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user: 3. 延伸期可预报性研究进展 一般而言，大气系统的可预报性问题可以分为两类：第一类为动力学可预报性；第二类为外强迫可预报性。其中动力学可预报性是研究初始误差增长的问题；外强迫可预报性是研究外强迫异常引起大气异常响应的问题。10~30天延伸期预报的时间尺度介于中期预报与短期气候预测之间。一般而言，当预报时间超过3周时，大气系统的下边界强迫作用是影响热带地区可预报性的主要因素，但此时初值不确定性的对预报结果的影响仍然不能忽略。由上可知，10~30天延伸期的可预报性是由动力学可预报性和外强迫可预报性两者共同决定的，较为复杂，预测难度也非常大。 大气系统内部由于混沌特性，其可预报时效必然是有限的。Thompson [ 32 ] 在气象学领域第一次提出了大气的可预报性问题，随后Lorenz [ 33 ] 在理论方面对大气的混沌特性的研究做出了开创性的工作，可预报性问题逐渐被气象学家所重视并深入进行了系列研究(Lorenz系统相图如图1)。Lorenz [ 34 ] 将可预报性问题分为两类，第一类是关于初始误差的增长问题，这类可预报性问题主要是由大气系统内部相互作用和自身的不稳定性所导致的，微小的初值扰动可能会造成天气气候预报结果的不确定。对于该类问题的研究目前主要是从初始误差增长率的方面进行，一般认为在预报过程中初始误差增长快，可预报性就 图1. Lorenz系统相图：(a) xy平面；(b) xz平面；(c) yz平面 差，反之初始误差增长慢，可预报性就好。进一步深入研究还发现大气可预报性随运动尺度的减小而下降，可预报性往往随大气系统的流型的变化而发生变化，初始微小误差的加倍时间一般为2~5天 [ 35 ] [ 36 ] [ 37 ] [ 38 ] ；第二类是关于大气系统对边界条件的影响的可预报性问题，针对短期气候预测尺度而言，该类问题主要考虑的是当预报过程中初始场的信息已基本耗散，预报结果的信号来源主要是气候系统中缓变的外边界条件。对延伸期预报而言，由于预报时效超过逐日天气可预报时效的上限，但气候系统中缓变的外强迫所起的作用又未完全显现，它正好处于这两个时间尺度之间，因此它既是初值问题，又是边值问题，因此其可预报性更为复杂。 利用数值模式进行天气预报或气候预测，都需要定量地估计其可预报的有效时间 [ 39 ]。大气的可预报时效是指天气气候预报在未来多长时间内是有效的。大气系统的可预报性是由系统本身的性质所决定的，所以定量化预计的一类方法是从实际观测方面考察大气系统的演变规律，进而研究大气的可预报性。Lorenz [ 40 ] 用大气的相似性持续时间作为定量化的标准，通过比较大气状态的相似性来估计可预报性。但是在实际预报过程中，从历史资料中找出两个比较相似的气象要素场极其困难，因此Leith [ 41 ] 发展了一种利用信噪比的方法来度量长期天气过程的可预报性，认为只有预报误差不超过预报变量的平均气候变化时，相应的预报具有参考价值，而当预报变量与平均气候态的分布等同时，则认为此时已经是不可预报的，这一方法在短期气候预测中有广泛的应用 [ 42 ] [ 43 ] [ 44 ] [ 45 ]。针对误差增长理论基于线性框架下的不足，Chen等和Ding等 [ 46 ] [ 47 ] 在研究大气的可预报性的问题中，发展出新的非线性误差增长的理论，提出了非线性局部李雅普诺夫指数的概念，刻画了天气气候不同变量的可预报期限的时空分布，指出可预报性是随时空变化的局部概念。另一类可预报性研究是借助于数值模式，对短期和中期数值预报，采用小误差的增倍时间来表征误差的增长速度，以此来确定可预报性 [ 35 ] [ 48 ] [ 49 ] [ 50 ]。这类可预报性的研究起始是通过误差的线性增长来进行研究的 [ 51 ] [ 52 ]。但是线性理论存在比较明显的缺陷，即当数值模式积分到一定的时间后，此时预报误差的增长不再满足切线性近似，线性理论就不再适用。Mu [ 53 ] 针对以上问题，提出了非线性奇异向量(NSV)的概念，并发展出非线性奇异值(NSVA)理论。Mu等、穆穆等 [ 54 ] [ 55 ] [ 56 ] 研究了不同基流条件下的NSV和NSVA。