任何遭遇过意外倾盆大雨的人都知道，天气预报不是一门完美的科学。现在，史蒂文斯理工学院(Stevens Institute of Technology)的研究人员正在瞄准气象学家最大的盲点之一:极短期预报，或称“临近预报”(nowcast)，即预测特定地点在未来几分钟内会发生什么。
特米米说:“这不仅仅是你散步时是否应该带伞的问题。“我们错过的预报——预测未来2到5分钟的预报——正是有效应对风暴、洪水和其他紧急情况所需要的。”
美国国家海洋和大气管理局(NOAA)发布全天候降雨预测，但其短期预测从未来几小时开始。史蒂文斯大学的水文气象学家Marouane Temimi解释说，缺乏更直接的临近预报阻碍了社区对突如其来的灾难做出反应，比如飓风Ida，在这场飓风中，纽约市的快速洪水造成多人死亡。他的研究成果发表在《环境建模与软件》上。
Temimi实验室的研究人员使用NOAA气象雷达系统的历史数据来测试七种不同的临近预报算法的准确性。通过研究纽约地区8年来的气象数据，他们首次对各种天气条件下的模型准确性进行了有力的比较。这项工作将有助于确定哪个模型在任何给定的位置或用例中工作得最好。
史蒂文斯团队研究了确定性和概率临近预报模型。前者假设雨单体不会随时间变化，而后者则解释了雨单体混沌的、不断变化的本质，这是由云中冷暖空气的动力学决定的。对于几分钟内的预测，这两个模型都证明是非常准确的。然而，在长达90分钟的时间段内，概率模型明显更加准确。
如果概率模型在预测长期和短期降雨事件方面都非常准确，那为什么还要有确定性模型呢?验证确定性模型是有用的，因为概率模型的计算要求要高得多。例如，概率模型LINDA-P被证明是测试中最准确的模型，但它需要15分钟才能根据当前条件生成临近预报。因此，它不能用于极短期的预测。
一些模型在某些条件下也表现得更好:LINDA-P被设计用来预测突然的暴雨，使它在夏季的几个月里比其他模型表现得更好，因为夏季更有可能发生零星但强烈的风暴。其他模型做出的精细预测更容易出错，但在需要更高分辨率的预测时很有用。
该论文的第一作者、最近在Temimi实验室完成博士学位的Achraf Tounsi说:“关键是，我们需要根据它们的预期用例来选择临近预报模型。”“如果你想知道未来五分钟是否会下雨，你需要一个确定性模型。如果你正在运营一个机场或海港，想要获得未来20分钟或一个小时的数据，你最好使用概率模型。”
Temimi和Tounsi将深入研究为什么某些模型在一系列条件下比其他模型表现更好的原因。通过利用这些见解来改进算法，并获取更精确的天气数据，应该有可能开发出更通用、更准确的临近预报模型。
“这是我们的下一个任务，”图西说。“我们希望开发我们自己的临近预报模型，并教它超越我们在本文中评估的模型。”
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