NRC發布地球系統可預測性研究與發展研討會摘要

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基於2020年6月4—5日，美國國家科學院、工程院和醫學院舉辦了一場關於地球系統可預測性研究與發展的研討會，7月，美國國家研究理事會（NRC）發布《地球系統可預測性研究與發展研討會摘要（2020年）》（Earth System Predictability Research and Development：Proceedings of a Workshop–in Brief 2020）指出，空氣汙染、海冰、土壤溼度、生態系統功能和地球系統的許多其他組成部分的預測，對於跨部門和長時間尺度的決策越來越重要。這些預測的進一步改進將需要明確地球系統的哪些方面是可預測的以及這種可預測的限度。研討會的目的是就聯邦政府應採取的方向徵求反饋意見，以促進對地球系統可預測性的了解和應用。本文對研討會的核心觀點進行了梳理，以對我國相關工作提供借鑑。

1 研討會的目標

過去對地球系統可預測性的研究已經使人們對地球系統有了深刻的認識，並促進了預測的改進。然而，在更廣泛的現象中繼續加速進展以提供可行的預測需要與用戶深入和持續的互動，了解可預見性和可預測性基礎的理論缺陷，提高建模、目標觀測、計算能力等基礎設施和資助，並特別關注地球系統科學和應用程式的可預測性研究。

該研討會的目的是作為一種機制，徵求關於聯邦政府應該採取哪些方向的反饋意見，以提高對這些限制的理解。具體的研討會主題是由較早的團體圓桌討論會提供的，目的是探討在理解地球系統可預測性的基本理論限制方面最有價值的關鍵研究和發展活動的機會。在「2021財年研究和發展預算優先事項」備忘錄中，各部門和機構將優先考慮地球系統可預測性領域的研發。

2 目的驅動的實際可預測性

此次會議主持人Brad Colman指出，解決「可行的可預測性」需要了解決策者的信息需求，並將這種理解整合到地球系統可預測性研究中。此次會議的討論集中在對預測的需求上，探討了擴大其預測效用的障礙，並強調了了解可預測性對於共同設計地球預測系統發展的重要性。

地球系統預測對改進多個部門的風險評估和管理十分有益。主題發言人Sarah Jones以德國電力行業為例開指出，2019年，可再生能源佔德國電力生產的42%。天氣預報對於規劃電力供應是必不可少的。並指出，改進的預測在其他方面也帶來了好處。例如，極地預測項目集合了國際研究小組，以從小時到季節的時間尺度改善極地地區的天氣和環境預測服務。最後得出結論，需通過關注用戶需求的價值循環方法，將地球系統可預測性的估計從幾分鐘提高到幾個世紀，以滿足社會需求。國家大氣研究中心（NCAR）的專家Olga Wilhelmi也強調了理解和與利益相關者互動的必要性，以確保地球系統科學產出是可用的和有用的。

哥倫比亞大學的Andrew Robertson解釋了國際氣候與社會研究所為利益相關者提供有益預測產品的四大支柱。強調了從開發者和用戶的角度確定製定可用預測所必需的信息的重要性，並將預測的可信度轉化為利益相關者的數字術語。 國家海洋和大氣管理局（NOAA）小組成員Nathan Mantua指出，必須考慮到使用預測工具的各種能力。NOAA專家Roger Pulwarty討論了建立預測系統的必要性，該系統需要解決系統性、綜合性風險，並建立跨多個部門的應變能力。

在討論中，發言者和小組成員強調了合作的重要性：國際合作、多學科合作、跨機構和組織合作以及公私合作。

3 地球系統可預測性的理論限制

此次研討會討論的重點是地球系統可預測性的理論基礎。會議主席James Hurrell指出，目前對可預測性限制的理解是建立在不完善的模型以及對關鍵過程（如將大氣與海洋或陸地表面聯繫起來的那些過程）的理解和表述不充分的基礎上，而這些過程的發展更緩慢。小組成員討論了提高對地球系統可預測性限制的理解需要進行有針對性的研究。

Lorenz強調了地球系統中存在兩種類型的可預測性：第一種是與已知初始條件下可預測的演化相關的；第二種是對緩慢變化可預測性相關的緊急響應。 在這兩種情況下，可預測性都是由信噪比決定的。Sardeshmukh注意到，大多數集合預報系統中的噪聲被低估了，這導致了對可預測性的高估。專家組成員Marika Holland強調了過去十年來在理解海冰初始值可預測性方面取得的重大進展，並強調可預測性在區域和季節上各不相同，並且具有氣候—狀態依賴性。

