編者按
數(shù)值預(yù)報(bào)技術(shù)是氣象現(xiàn)代化的核心支撐，更是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)報(bào)的關(guān)鍵所在。近日，全國(guó)數(shù)值預(yù)報(bào)技術(shù)交流研討會(huì)在浙江召開，專家學(xué)者圍繞數(shù)值模式動(dòng)力框架、資料同化方法、耦合技術(shù)、人工智能在數(shù)值模式中的應(yīng)用等六大主題展開探討。
本期策劃聚焦行業(yè)關(guān)切及其前沿動(dòng)態(tài)，選取研討會(huì)部分報(bào)告，通過梳理數(shù)值預(yù)報(bào)技術(shù)創(chuàng)新的亮點(diǎn)與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，展示我國(guó)數(shù)值天氣預(yù)報(bào)領(lǐng)域的最新進(jìn)展與實(shí)踐成果。
數(shù)值模式動(dòng)力框架和物理過程算法
基于MCV算法探討兩種淺水模式研發(fā)
中國(guó)氣象局地球系統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)中心副研究員 李江浩
筑牢氣象防災(zāi)減災(zāi)第一道防線，數(shù)值預(yù)報(bào)模式發(fā)揮著重要支柱作用。中國(guó)氣象局地球系統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)中心（以下簡(jiǎn)稱“數(shù)值預(yù)報(bào)中心”）持續(xù)推進(jìn)基于多矩約束有限體積方法（MCV）的下一代大氣模式研發(fā)，在服務(wù)業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)的同時(shí)加強(qiáng)基礎(chǔ)研究，實(shí)現(xiàn)相輔相成，互促共進(jìn)。
作為下一代大氣模式的核心組件，MCV模式動(dòng)力框架具備多項(xiàng)技術(shù)亮點(diǎn)，如采用自主研發(fā)的多矩約束有限體積算法，求解通量形式控制方程組，全球模式采用立方球網(wǎng)格、區(qū)域模式采用經(jīng)緯網(wǎng)格，實(shí)現(xiàn)全球與區(qū)域代碼一體化管理。這些特性與現(xiàn)有業(yè)務(wù)模式動(dòng)力框架在計(jì)算網(wǎng)格、方程形式和數(shù)值算法等方面均有明顯差異，為實(shí)現(xiàn)更高精度數(shù)值預(yù)報(bào)開辟了新路徑。
為深入分析不同方程組形式的模擬性能，數(shù)值預(yù)報(bào)中心下一代模式研發(fā)成員李江浩基于MCV算法，在立方球網(wǎng)格上采用通量形式方程組和矢量不變形式方程組研發(fā)了兩種淺水模式，并探討了兩者在計(jì)算精度、守恒性和計(jì)算效率等方面的特點(diǎn)。這一成果為斜壓動(dòng)力框架的發(fā)展和完善提供了重要理論依據(jù)和參考，也為模式進(jìn)一步發(fā)展積累了寶貴經(jīng)驗(yàn)。
該研究通過多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)算例，全面評(píng)估了通量形式和矢量不變形式淺水模式的優(yōu)缺點(diǎn)。初步結(jié)果顯示，通量形式在所有算例中均取得良好的模擬結(jié)果，特別是在高分辨率下，其模擬能力更加穩(wěn)定，能夠長(zhǎng)時(shí)間保持合理的流場(chǎng)形態(tài)；而矢量不變形式雖然在中低分辨率下表現(xiàn)良好，但在高分辨率下，立方球網(wǎng)格的角點(diǎn)區(qū)域容易出現(xiàn)噪音，影響模式計(jì)算穩(wěn)定性。針對(duì)此問題，該研究嘗試多種解決方法，如采用不同形式的立方球網(wǎng)格邊界插值方法、不同的相對(duì)渦度計(jì)算方法等，但問題尚未完全解決，仍需深入研究。
