韓鵬，李宇航，揭曉蒙

（中國(guó)21世紀(jì)議程管理中心，北京100038）

1 引言

海洋動(dòng)力環(huán)境預(yù)報(bào)是基于對(duì)海洋過去和當(dāng)前狀態(tài)及其演變規(guī)律的認(rèn)識(shí)，運(yùn)用數(shù)值模式、資料同化等手段，對(duì)多種時(shí)空尺度上的海洋現(xiàn)象和海洋狀況（海溫、鹽度、海流、海浪、潮汐等）進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，是業(yè)務(wù)化海洋學(xué)研究中的關(guān)鍵技術(shù)之一[1-2]。海洋動(dòng)力環(huán)境預(yù)報(bào)技術(shù)主要包括動(dòng)力環(huán)境數(shù)值預(yù)報(bào)模式和多源觀測(cè)資料同化技術(shù)。其中，動(dòng)力環(huán)境數(shù)值預(yù)報(bào)模式主要包括全球和區(qū)域海洋環(huán)流模式、波浪模式、風(fēng)暴潮模式和海冰模式等；主要的多源觀測(cè)資料同化技術(shù)按具體同化方法區(qū)分有三維變分同化、四維變分同化和卡爾曼濾波等。近年來，隨著衛(wèi)星遙感、高性能計(jì)算等技術(shù)的深入應(yīng)用，國(guó)內(nèi)外的海洋動(dòng)力環(huán)境預(yù)報(bào)技術(shù)不斷發(fā)展，預(yù)報(bào)技巧逐年提升[3-5]。海洋動(dòng)力環(huán)境預(yù)報(bào)技巧的提高主要得益于數(shù)值預(yù)報(bào)模式動(dòng)力框架和次網(wǎng)格物理過程的改進(jìn)、高性能計(jì)算技術(shù)的廣泛應(yīng)用、海洋資料同化方案的優(yōu)化和改進(jìn)等。在各類海洋動(dòng)力環(huán)境數(shù)值模式中最核心的是全球海洋環(huán)流數(shù)值模式，它的分析和預(yù)報(bào)產(chǎn)品可為區(qū)域海洋環(huán)流模式、生態(tài)模式、波浪模式和風(fēng)暴潮模式提供動(dòng)力背景、邊界條件或者強(qiáng)迫條件等。因此，全球海洋環(huán)流數(shù)值預(yù)報(bào)模式及其配套同化技術(shù)是最重要的研究與應(yīng)用方向。

國(guó)際上一直非常重視海洋數(shù)值預(yù)報(bào)模式和資料同化技術(shù)的發(fā)展。20世紀(jì)90年代，全球海洋環(huán)流預(yù)報(bào)系統(tǒng)已經(jīng)在英國(guó)氣象局（Met Office）的海洋同化模式預(yù)測(cè)模型（Forecasting Ocean Assimilation,Model，F(xiàn)OAM）[6]、美國(guó)海軍混合坐標(biāo)海洋模式（The HYbrid Coordinate Ocean Model，HYCOM）系統(tǒng)[7]和歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（European Centre for Medium-Range Weather Fore-casts，ECMWF）ORAS1模式系統(tǒng)建立并運(yùn)行。2008年前后，國(guó)際上主要機(jī)構(gòu)已普遍實(shí)現(xiàn)了以數(shù)值預(yù)報(bào)為核心的預(yù)報(bào)變革，形成了完善的全球、區(qū)域海洋數(shù)值預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)系統(tǒng)。2011年，歐美主要預(yù)報(bào)機(jī)構(gòu)已普遍實(shí)現(xiàn)渦分辨數(shù)值預(yù)報(bào)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)應(yīng)用。目前，全球海洋環(huán)流模式水平分辨率已經(jīng)從5°（約500 km）提高了到0.1°（約10 km），海洋環(huán)流數(shù)值預(yù)報(bào)模式系統(tǒng)正逐步朝著更高分辨率（分辨率高、網(wǎng)格精細(xì)）、更多過程（方程組方程數(shù)目增加）和更快計(jì)算速度的方向發(fā)展。

