■ 鄭曉輝 趙娟 薛童 鐘琦 袁薇

加強客觀預報方法和預報檢驗評估方面的培訓，完善針對數(shù)值模式產品、網格預報產品的精細化檢驗評估和訂正，以及多尺度天氣氣候模式的不確定性分析、評估和改進等方面的培訓。助力解決業(yè)務人員的科技創(chuàng)新能力不夠、科研人員相對薄弱的現(xiàn)狀。

氣象核心業(yè)務是一種研究型業(yè)務，隨著氣象通訊計算機化、氣象預報數(shù)值化和網格化、氣象觀測自動化，更多的業(yè)務人員從事本地預報技術和氣象產品的研發(fā)。發(fā)展研究型業(yè)務，能加快解決好氣象預報中“卡脖子”難題，實現(xiàn)核心技術自立自強。

研究型業(yè)務的發(fā)展和推進需要強大的氣象業(yè)務科技人才隊伍，這就要求氣象業(yè)務科技人才的培訓應與時俱進。在氣象科技創(chuàng)新發(fā)展迅猛，人工智能等新技術對傳統(tǒng)天氣業(yè)務的影響不斷加深的背景下，學習和領會研究型業(yè)務建設意義和內涵，掌握智能網格預報業(yè)務等關鍵技術，了解新時代氣象業(yè)務體系和發(fā)展機制對業(yè)務人員帶來的新挑戰(zhàn)。

1 調研方法

對研究型業(yè)務技術發(fā)展的培訓需求調研主要通過三種方式開展。

第一種為向省級單位的氣象臺、信息中心、服務中心、氣候中心、科研所等業(yè)務和科研部門，以及預報處、人事處等管理部門發(fā)放調查問卷。最后共回收有效問卷1295份。問卷來自24個省級氣象局，其中，有22個省份的管理部門參與了調研，近70%為預報處（科技處），其余為觀測處和人事處的其他管理部門；業(yè)務和科研部門中，共20個省份的氣象臺和13個省份的科研所反饋了問卷結果，省氣候中心和信息中心的也有一定程度的參與（小于10個省份）。

第二種為收集參訓學員帶來的本單位預報業(yè)務的進展情況和亟待解決的問題，具體包括“數(shù)值預報模式對本地氣溫、降水、風等預報偏差分析及檢驗應用情況”和“本單位在智能網格預報業(yè)務方面的成功經驗和亟待解決的問題”。調研對象為參加技術班的44位正式學員，總體較為年輕，近一半學員年齡在30～35歲；職稱方面，工程師占46%，高工占36%，正高占9%；學歷方面，博士研究生7人，碩士研究生26人，占學員總數(shù)的四分之三；崗位方面，52%為預報崗，其余為智能預報研發(fā)崗。學員中25人參加過智能預報技術方法交流大賽。因此參訓學員對本單位預報業(yè)務的進展情況非常熟悉，對亟待解決的問題也有最切身的感受。

第三種為總結培訓過程中學員通過研討、匯報和技術交流等方式反饋的培訓需求信息。這些學員正是面臨向“現(xiàn)代型”預報員轉型的隊伍，因此他們反饋的培訓需求結果具有較好的代表性。調研的具體做法如下：（1）按區(qū)域分類分組預研討；（2）分組匯報業(yè)務中的關鍵技術應用，包括“智能化預報業(yè)務中的預報員轉型”“中國東南部地區(qū)強降水檢驗及訂正技術”“青藏高原及其東部地區(qū)預報偏差分析及檢驗”和“大北方地區(qū)預報偏差分析和客觀訂正方法”；（3）學員與點評專家之間針對研究型業(yè)務關鍵技術問題進行深入探討。通過研討、匯報和交流等方式的梳理，能夠了解到研究型業(yè)務中關鍵技術的發(fā)展和應用情況，掌握其重點和難點，把握研究型業(yè)務技術的培訓方向。