一個(gè)良好的模式不僅體現(xiàn)在模擬性能上，還體現(xiàn)在計(jì)算效率上。該研究發(fā)現(xiàn)，相比通量形式淺水模式需要引入較多曲線坐標(biāo)度量項(xiàng)，矢量不變形式淺水模式求解更為簡(jiǎn)單，因此在同等條件下，矢量不變形式淺水模式計(jì)算速度更快、計(jì)算成本更低，這種差異為未來針對(duì)不同應(yīng)用場(chǎng)景的模式開發(fā)提供了借鑒。
“通過對(duì)兩種淺水模式的對(duì)比研究，我們更加清晰地認(rèn)識(shí)了不同形式方程組動(dòng)力框架模擬的差異和特點(diǎn)。”李江浩表示，MCV模式目前采用通量形式方程組是可靠的，而矢量不變形式淺水模式在計(jì)算效率方面有一定優(yōu)勢(shì)，因此該研究不僅積累了模式研發(fā)經(jīng)驗(yàn)、培養(yǎng)了模式研發(fā)人才，也為未來模式發(fā)展針對(duì)不同情景提供了多樣化選擇。
未來，研究團(tuán)隊(duì)將聚焦下一代模式研發(fā)中的關(guān)鍵問題，深化對(duì)提高計(jì)算效率及優(yōu)化數(shù)值算法的研究，培養(yǎng)更多模式研發(fā)人才，共同推動(dòng)中國(guó)氣象局?jǐn)?shù)值模式邁向更高精度、更高穩(wěn)定性的新臺(tái)階。
資料同化方法及新型觀測(cè)資料同化技術(shù)
CMA-MESO公里尺度同化系統(tǒng)持續(xù)煥新
中國(guó)氣象局地球系統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)中心高級(jí)工程師 王瑞春
中國(guó)氣象局中尺度天氣數(shù)值預(yù)報(bào)系統(tǒng)（CMA-MESO）公里尺度同化系統(tǒng)不僅是模式預(yù)報(bào)性能不斷提升的核心關(guān)鍵之一，也是現(xiàn)代氣象觀測(cè)系統(tǒng)發(fā)揮效益的重要平臺(tái)。今年10月，CMA-MESO V6.0投入業(yè)務(wù)運(yùn)行，氣象部門災(zāi)害性天氣預(yù)報(bào)預(yù)警和精細(xì)化服務(wù)能力再度提升。
CMA-MESO公里尺度同化系統(tǒng)通過同化常規(guī)觀測(cè)和非常規(guī)觀測(cè)資料，如氣象雷達(dá)、衛(wèi)星、地面自動(dòng)站等觀測(cè)資料，為水平1—3公里分辨率的模式提供初值。公里尺度同化的主要分析對(duì)象是中小尺度系統(tǒng)，這些系統(tǒng)的動(dòng)力特征和物理過程十分復(fù)雜，在相應(yīng)的模式預(yù)報(bào)過程中誤差增長(zhǎng)更加迅速且具有不連續(xù)特征。
因此，攻關(guān)公里尺度資料同化技術(shù)，從時(shí)空稠密的觀測(cè)資料中提取有效的中小尺度信息，結(jié)合快速同化預(yù)報(bào)循環(huán)技術(shù)及時(shí)訂正模式誤差，提供更加準(zhǔn)確的模式初值十分重要。
為滿足升級(jí)需求，CMA-MESO公里尺度同化系統(tǒng)構(gòu)建了內(nèi)外循環(huán)雙分辨率分析框架，改進(jìn)并行計(jì)算方案，有力提升系統(tǒng)計(jì)算效率；重構(gòu)適合中小尺度分析的濕度控制變量，改進(jìn)了濕度分析效果；優(yōu)化地面自動(dòng)站、雷達(dá)徑向風(fēng)、風(fēng)廓線雷達(dá)等觀測(cè)資料同化方案，提升了局地稠密資料的同化質(zhì)量；引入分析增量更新技術(shù)（IAU），有效解決了高頻更新帶來的模式噪音問題。通過上述工作，公里尺度同化系統(tǒng)和升級(jí)后的模式建立了覆蓋全國(guó)范圍1公里分辨率、1小時(shí)更新的快速循環(huán)同化預(yù)報(bào)系統(tǒng)。
通過試驗(yàn)和今年汛期準(zhǔn)業(yè)務(wù)運(yùn)行檢驗(yàn)，新版系統(tǒng)計(jì)算得出的降水、溫度等近地面要素的評(píng)分明顯優(yōu)于CMA-MESO V5.1，有效解決了近地面溫度的異常偏差問題，對(duì)強(qiáng)對(duì)流天氣系統(tǒng)的精細(xì)化描述能力也優(yōu)于現(xiàn)有業(yè)務(wù)模式。
