名士观点丨推动数值预报诊断工作，关键点在哪？

本期观点：

■ 常态化高效的同化诊断，要以程序流的全过程和业务化研发的内在逻辑，厘清“现在能做的”和“客观上必须做的”，形成总体架构。

■ “基于问题导向、归于科学理解、终于通力协作”的观念和方法论，是数值预报诊断工作的应有之义，更是推动数值预报高质量发展的关键。 

本期嘉宾：中国气象局地球系统数值预报中心正研级高级工程师 朱国富

采访人：本报记者 王婉

在探索气象科学奥秘时，气象学家如同探宝人，数值预报便是他们手中精准的指南针。如今，数值预报已发展成气象核心科技，为天气预报、气候预测提供必不可少的科技支撑；而数值预报模式如同编织天气预报这张大网的无数丝线，复杂且精细。它们之间的联系紧密而深入，构成了一个庞大而复杂的系统。

面对这样一个系统，进行有效和协调的“诊断”十分必要。那么，数值预报诊断工作重点解决了哪些问题？难点是什么？面向我国四维变分同化系统自主研发的发展需求，该如何建立常态化同化诊断系统的顶层设计？记者就此采访了中国气象局地球系统数值预报中心正研级高级工程师朱国富。

精准定位数值预报系统“健康状况”

天气发生在千差万别的复杂环流背景之中，数值预报需要具有不同误差特点的多种观测资料来形成初始条件。每次预报有数以百万个观测数据进入到预报同化系统，每个时次具体情况不同，其误差来源都有特殊性，要从中诊断出最关键的薄弱环节，一线科研人员必须具备大量的理论知识和实践储备。

数值预报诊断是对数值预报系统中误差的诊断。这项工作，可以被视为对数值预报系统进行全面而深入的“体检”。这是一场全方位的“CT扫描”，通过深入识别、调查和理解、分析预报各环节中出现的误差，检查数值预报系统的每一个细节，确保其每一部分都能科学运行。

“数值预报诊断，其要义在于理解，是数值预报自主研发和高质量研发的支撑性和基础性工作，在业务运行、研发过程、制定未来发展战略等场景都需要诊断，并通过所涉及的问题将研究和业务的各个部门联合起来。”朱国富说。

诊断工作是欧洲中期天气预报中心（ECMWF）研究和开发的一个活跃领域，随着数值预报的发展，ECMWF成立诊断工作组以加强跨部门交流与合作，并发布《诊断研究进展》技术报告。这为考虑一般意义的诊断策略提供了借鉴，并为我国从无到有常态化开展同化系统诊断工作提供了宝贵经验。中国气象局地球系统数值预报中心也成立了评估与应用室，聚焦预报核心技术攻关和关键技术难题，查找、评估和诊断数值预报系统中的薄弱环节。

建立常态化同化诊断顶层设计

数值预报诊断需要面向数值预报系统内所有各个环节及其组成部分，各个环节又紧密“串联”，任何一个环节出现问题都可能影响最终预报结果的质量。其中，同化诊断作为数值预报诊断的前端，在促进系统整体性能提升中发挥关键作用。由于同化分析上接观测、下连预报，诊断的范围是巨大的。不仅如此，近年来随着气象卫星等观测技术的飞速发展，获取的观测数据量呈指数级增长，同化诊断工作量不断增大，这也为同化诊断工作带来了前所未有的挑战。

我国目前采用全球四维变分资料同化系统，即把多个时刻的大气状态数据联系起来，找到数据之间的变化关系，再以此通过模式运算推算未来天气。那么，针对我国四维变分同化系统自主研发的发展需求，该如何建立常态化同化诊断系统的顶层设计？

朱国富表示，常态化的同化诊断要以程序流的全过程和业务化研发的内在逻辑，厘清“现在能做的”和“客观上必须做的”，形成总体架构，这包括了同化系统的输入信息、执行过程、输出结果、参数优化和新种类观测资料准入的全链条诊断，从而形成一套日常例行的同化诊断系统。他强调，科学有效的诊断工作客观要求以问题为导向，而不是抱着“较真”的情绪主观地“找事情”，需要深入理解问题根源。更重要的是，这一工作依靠跨部门通力合作，不是单打独斗解决问题。这种“基于问题导向、归于科学理解、终于通力协作”的观念和方法论，是数值预报诊断工作的应有之义，更是推动数值预报高质量发展的关键。

（责任编辑：闫泓）