地球系统模拟同化可预报性研究解析

 张绍晴  

 中国海洋大学 山东省青岛市266100

前言:地球系统模拟同化可预报性研究，是一门基于数值模拟和数据同化技术探索提高地球环境预警精度的学问。由基础科学研究和应用技术研究两部分构成，属基础应用研究范畴。它将实时观测数据与数值模型相融合，通过不断优化数值模型中的参数和初始条件等，达到提高预报预测精度和准确性、实现更加精确细化环境预警的目的。它既牵涉到高精度耦合地球系统模型的发展，也要求与时俱进研发模式精度相匹配的高效快捷信息融合同化技术。模拟同化可预报性研究在气象、海洋、环境等多个领域都有广泛应用。

重要性：因对地球气候学科的基础研究和业务应用有着重要推动作用，地球系统模拟同化可预报性研究在科研业务领域受到越来越广泛的重视。首先，地球系统模拟同化可预报性研究可以改进天气预报的准确性。这对人们生活和工作的方方面面都至关重要。提高天气预报准确性，可以帮助人们做出更好的决策，如合理安排户外活动、农作物种植、交通运输等。其次，该研究可以更好地预测对人类社会和生态系统造成严重影响的极端天气气候事件（如暴雨、洪水、干旱、风暴等）。通过模拟同化可预报性研究，可以提高对极端天气气候事件的预警能力，更及时、更精确地制定应对措施，从而减少损失和风险，更有效地防灾减灾。再有，该研究有助于对气候变化的深入认知。随着全球气候变暖和气候系统变率复杂性的增加，通过可预报性研究，可以提供更准确的气候变化预测。这有助于我们了解气候变化的趋势、原因和影响，并制定应对策略，推动可持续发展。最后，该研究可以优化资源管理。通过对地球环境准确的预报预测，可以更好地规划和利用水资源、能源等，提高效率、降低成本、减少浪费，为社会经济发展和环境保护提供科学依据，有效应对气候暖化背景下极端天气气候事件频发等挑战。

难点：地球系统模拟同化可预报性研究虽然非常重要，但存在极大的挑战性。首先是耦合地球系统模型发展。耦合数值模型在该研究中起着核心作用，但模型总具有不确定性。数值模型在描述大气、海洋和环境系统演变时总有一定的近似性和理想化特征。这些不确定性可能来自于不完美的数值离散方案、模型参数、初始条件、边界条件等。如何准确估计和处理这些不确定性及其对预报预测的影响、产生更可靠的估算和预测结果，是该研究的一个重要难题。天气、气候和环境系统演变的复杂性增加了此项研究的难度。复杂性包括时空多尺度相互作用过程，涉及物理、化学、生物等多个学科领域。如何设计和改进数值模型，更好地描述和模拟这些复杂过程，是一个重要的研究方向。其次是大数据信息处理技术。模拟同化可预报性研究需要大量的观测数据来融合和校正数值模型，但观测数据的质量和可用性可能存在限制，在采集、处理和校准过程中都可能存在误差和不完整性，这会直接影响到最终同化结果的准确性和可靠性。模拟同化可预报性研究中需要处理大量的高维数据，包括观测数据和模型输出数据。如何研发优秀的同化技术来高效处理和融合这些数据，并保持数据的一致性和准确性，对于最终得出的可预报性结论和预报预测精度都有实质影响。最后是高性能超算平台。模拟同化可预报性研究需要进行大规模的计算和模型运行，对计算资源和运行效率具有较高的依赖性。如何利用现有的计算资源，优化模型算法和并行计算技术，提高模拟同化的效率，是一个重要挑战。

最新成果：尽管地球系统模拟同化可预报性研究存在极大的难度，但在众多科技人员不断努力探索下，该领域也取得了很多的突破性进展。首先，地球系统耦合模拟模型取得突破性进展。研究人员在长期坚持不懈的研究过程中巧妙的运用模型耦合集成，通过融合多个地球系统分量（或称圈层）数值模型，形成了能模拟地球系统各圈层之间多尺度相互作用的耦合地球系统模型，它可以提高对地球系统状态演变模拟的可靠性。多圈层耦合地球系统模型问世是20世纪以来伟大科学成就之一，它极大增强了人类对地球系统中各种复杂过程的理解和对未来气候的预估能力。例如，由于能描述大气对海洋强迫的响应及其反馈效应，用耦合地球系统模型可以突破传统台风预报只能预报其生成后路径和强度变化的局限，而直接提前预知台风的生成。耦合地球系统模型直接描述云单体和海洋亚中尺度涡旋的行为已成为可能。第二，融合多尺度观测信息的高效快捷同化技术取得突破性进展。基于贝叶斯条件概率理论的数据同化算法是模拟同化可预报性研究中的核心元素。然而，模拟同化中传统同化算法通常要比模型计算昂贵数十倍，当高精度模型本身比较昂贵时，模拟同化可预报性研究变得极其困难。近年来，研究人员基于合理假设，将贝叶斯条件概率公式进行尺度分离和先验计算，研发了能融合多尺度观测信息的高效快捷同化算法，使模拟同化可预报性研究能与高精度模型和超算同步发展。模型参数优化技术的出现也极大促进了该领域的发展。模型参数是数值模型的重要组成部分，直接影响模型的准确性和可靠性。研究人员通过扩展贝叶斯条件概率包含参数不确定性效应，研发了直接用观测信息优化模型参数的算法，从而提高模型的模拟和预报预测能力。第三，以异构核芯为架构的超算发展不断刷新算力理论峰值历史记录。传统计算机核芯架构的高能耗限制了超算性能的提升，目前采用“异构”理念（即核芯计算包含主核控制内存从核专攻计算两部分）能够突破大规模科学计算的瓶颈，在大幅度提升运算能力的同时，能合理控制系统能耗。研究人员已攻克主从核异构芯片带来的算法设计挑战，此种绿色超算的巨大算力能够支撑地球系统模拟同化可预报性研究的可持续发展。

发展前景：通过增加模型的空间和时间分辨率，可以更准确地模拟大气、海洋和环境生态系统中的复杂过程，提高预报的精度和时效性。通过进一步发展不确定性建模和预测技术，有效估计和处理模型参数、初始条件和观测数据的不确定性，可以提供更可靠、更全面的预报预测结果，并为决策者提供更准确的信息。将天气、气候和环境预测与社会经济发展、生态环境保护等问题相结合，可为社会提供更全面的应用和服务，促进可持续发展。随着观测技术的不断进步，该研究可以利用丰富的多源观测数据进行融合。此外，开放数据共享和国际合作也将为该研究领域提供更广阔的数据资源和合作机会，推动其获得更快更大发展。人工智能、机器学习等智能化和自动化技术在该研究领域具有广泛的应用潜力。利用这些技术可以提高数据处理和分析的效率，优化算法和模型性能，实现实时的预报和决策支持。随着科学技术的进步和社会需求的增加，该领域将继续取得新的突破，为气候变化、灾害风险管理、生态环境保护、“双碳“战略等提供更准确、更可靠的预测和决策支持。

结束语：在科技领域发展日新月异的今天，我国在模拟同化可预报性研究领域虽取得诸多进展，但与国际前沿依然存在差距，比如数据是该研究的重要基础，但我国在数据资源的获取、处理和共享方面仍然存在较大改进空间。此外，对于应用和服务的终极目标，我国也亟待进一步加强。