2024年8月14-16日，“非线性大气-海洋动力学与可预报性研讨会”在吉林省延吉市成功举办。本次会议由中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室（LASG），与复旦大学大气与海洋科学系，联合国际气象和大气科学协会-中委会共同主办，并由LASG承办，吉林省气象科学研究所和延边州气象局协办。

 

此次会议主题集中，主要围绕条件非线性最优扰动（CNOP）方法及其在大气海洋动力学和可预报性中的应用开展交流和讨论，来自中国科学院大气物理研究所和海洋所、复旦大学、国防科大，以及国家气候中心、国家气象中心和中国气象科学研究院等30余家科研院所和业务单位的110余位专家、学者和研究生参加了此次会议，会议还特别邀请了国内目前正在使用，或即将使用CNOP方法研究大气海洋可预报性的部分专家和团队代表参会并做大会报告。

 

会议开幕式由LASG段晚锁研究员主持，复旦大学穆穆院士首先致辞。他强调了非线性大气海洋动力学理论与天气气候可预报性研究的重要性，指出本次研讨会可为大气与其它学科的跨学科交流和合作研究提供难得的机会，有助于推动该领域的前沿研究。随后，穆穆院士就“关于AI与天气气候可预报性研究的若干思考”主题作大会报告，详细介绍了AI大模型在大气-海洋可预报性研究中的最新进展，展望了AI在大气与海洋科学中的广阔应用前景；中国气象局地球系统数值预报中心韩威研究员回顾了业务上风云卫星目标观测和同化所取得的进展，讨论了CNOP-目标观测、风云卫星、数据同化和集合预报交叉融合、协同创新的未来展望；国家海洋信息中心吴新荣研究员分享了AI大模型在水下三维温盐预报的前沿研究成果，并提出了用CNOP方法提高温盐预报水平的工作计划；天津大学海洋科学与技术学院的李威教授介绍了基于预筛选和集合条件非线性最优扰动（CNOP）求解全局CNOP的新技术，及其在海表温度目标观测研究中的应用；山东大学刘昆副研究员和潜艇学院刘敬一博士则分别介绍了笪良龙院士团队近年来用CNOP方法探讨海洋夏季温跃层目标观测敏感区、观测阵列优化，以及外海试验验证等方面的研究成果。这些精彩报告展示了CNOP在数值预报预测前沿研究和实际外场观测试验业务中的应用成果，拓展了CNOP应用研究的科研视野。

 

会议还安排了30场口头报告和11个墙报，内容涵盖了CNOP在非线性大气海洋动力学和天气气候可预报性研究中应用的研究，以及CNOP与人工智能（AI）大模型结合开展可预报性研究的进展。参会人员进行了深入讨论，尤其在CNOP与AI算法结合的研究方面，专家学者讨论热烈，一致肯定了CNOP与AI结合开展可预报性研究的良好前景。海报展示环节也吸引了众多参会者的关注，参展的青年学者们通过与领域专家的面对面交流，收获了宝贵的建议和启发。

 

闭幕式由段晚锁研究员主持。他首先对所有与会者的积极参与表示衷心感谢，尤其致谢各位专家对CNOP方法及其应用研究的肯定和赞许，并鼓励青年学者们进一步加强交流与合作，拓宽学术视野，进一步拓展CNOP的应用领域和业务实践。随后，复旦大学穆穆院士对研讨会进行了总结，对各协办单位给予的大力支持和帮助表示了感谢，并鼓励大家加强非线性动力学研究，为天气气候可预报性，以及AI算法在天气预报和气候预测中深入应用奠定动力学基础的重要性。

 

此次研讨会的成功举办不仅加强了与会青年学者对非线性大气-海洋动力学和可预报性，以及CNOP方法的深入理解，也为推动该领域的跨学科交叉合作研究提供了重要契机，期待CNOP方法在高影响天气气候事件的业务预报中发挥更大作用。