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中国工程院院士沈学顺深耕数值预报领域近四十载—— 努力解出大气运动“方程组”（弘扬科学家精神） 本报记者 蒋雪鸿 《人民日报》（2026年06月11日 第 06 版）
沈学顺（右三）与团队成员进行技术研讨。受访者供图
人物小传
沈学顺，1967年生，河南南阳人，中国工程院院士、中国气象局地球系统数值预报中心研究员。主持构建我国自主、完备的数值天气预报科学与工程技术体系，建立了国家区域、全球一体化数值天气预报业务系统，主持研制下一代天气气候一体化高精度可扩展大气模式原型系统。曾荣获国家科学技术进步奖二等奖、中国气象学会科技进步奖一等奖等。
今天出门要不要带伞？这个周末是不是晴天？随时查询天气预报早已成为人们的生活日常。天气预报为什么能相对准确地提供未来天气情况？这背后离不开数值预报技术的突破。
什么是数值预报？“大气的运动是有规律的，这背后有一个‘方程组’，将这个方程组写成计算机代码，在计算机里计算出未来的天气，这就是数值预报。”中国工程院院士、中国气象局地球系统数值预报中心研究员沈学顺形象生动地解释。
听起来只是个“解方程”的问题，事实上数值预报是一项十分复杂的系统性工程，沈学顺在这条充满未知与艰辛的科研路上，已经深耕近40年。
寻找新解法，使我国全球预报系统的预报精度大幅提升
“数值预报系统的研发难在哪儿？”“同化。”见到记者，沈学顺讲起了数值预报的“前世今生”，打了一个比方。“解出大气运动的‘方程组’是一个复杂的过程。”首先要设置起始状态，“输入”当前大气的状态，比如温度、压强、风力、湿度等因素。“同化”就是把现有观测数据，科学地“糅进”数值预报模式里，修正初始场，让预报更准确。
为了实现技术突破，沈学顺带领团队在攻克卫星资料同化、四维变分同化等难点上下了很大功夫。
2008年，团队成员韩威在欧洲中期天气预报中心访问时，敏锐地捕捉到了国际气象界遇到的一个瓶颈：当时国际主流的卫星观测偏差订正方案存在系统性“漂移”问题——这就好比一台精密电子秤的零点在悄悄发生改变，导致计算出来的预报结果越来越不准。
在沈学顺的鼓励下，韩威开始寻找新解法。他从枯燥的代码和成千上万次的计算中，原创性提出“有约束变分偏差订正”理论。这一突破，从根本上遏制了偏差“漂移”的难题，成为我国在自主研发数值预报技术方法的亮点。自此以后，我国全链路自主可控卫星资料同化业务体系逐步建成，我国数值预报长期以来依赖国外卫星资料的局面得到扭转。
卫星资料同化解决了“数据全球覆盖不足”的问题，四维变分同化解决的则是“时空混乱”的难题。
同样是在2008年，全球四维变分同化系统研发工作启动。这是提高全球数值天气预报水平的关键技术之一，该领域在国内尚属空白，缺少技术积累和知识储备。在很长一段时间里，沈学顺与团队成员一边探索基础理论，一边进行各种研发调试。
“四维变分同化是相对于三维变分同化而言的。”沈学顺解释，三维即空间上的东西南北上下，传统的三维变分同化只是把6个小时内的所有观测数据生硬地“打包”，不考虑时间因素；而四维变分同化则在原有基础上加上了“时间维”，使得监测数据更加精准。
然而，要把成百上千个不同时刻的数据，平滑地“织”进复杂的动力学方程中，其数据处理难度和超算负荷呈几何级增长。
这一技术难点的攻克，离不开沈学顺曾经指导过的博士后——国防科技大学计算机专业出身的刘永柱。“他凭借扎实的底层计算机能力和敏锐的数学直觉，通宵达旦地推导、调试，硬是又快又好地把这一关键技术攻克了。”沈学顺说，“数值预报研究，离不开交叉学科成员群策群力。”在团队成员共同努力下，我国全球预报系统的预报效果精度实现了大幅提升，团队成员也在技术交流中收获了成长。
从无到有、从有到优，“磨”出国产数值预报系统
“可以说，是气象学选择了我。”回忆起最初与气象学结缘的场景，沈学顺打开了话匣子，“1983年高考，我最初报考的是西安交通大学科技英语专业和兰州大学数学系应用数学专业，机缘巧合被调剂到了兰州大学气象学专业。”
“从接触新学科到往深里学，我对气象学的兴趣越来越浓。”4年后，凭借每个学年专业第一的优异成绩，沈学顺被推荐至兰州大学大气科学系攻读天气动力学专业硕士学位，师从数值预报领域权威专家丑纪范。
“丑老师让我寻找自己感兴趣的研究课题进行研究，还推荐我去中国科学院大气物理研究所跟随纪立人等专家学习。”回顾早年的研究生涯，沈学顺认为跟着著名科学家学习的过程，让他开阔了视野，受益匪浅。
1992年，沈学顺被国家教委选拔赴国外攻读博士学位。2001年，沈学顺在一次学术会议上，见到了时任中国气象科学研究院院长张人禾。沈学顺在交谈中得知，中国气象局成立了数值预报创新基地，要自主研发数值预报系统。张人禾征询沈学顺意见，问他是否愿意回国参与研发，他毫不犹豫地答应了下来。“能为国家作贡献，是最朴实也最坚定的想法。”沈学顺说。
没过多久，沈学顺便回国担任中国气象局数值预报创新基地首席研究员。当时团队成员有20人左右，他们全力推进研发国产新一代全球、区域多尺度通用同化与数值预报系统。“初创之时，团队最大困难是大部分团队成员缺乏数值预报相关经验。”沈学顺坦言，这项研究几乎是从零开始的系统性工程，要切分任务、分头攻关、反复集成并动态累加，才能把数值预报变成一个成熟、稳定的业务系统和产品。
这项攻关一做就是20年，团队突破了一个个难点，终于把整个国产数值预报系统从无到有、从有到优地“磨”了出来。
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