為什麼龍捲風難以預報?

　　知道現在是知道未來的第一步，所以為了預報天氣，我們必須知道當前的天氣是什麼。在以前沒有計算機的時代，預報員就能通過匯總上來的風力、氣壓、溫度、降水等觀測，在地圖上畫出天氣系統，預報出幾天後的寒潮或降水。其中最重要的是識別出一些明顯的天氣系統，如鋒面等，然後根據氣流情況來判斷出走勢，看它們未來的發展狀況。但這些氣象數據是通過相距幾十上百千米的氣象站收集上來的，所以只能反映一些尺度大的氣象系統，比如綿延上千千米的峰面。與鋒面相比，龍捲風平均只有幾百米寬，最大也只有三四千米。想要藉助相距幾十千米的氣象網絡來了解龍捲風，就好像用捕大魚的網來撈小金魚，完全無法實現。

　　美國地表氣象站，對於龍捲風來說太稀疏。圖片來源：http://www.uni.edu/

　　那龍捲風是怎麼發現的呢？用雷達。地面站點只是觀測固定的一個點，但雷達可以覆蓋周圍數百千米的距離。一旦龍捲風進入到覆蓋區域，那麼它的一些特徵會影響雷達的信號，就可以發現龍捲風了。最常見的雷達是降水雷達。它的信號遇到空氣中的水滴衰弱，從而能在雷達屏幕上現實出周圍的降水情況。由於帶動空氣旋轉，龍捲風會在降水雷達上顯示出一個「鉤形」。但許多強龍捲風並不會在雷達屏幕上顯示出這一特徵。為了監測這些龍捲風，需要用都卜勒雷達。這種雷達可以測量靠近或遠離雷達站的風速。對於旋轉的龍捲風來說，風是環形的，能在很短的距離內從靠近變成遠離。因此，都卜勒雷達上貼在一起的兩個紅綠色塊兒（分別代表遠離和靠近），就很有可能是龍捲風。

　　降水雷達與都卜勒雷達上的龍捲風。圖片來源：spc.noaa.gov

　　然而，相對於監測龍捲風所需要的網絡密度，都卜勒雷達站還很稀少。我們前面說了，雷達站覆蓋面積是數百千米，而城市與城市的間隔也大概是這個距離。聽起來，在每個城市建一個雷達站並不是特別難的事情。但我們要考慮到，地球是一個彎曲的球體，雷達看不到遠處的低空。這就好像船隻遠航時，船身先消失在地平線，我們只能看到聳立的比較高的船帆。同樣的道理，雷達監測遠處的天空時，也只能看到中高層的天空。可是龍捲風最強烈旋轉的部分是在從地面到3千米高度的低空，高空特徵並不明顯。因此，對於龍捲風這一低空現象來說，雷達的有效監控範圍只有幾十千米。僅僅是為了看到龍捲風，我們就需要更大密度的建立雷達站。

　　地球曲度對觀測範圍的影響。圖片來源：news.colostate.edu

　　美國在中部平原上建了一個密集的雷達網絡。畢竟這個地區的龍捲風太過頻繁，每年有超過1000次，遠遠超過中國每年幾十次的頻率。氣象員一旦在雷達上看到龍捲風，能根據基本的氣象狀況和地形，相對準確的對龍捲風的走向作出預判。警報會通過電視、無線電、網絡向公眾傳播。警報只能比龍捲風早到十分鐘左右的時間，但民眾可以利用這短暫的時機前往地下室或避難所躲避龍捲風。然而，美國的雷達網絡也沒能覆蓋整個區域，所以每年依然有不少「野生」龍捲風沒有被記錄。

　　但對於戶外的交通工具來說，短暫的警報時間可能起不了什麼作用。戶外的汽車很難在短時間內找到一個合格的避難所。很多戶外逃生經驗對龍捲風也不適用。曾經有這樣的案例，車主把車停在水泥橋洞下，自以為安全。但橋洞實際上充當了一個風洞。龍捲風原本超過每小時100千米的風速在這個風洞中進一步加速，把汽車甩出去更遠。走出汽車一樣不安全，因為龍捲風不但能把人捲走，它所夾雜的高速碎屑能像子彈一樣致命。即使航船能下錨固定船身，但這在龍捲風的強風面前微不足道。在龍捲風來襲時，任何交通工具都很危險。

