天气与气候可预报性
课程编码：180083075100P3003H
英文名称：Predictability of Weather and Climate
课时：40
学分：2.00
课程属性：专业课
主讲教师：段晚锁等
教学目的要求
本课程聚焦天气气候可预报性核心主题，讲解可预报性量化的创新方法与前沿应用，重点介绍目标观测、资料同化、集合预报的前沿理论与技术，同时覆盖人工智能在该领域的创新应用成果。课程以数理交叉为核心特色，从跨学科视角拆解天气气候可预报性的底层逻辑，讲解先进预报预测方法的落地实践，可为从事海洋大气动力学、数值模拟、数值预报相关研究的研究生提供系统的方法支撑。
预修课程
高等数学、数学物理方法、动力气象学、地球流体动力学等
大纲内容
第一章 引言 3学时 段晚锁
第1节 引言
第二章 天气与气候可预报性 9学时 丁瑞强
第1节 可预报性问题，及预报误差演化动力学
第2节 量化可预报性的新方法及其应用
第3节 高影响天气气候事件的可预报性
第三章 目标观测 9学时 段晚锁
第1节 目标观测意义及历史演进
第2节 敏感区识别新方法及科学辨识
第3节 目标观测应用及人工智拓展：研究与实践
第四章 资料同化 9学时 郑飞
第1节 资料同化理论概述
第2节 资料同化方法新进展及科学辨识
第3节 资料同化应用及人工智能拓展
第五章 集合预报
第1节 集合预报基础理论 3学时 丁瑞强
第2节 集合预报方法新进展及科学辨识 3学时 段晚锁
第3节 集合预报应用及人工智能拓展 3学时 郑飞
第六章 课程考核 1学时 段晚锁
第1节 课程考核
参考书
1、
Atmospheric modeling, data assimilation and predictability
Kalnay, E.
2003
Cambridge Univ. Press
2、
大气科学中的非线性与复杂性
丑纪范
2008
北京：气象出版社
3、
条件非线性最优扰动及其在大气-海洋研究中的应用
穆穆，徐辉，戴国锟，张坤
2025
北京：科学出版社
课程教师信息
段晚锁：中国科学院大气物理研究所，研究员（二级；中科院特聘研究员；国科大岗位教授），博士生导师，全国百篇优秀博士论文，及国家杰出青年科学基金获得者。兼任“国际气象和大气科学协会（IAMAS）中国委员会”秘书长、“中国气象学会地球系统数值预报专业委员会”副主任委员，以及"SCIENCE CHINA Earth Sciences" , "Nonlinear Processes in Geophysics", "Advance in Atmospheric Sciences"等杂志的编委。研究方向为：天气气候可预报性动力学、目标观测、资料同化、集合预报，及人工智能技术应用等，有关研究成果获“国家自然科学奖二等奖”。
郑飞：中国科学院大气物理研究所，研究员（二级；中科院特聘研究员；国科大岗位教授），博士生导师，全国百篇优秀博士论文，及“万人计划”科技创新领军人才获得者。兼任中国气象学会常务理事，以及"Advance in Atmospheric Sciences"等期刊的编委。研究方向为：海气相互作用，耦合资料同化和气候预测等，有关研究成果获多个省部级一等奖。
丁瑞强：北京师范大学，教授（二级），博士生导师，国家杰出青年科学基金获得者。现担任国际气候学委员会(ICCL)委员、教育部大气科学类专业教学指导委员会委员、国际气象学与大气科学协会(IAMAS)中国国家委员会委员。研究方向为：天气与气候可预报性、集合预报以及海气相互作用等。荣获首届Early Career Scientist Awards of IUGG、中国科学院卢嘉锡青年人才奖等奖励。