本文以國(guó)際上主要海洋預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中心的全球海洋動(dòng)力環(huán)境預(yù)報(bào)系統(tǒng)為主線，重點(diǎn)介紹國(guó)際上環(huán)流數(shù)值預(yù)報(bào)領(lǐng)域的主要進(jìn)展，并與國(guó)內(nèi)相關(guān)領(lǐng)域的研究進(jìn)展進(jìn)行比較，為我國(guó)未來海洋動(dòng)力環(huán)境預(yù)報(bào)系統(tǒng)的研發(fā)和應(yīng)用提供參考和借鑒。

2 全球海洋環(huán)流預(yù)報(bào)模式

海洋數(shù)值模式主要基于描述動(dòng)力和物理過程的偏微分方程，通過求解復(fù)雜的納維斯托克斯（Navier-Stokes）方程對(duì)海洋系統(tǒng)進(jìn)行建模和模擬。海洋環(huán)流模式、海浪模式、潮汐模式、風(fēng)暴潮模式等是納維斯托克斯方程不同的簡(jiǎn)化。

美國(guó)海軍（Naval Oceanographic Office，NAVOCEANO）和美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（National Centers for Environmental Prediction，NCEP）預(yù)報(bào)系統(tǒng)所用的全球海洋環(huán)流模式都是基于全球深度-等位密度面HYCOM開發(fā)的，模式的分辨率設(shè)置基本一致，分辨率水平1/12°，垂直30層[7-9]。但是，兩個(gè)預(yù)報(bào)系統(tǒng)使用的海表強(qiáng)迫完全不一樣，前者采用美國(guó)海軍天氣預(yù)報(bào)模式輸出的海表通量作為海表強(qiáng)迫，后者采用NCEP的3 h業(yè)務(wù)化全球風(fēng)場(chǎng)的動(dòng)量、輻射和降水通量。未來將進(jìn)一步提高水平和垂直分辨率，水平分辨率提高到1/25°以上，垂直分辨率提高到41層，增加潮汐強(qiáng)迫，并將全球HYCOM與第三代海浪模式（WAVEWATCH III）、海冰模式以及大氣環(huán)流模式耦合。

法國(guó)、英國(guó)和澳大利亞的全球海洋預(yù)報(bào)系統(tǒng)均基于NEMO（Nucleus for European Modelling of the Ocean）海洋模式開發(fā)，但在具體設(shè)置上有所不同。法國(guó)麥卡托國(guó)際海洋中心作為全球海洋預(yù)報(bào)系統(tǒng)的領(lǐng)先機(jī)構(gòu)，全球海洋環(huán)流分析與預(yù)報(bào)系統(tǒng)體系完善（見圖1），承接了歐盟天氣尺度海洋預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)，其水平分辨率為1/12°、垂直方向?yàn)?0層[10]；英國(guó)全球預(yù)報(bào)系統(tǒng)的水平分辨率為1/4°，垂向?yàn)?5層[6]；澳大利亞全球預(yù)報(bào)系統(tǒng)則采用準(zhǔn)全球（75°S～75°N）的NEMO模式，水平分辨率為1/10°，垂直方向?yàn)?1層[11]。另外，法國(guó)的預(yù)報(bào)系統(tǒng)耦合的海冰模式是LIM（Louvain-la-Neuve Sea Ice Model），英國(guó)的預(yù)報(bào)系統(tǒng)耦合的海冰模式是CICE（Community Ice CodE and the Los Alamos Sea Ice Model），澳大利亞的預(yù)報(bào)系統(tǒng)目前則沒有耦合任何海冰模式。此外，這3個(gè)國(guó)家的預(yù)報(bào)系統(tǒng)采用的海表強(qiáng)迫場(chǎng)也不同，法國(guó)預(yù)報(bào)系統(tǒng)采用ECMWF發(fā)布的海表強(qiáng)迫場(chǎng)，英國(guó)和澳大利亞則各自采用本國(guó)的中期天氣數(shù)值預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)系統(tǒng)輸出的海表強(qiáng)迫作為模式的上邊界條件。

