青藏高原作為全球氣候系統的關鍵驅動區，其地-氣耦合過程的復雜性對氣候預測提出了嚴峻挑戰。在國家自然科學基金重大研究計劃“青藏高原地-氣耦合系統變化及其全球氣候效應”的支持下，中國科學院大氣物理研究所研究員包慶團隊與相關團隊一起圍繞高原觀測資料匱乏、再分析質量不足、數值模式性能偏低等核心問題，通過技術創新與系統集成，取得了一系列突破性成果。
研究團隊構建了多源陸面數據同化系統，融合衛星遙感、地面觀測及數值模擬資料，攻克了高原復雜地形下土壤濕度、積雪覆蓋等關鍵參數的反演難題。他們研發的多衛星融合降水反演算法將高原降水產品的準確率提升了20%以上，相關技術獲得了5項國家發明專利授權。在此基礎上，研究團隊基于降維投影四維變分技術同化方法和FGOALS氣候系統模式，研制了全球首套海-陸-氣耦合同化系統，實現了青藏高原資料在全球氣候框架下的高效同化。這一系統顯著改進了印度洋偶極子和北大西洋多年代際振蕩等關鍵氣候指數的模擬能力，相關系數達0.355。同時，研究團隊構建了多套高精度再分析數據集，包括時空分辨率達6千米的CLDAS陸面同化數據集，涵蓋氣溫、降水、土壤溫濕度等10類參數，以及青藏高原科學試驗關鍵區物理協調大氣分析數據集，數據總量超1238GB。這些數據集通過共享平臺向全球開放，注冊用戶超3000人，支撐了氣候機理研究及中國氣象局智能網格預報業務，并在冬奧會、亞運會等國家重大活動中發揮決策支持作用。針對傳統模式在高原的分辨率與物理過程缺陷，團隊研發了新一代25千米高分辨率青藏高原特色氣候系統模式。該模式集成3D地形輻射方案、高原湖泊混合層方案及含根土壤水熱參數化方案，將東亞夏季風、大氣季節內振蕩（MJO）等氣候變率的模擬精度提升了15%，MJO實時預報評分（80分）超越美國CFSv2模式（74分），被世界氣象組織納入全球業務體系，每日提供實時氣候預測。該模式參與了第六次國際耦合模式比較計劃中的全球季風比較計劃、全球能量和水循環組織的“初始化地表溫度及積雪對次季節-季節預測的影響”國際項目，數據下載量達601TB，顯著提升了我國氣候研究的國際影響力。這些研究成果不僅為“一帶一路”、防災減災等提供了科技支撐，更標志著我國在地球系統科學領域躋身國際先進行列。未來，研究團隊將通過人工智能驅動技術優化與無縫隙預測系統研發，進一步服務全球氣候變化應對需求與國家重大需求。
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2025-02-24
中國科學報370