6月24日上午，2023年度国家科技奖励大会在人民大会堂隆重举行。中国科学院大气物理研究所作为第一完成单位，由穆穆院士（现工作单位为复旦大学）和中国科学院大气物理研究所研究员段晚锁完成的“减小高影响海气事件预报不确定性的非线性新理论和新技术”项目荣膺国家自然科学奖二等奖。沉甸甸的获奖证书凝结了穆穆和段晚锁近15年的心血，让中国站到了国际上该领域研究的最前沿，推动了大气与海洋、数学、流体力学等学科的交叉。他们的项目是综合科学前沿性、超前引领性和面向重大需求研究的突出成功范例。
打破线性“壁垒”
海洋与大气仿佛一对孪生兄弟，它们彼此影响，衍生了一系列与人类命运息息相关的“高影响海气事件”。比如，众所周知的厄尔尼诺，它严重影响全球天气气候，堪称地球气候系统中的最强海气事件；又如，常常于夏秋季光临我国沿海的“海上来客”——台风事件，被认为是自然界最具破坏性的灾害性天气之一。那么，如何准确预报这些高影响海气事件，始终是大气科学领域的最前沿问题。
自“混沌之父”Lorenz发现大气混沌现象以来，学术界广泛认为，非线性促进初始误差迅速发展，严重影响高影响海气事件的预报质量。
上世纪70年代—90年代，国际上众多气象学家在线性近似的情形下，采用奇异向量（SV）方法探索“大气与海洋的奥秘”。 “SV方法无法揭示初始误差增长的非线性机制，与之相关的通过目标观测和集合预报技术提高预报水平的能力也渐趋饱和。国际上急需在该领域获得突破。”段晚锁说。
2003年，穆穆院士与段晚锁研究员等提出了条件非线性最优扰动（CNOP）方法，突破了SV方法的线性局限性，建立了由数值模式、国际先进优化算法和超算结合的计算CNOP的优化系统，为回答上述重大科学问题提供了行之有效的方法和算法。“国际上流体力学领域7年后才发表了同样方法”，段晚锁说。
从“混沌”中找到了那根“线”
当气象学家们跨北半球春季预测高影响海气事件—厄尔尼诺时，发现预测水平在春季迅速下降，仿佛撞上了一堵隐形的“高墙”，这就是所谓的“春季预报障碍”（SPB）现象。段晚锁告诉记者，国际上众多学者采用SV方法探讨SPB的产生机制，但他们的项目，却另辟蹊径，采用CNOP方法，阐明了具有特定空间结构的初始误差、气候态和厄尔尼诺事件本身，以及非线性温度平流过程共同导致强SPB 现象的发生，给出了SPB发生机制的完整图像。
“国际上也采用SV方法探讨显著影响台风预报的初始误差，而我们的项目用CNOP方法，揭示了CNOP误差较SV误差导致台风路径更显著的预报误差，阐明了CNOP误差、台风和大尺度天气环流系统，以及非线性平流共同导致台风路径的最大预报误差。”
“厄尔尼诺强SPB和台风路径显著预报误差的非线性机制，促使我们建立了高影响海气事件预报误差的非线性增长新理论，即特定空间结构初始误差、环境场和非线性共同导致高影响海气事件的显著预报误差。”段晚锁告诉记者，他们的研究成果获得了国际同行的高度认可和大量赞扬性评价，推动了国际上大气、海洋和流体力学等领域对CNOP方法的研究和讨论，促进了大气科学与其它学科的交叉。
践行技术创新
出于优化利用资源的目的，高影响海气事件预报的“目标观测”策略选择在关键的敏感区域进行高质量加密观测。国际大科学计划“全球观测系统研究与可预报性试验”揭示了目标观测在台风预报中的重要作用，我国台湾气象部门也已将台风目标观测业务化，但他们都使用以SV为核心的线性方法确定敏感区，对台风业务预报水平的改进有限。
段晚锁解释说：“我们的项目提出了根据CNOP空间结构与地理位置识别敏感区的新方法，构建了通过CNOP目标观测减小高影响海气事件预报误差的非线性新技术。”
“我们的成果被气象部门和有关院校分别成功用于台风和黄海外场观测试验，证实了上述新理论和新技术的科学性和有效性。”段晚锁介绍说，CNOP也被后续众多研究应用于集合预报，而且与国际上其他重要方法一起被收录在 Springer 出版的“Handbook of Hydrometeorological Ensemble Forecasting” ( 该书获The Atmospheric Science Librarians International 甄选奖，施普林格·自然 2020 中国新发展奖)。
段晚锁最后说：“近年来伴随着人工智能（AI）的兴起，气象大数据AI模型如雨后春笋般地出现。尽管各类AI模型对所针对的天气气候现象的预报有良好的表现，但由于数据不可避免地存在误差，AI模型也不能确切地描述大气海洋运动，从而存在模型误差，这些误差的存在无疑给CNOP方法的应用提供了新的机遇。我们目前正在将CNOP与AI模型结合，探讨天气气候的可预报性，希望我们继续在国际上大气、海洋可预报性的非线性理论与技术研究领域保持领先地位。”
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