科技成果只有轉(zhuǎn)化落地，才能真正實(shí)現(xiàn)其價(jià)值。水平分辨率1公里的CMA-MESO系統(tǒng)為北京冬奧會(huì)、成都大運(yùn)會(huì)、杭州亞運(yùn)會(huì)等重大活動(dòng)提供了定制化、精細(xì)化的預(yù)報(bào)產(chǎn)品。該系統(tǒng)也已在中國(guó)氣象局?jǐn)?shù)值預(yù)報(bào)科技創(chuàng)新平臺(tái)上線，可為低空經(jīng)濟(jì)、新能源等專業(yè)預(yù)報(bào)模式的發(fā)展提供強(qiáng)大支撐。未來，CMA-MESO V6.0將在短時(shí)臨近預(yù)報(bào)、氣象防災(zāi)減災(zāi)以及重大活動(dòng)氣象服務(wù)保障等方面發(fā)揮更重要的作用。
數(shù)值模式診斷評(píng)估與應(yīng)用
CMA-MESO模式數(shù)據(jù)的云產(chǎn)品研發(fā)及檢驗(yàn)
中國(guó)氣象局人工影響天氣中心高級(jí)工程師 魏蕾
近年來，人工影響天氣領(lǐng)域在技術(shù)上的持續(xù)突破，使云預(yù)報(bào)產(chǎn)品的研發(fā)和應(yīng)用逐漸成為提升作業(yè)精準(zhǔn)度的關(guān)鍵。特別是在《人工影響天氣“播雨”減災(zāi)行動(dòng)計(jì)劃（2023—2025年）》的指導(dǎo)下，中國(guó)氣象局人工影響天氣中心加強(qiáng)中尺度天氣數(shù)值預(yù)報(bào)系統(tǒng)（CMA-MESO）在人工影響天氣作業(yè)指揮中的應(yīng)用，結(jié)合實(shí)際需求，研發(fā)出基于該模式的云預(yù)報(bào)產(chǎn)品。
此前，CMA-MESO數(shù)值模式通過發(fā)布動(dòng)力、熱力、形勢(shì)場(chǎng)等產(chǎn)品，可提前了解宏觀天氣形勢(shì)、降水系統(tǒng)的發(fā)展演變。但該模式預(yù)報(bào)產(chǎn)品缺少人工影響天氣中所需要的云預(yù)報(bào)產(chǎn)品，這便是研究團(tuán)隊(duì)的攻關(guān)方向之一。
研究團(tuán)隊(duì)基于CMA-MESO數(shù)值模式數(shù)據(jù)研發(fā)了云預(yù)報(bào)產(chǎn)品，包括云帶、云頂高度（溫度）、云底高度（溫度）、垂直積分液態(tài)水、垂直積分過冷水等七種，能夠?yàn)楦?xì)的云系分析提供支撐，便于提前掌握云系的整體分布與發(fā)展趨勢(shì)。研究通過結(jié)合衛(wèi)星、雷達(dá)、再分析等資料，對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，從CMA-MESO模式預(yù)報(bào)的華北地區(qū)云量圖來看，總云量以及高云、中云、低云的云量分布與觀測(cè)的云量分布基本一致。
“根據(jù)云預(yù)報(bào)產(chǎn)品分析云系總體特征和降水機(jī)制等，可提供國(guó)家級(jí)和省級(jí)單位分析制作72小時(shí)作業(yè)計(jì)劃，包括作業(yè)目標(biāo)、時(shí)間、區(qū)域、作業(yè)部位、作業(yè)方式等參數(shù)?！蔽豪俳榻B。
此外，該產(chǎn)品已通過業(yè)務(wù)化評(píng)審、驗(yàn)收。在日常業(yè)務(wù)服務(wù)中，該產(chǎn)品應(yīng)用于專報(bào)產(chǎn)品制作與發(fā)布，可提供更多樣化、更精細(xì)化的面向人工影響天氣專項(xiàng)服務(wù)的預(yù)報(bào)產(chǎn)品。下一步，研究團(tuán)隊(duì)將著手開發(fā)潛力區(qū)、過冷水層厚度、云相態(tài)和特性層高度等新產(chǎn)品算法，改善檢驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)的云頂高度系統(tǒng)性偏高等問題，為提升云預(yù)報(bào)產(chǎn)品精確度持續(xù)發(fā)力。
專業(yè)模式關(guān)鍵技術(shù)
高分辨率數(shù)值模式直接預(yù)報(bào)航空顛簸技術(shù)初探
中國(guó)氣象局上海臺(tái)風(fēng)研究所高級(jí)工程師 劉夢(mèng)娟
