまな段階を中心に展開し、「タイムリーズを徐々に短縮し、空間的正確性を継続的に改善し、コンテンツをよりターゲットにする」という原則に従います。
プログレッシブ気象サービスの重要な利点は、「ステップバイステップフォーカス、レイヤーごとの進行」、「前進」と「精度」のバランスをとることにあります。玉ねぎの剥離と同じように、災害が近づくにつれて、警告情報はますます正確になります - より正確なタイミング、範囲が小さく、より具体的な手段で。これにより、地方自治体と救急部門が段階および地域で緊急対策を科学的に開始し、対応措置をより正確かつ効率的にし、人々の生活と財産の安全性の保護を最大化するのに役立ちます。
2：「3161」や「31631」などの数字をよく聞くことがよくあります。その意味を解読してください。
ジン・ロンフア：さまざまな地域の気象種類が異なるため、進歩的な気象サービスの名前も異なります。たとえば、一部の場所は「3161」と呼ばれ、一部は「1262」、「31631」、「24622」と呼ばれます。
これらの数字は何を表していますか？ 「3161」を例にとると、天気エリアを3日前に予測し、1日前に天気の種類を明確にし、6時間前にエリアを正確に見つけ、1時間前に警告を発行することを意味します。たとえば、「1262」気象災害福建省および雲南省の早期警告リンケージメカニズム。あらゆるレベルの気象部門が、規制に従って進行性の予測と激しい降水の早期警告を実行し、12時間前に12時間前の沈殿の領域を予測し、郡レベルを洗練します。町や村まで精度を低下させて、6時間前と2時間前に大雨を予測します。関連部門は、進歩的な気象予測と早期警告に従ってタイムリーな指揮および派遣を行い、以下のリスク予防と対応作業を実施するものとします。このモデルは、ローカル条件に合わせて調整されており、対応測定がより正確かつ効率的になり、政府の災害防止、緩和、救済能力と配分の最適化を最大化します。
これらのサービスモードとタイムノードは、主に地域の気象予測と早期警告能力、気象災害特性、災害防止、削減、救援、および洗練されたガバナンスのニーズによって決定されます。
将来の予測は、より洗練され、インテリジェントで、パーソナライズされます
1：国家気象開発のための10年目の計画では、暴風雨の早期警告、深刻な対流天気の早期警告、台風の追跡予測のための特定の目標を提出します。彼らはどのように達成されていますか？
ジン・ロンフア：暴風雨、台風、重度の対流は、予測において最も挑戦的です。その中で、24時間の台風経路予測エラー計画目標は65キロメートルで、予定よりも早く完了しています。暴風雨警告信号と重度の対流警告信号の事前量は、主に地方、市、郡レベルの警告信号向けです。現在、24時間の暴風雨警告信号の精度は89％から91％に増加し、目標値は92％に近く、今年は目標を達成することが期待されています。強い対流の予測は、すべての困難の中で最も困難で挑戦的です。 13回目の5年計画期間の終わりに、重度の対流の早期警告時間は38分で、昨年は43分に増加しました。これらの5分間の改善は、観察システム、モデルシステム、予測者、および相互接続されたすべてのビジネスプロセスとサポートプラットフォームに大きな課題をもたらします。昨年から今年まで、AIデジタル予測アシスタントと自動AI警告システムを開発しました。これらの手段により、強力な対流警告の有効性が改善されました。気象部門は、リソースとエネルギーを投資し、技術的なボトルネックを突破し、深刻な対流を予測する能力を高めるよう努めています。
2：将来、国立気象センターはどのような計画を予測する計画を立てていますか？
ジン・ロンフア：国立気象センターは、洗練された高品質の気象サービスに対する国民の需要に焦点を当てた、国家気象開発のための「5年目の計画」の設計に参加しています。目標は、「デジタルアップグレード、インテリジェントな変革、インテリジェントサービス」を達成し、公共およびさまざまな業界により正確でパーソナライズされた気象サービスを提供し、社会開発のニーズをよりよく満たすことです。
将来的には、天気予報サービスは、洗練、インテリジェンス、パーソナライズされたアップグレードに向けて移行します。次世代の統合天気と気候地球数値予測システムと人工知能の気象モデルシステムに基づいて、「物理学+データ」デュアル駆動型予測ビジネスシステムが構築され、デジタルアップグレードと精密予測ビジネスのインテリジェントな変換を促進し、ユーザー需要式のメテオオロジーサービス製品の供給を包括的に強化します。人工知能の気象アプリケーションの観点から、「Fengqing」と「Fenglei」に代表される人工知能予測モデルシステムの開発を続け、AIおよび数値モデルの結合アプリケーションを促進し、短期、中期および長期予測の精度を改善することに焦点を当てます。インテリジェント予測アシスタントの開発に代表されるAIエージェントを確立し、データ処理、製品処理、意思決定などの基本的なタスクの完了を支援します。
3：地球温暖化は、変化と影響の観点から気象部門の仕事にどのような課題をもたらしますか？
ジン・ロンフア：今日、予測者はますます課題に直面しています。過去の気象学的分野によって要約されたパターンは、主に長期的な経験と認知の凝縮に由来しています。世界の気候変動の文脈では、多くの気象現象は伝統的で固有の信念を破り、すべての予測は予測者自身の能力のテストです。ますます洗練された観察システムに頼って、気象部門は、気候温暖化の背景の下で極端な天候の進化法の科学的理解を深めるよう努めています。同時に、天気予報を強化するために人工知能技術を積極的に導入します。将来、私たちは課題に効果的に取り組み、天気の変化を把握し、一般およびさまざまな産業にサービスを提供することに自信があります。
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