首先能否和我们的听众朋友们分享一下，目前我们对天气情况的预测准度有多高？气象预测局是不是能够准确预测某些粮食生产地区可能发生的旱灾，水灾等情况？朱文君：可以说数值天气预报是物理学应用最成功，影响最大的领域之一,它也和我们的生活息息相关。那么天气预报准不准？其实我们每天都可以根据亲身的体验对天气预报的准确度给予客观量化的评估。
随着基础科研，超级计算机，以及卫星等远程观测技术应用于天气预报，天气预报的准确度在过去四十年间有了显著的提高。比如，3-10天预报能力在过去大约每十年能够提高1天的水平。也就是说我们现在6天预报的准确度和十年前5天预报的准确度相当。当然大家更关心的可能还是对极端天气，灾害天气的预测。伍治坚：全球气候变暖，对于气象预测局做出准确的天气预报，带来哪些挑战？朱文君：天气预报与气候预报是紧密联系的，因为二者有着共同的物理基础。
那么在全球气候变化的大背景之下，为了预防极端天气导致的灾害，我们需要准确的气候预报，这也依赖于对各种天气现象统计特征的准确总结。可喜的是，天气预报和气候预报一直在这方面取得着进步。比如2012年十月的SANDY飓风的异常在8天之前就被预测；2010年俄罗斯热浪和2013年美国的寒潮，都在提前1到2周被预测出来。
伍治坚：基于目前的天气预报能力，我们能否比较准确的预测农作物产区的收成？比如我们能否准确回答今年的小麦产量，玉米产量为多少这样的问题？朱文君：每个国家都有自己的农业产量预测体系。比如说在中国，官方的国家农作物产量预测来源就包括：中国国家统计局，中国农业部，还有中国气象局。再比如美国。在美国所有与农业产量预测和估计的活动都是归于美国农业部(USDA)来统一管理。
每个月USDA都会发布对主要农产品的供给和需求的估计。USDA还和国家农业统计局(NASS)合作，NASS有专门的统计模型来预测农作物的产量。关于预测准确度，我们有统计上专门的测度去衡量预测精度,叫均方根误差，root mean square error(RMSE), 国家层面的预测的精度是非常可靠的，均方根误差都能在0.1以内，而且越临近收获季节，预测越准确。
伍治坚：在您的论文中，也提到了再保险（re-insurance）这个概念。我们很多听众并非来自于统计和精算背景，能否为他们简单介绍一下，再保险的定义是什么？它和普通的保险（insurance）有何区别？朱文君：大家对于保险一定不会陌生。我交给保险公司保费，在保险合同约定的损失发生的时候，保险公司给予一定的赔付，这是最典型的一种保险模式。