日本極為注重?cái)?shù)值預(yù)報(bào)系統(tǒng)的自主開發(fā)和應(yīng)用，堅(jiān)持獨(dú)立發(fā)展數(shù)值模式與相關(guān)技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的迭代優(yōu)化。日本氣象廳的全球海洋預(yù)報(bào)系統(tǒng)基于該國(guó)自主研制的Z坐標(biāo)海洋環(huán)流模式MRI.COM version 4。模式采用三極網(wǎng)格坐標(biāo)，其水平分辨率相對(duì)較低，為1°×0.5°，垂向方向?yàn)?0層[12-14]，采用了觀測(cè)的海冰密集度數(shù)據(jù)作為邊界條件。模式在海表采用了日本氣象廳發(fā)布的JRA55再分析數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣強(qiáng)迫，并使用了水動(dòng)力模型（CaMa-Flood）計(jì)算的真實(shí)河流徑流量。

圖1 法國(guó)海洋動(dòng)力預(yù)報(bào)系統(tǒng)及業(yè)務(wù)產(chǎn)品（引自：法國(guó)麥卡托（Mecator）海洋中心的2019年度國(guó)家報(bào)告）

3 海洋資料同化技術(shù)

數(shù)據(jù)同化方法可以結(jié)合觀測(cè)資料和數(shù)值模式，得到更合理的模擬結(jié)果或提高預(yù)測(cè)的精度。通常數(shù)值預(yù)報(bào)的誤差主要包括3方面來源：一是動(dòng)力模式控制方程組中包含有各種近似，或者物理過程與機(jī)制考慮不完全；二是數(shù)值模式初始場(chǎng)的質(zhì)量不高，模式參數(shù)不確定；三是模式分辨率低，不能解析次網(wǎng)格過程，而物理過程參數(shù)化方案等近似也存在誤差。因此，通過數(shù)據(jù)同化方法將觀測(cè)信息不斷地引入到數(shù)值模式，獲取可靠的數(shù)值模擬結(jié)果，或者通過改善數(shù)值模式的初始場(chǎng)，提高預(yù)報(bào)和預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度是必不可少的業(yè)務(wù)化運(yùn)行方案。目前，國(guó)際上主要的海洋預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)機(jī)構(gòu)通常采用三維變分同化（3DVAR）、集合最優(yōu)插值（ENOI）或者集合卡爾曼濾波（ENKF）等方法進(jìn)行資料同化。

美國(guó)海軍全球海洋預(yù)報(bào)系統(tǒng)（Global Ocean Forecast System，GOFS）采用美國(guó)海軍耦合海洋數(shù)據(jù)同化三維變分同化（Navy Coupled Ocean Data Assimilation-Three Dimensional Variational Data Assimilation，NCODA-3DVar）[15-16]方案，同化的觀測(cè)數(shù)據(jù)包括衛(wèi)星遙感高度計(jì)（Jason-2、Altika、Cryosat-2）、衛(wèi) 星 遙 感 海 表 溫 度（NOAA-18、NOAA-19、METOP-A、METOP-B、GOES-13、GOES-15、MSG、MTSAT-2、COMS-1、WindSAT、NPP-VIIRS）、固定和漂流浮標(biāo)、現(xiàn)場(chǎng)剖面觀測(cè)（Argo、CTD、XBT、海洋Gliders）、表層溫度和鹽度船測(cè)資料、多波段微波輻射掃描儀（Spatial Sensor Microwave/Imager，SSM/I）和SSMIS海冰密集度、表層漂流計(jì)等。NCEP實(shí)時(shí)海洋預(yù)報(bào)系統(tǒng)（Real Time Ocean Forecast System，RTOFS）同化系統(tǒng)是在美國(guó)海軍NCODA-3DVAR同化方法基礎(chǔ)上建立的。主要更新和改進(jìn)包括：NCEP的RTOFS資料同化是利用混合坐標(biāo)層24 h預(yù)報(bào)作為第一猜測(cè)值，而NAVOCEANO則利用日平均場(chǎng)插值到z坐標(biāo)層上；NCEP直接利用整個(gè)水柱同化動(dòng)力高度（Altimeter Dynamic Topography，ADT），而海軍利用海面高度異常（Sea Level Anomaly，SLA）和1 000 m深的海水溫度鹽度廓線[17-18]。