最終通過匯總多渠道調研結果，分析研究型業(yè)務技術培訓需求，為進一步加強研究型業(yè)務培訓開展提供參考。

2 問題分析

2.1 智能網格預報產品應用

共7個單位在該方面反饋了具體問題。主要表現(xiàn)在智能網格預報產品應用程度不高，包括如何將不同來源、不同尺度預報結果融合統(tǒng)一；本地客觀化預報技術發(fā)展緩慢，與智能網格預報業(yè)務融合不足，采用的方法較少；智能網格預報系統(tǒng)的功能性和易用性需要繼續(xù)改進，系統(tǒng)本身架構和數(shù)據流程有待優(yōu)化；智能網格預報與研究性業(yè)務間關系認識有待進一步提升。

2.2 人工智能等高新技術的應用

共10個單位在該方面反饋了具體問題，主要表現(xiàn)為人工智能等高新技術在精細化預報方面的應用不足，從事相關研究的人員偏少。包括在預報產品統(tǒng)計時空降尺度技術方面，需要機器學習提升滾動更新預報精細化水平。在歷史天氣數(shù)據庫搜索、預報形勢智能分型以及模式數(shù)據智能算法訂正方面人工智能等新技術應用偏少。預報員對新技術、新方法的掌握和應用能力不足，缺少有經驗的從事人工智能技術人才，人工智能預報技術的培訓和學習方面還需要更多的投入。

2.3 基于復雜下墊面的預報技術

共8個單位在該方面反饋了具體問題。包括復雜地形下要素的精細化預報質量偏低，基于復雜地形下降水的影響機制需要進一步研究，客觀訂正方法需要進一步改進；數(shù)值預報模式在山地地形下氣溫、降水等要素預報上預報質量不高，要素預報訂正結果質量仍然偏低。如何有效地降低模式背景場在復雜地形下的系統(tǒng)誤差，發(fā)展基于復雜下墊面的客觀預報新技術，是亟待解決的問題。

2.4 預報員轉型困難

共5個單位在該方面反饋了具體問題，包括目前預報員要求兼具業(yè)務值班、科研開發(fā)雙重屬性，但缺乏知識更新時間和途徑，如何向“全能型”“精專型”方向發(fā)展；預報員考核辦法如何適應業(yè)務變革需求；智能網格預報建設成型后，預報員如何發(fā)展。

2.5 計算資源和存儲資源

共6個單位在該方面反饋了具體問題，主要表現(xiàn)為計算和存儲資源不足。反映在部分省份受存儲資源的限制，集合預報資料的獲取不完整不及時，對集合預報的檢驗分析所做工作較少；在模式研發(fā)時所需的資料存儲能力不足，影響模式的穩(wěn)定運行；數(shù)據從文件夾到CIMISS再到分布式到FTP，未來轉向云平臺，數(shù)據訪問、存儲和格式多變影響了業(yè)務的有效進展。

3 培訓需求

研究型業(yè)務建設工作方案中堅持把科技創(chuàng)新和人才隊伍建設擺在核心位置，將強化人才隊伍建設作為研究型業(yè)務建設重要目標之一。在人才隊伍建設方面，培養(yǎng)穩(wěn)定的業(yè)務人員梯隊目前是各業(yè)務單位的主要做法（87%），加大研究型業(yè)務人才培訓力度也是各單位非常重視的人才隊伍建設舉措（82%）（圖1）。因此加強研究型業(yè)務的培訓，從而提高人才隊伍的科技創(chuàng)新素質，在研究型業(yè)務體系建設中有重要的作用。

圖1 研究型業(yè)務人才隊伍建設方法

在研究型業(yè)務培訓重點方面，研究型業(yè)務關鍵技術是大家普遍關注的培訓內容（87.6%），研究型業(yè)務建設成功經驗分享也是培訓中普遍想學習和了解的內容（82%），國家級研究型業(yè)務建設進展（56.7%）和研究型業(yè)務布局與規(guī)劃（55.7%）也有一定的培訓需求（圖2）。

圖2 研究型業(yè)務培訓重點內容

在研究型業(yè)務關鍵技術培訓需求方面，為適應氣象業(yè)務發(fā)展的新形勢和新要求，預報員普遍關注人工智能技術、大數(shù)據等新技術應用，分別有70.8%、66.7%的預報員關注大數(shù)據挖掘和多源資料融合分析、人工智能等信息技術在氣象中的應用，半數(shù)以上的預報員對精細化預報檢驗評估（66.7%）、智能網格預報（61.1%）有培訓需求，44.4%的預報員希望學習智慧氣象服務相關知識，另有27.8%預報員想要了解自動氣象觀測技術（圖3）。

