高温预警：从体感温度到科学分级
每年夏季，高温预警总成为公众关注的焦点。我国气象部门将高温预警分为橙色、红色两个等级：日最高气温≥37℃发布橙色预警，≥40℃则升级为红色预警。但高温的影响远不止数字——体感温度可能比实际气温高出5-10℃，这取决于湿度、风速和日照强度。例如，当相对湿度达80%时，35℃的气温会让人感觉像42℃。
高温预警的发布需要综合地面观测、卫星遥感与数值模型。气象台会监测城市热岛效应，因为混凝土建筑和沥青路面会使城市温度比郊区高3-5℃。2023年上海曾因持续40℃高温触发红色预警，气象部门通过手机短信、APP推送等方式覆盖超2000万人次。
数值预报：超级计算机的天气推演
现代天气预报的核心是数值天气预报（NWP），它通过求解大气运动方程组来模拟未来天气。欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的模型分辨率已达9公里，能捕捉中小尺度天气系统。我国自主研发的GRAPES模型可实现全球12公里、区域3公里分辨率的预报。
- 数据同化：整合地面站、雷达、卫星、探空气球等观测数据，构建初始场
- 物理过程参数化：用数学公式描述云、降水、辐射等未直接解析的物理过程
- 集合预报：运行多个略有差异的模型版本，量化预报不确定性
2022年台风“梅花”登陆前，数值预报提前72小时准确预测其路径，为沿海地区争取了充足防御时间。
雨天预测：从云层监测到落区精准定位
降水预报的难点在于其局地性和突发性。气象部门通过多普勒雷达监测云层中的水汽含量、上升气流速度，结合数值模型输出QPE（定量降水估测）产品。当雷达回波强度≥40dBZ时，预示着每小时20毫米以上的强降水。
短时临近预报（0-6小时）依赖高分辨率雷达和自动站数据。例如，北京“7·21”特大暴雨期间，气象部门通过X波段雷达监测到回波顶高达15公里，提前3小时发布暴雨红色预警。现在，AI技术正被引入降水预报，通过深度学习模型提升对流性降水的预测精度。
