Modern weather forecasting: mathematical foundations, tools and current state of the art

现代天气预报依赖于观测系统、数值模拟、资料同化、高性能计算以及日益增多的人工智能技术的整合。本文回顾了当代天气预报的科学与技术基础，特别强调了支撑业务预报的数学与计算工具。天气预报基于对控制大气动力学的非线性偏微分方程的数值求解。这些预报的准确性关键取决于从异构来源收集的观测资料，包括地面观测网络、天气雷达、卫星、飞机及其他遥感平台。这些数据通过先进的资料同化技术与模式预报相结合，提供动力上一致的大气状态估计，并提升预报质量。特别关注了临近预报，这是现代气象学中最具挑战性的领域之一。在几分钟到几小时的预报时效内，强雷暴、冰雹和突发性洪水等快速演变现象需要高频观测、雷达外推方法、集合预报技术和机器学习方法的整合。人工智能日益被用于增强对流系统的探测、追踪和短期预测，补充传统的基于物理的方法。本文还讨论了现代国家预报系统的需求，并介绍了意大利气象局业务运行的高分辨率ICON-2I模式框架。特别强调了高性能计算基础设施、集合预报系统和公里尺度资料同化方法的作用。最后，审视了当前的挑战和未来发展，包括对流尺度预报、不确定性量化、百亿亿次计算、大气数字孪生，以及人工智能与数值天气预报日益加深的融合。