近日，由海洋試點國家實驗室“鼇山人才”卓越科學家、海洋動力過程與氣候功能實驗室（以下簡稱“功能實驗室”）成員張紹晴教授領銜的科研團隊，在地球系統模式可預報性研究方面取得新成果，該成果基於多個模式的大量數值實驗，系統性地探討了初值可預報性、邊值可預報性以及聯合初邊值可預報性的線性演變特徵。
近年來，全球範圍內特大暴雨、熱浪、冬季乾旱、夏季洪澇等極端天氣氣候事件頻發，嚴重威脅人類的生命財產安全。研究氣候系統的可預報性，既能新增人們對氣候狀態演變規律的認知，也可以通過提前預測，降低未來氣候變化帶來的社會、經濟損失和環境破壞影響。氣候系統的可預報性是一個被系統內部線性和非線性過程决定的固有特性，指當系統隨時間演變時輸入信號的可追跡性，從而開發出預測未來氣候狀態的方法。氣候系統的輸入資訊通常包括初始狀態和邊界條件，其可預報性也就相應地由初值可預報性和邊值可預報性構成，所以預測未來的氣候狀態是一個聯合初邊值可預報性問題。現時學界的研究，多從氣候系統演變過程中的訊號和譟音比來定性探討其可預報性期限問題，對初值可預報性和邊值可預報性及聯合初邊值可預報性的定量測定探討較少。
研究團隊首先從簡單的概念“氣候”模式出發，構造可追跡測定的初始條件和邊界條件結構，定量地討論初值、邊值及聯合初邊值可預報性的線性演變特徵。隨後，在粗分辯率海洋大氣耦合模式（FOAM）和國際政府間氣候變化專門委員會（IPCC）流行分辯率耦合氣候模式（CM2）中進一步得到了驗證，獲得了初邊值可預報性對系統總體可預報性貢獻的具體時間尺度演變。該研究成果對深入理解初值和邊值訊號在氣候系統發展的不同階段對氣候訊號的貢獻有重要參攷意義，通過考慮邊值訊號的傳入，可以減緩由於誤差增長所造成的初值訊號預報技巧的下降，從而延長對大尺度氣候現象整體的預報能力。這種用預報技巧直接量測可預報性的研究方法，可以直接應用於指導提高氣候預報預測水准。
圖：量測初值（紅）邊值（綠）和聯合初邊值（紫）可預報性的距平相關係數隨預報時效增長的變化曲線及相應的標準差範圍（陰影）。上、中、下分別為簡單模式，粗分辯率和IPCC流行分辯率模式的結果，左邊是海錶溫度（或為簡單模式中的大氣變數）、右邊是上層100米海洋熱容量（或為簡單模式中的深海變數）距平相關的演變。
國際氣候領域頂尖學術期刊Climate Dynamics（氣候動力學）對上述成果以“The linear behavior of the joint initial-boundary-value predictability of the climate system（氣候系統聯合初邊值可預報性的線性行為）”為題進行了線上報導，成果由功能實驗室在讀碩士研究生雍建林為第一作者，張紹晴教授為通訊作者，聯合功能實驗室高陽教授、李建平教授、盧綠博士後等以及國外合作院所的科學家合作完成。