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　　今年南方的強降雨是否會造成像1998年那樣的特大洪水災害？中國氣象工作的總體實力究竟如何？

　　進入2008年以來，中國人的神經就沒有放松過——

　　1月10日至2月初，一場新中國成立以來罕見的大范圍低溫雨雪冰凍災害，在中國廣大南方地區持續肆虐，造成直接經濟損失超過1500億元，1億多人口受災，為近50年來同類災害之首。

　　進入4月以來，臺風“浣熊”襲擊華南，湖北暴雨成災，北方氣溫陡降。

　　五月春暖花開，似乎可以松一口氣了。可是，5月12日，一場更大的災難——汶川大地震突然降臨。

　　在抗震救災的關鍵階段，5月中下旬以來，中國南方地區又接連遭受大范圍強降雨天氣過程襲擊。僅廣西一地，強降雨就使750多萬人受災。

　　許多人擔心：今年南方的強降雨是否會造成像1998年那樣的特大洪水災害？我國氣象工作的總體實力究竟如何？

　　中國氣象科學研究院災害天氣國家重點實驗室常務副主任王東海博士在接受《瞭望》新聞周刊采訪時表示，1998年洪水災害是繼1954年后長江發生的又一次全流域性大洪水，沿江和沿湖地區洪澇災害嚴重，經濟損失巨大。“當時華南流域的降水也很多，只是江淮流域的降水很強，持續時間長，災害更嚴重。而今年華南地區的降水范圍廣、歷時長、強度大，由暴雨引發的洪澇及山體滑坡、泥石流等災害已經造成了2796萬人受災，死亡151人，直接經濟損失204億元。但目前看，華南兩廣地區的降水已基本結束，雨帶正向江淮流域北移。”

　　仍面對世界性科學難題

　　氣象災害已經成為影響經濟發展和社會安定的重要因素。而天氣預報的準確與否直接影響防汛抗汛工作的安排和調度，關系人民群眾生命和財產安全。

　　氣象專家介紹，天氣預報大體有四個主要步驟，即觀測、通信、預報、發布。“近十年來，我們的基礎設施建設進展非常大，監測手段和監測能力都有了很大提高，科研實力也有所增強。在氣象預測預報方面有了很大進步，但與發達國家相比，我們還有一定的差距。”有著10年國外科研經歷的王東海告訴本刊記者。

　　王東海長期從事中尺度動力理論研究，在中尺度特別是風暴尺度的數值預報模式的研發、數值模擬、多種資料在模式中的應用以及中尺度天氣動力學等方面均有建樹。這位中年科學家2005年底回國后組織開展了中尺度災害性天氣的機理分析與數值模擬研究，并擔綱主持了國家自然科學基金重點項目“我國東北冷渦天氣系統及其東北暴雨的基礎性研究工作”。

　　在王東海看來，“我國在短期天氣預報方面做得很好，這主要得益于我們氣象觀測能力的提高、氣象科研成果的運用和我們預報員的作用。預報員的經驗對天氣預報的準確性也起到了相當大的作用。”

　　但他也同時指出，盡管近20年來天氣預報的準確率有了很大提高，但不確定性是天氣預報的固有問題。“大氣的混沌特性，加上不可避免的觀測資料、數值預報模式和計算機計算等的欠缺，使得預報總是包含不確定性。這種不確定性一般隨著預報時效的延長而增加，并視天氣形勢和地理位置的不同而有所變化。”

　　王東海認為，不確定性是天氣、氣候和水文預報的基本特征。如果不對預報的不確定性加以描述，這個預報就是不完整的。“近幾年，我國天氣氣候的監測、預測和影響評估能力有了大幅提升，但極端天氣預報與氣候預測仍然是一個世界性的科學難題。當前的科學水平對重大自然災害的監測、預警和預報能力距離人類社會發展的需求仍有差距，對極端天氣氣候事件和未來氣候變化趨勢的預測預報能力還有待提高。因此，科學對待預報的不確定性非常重要。”

　　中國氣象局提供給的資料顯示：目前，我國對臺風的預報水平與美國、日本等發達國家相當，對西行嚴重影響我國的臺風，我國的預報準確度還要稍高于美、日等國；其他災害天氣的預報水平領先于發展中國家，或接近發達國家；公眾對氣象預報服務、防災減災信息發布的滿意率有所提高、氣象災害損失在國民經濟的增長中所占的比例也在逐步減少。據統計，由于科學防災，氣象災害造成的經濟損失在GDP的增長中所占的比例逐步減少，已從原來的3%～6%，減少到現在的1%～3%。

　　據中國氣象局專家介紹，受科學技術發展水平限制，短期氣候預測還是世界難題，總體水平不高，可預測性問題至今沒有解決，可預測信號及其規律的研究沒有取得突破，尤其在季風區預測難度更大。我國從上世紀50年代開始短期氣候預測業務，發展動力學與統計學相結合的預測方法，可制作月以上時間尺度的氣候趨勢預測，預測準確率在60%左右。對于目前甚至以后很長一段時間來說，提高短期氣候預測準確率仍然受到許多因素的限制，仍然有許多難關需要突破。

　　專題研究南方暴雨

　　中國科學院院士周秀驥、陶詩言認為，我國氣象預報之所以有很大的發展，是建立在堅實的科學基礎之上的，而基礎研究急不得，需要各方面的努力和長期的堅持。

　　國家氣候委員會主任、中國科學院院士秦大河在此前接受本刊記者采訪時也一再強調，全球氣候變暖已是不爭的事實。氣候變暖最直接的威脅就是極端天氣氣候災害，而未來20年全球氣溫增高的趨勢仍將持續，這將使我國極端氣候災害發生的頻率、強度和區域分布變得更加復雜和難以把握，所造成的災害也更為嚴重，需要把防御極端天氣氣候事件擺在應對氣候變化的重要位置，最大程度減輕災害損失，而要做到這一點，基礎研究至關重要。

