近日，由学校“筑峰人才工程”第一层次教授、物理海洋教育部重点实验室成员张绍晴领衔的科研团队，在地球系统模式可预报性研究方面取得最新成果，该成果基于多个模式的大量数值实验，系统性地探讨了初值可预报性、边值可预报性以及联合初边值可预报性的线性演变特征。

近年来，全球范围内特大暴雨、热浪、冬季干旱、夏季洪涝等极端天气气候事件频发，严重威胁人类的生命财产安全。研究气候系统的可预报性，既能增加人们对气候状态演变规律的认知，也可以通过提前预测，降低未来气候变化带来的社会、经济损失和环境破坏影响。气候系统的可预报性是一个被系统内部线性和非线性过程决定的固有特性，指当系统随时间演变时输入信号的可追踪性，从而开发出预测未来气候状态的方法。气候系统的输入信息通常包括初始状态和边界条件，其可预报性也就相应地由初值可预报性和边值可预报性构成，所以预测未来的气候状态是一个联合初边值可预报性问题。目前学界多从气候系统演变过程中的信号和噪音比来定性探讨其可预报性期限问题，对初值可预报性和边值可预报性及联合初边值可预报性的定量测定探讨较少。

研究团队首先从简单的概念“气候”模式出发，构造可追踪测定的初始条件和边界条件结构，定量地讨论初值、边值及联合初边值可预报性的线性演变特征。

随后，在粗分辨率海洋大气耦合模式(FOAM)和国际政府间气候变化专门委员会(IPCC)流行分辨率耦合气候模式(CM2)中进一步得到了验证，获得了初边值可预报性对系统总体可预报性贡献的具体时间尺度演变。该研究成果对深入理解初值和边值信号在气候系统发展的不同阶段对气候信号的贡献有重要参考意义，通过考虑边值信号的传入，可以减缓由于误差增长所造成的初值信号预报技巧的下降，从而延长对大尺度气候现象整体的预报能力。这种用预报技巧直接测量可预报性的研究方法，可以直接应用于指导提高气候预报预测水平。

国际气候领域顶尖学术期刊Climate Dynamics对上述成果以“The linear behavior of the joint initial-boundary-value predictability of the climate system”(《气候系统联合初边值可预报性的线性行为》)为题进行了在线报道，成果由学校在读硕士研究生雍建林为第一作者，张绍晴教授为通讯作者，联合学校高阳、李建平教授、卢绿博士后等以及国外合作院所的科学家合作完成。

通讯员：侯霞

文章链接：https://doi.org/10.1007/s00382-022-06349-3.

图：测量初值(红)边值(绿)和联合初边值(紫)可预报性的距平相关系数随预报时效增长的变化曲线及相应的标准差范围(阴影)。上、中、下分别为简单模式，粗分辨率和IPCC流行分辨率模式的结果，左边是海表温度(或为简单模式中的大气变量)、右边是上层100米海洋热容量(或为简单模式中的深海变量)距平相关的演变。