航空顛簸是指飛機(jī)在飛行中遇到的不規(guī)則的氣流擾動(dòng)現(xiàn)象，由大氣中的湍流、風(fēng)切變等氣象因素引起，是常見的航危天氣之一。當(dāng)飛機(jī)遭遇顛簸時(shí)，可能產(chǎn)生機(jī)體搖晃，給機(jī)上人員帶來不適甚至傷害；顛簸嚴(yán)重時(shí)會(huì)破壞飛機(jī)結(jié)構(gòu)，影響飛機(jī)安全運(yùn)行。為此，及時(shí)準(zhǔn)確對(duì)可能引發(fā)飛機(jī)顛簸的局部天氣作出預(yù)報(bào)至關(guān)重要。
依托數(shù)值預(yù)報(bào)國(guó)省統(tǒng)籌研發(fā)任務(wù)，中國(guó)氣象局上海臺(tái)風(fēng)研究所聚焦高分辨率數(shù)值模式直接預(yù)報(bào)航空顛簸技術(shù)，開展了面向航空氣象的模式關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)。
早在2020年，國(guó)際民用航空組織氣象信息與服務(wù)發(fā)展小組第16次會(huì)議提出，顛簸預(yù)報(bào)產(chǎn)品應(yīng)以湍流耗散率形式提供，并區(qū)分晴空顛簸和山地波。劉夢(mèng)娟介紹，目前國(guó)內(nèi)外主流研究與業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)仍通過基于數(shù)值模式輸出的三維格點(diǎn)場(chǎng)計(jì)算各類大氣湍流發(fā)生的潛勢(shì)，主觀或動(dòng)態(tài)設(shè)置不同閾值，劃分等級(jí)。“一方面，造成飛機(jī)顛簸的氣象條件多種多樣，單一指數(shù)難以全面涵蓋；另一方面，表征湍流發(fā)生的指數(shù)與湍流耗散率間并非簡(jiǎn)單的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，對(duì)模式分辨率極為敏感，進(jìn)一步增加了算法的復(fù)雜度和誤差?！?/p>
劉夢(mèng)娟認(rèn)為，航空顛簸的最終預(yù)報(bào)應(yīng)當(dāng)具備足夠高的分辨率，采用可以直接解析飛行器尺度的數(shù)值模式。考慮到當(dāng)前數(shù)值模式的分辨率尚無法直接預(yù)報(bào)對(duì)飛機(jī)顛簸影響最大的湍渦，參考湍流耗散率成為了必要選項(xiàng)。
以湍流耗散率指示航空顛簸的理論基礎(chǔ)，來自于流體力學(xué)中的能量串級(jí)理論。湍流耗散率是描述湍流統(tǒng)計(jì)特征的物理量，能夠反映顛簸發(fā)生的可能性。本研究是一項(xiàng)探索性的研究工作，其從湍流耗散率背后的物理意義入手，直接預(yù)報(bào)湍流耗散率這一變量，避免了考慮不同天氣現(xiàn)象設(shè)置不同指數(shù)、人為調(diào)試閾值等問題。
針對(duì)一次發(fā)生于上海虹橋機(jī)場(chǎng)高空的顛簸個(gè)例，研究團(tuán)隊(duì)開展了一系列接近業(yè)務(wù)區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)模式設(shè)置、水平分辨率1公里的敏感性試驗(yàn)，分析評(píng)估了8種不同邊界層參數(shù)化方案模擬湍流耗散率的能力。這8種方案囊括了國(guó)內(nèi)外主流研究與業(yè)務(wù)數(shù)值預(yù)報(bào)模式常用的邊界層方案，涉及從一階（不同階數(shù)代表不同等級(jí)的參數(shù)化方法）預(yù)設(shè)廓線方案到1.5階湍動(dòng)能預(yù)報(bào)方案、再到高階湍流耗散率預(yù)報(bào)方案。
“通常情況下，學(xué)界普遍認(rèn)為高階的邊界層參數(shù)化方案物理意義更為明確，理論上應(yīng)該更加準(zhǔn)確，但在實(shí)際預(yù)報(bào)中卻不盡然。如在我們的研究中，低階方案在預(yù)報(bào)湍流耗散率上的表現(xiàn)顯著優(yōu)于高階方案?！眲?mèng)娟說。