　　龍捲風肆虐後的車輛。圖片來源：blogspot.com

　　那有沒有辦法提前預知龍捲風到來，阻止人們交通外出呢？除了對大型的天氣系統進行預判，我們現在可以用電腦程式來計算未來的天氣。這樣的程序被稱為天氣模型。天氣模型的原理很簡單，就是利用已知的物理規律，來在電腦中模擬氣象狀況。這些程序至少需要知道當前天氣狀況，特別是基本的物理量：風速、氣壓、溫度和溼度。我們已經知道，對於龍捲風這樣的「小魚」來說，這些輸入量是很難觀測的。

　　此外還有計算成本的問題。模型實際上把世界分割成許多小格點。格點必須足夠小，模型才有能力代表真實世界。這就好像許多電腦圖片，你不斷放大，總能看到許多小點和鋸齒，它們同樣是數字格點化的產物。電腦需要計算和儲存格點上的信息。格點越小，計算機負擔越重。但如果格點過大，那麼模型就像是那些「粗糙」的圖片，完全無法代表真實世界。對於龍捲風來說，它的尺寸很小，就好像是照片拍到的一個遠方小身影。為了看清這個人的臉，我們必須要很高的解析度，也就是非常密集的格點。為了能模擬幾百米寬的龍捲風，模型格點距離可能要在百米甚至更小的量級。即使最強大的超級計算機，也負擔不起這樣精度的全球模型。

　　格點化的模型。圖片來源：eoearth.org

　　即使我們能遍地撒網的建立觀測網絡，電腦的運算能力都不是問題，龍捲風的警報時間也很難達到一個小時以上。天氣是一個複雜的非線性系統，有所謂的「蝴蝶效應」：南美洲一隻蝴蝶的振翅，能引發北美的一次龍捲風。更加嚴格的說法是，初始條件的細微不同，能造成未來結果的巨大差別。就拿龍捲風來說，它經常與中尺度的雷暴伴生。美國國家天氣局看到大面積雷暴時，就會發出「龍捲風預警」 （Tornado Watch）。但兩次看起來幾乎一模一樣的雷暴，一個造成龍捲風，另一個就可能沒有龍捲風的蹤影。因此收到預警的地區，真正發生龍捲風的概率不到千分之一。現實世界尚且如此複雜，電腦模型就更容易犯錯了。預報龍捲風時，模型可能會因為小數點十位以後的一個細微差別，導致完全不同的結果。（作家劉慈欣所塑造的「三體」世界，同樣是一個難以預報的非線性系統。）

　　橫軸為時間，縱軸為溫度。初始時的一點小差別，隨著時間變大。圖片來源：physicscentral.com

　　如果把物理方程拆開，會發現對於天氣系統來說，地球自轉是最重要的線性項，能限制誤差的增長。但地球自轉對天氣的影響與天氣系統的尺度相關。那些成功的天氣預報，都局限於特定的大尺度天氣系統。這些可預報的天氣系統尺度大，持續時間長，比如延伸數千千米的鋒面，或者持續數星期的中緯度風暴。在這些相對持久天氣系統中，地球的自轉能發揮作用，把這些天氣現象組織成有規律的天氣系統。但龍捲風尺度小，發生時間短，其「蝴蝶效應」也愈發明顯，長期預報難以實現。

　　中緯度大尺度系統，才有比較強的可預報性。圖片來源：hko.gov.hk

　　其實在討論龍捲風預報問題時，已經觸到了現代科學的極限。複雜系統的預報，無論是龍捲風、地震、金融，都將是難以解決的問題。對天氣事故的問責，不應無視基本的科學事實。

　　（作者：Vamei 責任編輯：張林）