圖2 美國(guó)海軍耦合海洋資料同化方案

法國(guó)麥卡托國(guó)際海洋中心的全球海洋預(yù)報(bào)系統(tǒng)的同化系統(tǒng)（SAM-2）主要基于降階卡曼濾波方法，是在減秩卡爾曼濾波（Singular Evolutive Extended Kalman Filter，SEEK）基礎(chǔ)上發(fā)展起來的[8,19-22]。對(duì)于預(yù)報(bào)系統(tǒng)的物理部分，SAM-2同化系統(tǒng)目前同化的數(shù)據(jù)包括海面高度計(jì)數(shù)據(jù)、海表面溫度數(shù)據(jù)、溫度與鹽度的垂直廓線數(shù)據(jù)以及海冰密集度數(shù)據(jù)，其中對(duì)于背景誤差協(xié)方差矩陣采用多元三維誤差模式。該系統(tǒng)包括自適應(yīng)誤差與區(qū)域算法。自2007年4月，SAM-2同化系統(tǒng)已經(jīng)在所有的業(yè)務(wù)化系統(tǒng)中采用。該中心下一步將基于新版本NEMO3.6更新全球1/12°預(yù)報(bào)系統(tǒng)，根據(jù)4D同化方案改善預(yù)報(bào)精度，同化新海表溫度觀測(cè)資料（高分辨L3 SST衛(wèi)星觀測(cè)）。

Met Office的業(yè)務(wù)系統(tǒng)采用三維變分同化方案（Nucleus for European Modelling of the Ocean/Variational Data Assimilation，NEMOVAR）。該同化方案采用了多元增量公式，是由歐洲科學(xué)計(jì)算研究 中 心（Centre Européen de Recherche et de Formation Avancée en Calcul Scientifique，CERFACS）、ECMWF、MetOffice和法國(guó)計(jì)算機(jī)科學(xué)與自動(dòng)化研究所（INRIA/LJK）等研究機(jī)構(gòu)共同研發(fā)的。NEMOVAR可以同化多種觀測(cè)資料，包括表層觀測(cè)資料（海表溫度、衛(wèi)星遙感海表高度）和次表層觀測(cè)數(shù)據(jù)（XBTs、Argo、CTDs、錨定浮標(biāo)、gliders），特別是可以合理地分辨出海洋中尺度渦旋的空間結(jié)構(gòu)。NEMOVAR還包含了一個(gè)擴(kuò)散算子，根據(jù)空間相關(guān)性傳播觀測(cè)信息，多元平衡算子考慮了海洋變量之間的協(xié)方差。Waters等[23-24]在Met Office預(yù)報(bào)系統(tǒng)中繼續(xù)發(fā)展了NEMOVAR，包括誤差協(xié)方差參數(shù)化的發(fā)展、高度計(jì)資料變分偏差校正方案[25-27]、衛(wèi)星遙感海表面溫度（Sea Surface Temperature，SST）偏差校正方案以及海冰密集度同化模塊。

澳大利亞業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)系統(tǒng)采用的數(shù)據(jù)同化方案為BODA[11,28]，同化觀測(cè)資料包括Argo廓線資料、海水電導(dǎo)率、溫鹽深測(cè)量結(jié)果以及Jason-1 IGDR、Jason-2 IGDR、Envisat衛(wèi)星高度計(jì)和 NAVOCEANO L2P海表溫度觀測(cè)資料。

日本氣象廳的海洋資料同化系統(tǒng)是由Fujii等[29-30]設(shè)計(jì)的3DVAR-IAU發(fā)展而來的。該同化系統(tǒng)采用非線性下降方法（POPULAR）和非線性約束，能夠高效地處理多變量（溫度和鹽度）耦合EOF垂直模態(tài)分解和背景誤差協(xié)方差矩陣中的非對(duì)角元素。該系統(tǒng)還在同化分析過程中采用了非線性和非高斯型約束，有效地改善了同化分析場(chǎng)對(duì)強(qiáng)海洋鋒空間結(jié)構(gòu)特征的刻畫。對(duì)于海冰密集度數(shù)據(jù)（MGDSST），該系統(tǒng)采用了松弛逼近和3DVAR同化技術(shù)，并利用優(yōu)化之后的大氣環(huán)流場(chǎng)作為海表強(qiáng)迫進(jìn)行同化。為進(jìn)一步改善海冰同化，還開發(fā)了基于海冰流變學(xué)的海冰伴隨模式，并進(jìn)行了一系列敏感性數(shù)值試驗(yàn)[31]。