在实际应用中逐步完善了以上理论并发展出条件非线性最优扰动(CNOP)理论，目前已经广泛用于可预报性研究、目标观测敏感区确定、集合预报等领域，取得了一系列令人瞩目的成果 [ 57 ] - [ 62 ]。但是不可否认，数值模式所描述的大气的可预报性与实际大气有一定的区别，所以通过数值模式研究大气可预报性具有一定的模式依赖性。 大气系统各个要素的可预报性都有一定的时空分布特征，系统自身具有多时空尺度，其可预报性各不相同。对实际大气的尺度分析表明，大尺度的天气系统可预报性大于小尺度，所以在一段时间内某种天气现象发生的时间和强度有可能报错，但是天气形势的总体可能报的比较好。此外，可预报性具有比较明显的空间分布特征，一般而言在相同的时间内全球不同的区域预报的效果是不一样的，例如热带地区和中高纬度地区不同。并且大气可预报性有明显的季节性特点，比如北半球冬季的可预报性好于夏季。对于数值模式大气而言，总体情况和实际大气相符，Bengtsson等 [ 63 ] 对ECMWF模式的预报结果研究表明，热带外地区超长波(1~3波)具有较高的预报技巧，长波部分(4~9波)次之，短波部分技巧更低，而Leith [ 64 ] 研究发现数值模式中并非空间尺度最大的系统的可预报性就最高。Saha et al. [ 65 ] 分析了美国气象中心预报结果，认为数值模式预报技巧依赖于球谐函数的总波数，与纬向波数的关系并不大。李志锦等 [ 66 ] 通过对T42L9模式的研究表明，可预报性主要依赖于总波数，可预报性并非随空间尺度减小单调递减。天气气候系统的可预报性问题与预报对象的选取密切相关，丑纪范 [ 67 ] 明确指出，任何大气预报对象存在可预报和不可预报两个方面特征。不同的预报时段内，能够预报的气象场特征有所差别，对于确定的预报时段，可以指出该时间尺度内数值模式的可预报分量有多少，剩余的不可预报分量是多少。在实际预报过程中，特别是中长期预报及短期气候预测中提取出预报时段内的可预报的对象，利用模式进行有针对性的预报，这是应该关注和解决的一个重要问题。 初始条件、边界条件的误差和模式中的各种近似在非线性不稳定系统中导致预报不可避免的存在不确定性，这种不确定性与预报时效密切相关，一直是天气、气候可预报性研究中的重要内容之一 [ 32 ] [ 33 ] [ 68 ] [ 69 ] [ 70 ] [ 71 ]。初始条件的记忆和海气相互作用是延伸期可预报性的主要来源，二者的相对重要性是选择大气环流模式还是耦合模式开展延伸期预报的重要依据，一方面，耦合模式能给出海温、海冰等气候系统缓变分量的演变特征，可以为延伸期预报提供更多的信息，尤其是在超出逐日天气的可预报上限后；另一方面，由于海洋模式本身和海气耦合过程都不可避免的存在误差，海气耦合模式是否更有优势取决于新增的误差和提供的信息之间的相对大小。鉴于此，世界上主要的业务预报中心在延伸期预报的动力模式选择上存在明显的不同，如美国气候预报中心(CPC)主要采用耦合模式 [ 72 ] ；英国气象局(MO)和东京气候中心(TCC)主要采用大气环流模式，外强迫特征为初始异常持续；ECMWF则采用了不同的方案，前10天采用高分辨率的大气模式，10天之后则应用分辨率相对较低的耦合模式 [ 73 ]。从不同模式对动力延伸模式预报方案中不难看出，国内外对初始条件和海气相互作用在延伸期预报中的重要性认识有所差异，对边界条件演变特征的作用还未形成广泛的共识。初始条件和边界条件的相对重要性在不同的动力模式中的表现并不一致，可能是原因之一。整体而言，利用大气环流模式和海气耦合模式是目前开展延伸期预报的两种方式，二者的优劣目前尚无定论。在我国现阶段的模式条件下，如何更好地认识初始条件和边界条件的不同作用是值得深入研究的问题。国家气候中心目前已建立起以大气环流模式为基础的动力延伸预报系统和以海气耦合模式为基础的季节预测系统，两套系统都采用同样的大气环流模式BCC_AGCM2.2 [ 74 ] ，模式水平分辨率为T106波谱截断，全球近110 km的空间分辨率，垂直分为26层。两套系统均有大量的历史回报资料，并可开展延伸期敏感性试验。借用此两套模式系统分析大气环流模式和海气耦合模式的优缺点，可为延伸期预报可预报源的相对重要性提供科学认识，并且为我国现有模式条件下开展延伸期预报的最优方式选择提供科学依据，对动力模式的发展改进和业务应用能力的提高有着重要的现实意义和科学意义。