在欧洲，媒体上发布的天气预报信息基本上来自数值天气预报产品，也就是说天气预报已经非常客观化了。数值天气预报产品来自业务数值预报模式的运行，而数值预报模式运行所需要的初值和边界条件则离不开大量数据的处理和计算。在模式技术水准一定的情况下，这些数据处理的质量直接决定预报的准确性。在数值预报领域，有关模式初值的处理技术称为资料同化，这个技术是决定中短期数值天气预报准确率的关键技术。

去年9月在欧洲中期数值天气预报中心（ECMWF）举办了一个大气海洋资料同化的SEMINAR。这样的SEMIANR 每四年才有一次，机会难得，我就报了名。虽然这几年预算紧张，单位的头还是准了申请，谁让我正好干这份苦差事呢，不让去观摩一下是说不过去的。

ECMWF是一个独立的政府间组织，由19个欧盟成员国和15个合作国资助，总部位于英国的Reading镇。EC拥有强大的超级计算机，该计算机通过高速通讯线路连接到各成员国的国家天气服务中心，其计算机系统还含有世界上最大的数值天气预报数据存档库。

不仅设备先进，ECMWF的全球中期数值天气预报水平在世界上也是执牛耳的。一个很重要的原因就是他们拥有强悍的数值预报模式和资料同化技术。同时，他们的数值预报研究也走在世界前列，事实上，在这个应用型很强的领域，在理论指导技术的同时，新的理论常常因技术的发展而衍生。ECMWF在保持领先的业务预报水准的同时，不断推出新技术和新方案，引领着现代数值天气预报的发展。

最有意思的是，她的报告一开头用烹调的过程来比喻数据处理的过程。这个比喻其实多年前我们在国内为同行做技术培训时曾类似地提到过（说明大家在这方面是有共识的，呵呵）。不过，这个细心的法国女人在PPT上贴了一堆图片将做菜的过程与数据处理的过程对应起来，十分形象和易于理解。我贴几张片子并给出简单的解释：








（1）很多人不愿意从事择菜、洗菜、切菜和配菜的工作，都想当大厨，做那最后的掌勺人。即使最后不得已做了前者的工作，也是马马虎虎，菜洗不干净，烂菜也没有按要求揪掉，大多数时候依然在做当大厨的梦。试想，这样的原材料就算送到了高明的大厨那里，能烹制出美味可口的菜肴吗？
（2）管家（决策者）发现菜做的不好吃，不是去从源头把好菜的质量关，而是经常把灶台和锅拆了，另起炉灶。结果可想而知。