10．气候可以预测吗？

气候预测是指根据过去气候的演变规律，运用动力学、统计学等手段，推断未来某一时期内气候发展的可能趋势。由于气候有各种时间尺度的变化，从预测几十年以内的短期气候变化到预测万年以上冰期和间冰期的气候变迁，都属于气候预测的范畴。和人类活动最密切的是一个月以上到几十年以内的气候预测。

是否可以预测气候

气候预测是一个复杂的综合性科学问题，涉及天文、地理、海洋、地球化学、生态学等学科。气候预测不是天气预报的简单延伸，必须考虑包括大气、海洋、大陆、冰雪、生物圈等在内的气候系统内能量和物质交换以及天文因子的影响。此外，时间较长的气候预测，还要考虑到人类活动对气候变化的影响甚至地球运动以及太阳系在宇宙中所处位置。

气候预测是世界科学难题，全球主要发达国家均将气候预测研究作为重点发展领域。大量的科学研究已经证实，气候在一定程度上是可以预测的。影响气候预测水平的因素主要有两个方面：一是初值误差的影响，二是大气外强迫的变化。气候预测的初值不可避免地与实际情况有偏差，而这个偏差会随时间增长，从而使局地误差变为全局误差，气候状态因此而发生变化。持续性的外强迫异常，必然使大气环流和气候状态发生变化。初值对预测水平的影响主要在季节内，对于季节乃至更长尺度的气候预测问题，外源强迫起到更加重要的作用。

气候预测方法

气候预测方法是随着气象工作者对自然界认识的深入和大气科学的发展逐渐形成的。早期受资料的限制和对气候系统认识的局限性，用简单的统计方法进行气候预测，以单相关、两元相关、列联表或点聚图为主。随着计算机的发展，逐步回归、判别分析、EOF分析、功率谱分析等统计方法逐渐得到普及。20世纪80年代开始，随着数值预报的发展，动力气候模式预测方法开始应用。由于气候系统的复杂性以及历史资料在气候预测中的重要性，动力—统计相结合的理论和方法也逐渐得到发展和应用。因此气候预测的方法可以归为三类：统计预测方法、动力预测方法、动力—统计相结合的预测方法。

统计预测方法是指利用随机观点和统计方法研究气候变化的规律性并对未来气候状态做出预测的一种方法。一般根据直接或间接获得的观测数据，以及局地气候环境的演变规律，或根据不同气候系统气候要素之间存在的相互依赖关系，建立统计模型，对未来气候状态做出分析和预测。

动力预测方法是主要基于数值气候模式的短期气候预测方法。动力气候模式预测方法目前在气候预测业务中得到了广泛的应用，已经成为短期气候预测的主要方法之一。动力气候模式可看成是气候系统理想化的数学表示，是根据气候系统所遵循的基本物理定律，确定气候系统中各个分量的形状及其演变的数学方程组，并在计算机上实现程序化求解。经过几十年的发展，气候模式由简单逐渐到复杂，越来越多的物理、化学、生物过程被引入到系统中来，形成了由大气、海洋、冰雪圈、陆地等分量组成的大系统。目前气候系统模式正向着积分时间更长、空间分辨率更高、对各子系统描述更全面的方向快速发展。

动力—统计预测方法是将统计学方法和动力学方法有机结合起来进行气候预测的方法。该方法集成了动力数值模式和统计方法的优点，而摒弃其缺点，是目前我国短期气候业务预测的主要方法之一，也是未来发展的主要方向。

我国气候预测水平

随着短期气候预测理论和方法研究的不断深入，对于影响我国气候的物理因素和物理过程的认识不断丰富，预测方法也有很大进展。20世纪70年代以前，以经验统计分析为主要手段。20世纪70年代到20世纪90年代前期，数理统计方法得到了广泛的应用，以多种数理统计方法为基础建立的统计预测模型，成为短期气候预测的主要手段之一。20世纪90年代后期以来，我国气候预测进入了动力与统计相结合的新阶段。

目前，我国已经建成新一代气候预测系统。动力气候模式空间分辨率达110公里，可以实时提供未来十一个月的模式预报产品。发展了动力统计相结合预测方法（FODAS）和多模式集合预测方法（MODES），可以提供月季气候要素、气候过程、气候现象、气候事件和气象灾害等的趋势预测产品。气候预测水平较21世纪前十年有了明显提高，2011年至2015年月、季预测水平分别提升了4.2%和5.2%，接近同期世界先进水平。