圖3 研究型業(yè)務關鍵技術的培訓需求

預報員在智能網格預報關鍵技術方面的需求情況，超過半數(shù)預報員希望學習預報檢驗評估技術（55.6%），其次是基于智能網格預報的氣象服務應用（45.8%）、快速更新的短臨預報技術（44.4%），同時也希望了解短中期網格預報（37.5%）、實況分析技術（33.3%）和預報業(yè)務平臺開發(fā)（29.2%）。此調研結果也為未來的研究型業(yè)務培訓策劃和課程設置提供了重要依據（圖4）。

圖4 預報員對智能網格預報關鍵技術的培訓需求

4 思考和建議

依據研究型業(yè)務建設的需求，結合干部學院培訓資源，基于上述研究型預報業(yè)務發(fā)展背景下預報員能力素養(yǎng)面臨的新挑戰(zhàn)和培訓需求調研分析，在分層分類研究型業(yè)務培訓班型、新技術與新方法培訓、培訓能力建設、培訓效果評估等方面進行了一些初步思考。

4.1 構建分層分類的研究型業(yè)務培訓班型，全方位提升業(yè)務能力

在組織培訓時立足研究型業(yè)務發(fā)展的要求和建立研究業(yè)務人才隊伍的特點，開發(fā)科學分層分類的培訓方式方法。培訓班的開設應兼顧考慮預報員轉型后的業(yè)務方向，開展以數(shù)據為基礎，以數(shù)值模式發(fā)展和應用為核心，以實況業(yè)務和靶向評估為抓手，以完善客觀方法為目標?？筛鶕A報員和技術開發(fā)人員的不同需求開設班型，也可以根據省市兩級研究型業(yè)務發(fā)展要求和側重點的不同，開設不同層次的培訓班型等。

4.2 聚焦關鍵技術問題，加強新技術與新方法培訓

隨著氣象現(xiàn)代化建設的發(fā)展，以大數(shù)據挖掘、人工智能等信息技術為代表的氣象高科技成果，已在氣象行業(yè)實現(xiàn)共享共用。為了讓業(yè)務科研人員進一步提高解決實際問題的能力，需聚焦制約業(yè)務發(fā)展關鍵問題，推進以現(xiàn)代信息技術、人工智能技術應用為代表的客觀智能預報技術體系的培訓，促進客觀預報預警技術的業(yè)務應用。加強客觀預報方法和預報檢驗評估方面的培訓，完善針對數(shù)值模式產品、網格預報產品的精細化檢驗評估和訂正，以及多尺度天氣氣候模式的不確定性分析、評估和改進等方面的培訓。助力解決業(yè)務人員的科技創(chuàng)新能力不夠、科研人員相對薄弱的現(xiàn)狀。

4.3 建平臺增個例，強化研究型業(yè)務培訓能力建設

結合學員反饋的培訓需求，應進一步搭建精細化檢驗和訂正培訓平臺，開發(fā)針對區(qū)域高分辨率模式預報、網格預報產品的精細化檢驗評估培訓個例，編寫研究型業(yè)務關鍵技術系列教材。逐步開展課堂個例實操，實現(xiàn)機器學習等新技術在氣象領域的算法的快速入門和實際運用。同時，也要進一步加強研究型業(yè)務培訓師資隊伍建設，加強科學研究和教學研究，形成教、學、研互相促進的良性機制。增加教師實習的機會，去一線業(yè)務單位學習最新業(yè)務技術方法，促進研究型業(yè)務成果在培訓中及時應用。

深入閱讀

姜如海, 林霖, 2019. 發(fā)展研究型業(yè)務的幾點思考. 氣象軟科學,122(2): 1-11.

邢亞爭, 孫天蕊, 周倩, 2020. 氣象部門人事管理崗位培訓需求研究. 氣象科技進展, 10(2): 108-111.

鐘琦, 薛童, 朱禾, 等, 2020. 面向預報員的精細化數(shù)值預報產品應用培訓需求研究.氣象科技進展, 10(2): 92-99.

Yu R C, Li J, Jia P Q, 2019. Development of operational weather forecasting shaped by the “Triple-In” properties of numerical models. WMO Bulletin, 68(2): 56-62.