提高可預測性的常用策略是使用大型、校準良好的預測集合。華盛頓大學的Dale Durran認為，新的計算效率高的數值天氣預測方法，例如，使用機器學習代替動態建模步驟，可以實現更大的集合，為可預測性帶來好處。

4 通過新的方法和技術探索可預測性

此次研討會討論的另一重點為技術進步和其他新方法——從機械學習到耦合數據同化——能夠加速對可預測性的理論理解，並為更準確地表示地球耦合系統的模型的開發提供信息。

科羅拉多州立大學Elizabeth Barnes在會議開始時討論了「機會預測」這個概念，即某些環境條件會導致比其他環境條件更可預測的行為。識別這些類型的條件可以幫助集中精力來理解跨地球系統學科的可預測性。

Barnes討論了使用機器學習來增進對地球系統預測的理解的三個前沿：①機器學習可用於通過利用現有的地球系統模型模擬神經網絡，這些模擬是不完善的，但可以捕捉許多重要的動態；②機器學習可以利用現有知識來提高透明度和可信度；③跨學科合作，特別是地球系統科學家與計算機和數據科學家之間的合作，能夠創造適合特定科學問題的新工具和方法。

5 實用地球系統可預測性研究新框架

賓夕法尼亞州立大學Jenni Evans指出，制定一種全國性的方法和戰略，將以可預測性為重點的理論工作與建模和技術研究結合起來，是推進實際預測的當務之急。這次會議探討了打破社區劃分，通過使趨同研究成為新的常態，發展和維持一種創造性的工作力量，可以為地球系統可預測性研究和應用創造提供新的發展機遇。

美國國家航空航天局（NASA）噴氣推進實驗室Duane Waliser在會議開始時建議採用更正式的系統工程方法，將地球系統可預測性的複雜性分解為一個協調和協作的成果驅動計劃。對系統工程方法的需求源於所考慮的問題和目標的純粹複雜性：地球系統科學是複雜的，技術和工具（包括模型和觀測）正在迅速發展，企業的計劃方面（包括民用、商業和社會）在最佳協調方面面臨著挑戰。Waliser認為，系統工程方法可以是一種明智的整合和發展基礎組成部分的方法，具有最大化價值和社會影響。Waliser建議召集一組系統工程師和地球系統預測專家，以幫助指導美國的地球系統可預測性路線圖和優先順序。

華盛頓大學Chris Bretherton重申有必要協調機構間的重新搜索議程，並確定其他的挑戰。為了營造一個跨學科研究的環境，需要有開放的、可訪問的、有良好記錄的和公開的社區模型和數據集，另外，需要對軟體工程進行投資，以使現有的數據和模型儘可能地用於跨學科研究，從而降低獲取的障礙。此外，Bretherton建議明確界定共同目標，自然地將社區聯繫在一起。

幾位專家強調，要實現一個新的研究框架，以促進對地球系統可預測性的理解，就需要激勵下一代科學家和工程師共同研發。

6 總結

在改進對地球系統可預測性的評估方面取得重大進展的潛力是研討會討論的一個主題。計算能力的進步、獲得新的觀測資料、在地球系統模型中加入更多組件，以及機器學習和其他數據分析技術的應用都表明，有潛力將可預測性擴展到更長的時間尺度和更廣泛的決策範圍。

研討會與會者討論了與實現這些利益有關的一系列跨部門挑戰。首先，預測研究人員和決策小組之間的持續對話可以建立信任，並形成定製信息的形成。其次，由於教育機構目前可用的資源有限，吸引、培訓和留住下一代科學家來進行這一複雜的跨學科研究是一個挑戰。地球系統預測團隊涵蓋生理科學、生物地球化學和生態學、社會和行為科學、計算和數據科學，以及跨越傳統學科邊界的研究人員，這有助於克服學科劃分的挑戰，並有助於進一步理解地球系統的可預測性。最後，許多與會者指出，需要改進資源、模型、數據和地球系統研究的優先次序。

轉載本文請註明來源及作者：中國科學院蘭州文獻情報中心《地球科學動態監測快報》2020年第15期，王立偉 編譯。