4 全球海洋環(huán)流預(yù)報(bào)的國(guó)際合作計(jì)劃

與全球天氣預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)類似，海洋動(dòng)力環(huán)境的觀測(cè)、模式和同化技術(shù)的研發(fā)和改進(jìn)是一項(xiàng)長(zhǎng)期的、艱巨而又復(fù)雜的任務(wù)，需要多學(xué)科合作以及大量人力和研究經(jīng)費(fèi)的投入，為此有必要開展國(guó)際合作。在世界氣象組織（World Meteorological Organization，WMO）的推動(dòng)下，20世紀(jì)80年代開展了與數(shù)值天氣預(yù)報(bào)相關(guān)的國(guó)際合作計(jì)劃，并極大地推動(dòng)了天氣預(yù)報(bào)技術(shù)的進(jìn)步和預(yù)報(bào)技巧的提高。受到數(shù)值天氣預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)系統(tǒng)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)的啟發(fā)，國(guó)際上從20世紀(jì)90年代末就開始在海洋動(dòng)力環(huán)境預(yù)報(bào)領(lǐng)域開展國(guó)際合作。

在1996—1997年期間，全球海洋數(shù)據(jù)同化試驗(yàn)（GlobalOceanDataAssimilationExperiment，GODAE）的倡議得到了各國(guó)科學(xué)家的廣泛響應(yīng)，于是開始了持續(xù)10 a（1998—2008）的GODAE國(guó)際計(jì)劃[2]。該計(jì)劃旨在：（1）將最先進(jìn)的海洋環(huán)流模式和資料同化技術(shù)應(yīng)用于短期海洋環(huán)流預(yù)報(bào)和氣候預(yù)測(cè)，以及區(qū)域海洋預(yù)報(bào)系統(tǒng)的邊界條件；（2）發(fā)展海洋再分析數(shù)據(jù)集，用以理解海洋動(dòng)力過程及其可預(yù)報(bào)性，并應(yīng)用于海洋觀測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)并提高觀測(cè)系統(tǒng)的有效性。2008年，GODAE國(guó)際合作計(jì)劃圓滿地完成了預(yù)定的各項(xiàng)研究任務(wù)，極大地促進(jìn)了世界各國(guó)海洋資料同化技術(shù)和海洋預(yù)報(bào)系統(tǒng)的發(fā)展。在GODAE計(jì)劃的10 a時(shí)間里，一些發(fā)達(dá)國(guó)家業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)中心基于水平分辨率為10 km左右的海洋模式建立了業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，可以同化現(xiàn)有各種海表和上層海洋的觀測(cè)數(shù)據(jù)，使得海洋環(huán)境預(yù)報(bào)進(jìn)入了一個(gè)可以分辨和預(yù)報(bào)中尺度海洋渦旋的時(shí)代。

GODAE國(guó)際合作計(jì)劃結(jié)束后，各國(guó)科學(xué)家又推動(dòng)了一個(gè)新的國(guó)際合作計(jì)劃GODAE OceanView（GOV）計(jì)劃（2009—2018）[3]。該計(jì)劃可以看作是GODAE計(jì)劃的進(jìn)一步延續(xù)，但是更加致力于推動(dòng)和加強(qiáng)科研成果向業(yè)務(wù)化運(yùn)行和實(shí)際應(yīng)用方向轉(zhuǎn)化，目前有包括中國(guó)在內(nèi)的15家海洋預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)機(jī)構(gòu)成員（見表1）。該計(jì)劃旨在提升海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)和預(yù)報(bào)能力，發(fā)展和完善4種能力：（1）衛(wèi)星高度計(jì)觀測(cè)海表中尺度動(dòng)力特征的能力；（2）ARGO浮標(biāo)系統(tǒng)觀測(cè)海洋溫度和鹽度剖面的能力；（3）高分辨率海洋模式模擬和預(yù)報(bào)中尺度渦旋的能力；（4）數(shù)據(jù)同化技術(shù)能夠有效地同化上述觀測(cè)數(shù)據(jù)，并可以為動(dòng)力模式提供一個(gè)精確的初始場(chǎng)用于預(yù)報(bào)。目前，GOV計(jì)劃已經(jīng)順利完成，使得海洋動(dòng)力環(huán)境預(yù)報(bào)技巧得到了顯著提高。