　　據中國氣象局有關負責人介紹，目前，我國已基本建成了地面、高空和衛星相結合的綜合氣象觀測系統，氣象災害監測預報技術水平不斷提高。

　　中國氣象局正采取各種措施，加強預報預測科學理論基礎研究和關鍵共性技術研發，加強氣象綜合觀測系統建設，推進數值預報業務系統建設，加快建立災害性天氣短時臨近預報預警業務系統，加強適應各級災害性天氣短時臨近預報預警業務需求的現代化業務平臺建設，加強預報預測人才隊伍建設，提高天氣預報準確性。

　　據《瞭望》新聞周刊了解，一項旨在進一步提高對暴雨的監測和預測能力，建立天基、空基、地基相結合觀測網的“2008～2009年我國南方暴雨野外科學試驗(SCHeREX計劃)”已在今年5月1日正式啟動。這項科學試驗，將覆蓋包括江淮流域在內的南方14個省市的部分地區。

　　據國家“973”中國暴雨項目首席科學家、中國氣象科學研究院院長張人禾介紹，南方暴雨是引發我國南方洪澇災害的最主要氣象災害之一，幾乎每年都對國民經濟和人民生命財產造成巨大的損失。僅1998年發生的長江流域特大洪災直接損失就超過1600億元，死亡人數超過3000人。由于引發暴雨的天氣系統水平空間尺度小(幾十到幾百公里)、時間變化快(幾小時到十多小時)、突發性強，因此我們對這類中尺度暴雨系統的結構、機理了解甚少，對它的監測與預報還有很大困難，對它的研究不僅具有重要的科學意義，而且對提高我國減災防災能力具有重要的社會意義與現實意義。

　　為此，科技部自1999年開始，先后支持了兩個國家“973”項目，專題研究我國南方暴雨。為了更加深入地開展我國南方暴雨機理與預測理論研究，提高暴雨的監測和預報水平，于2004年設立的“973”項目“我國南方致洪暴雨監測與預測的理論和方法研究”組織了這項大型野外科學試驗。這次南方暴雨野外科學試驗就是在這樣的背景下進行的，并由中國氣象局局長鄭國光博士親自出任野外試驗領導小組組長，廣大技術人員為了這個試驗已經做了兩年的前期工作。

　　據了解，這個試驗將動用18部雷達，60個GPS觀測站，同時還有1部探測飛機。利用中尺度分析技術，深入研究長江中下游和華南地區暴雨發生、發展預報理論，以提高暴雨監測和預報能力、提出監測和預報的新技術和方法。

　　值得一提的是，本次南方暴雨試驗，也是列入世界氣候研究計劃亞洲季風年計劃的一項重要試驗，我國科學家將通過該計劃的實施，與美、日、韓等國的科學家開展廣泛交流，瞄準解決目前國際上共同面臨的高難度天氣預報技術。

　　抗御臺風：“影響重、損失輕”

　　去年底，中國氣象局副局長許小峰曾在接受新華網在線訪談時談到，中國氣象局有一個職責就是對極端天氣氣候的提前預警，協助政府做好氣象防災減災工作。

　　“實際上，這些年我們一直在做這些工作。大家印象很深的1998年長江洪災，是一次全流域性的大洪水，在當年的4月初，氣象部門就作出了長江流域將發生較大洪水的預報，使長江流域各地提前做好了防汛準備。汛期期間，先后成功地預報了52起較大規模的滑坡、泥石流災害，避免了更多的人員傷亡。2007年淮河流域的大洪水，氣象部門也一直在跟蹤監測。在淮河是否分洪的關鍵時刻，氣象部門的工作人員更是頂住了壓力，準確地預報了淮河流域的天氣情況，為決策提供了科學的依據。”一位業內資深研究員告訴記者。

　　據中國氣象局介紹，去年雖然極端天氣事件頻繁發生，氣象災害明顯偏重，但由于氣象災害預報準確，預警及時，防災抗災組織有力，最大限度地減少了災害造成的人員傷亡和經濟損失，最大程度地減輕了抗災救災的經濟成本和社會負擔。在抗御臺風“帕布”的過程中，取得了臺風“影響重、損失輕”的防御成效。在淮河發生流域性大洪水期間，氣象災害預警對政府決策起到了重要支撐作用。

　　據了解，中國氣象局已與國務院應急辦、國家減災委員會、國家防汛抗旱總指揮部等機構建立了氣象災害應急聯動機制和災害防御規劃管理協調保障機制，與國家核應急辦公室、國土資源部、鐵道部、交通部、水利部、農業部、衛生部、環保總局、安全監管總局、林業局等部門建立了地質氣象災害、交通安全、高溫中暑、一氧化碳中毒、農業林業病蟲害、森林草原火險等聯合預警制度，以及海上搜救等公共突發事件氣象保障機制，與民政部、新華社、部隊等建立了信息共享與信息交換機制，與信息產業部、廣電總局等建立了共同發布氣象預警信息的合作機制。氣象災害防御的應急響應機制已逐步建立，正成為國家應急體系的重要組成部分。

　　此外，由中國氣象局牽頭組織編寫的“國家氣象災害防御規劃(2008～2020)”編制工作已進入專家咨詢階段，我國氣象災害防御戰略布局初現端倪。(孫英蘭）