結(jié)果也表明，低階方案預(yù)報(bào)出了最強(qiáng)的湍流耗散率，與實(shí)況最為接近。這次初步“試水”，為正在研發(fā)的基于新一代中尺度天氣數(shù)值預(yù)報(bào)系統(tǒng)（CMA-MESO）覆蓋全國(guó)范圍的航空氣象專業(yè)模式直接預(yù)報(bào)湍流耗散率，提供了理論基礎(chǔ)與技術(shù)支撐。
耦合模式關(guān)鍵過程
雙向次網(wǎng)格陸氣耦合框架推動(dòng)城市氣候科學(xué)研究
清華大學(xué)地球系統(tǒng)科學(xué)系副教授 王勇
全球氣候模式是通過數(shù)理方程和計(jì)算機(jī)技術(shù)來研究氣候和氣候變化的一種重要工具，即通過數(shù)值算法將數(shù)理方程離散化。簡(jiǎn)單來說，會(huì)將整個(gè)地球劃分成若干網(wǎng)格進(jìn)行計(jì)算，而比網(wǎng)格尺度小的過程（即次網(wǎng)格過程）空間異質(zhì)性無法被表征。
全球氣候模式通常水平分辨率較粗，一般在100千米至200千米。若以網(wǎng)格為單位運(yùn)算，會(huì)使網(wǎng)格內(nèi)如城市、農(nóng)田、植被等多樣的地表覆蓋類型次網(wǎng)格間的陸氣相互作用被簡(jiǎn)化為單一網(wǎng)格尺度耦合。傳統(tǒng)模式就像是用一張大網(wǎng)捕捉城市與鄉(xiāng)村氣候的細(xì)微差別，網(wǎng)眼太大，很多關(guān)鍵信息都溜走了，無法精準(zhǔn)復(fù)現(xiàn)城市真實(shí)降水場(chǎng)景。
針對(duì)這一難題，研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了新的雙向次網(wǎng)格陸氣耦合框架，并將其植入美國(guó)國(guó)家大氣研究中心的通用地球系統(tǒng)模式（CESM2）中。在傳統(tǒng)模式里，陸面模式（CLM5）與大氣模式（CAM6）僅在網(wǎng)格尺度交互。新框架則假設(shè)網(wǎng)格單元內(nèi)的每個(gè)土地單元都有自己的虛擬次網(wǎng)格大氣柱，它們可以獨(dú)立地進(jìn)行陸氣之間的“交流”，即每個(gè)土地單元提供其不同的地表通量和狀態(tài)，以驅(qū)動(dòng)其中多個(gè)大氣物理參數(shù)化方案，并接收反向大氣反饋，使得大氣物理過程及其對(duì)不同次網(wǎng)格陸面單元影響得以精細(xì)呈現(xiàn)，網(wǎng)格內(nèi)各土地類型（如城市、農(nóng)田、湖泊等）大氣差異化研究成為可能。
研究結(jié)果顯示，新框架試驗(yàn)效果較好，以中國(guó)區(qū)域?yàn)槔?，?duì)照氣象站觀測(cè)，原模式高估城市熱島，平均偏差約+0.127攝氏度。采用新框架后，偏差減至+0.032攝氏度，降幅約75%。新框架能夠捕捉到城市地區(qū)因城市熱島效應(yīng)導(dǎo)致降水日平均降水更多，從而削弱了城市熱島強(qiáng)度。
此外，研究還發(fā)現(xiàn)城市區(qū)域的降水與農(nóng)村有顯著差異：城市地區(qū)強(qiáng)降水增多，弱降水減少，強(qiáng)降水日的數(shù)量增加，而弱降水日的數(shù)量減少。累計(jì)降水量方面，強(qiáng)降水量上升，弱降水量下降。其原因可能是在強(qiáng)降水情況下，水汽供應(yīng)充沛，城市熱島使大氣變得不穩(wěn)定，增強(qiáng)了對(duì)流有效位能，促使對(duì)流增強(qiáng)。這樣一來，更多的水汽在強(qiáng)烈的上升氣流作用下便形成了更多的強(qiáng)降水。在弱降水情況下，降水主要來自于局地供應(yīng)，城市不透水面減少了局地蒸發(fā)，從而相比于農(nóng)村，弱降水減少。
該技術(shù)成果不僅為全球城市氣候研究提供了更精確的手段，還可以用于全球湖泊、農(nóng)田等局地氣候的研究，從而為全球多尺度陸氣相互作用的模擬研究提供了重要參考，是數(shù)值預(yù)報(bào)模式發(fā)展以及城市可持續(xù)發(fā)展進(jìn)程中關(guān)鍵技術(shù)支撐，將持續(xù)推動(dòng)數(shù)值模式技術(shù)和城市氣候科學(xué)的發(fā)展與實(shí)踐應(yīng)用創(chuàng)新突破。