作為GOV計(jì)劃的后續(xù)，實(shí)際上也是GODAE計(jì)劃的第三個(gè)階段，目前GOV正在過渡到Ocean Predict（2019至今，引自：https://www.godae-oceanview.org/about/gov-op-transition/），作為一個(gè)國(guó)際科學(xué)論壇和活動(dòng)平臺(tái)，它將充分整合GODAE和GOV計(jì)劃的研究成果，同時(shí)還加強(qiáng)與海洋領(lǐng)域其他大型國(guó)際合作計(jì)劃（例如全球觀測(cè)系統(tǒng)計(jì)劃（Global Ocean Observation System，GOOS））的合作。更為重要的是，Ocean Predict計(jì)劃將會(huì)促進(jìn)科學(xué)研究和業(yè)務(wù)化運(yùn)行兩者之間的合作，并向其成員與合作伙伴提供專業(yè)知識(shí)和合作機(jī)會(huì)，進(jìn)而形成一個(gè)從觀測(cè)-綜合信息分析-預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)-科學(xué)評(píng)估-最終用戶的完整鏈條。

5 發(fā)展趨勢(shì)

隨著全球海洋環(huán)流預(yù)報(bào)技術(shù)的不斷完善，以及海洋觀測(cè)技術(shù)和高性能計(jì)算機(jī)的快速發(fā)展，未來有關(guān)技術(shù)主要呈現(xiàn)5方面發(fā)展趨勢(shì)：

表1 GODAE OceanView下的國(guó)際業(yè)務(wù)化海洋學(xué)機(jī)構(gòu)的預(yù)報(bào)系統(tǒng)

（1）針對(duì)關(guān)鍵海區(qū)開展強(qiáng)化觀測(cè)試驗(yàn)。理論研究、觀測(cè)體系的建設(shè)將更加緊密地與數(shù)值模式發(fā)展相結(jié)合，圍繞改進(jìn)數(shù)值模式的次網(wǎng)格物理參數(shù)化過程和提升模式的數(shù)值預(yù)報(bào)技巧，通過海洋環(huán)流的可預(yù)報(bào)性研究和目標(biāo)觀測(cè)研究，尋找影響海洋環(huán)流預(yù)報(bào)技巧的關(guān)鍵海區(qū)，并在關(guān)鍵海區(qū)針對(duì)中小尺度動(dòng)力過程等開展長(zhǎng)期連續(xù)的現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)實(shí)驗(yàn)。

（2）進(jìn)一步改進(jìn)海洋模式的動(dòng)力框架并引進(jìn)多圈層相互作用。海洋數(shù)值預(yù)報(bào)模式的發(fā)展重點(diǎn)是繼續(xù)提高模式的水平和垂直分辨率、實(shí)現(xiàn)海-陸-氣-冰全耦合、物理模式與生態(tài)模式的耦合、發(fā)展自適應(yīng)非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格、大規(guī)模并行計(jì)算技術(shù)等。數(shù)據(jù)同化發(fā)展的重點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)變分、集合濾波及兩者混合等先進(jìn)數(shù)據(jù)同化方法和衛(wèi)星遙感觀測(cè)數(shù)據(jù)的同化應(yīng)用。

（3）加強(qiáng)高性能計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用。隨著海洋數(shù)值預(yù)報(bào)系統(tǒng)的計(jì)算需求越來越高，將海洋數(shù)值預(yù)報(bào)與云計(jì)算技術(shù)有機(jī)結(jié)合，突破海洋數(shù)值預(yù)報(bào)服務(wù)云和海洋數(shù)值預(yù)報(bào)平臺(tái)云構(gòu)建技術(shù)，為海洋數(shù)值預(yù)報(bào)研究用戶和業(yè)務(wù)用戶提供便捷、高效、低廉的支撐環(huán)境，成為海洋數(shù)值預(yù)報(bào)的一個(gè)重要發(fā)展趨勢(shì)。

