新一轮科技革命使人类进入了“数据决定一切、算法决定能力、软件决定水平”的全面智能数字时代。随着智能网格预报业务的发展和人工智能（AI）等技术在预报业务中的应用，气象事业的发展面临新科技革命浪潮的冲击，天气预报员面临巨大“转型”。
为提高全国各级气象部门对客观预报新技术的开发和应用能力，推动科技创新对事业发展的全面支撑和深度融合，中国气象局气象干部培训学院举办研究型天气业务（客观预报技术）培训班。培训本着应知应会的要求，推动学员从理念革新到技术革新，充分认识新时代气象高质量发展的深刻内涵，了解客观预报方法、数值预报的机器学习订正等前沿技术。
理念革新
培训前，黑龙江省气象台预报员王晓雪的心理疑惑，在预报员中有一定代表性，“天气系统存在不可预报性，天气学原理已成经典，数值模式也只是小碎步发展，对天气的预报能力，似乎已经到了很难前进的高度。”
网格预报如何更加精准？人工智能技术对解决气象问题有多大帮助？很多预报员心里没有底。
在中国气象局副局长宇如聪为学员讲授了第一课后，学员们充分认识到新时代气象高质量发展的深刻内涵，理解了聚焦客观预报和人工智能技术前沿，发展精准数字预报技术的重要性、必要性和紧迫性。
对于天气预报来说，技术变革是永恒的。包括海量数值模式产品、多源资料融合产品在内的格点实况和预报，虽然资料质量和预报准确率仍有提升空间，但只要明确了智能数字的技术革命大局，就能把握住预报业务发展的大势。
永远保持学习的状态，保持接纳新技术、新产品的开放心态，敢于走出舒适区，从细着手、从准着力，向数据要信息，成为新时代预报员的必备素质。
技术革新
提升客观天气预报方法的应用能力，必须培养一批懂气象数据、会编代码、能自主研发算法、吃透预报核心问题的新型预报员队伍，这也是研究型天气业务培训的初衷。
为帮助预报员提升动手能力，培训安排了32学时上机实习课程和12学时研讨交流。每门关键技术主课都配备了“讲授+实习”的组合，比如小时降水特征精细化检验实习、定量降水频率拟合实习、集合概率匹配技术实习等。
零基础学习人工智能技术，难于上青天。为了帮助预报员拆解AI“黑盒子”，干部学院从课程设计上力争理论基础与实际应用相结合。培训坚持问题导向，紧密围绕气象服务保障“四生”，选取课程切入点，重点讲解AI技术在强天气预报、京津冀强对流预报、北京冬奥气象服务、交通气象服务中的应用。
很多预报员都习惯使用C语言或FORTRAN语言，面对Python丰富的各种资源，应用不上，转化不了。本次实习环节从基本的Python语言开始，到小时降水的特征统计、定量降水频率拟合、概率匹配，老师们精心准备的实习手册和程序脚本，让预报员看到了希望。
对于青海省气象台的李金海来说，做5公里的智能网格预报，涉及72万平方公里上的44114个网格点。“人工订正是不现实的，急需基于模式的订正方法研究，而以上客观方法在青海省都是刚刚起步，因此学习这些方法将有助于其在青海省尽快落地，为预报提供支撑。”
岗位革新
培训班共有31名学员，平均年龄34岁。值得注意的是，有近三分之一的学员去年参加了研究型业务技术培训班。
优质培训资源是稀缺的，预报员的时间和经历更加珍贵。为了支撑全国近4000人的预报员队伍转型发展，解决办法是让一部分人“先学起来”，再带动“共同学习”。
江西省气象台的肖安，就是精心挑选的“先学起来”的第一批学员。肖安是预报技术研发带头人，连续两年参训，开班就进入状态，学习效果较好。
学员们深刻体会到，预报员转型不是一个简单的过程。无论是降水特征的细致分析，还是对降水时间的精细化检验、定量降水预报技术的不断完善，都是为了解决业务中的实际问题，但里面却包含着科学问题，从认识规律到评估模式，再到改进预报，是一个不断深入、不断发现问题和解决问题的过程。
中国气象局明确，举办培训的目的不仅是让学员掌握各种现代研究型天气业务知识，更重要的是让大家学成后回到各自工作单位，将“研究型业务”这个理念传达给预报员，把当前主流的客观方法传授给更多人，让更多的预报员使用新方法，提高预报服务水平，推动气象业务得到更加先进的技术支撑，最终实现气象的“精密、精准、精细”。
经过10多天的学习，培训已圆满结束，学员回到各自单位将开展深入汇报交流。作为“星火班”，培训点亮的星星之火，已经从北京传播到全国各地，从国家级传播到省市县各级，渐成燎原之势。
（作者：叶梦姝 钟琦）
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