在里约热内卢，当像几年前那样一场巨大的风暴从大西洋袭来时，短短一个下午就可能造成数百人死亡，数千家园被毁。但在一个崭新的、最先进的指挥中心，一个致力于提高整个城市效率的市政“战情室”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。被称为 Deep Thunder 的天气建模项目，让城市领导者和区域机构能够实时且提前 48 小时，按平方公里监测天空的动态。
即使在十年前，这样的事情也是不可能实现的。但现在，计算能力的爆炸式增长和复杂软件设计的进步，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——这些方式不仅可以让我们免受偶尔的猛烈风暴的侵袭，还可以保护我们免受自身的影响。
“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测中心主任 Louis W. Uccellini 博士说，他提到了如今轨道上的卫星以及地面和天空中的传感器网络以前所未有的数量提供着海量的全球天气数据。过去缺失的是一种从所有这些数据中找到意义的方法。“目前，最大的弱点是我们在这项事业中能够投入的计算能力。”他说。
随着超级计算能力的普及，这种情况正在改变。美国国家气象局本身也正在采购下一代计算平台。更强的计算能力意味着更优秀的算法在更好的模型上运行，处理更多的数据。
Uccellini 提供了一个简化的例子：早期的美国国家气象局天气模型主要依赖各种大气数据来做出预测，而现在，美国国家气象局通常会同时运行大气模型、陆地模型、冰模型和海洋模型。因此，Uccellini 说，虽然早期的预测可能会预报下雪，但现在科学家们可以将大气模型和陆地模型的数据进行融合，来预测这些雪是否会融化。美国国家气象局的下一代计算机将有望生成更丰富、更有深度的预报。
如果预测天气是我们唯一关心的事，那么故事就可以在此结束了。但事实并非如此。
预测影响
“如果你只能解决天气问题，那是远远不够的，” IBM 位于纽约州约克敦研究园区的 Deep Thunder 项目负责人 Lloyd Treinish 说。“这并不能解决商业问题，而商业问题与天气的影响息息相关。”
Deep Thunder 并非新生事物——该项目已经在纽约地区建模天气十年了——但它正在推动天气预报的当前技术极限。它是一种计算解决方案，旨在提供针对特定需求和问题量身定制的极其精确的预报。它不会提供特别长期的天气预测——模型试图预测的越远，可用数据就越少；即使拥有科学家们梦想中的所有计算能力，大气变量总会随着预测时间的延长而降低预测的准确性——但对于长达 48 小时的预报，它却非常精确。
是什么让 Deep Thunder 及其类似的模式如此有趣——并且可能具有颠覆性——那就是 Treinish 所说的“耦合”（coupling）——利用天气模型不仅预测天气，还预测天气的影响。为此，Deep Thunder 使用了来自 NOAA、NASA、NWS、美国地质调查局的数据——以及独特地，一些并非关于天气本身，但与项目正在解决的特定问题相关的详细数据。
以电力公司为例。将与该电力公司相关的信息输入 Deep Thunder——其发电站的位置、每个变压器的位置、其服务卡车在区域内的分布情况、历史电网数据——并运行 Deep Thunder。算法可以告诉你，明天的雷暴是否可能导致停电，以及如果停电，会在哪里发生。电力公司就可以提前重新调配资源来应对潜在威胁，更快地恢复供电，并使生活（和商业）保持正常运转。
将这种情景推演到任何数量与天气相关的人类问题上，就不难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事物。通过将复杂的天气模型与其特定问题相结合，货运公司可以最大限度地减少延误，政府可以更好地为极端风暴（如去年冬天瘫痪纽约的暴风雪）做准备，电力公司可以更好地规划明天的能源负荷，甚至机构可以为特定灾难做好准备，这些灾难轻则扰乱生活，重则结束生命。
里约热内卢的指挥中心就是为此而设的。与 IBM 合作，作为其“智慧城市”倡议的一部分，当地和区域当局正在建立一个中央信息中心，将里约热内卢的各个利益相关者连接起来：机构、州和地方政府、警察、消防员、卫生部门、市政服务部门。所有这些部门共享信息，以便他们能够快速响应问题并高效地执行各自的职责。Deep Thunder 是在那里实施的第一批技术之一。
“他们正在努力解决一个非常具体的问题，” Treinish 说。“这些影响城市的巨大风暴可以在 24 小内倾泻一英尺的雨水，当发生类似事件时，会导致重大生命损失和重大的财产损失。”
在里约热内卢，一套“一刀切”的方法对于其独特的地形和天气是无用的。那里的城市景观非常独特，巨大的棚户区建在城市周边陡峭的山坡上。
“这些风暴来自海洋，它们与里约非常复杂的地形相互作用，水可能开始在这些陡峭的山坡上积聚，并导致泥石流，” Treinish 说。“因此，大量的降雨和洪水是一个问题，但最终导致该市社会和经济影响的是泥石流。”
在里约的数据中心，Deep Thunder 考虑了城市特定的土壤成分数据、水文学模型、城市洪水模型、地形数据、人口密度和土地利用数据。通过输出结果，城市当局可以确定在特定风暴期间哪些山坡发生泥石流的风险最高，并相应地分配资源（并警告居民）。
这种强大的、耦合模型不仅能解决政府和企业的问题——它们甚至有可能解决人类面临的一些最宏大的全局性挑战。
能够通过计算规划第二天的住宅和建筑，将比当今最“智能”的建筑效率高出天文数字。一个“智能电网”要变得智能，首先必须知道发生了什么，并且了解在特定小时内哪些类型的能源可能被从电网消耗掉——精确到英里、精确到建筑、精确到每个人——这是使其发挥作用的关键。
“天气预报可以驱动您家的制冷和供暖，无需手动操作，” Earth Networks 的能源和政府服务总监 John Bosse 说，Earth Networks 是 WeatherBug（一个提供天气更新应用程序和桌面小部件的公司）的运营商，也是该国较大的商业天气传感器网络之一的管理者。“大多数人只是将恒温器设置到某个温度。您可以更加高效。不是每天早上都要查看天气预报并设置恒温器，这一切都会自动化。”
更精确的天气建模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，但它们的不稳定性却是公用事业公司将其仅用于辅助角色的主要障碍。如果您能高度确定地知道每天会有多少阳光和多少风，您就可以更多地依赖这些无碳能源——并在天气适宜时关闭燃煤电厂。
这个未来需要时间和大量的投资才能实现，但种子已经在里约等地生根发芽。随着天气传感器网络的集成——NOAA 已经开始整合美国零散的传感器网络，创建一个算法可以从中提取数据的网络——以及计算能力价格持续下跌和普及，这种建模将变得普遍。
它也会变得更准确，Treinish 说，因为这些传感器将为算法提供信息，反之亦然。“这是观测与建模和模拟之间反馈循环的实现，” Treinish 说。“更好的天气观测能够实现更好的模型，而更好的模型可以用来确定采样大气的额外方法。”
这一切将如何影响您当地的早间天气预报？“可能不会太显眼，” Bosse 说。“不会有天壤之别。您将看到的是短期预报的精度更高、准确性更好。”这意味着您当地的 Roker（指天气预报员）仍然会站在雷达图前，讲述着气压系统如何移动。
但您可能会注意到，预测下午阵雨何时到来的每小时预报正变得越来越准确。这就是算法在发挥作用，它们正在逐步消除大气的不确定性，并有助于构建一个更智能、更高效的未来。