（4）提高海洋環(huán)流預(yù)報(bào)時(shí)效。未來海洋環(huán)流的預(yù)報(bào)時(shí)效會(huì)不斷增加，目前業(yè)務(wù)化的海洋環(huán)流預(yù)報(bào)時(shí)效主要局限于短期（7 d）或者中期（7～30 d），未來預(yù)報(bào)時(shí)效將拓展至季節(jié)-年代際時(shí)間尺度，預(yù)報(bào)變量將會(huì)拓展到海冰和海表氣象要素等。預(yù)報(bào)時(shí)效的增加主要來源于數(shù)值模式性能的改進(jìn)、觀測(cè)數(shù)據(jù)的增加和資料同化技術(shù)的進(jìn)步。

（5）發(fā)展精細(xì)化預(yù)報(bào)技術(shù)。區(qū)域海洋環(huán)流模式水平分辨率將進(jìn)一步提高，未來有可能達(dá)到1 km量級(jí)，并與高精度的海浪和風(fēng)暴潮模式耦合，針對(duì)重點(diǎn)港口、海灣、重大基礎(chǔ)設(shè)施、關(guān)鍵經(jīng)濟(jì)目標(biāo)和典型人口密集區(qū)等沿海重點(diǎn)保障目標(biāo)，開展潮汐（流）、風(fēng)暴潮、海浪、海嘯、海冰、海溫等要素的預(yù)報(bào)，形成對(duì)近岸工程環(huán)境的精細(xì)化預(yù)報(bào)與服務(wù)保障能力。

6 未來發(fā)展建議

近年來，國(guó)際上數(shù)值模式技術(shù)框架已經(jīng)基本穩(wěn)定，未來發(fā)展的主要趨勢(shì)是在現(xiàn)有框架基礎(chǔ)上不斷完善物理過程、提高分辨率以及改進(jìn)同化技術(shù)。從海洋動(dòng)力環(huán)境預(yù)報(bào)效果來看，SST的預(yù)報(bào)誤差降低非常有限，均方根誤差近十年保持在0.6～1.0℃左右，近年來甚至出現(xiàn)略升[32]；在表面鹽度、海面高度，及三維溫、鹽、流的長(zhǎng)期誤差檢驗(yàn)方面，受觀測(cè)時(shí)空積累限制相關(guān)研究有待進(jìn)一步加強(qiáng)。與海洋環(huán)流預(yù)報(bào)相似，其它業(yè)務(wù)化預(yù)報(bào)精度改進(jìn)也緩下步伐。以ECMWF預(yù)報(bào)產(chǎn)品為例，1992—2017年，海浪3 d預(yù)報(bào)誤差從42%下降到30%，25 a間約降12%；海浪5 d預(yù)報(bào)，從50%下降到42%，25 a間約降8%[33]。同樣情況也出現(xiàn)在天氣數(shù)值預(yù)報(bào)領(lǐng)域，1982—2000年，其在北半球的500 hPa位勢(shì)高度3 d預(yù)報(bào)技巧從86%增長(zhǎng)到92%，18 a間增長(zhǎng)6%；5 d預(yù)報(bào)技巧同期增長(zhǎng)13%。2000—2015年，在北半球的3 d預(yù)報(bào)技巧從92%增長(zhǎng)到98%，增長(zhǎng)了6%；5 d預(yù)報(bào)同期增長(zhǎng)6%左右[34]。當(dāng)前海洋環(huán)境數(shù)值預(yù)報(bào)運(yùn)維復(fù)雜度逐漸增大[35]，預(yù)報(bào)誤差降速明顯趨緩、數(shù)值模式技術(shù)總體框架已經(jīng)基本穩(wěn)定，結(jié)合近年來觀測(cè)手段的發(fā)展和大數(shù)據(jù)分析等新技術(shù)的應(yīng)用，對(duì)我國(guó)未來海洋動(dòng)力環(huán)境數(shù)值預(yù)報(bào)技術(shù)發(fā)展提出如下建議：