人工智能在數(shù)值模式中的應(yīng)用
深度學(xué)習(xí)觀測(cè)算子助數(shù)值預(yù)報(bào)計(jì)算提效
國(guó)家超級(jí)計(jì)算無錫中心助理研究員 王晨宇
在氣象預(yù)報(bào)背后，數(shù)值預(yù)報(bào)模式和資料同化是不可或缺的核心技術(shù)。資料同化技術(shù)通過融合觀測(cè)數(shù)據(jù)和模式預(yù)報(bào)結(jié)果，獲得更接近真實(shí)大氣狀態(tài)的初值，從而提升預(yù)報(bào)精度。其中，氣象衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)因其覆蓋范圍廣、更新速度快等特點(diǎn)，成為資料同化中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)源。
然而，衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)同化并非易事。作為間接觀測(cè)數(shù)據(jù)，需借助觀測(cè)算子這一“橋梁”，將模式狀態(tài)物理量轉(zhuǎn)化為衛(wèi)星觀測(cè)變量。
近期，由國(guó)家超級(jí)計(jì)算無錫中心、清華大學(xué)和中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所合作開展的一項(xiàng)研究提出一種基于深度學(xué)習(xí)構(gòu)建衛(wèi)星觀測(cè)算子的方法。王晨宇介紹，研究團(tuán)隊(duì)基于深度學(xué)習(xí)模型，建立傳統(tǒng)輻射傳輸模式（RTTOV）機(jī)器學(xué)習(xí)代理模型，采用RTTOV模擬風(fēng)云四號(hào)衛(wèi)星AGRI傳感器（FY-4A AGRI）亮溫的輸入輸出作為數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練出深度學(xué)習(xí)衛(wèi)星正向觀測(cè)算子。
深度學(xué)習(xí)模型具有可微分特性，可以直接基于正向觀測(cè)算子構(gòu)建切線性觀測(cè)算子和伴隨觀測(cè)算子，而無需繁復(fù)的開發(fā)工作。這不僅提高了開發(fā)效率，還確保了模型的精度和應(yīng)用于變分同化系統(tǒng)的有效性。此外，研究團(tuán)隊(duì)還開發(fā)了跨語言的高效耦合工具，將基于深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建的衛(wèi)星觀測(cè)算子集成到傳統(tǒng)資料同化系統(tǒng)中，為后續(xù)深度學(xué)習(xí)框架在數(shù)值預(yù)報(bào)領(lǐng)域的耦合應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。
為驗(yàn)證這一方法的可行性，研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了大量對(duì)比實(shí)驗(yàn)。測(cè)試表明，將深度學(xué)習(xí)觀測(cè)算子集成到三維變分同化系統(tǒng)后，代價(jià)函數(shù)能夠穩(wěn)定收斂，且與常規(guī)探空觀測(cè)資料對(duì)比，分析場(chǎng)的比濕信息得到改善，充分證明了構(gòu)建深度學(xué)習(xí)觀測(cè)算子的實(shí)用性和可靠性。
目前，人工智能在數(shù)值天氣預(yù)報(bào)領(lǐng)域的應(yīng)用已成為“人工智能驅(qū)動(dòng)的科學(xué)研究”的熱點(diǎn)和前沿。該研究在提高數(shù)值天氣預(yù)報(bào)計(jì)算效率與數(shù)據(jù)利用率的同時(shí)，有效拓展了深度學(xué)習(xí)方法在數(shù)值預(yù)報(bào)領(lǐng)域的應(yīng)用空間，為未來的數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式創(chuàng)新提供重要參考。
（責(zé)任編輯：張林）
