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我见过的气象学家中，有一位名叫吉姆·呼克，是美国国家气象局水文气象预报中心的主管。他在这一领域工作了35年，既负责计算方面的工作（协助建立预测者使用的计算机模型），也负责操作方面的工作（做出预测并把预测结果公之于众）。对于人类和机器如何探索气象领域，他有着独特的见解。
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与能够进行每秒77兆次浮点运算的计算机相比，人类究竟哪点做得好呢？答案是，人类能够看得见。呼克让我站上预测台，预测台是由一系列工作站组成的，工作站上悬挂着许多蓝色标牌，上面配有海事预报中心和国家中心等机构的传奇故事。每个工作站由一两名气象员进行操作，配有一套平板屏幕显示器，显示器上的彩色地图展示了美国每个角落的各种天气数据类型。预测者工作的时候，悄然无声却又动作迅捷，有一种类似格兰特军队的精确作战风范。
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有些预测者用光笔在这些地图上做标记，仔细地校准计算机模型给出的温度梯度的轮廓，向西跨越密西西比三角洲约24公里，向北覆盖伊利运河约48公里，离他们期望中的那份近乎完美的气象图更近了一步。
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预测者知道计算机模型的纰漏。这些纰漏不可避免，因为这是混沌理论影响的结果。即使是模型中最微小的漏洞，也可能造成潜在的深远影响。比如，当普吉特海湾出现低压系统时，计算机对西雅图夜间大雨的预测也许会过于保守；当缅因州的阿卡迪亚国家公园出现大雾时，如果大风朝着某一个方向吹，黎明时大雾就会散去，可是如果风来自另外一个方向，那么雾需要一个上午才能消散，计算机也许预测不到这一点。这些经验都是预测者在试图对付计算机模型中的纰漏的过程中逐渐积累起来的，这就好比技艺高超的台球选手能把台球桌上死角位置的球，调整到顺应自己球杆的位置。
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这些气象预报员运用的独特资源，就是他们的视觉。对所有学科的预测人员而言，视觉都是十分有用的工具。对显示两个变量互相作用的图表进行目视检查，通常能比统计测试更快捷、可靠地检测出数据中的异常值。这也是计算机远远落后于人脑的地方之一。若对一串字母稍加变形——就像用于垃圾邮件拦截或是密码保护的验证码技术一样——“聪明透顶”的计算机也会被迷惑。计算机缺乏想象力，哪怕对操作稍作变动，它就无法识别图案，而人类经过必要的进化，拥有十分强大的视觉皮质，能够快速识别任何数据变化，辨认出抽象的图案或组织。在不同类型的天气系统中，抽象的特质恰恰非常重要。
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图4-3 验证码
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其实，在气象计算机作用不大的过去，气象预报几乎完全依靠视觉判断。那时候没有平板屏幕，气象办公室里有的只是一排排的看板台和照明地图，气象员用白垩笔和绘图铅笔在上面做记号，一次只能预测出方圆24公里的天气情况。尽管看板台在许多年前就被淘汰了，可这项技术所需要的一丝不苟的精神却一直延续至今。
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呼克解释道，最好的预测者在进行视觉化和抽象化思考的同时，还要能够整理计算机提供的大量信息。另外，对于所研究的系统，他们还必须理解其动态和非线性的属性，这并非易事，需要充分调动左右脑的功能。呼克手下的许多预测者本来都能加入高级工程师或软件设计师这类高收入群体，可他们却选择了从事气象工作。
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美国国家气象局保存着两类图书：一类展示了计算机的风采，另一类展示了人类的贡献。根据该机构的数据来看，在单独由计算机指导完成对降雨和温度的预测后，人类还能将其精确度分别提高约25%和10%。另外，据呼克说，多年来这些数据一直保持着平稳态势：尽管计算机技术取得了长足进步，但他手下的那些预测者仍不断为其添彩，视觉判断功不可没。
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被雷电击中的概率越来越小了
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20世纪70年代中期，呼克开始了从事气象预报工作的职业生涯，那时关于气象预报的玩笑话其实还是有些道理的。比如，一般来说，国家气象局在3天前做出的气象预报，难免会将高温报高或报低6摄氏度（见图4–4）。如果我们自己去查长期的天气变化表，得出的结论也差不多是这样。好在人机合作带来了很多好处，现在的平均误差是3.5摄氏度，降低了将近一半。
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气象预报员对恶劣天气的预测也越来越准确了。你知道遭雷击致死的概率是多少吗？实际上，这并不是一个常数，是否在雷雨天气出门，或是在气象预报不准时能否及时避雨，这些都会影响遭雷击的概率。1940年，美国人遭雷击死亡的概率是1/400000，今天，这一概率只有1/11000000，概率下降了近3000%。这一变化一方面反映出我们生活方式的改变（我们的室内工作越来越多）以及通信技术、医疗保健水平的改善，另一方面也得益于越来越准确的气象预报。
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图4–4 国家气象局的高温误差平均值
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给人印象最深刻的进步大概就是飓风预测了。25年前，美国国家飓风中心提前3天预测飓风登陆的位置时，平均误差将近563公里，对于人类来说，这种预测毫无意义。比如，以新奥尔良为圆心以563公里为半径向外扩散，涉及的地区包括休斯敦、得克萨斯、塔拉哈西和佛罗里达（见图4–5），而我们根本无法疏散这么大区域的居民。
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图4–5 改进后的飓风轨迹预测图
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现在的平均误差只有约161公里，覆盖的区域只有路易斯安那东南部和密西西比南部的一小片地区。虽然飓风仍会在某一个时间到达这一区域以外的地区，但我们现在关注的区域相对较小，预测的效果也能相对好些，足以提前72个小时疏散那里的居民。1985年，对飓风登陆时间的预测只能提前24个小时，与之相比，现在在风暴来袭之前，我们有近48个小时的预警时间，对于新奥尔良这样的城市，疏散工作到后期，时间就越显得宝贵。[1]
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美国国家气象局没有否定拉普拉斯的恶魔，你可能会认为他们应该得到的赞誉比实际得到的要多。尽管复杂多变的天气系统对预测构成了巨大挑战，但气象预报科学仍然大有斩获。读完本书你会发现，在进行预测时，这样的成功案例更多的是例外，而非规律。（还是把你的玩笑话留给那些经济学家吧。）
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事实上，美国国家气象局的工作通常得不到人们的认可，面临着来自私有行业的严峻竞争，这种竞争是在不公平的运动场中进行的。美国国家气象局的模型数据免费提供给所有需要它的人，而不是采取世界上其他地区的大多数相应机构的做法（其他大部分国家的气象局会收取预测许可费和使用费）。这样一来，像美国 AccuWeather 气象预测公司和气象频道（TWC）这样的私有公司才能够顺带发展并销售自己的产品。大量的受众会从这些私有公司中的某一家获取预测信息，气象频道网站 Weather.com 的浏览量比政府气象预测网站 Weather.gov 的浏览量多出近10倍。
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我通常很赞同自由市场的竞争，或是国有企业和私有企业之间的竞争。棒球运动迅猛发展，得益于棒球预测更好地结合了球探和数据怪才在预测潜力球员发展前景时的见解，这都是竞争带来的结果。
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然而，在棒球运动预测领域中，衡量竞争力的标准十分明确：你赢了几场比赛？在气象预报过程中，问题则有些复杂，国有和私有预测部门各自会有不同的衡量标准。
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什么样的预测才算是好预测？