（1）加強(qiáng)全球海洋觀測(cè)基礎(chǔ)能力建設(shè)

發(fā)展全球海洋觀測(cè)及探測(cè)技術(shù)，加強(qiáng)國(guó)際海洋領(lǐng)域的合作，完善海洋監(jiān)測(cè)/探測(cè)裝備體系，補(bǔ)齊海洋動(dòng)力環(huán)境監(jiān)測(cè)應(yīng)用傳感器技術(shù)不足。利用衛(wèi)星、飛機(jī)、船舶、浮/潛標(biāo)、無(wú)人航行器、海底觀測(cè)網(wǎng)和岸基觀測(cè)站等全球空天/水面/水下平臺(tái)，建立立體連續(xù)觀測(cè)系統(tǒng)。對(duì)海洋多尺度現(xiàn)象和生態(tài)環(huán)境等進(jìn)行多參數(shù)連續(xù)實(shí)時(shí)/準(zhǔn)實(shí)時(shí)細(xì)化觀測(cè)，實(shí)現(xiàn)海洋動(dòng)力環(huán)境要素的時(shí)空連續(xù)探測(cè)和信息感知。

（2）加強(qiáng)海洋觀測(cè)數(shù)據(jù)共享

實(shí)現(xiàn)信息融合、標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一和數(shù)據(jù)共享，采用云計(jì)算、云存儲(chǔ)等技術(shù)，對(duì)信息服務(wù)存儲(chǔ)系統(tǒng)軟件等進(jìn)行統(tǒng)一設(shè)計(jì)與集約化管理。支撐集約化的計(jì)算服務(wù)、存儲(chǔ)服務(wù)和應(yīng)用服務(wù)，開展國(guó)內(nèi)外海洋各類監(jiān)測(cè)預(yù)警信息的快速處理、高效存儲(chǔ)管理和綜合分析應(yīng)用。采用按需推送、智能調(diào)取和信息交互等多種信息服務(wù)方式，整合和集成現(xiàn)有海洋信息資源，構(gòu)建共享共用的海洋信息共享平臺(tái)，支持海洋信息資源共享。

（3）加強(qiáng)核心關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)

以現(xiàn)有國(guó)內(nèi)外先進(jìn)數(shù)值技術(shù)為基礎(chǔ)，集合業(yè)務(wù)部門和教育科研機(jī)構(gòu)的優(yōu)勢(shì)力量，研發(fā)具有完全或高度自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)并實(shí)現(xiàn)應(yīng)用的數(shù)值模式動(dòng)力框架、次網(wǎng)格物理過程參數(shù)化方案體系、高精度數(shù)值離散技術(shù)、精細(xì)化網(wǎng)格環(huán)境數(shù)據(jù)同化技術(shù)等，在不同尺度水平與垂直混合過程研究、高精度平流計(jì)算方案、四維變分同化和集合同化技術(shù)等細(xì)分領(lǐng)域加緊跨領(lǐng)域合作研究。

（4）加強(qiáng)大數(shù)據(jù)、人工智能和高性能計(jì)算等技術(shù)應(yīng)用。隨著科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展，各種觀測(cè)、模擬手段的突破，數(shù)據(jù)種類在不斷增加、數(shù)據(jù)質(zhì)量在不斷提高。海洋數(shù)據(jù)已經(jīng)具備了大數(shù)據(jù)的典型特征（4V），即數(shù)據(jù)量大（Volume）、獲取數(shù)據(jù)速度快（Velocity）、數(shù)據(jù)類型多樣（Variety）和數(shù)據(jù)真實(shí)性強(qiáng)（Veracity）。為此，建議在大數(shù)據(jù)與云計(jì)算技術(shù)方面，發(fā)展云架構(gòu)下海洋數(shù)值預(yù)報(bào)服務(wù)系統(tǒng)、數(shù)值模式自動(dòng)優(yōu)化分析系統(tǒng)、海洋環(huán)境大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)云、海洋數(shù)值預(yù)報(bào)計(jì)算云、海洋大數(shù)據(jù)與人工智能預(yù)報(bào)技術(shù)。