浅谈大气科学的发展脉络

■ 王启光 丑纪范

人类生存在地球大气环境中，大气科学孕育在人们不断适应和改造大自然的过程之中，并随着时代的发展和技术的进步获得了长足的发展，伴随着大数据、人工智能技术的兴起，未来大气科学在全球可持续发展中的作用将更加重要。

整个大气科学史，可划分为5个阶段：目视观测时代、器测时代、天气图时代、气象学时代和大气科学时代。大气科学的发展经历了从定性、定量、经验分析、理论分析、以及综合气象科学体系建立和发展的过程，实现了从感性、定性到理性、定量；从局地、分散到全球、集中；从静止、线性到动态、非线性，从单一学科到综合科学体系的转变。当前，大气科学已经成为继政经、社会和体育之后，公众关心的第四大话题。

1 大气科学的发展历程

目视观测时代（16世纪以前）。该时代是指在温度计发明之前，肉眼或者借助定性的简单工具对天气现象进行观测并进行记录。天气变化主要依靠经验进行总结，有的则形成了气象谚语，即定性地给出天气现象之间的关系。在中国比较显著的气象谚语如：“朝霞不出门，晚霞行千里”“日晕三更雨，月晕午时风”“发尽桃花水，必是旱黄梅”。而对于气候和物候的变化，在中国形成了特色的“二十四节气”。在西方，亚里士多德在《气象通典》中对风向进行了区分。罗马帝国和古希腊区分北风、南风、东风、西风则是以神话的形式称为各方位风神。目视观测时代对天气和气候的观测是定性的，对其规律的分析和总结展现人类智慧的同时更多的是经验性的总结和判识。

器测时代（17世纪至19世纪20年代）。气象观测仪器的发明标志着器测时代的到来。该时代伴随着航海事业的发达以及工业革命，为了定量测量各个物理量并服务于航海和工业需求，西方科学家发明了各种量化的仪器。伽利略对于温度计的发明是典型的标志。期间，托里拆利发明了水银气压计、兰伯特发明了湿度计、帕洛特发明了风信计，博伊尔发明了空气泵。学界还给出了摄氏度温标和风力等级划分。气象观测由定性主观的判识转变为客观定量的测量。与此同时，力学、热力学、数学等基础学科迅速发展，为气象科学的研究提供了基本的理论和方法，奠定了气象科学的科学基础。

天气图时代（19世纪20年代—20世纪10年代）。

这一时代基于天气图分析的近代天气预报业务逐渐建立。1820年，德国气象学家布兰德斯将过去各地的气压和风的同期观测记录填入地图，绘制了世界上第一张天气图，标志着天气图时代的开启。1851年，英国格莱舍在英国皇家博览会上展出第一张利用电报收集各地气象资料而绘制的准实时地面天气图，是近代地面天气图的先驱。1854年英法联军在黑海上遭遇风暴，几乎全军覆没。这场克里米亚战争导致了天气预报的诞生，也标志着近代天气预报业务的开始。1856年，法国组建了第一个正规的天气服务系统。欧洲国家以及美国、日本也都相继组织观测网，开始拍发当日的气象观测结果，绘制天气图，开展天气预报服务。天气图是现代天气预报的开端，它使天气预报由点扩展到面，使人们从“坐井观天”飞跃到“放眼全球”。

天气图时代，观测手段在器测时代的基础上更为规范、观测空间范围扩大、观测密度亦增加、观测由地面延伸到高空，观测网络逐步建立，使得绘制精细的天气图和天气预报成为可能；大气力学、大气动力学和物理学的进一步发展，为气象学科的定性经验分析向理论分析奠定了坚实的基础。

气象学时代（20世纪10年代—50年代）。该时代是近代大气科学发展的一个重要阶段，亦贯穿两次世界大战。这期间形成了对近代天气预报功不可没的挪威学派和芝加哥学派。挪威学派的建立和第一次世界大战密切相关。第一次世界大战开始后，英国停止对外公布气象数据。1914年挪威为了渔业的需要，请V.皮叶克尼斯增建观测站，获取稠密气象资料。皮叶克尼斯发现了气团之间大气的不连续面，称为锋面，并概括为冷锋、暖锋和锢囚锋等类型，提出了气旋的极锋学说，并与合作者（帕尔门等）提出了气旋是极锋上发展起来的不稳定波动理论，创立了气旋的现代模式，形成了气象学的挪威学派。在1930—1940年，以罗斯贝为首的科学家，在高层大气观测的基础上，从理论和观测上发现了控制天气和大气环流变化的大气长波，之后他同合作者提出斜压不稳定理论、正压不稳定理论以及大气长波的频散理论，建立了大气波动力学的理论体系，形成了芝加哥学派，是大气科学理论最重要的研究成就。

气象学时代以大气层的流体动力学和热力学交互作用的数学模式定义大气层运动，并透过系统性资料分析和扰动理论让数值方式预报天气成为可能，同时认识了大气成云致雨的物理规律。

大气科学时代（20世纪50年代以后）。第二次世界大战之后，是气象学向大气科学迅猛发展的时代，气象科学不再仅是研究大气状态及其变化规律的科学，逐渐发展成为研究大气与周围的海洋、陆面、冰雪和生物圈相互作用的动力、物理和化学过程的一门综合性科学。这个时代气象观测近代化与国际共同观测逐步扩大，大气环流理论、数值模式、全球气候变化、中小尺度气象学、大气物理和大气环境获得长足发展。

进入大气科学时代，在气象观测方面，每天有10000多个地面观测站、1000多个高空观测站、7000多个船舶观测、3000多架飞机观测、1000多个浮标观测、数百部雷达观测和200多颗气象卫星对大气、陆地和海洋进行测量，并且密度一直不断增加。在世界气象组织（WMO）的协助下，世界天气监测网（WWW）、全球气候观测系统（GCOS）和全球海洋观测系统（GOOS）在资料收集以及天气预测、气候预测以及气候变化监测检测中起着至关重要的作用。在大气环流理论发展方面，1950年对大气环流环流形成机理研究的成果是大气温度在空间的不均匀性是大气运动的根本原因，Hadley环流对全球角动量平衡起到重要作用。1960年主要是热带大气环流的研究，发现了罗斯贝—重力混合波和Kelvin波并解释了QBO现象。1970—1980年提出了热带大气运动第二类条件不稳定和对流参数化方案，发现了热带30～60天周期振荡，并运用CISK-Kelvin波和CISK-Rossby波解释了该振荡的物理机制，同时大气环流数值模拟迅速发展，各个发达国家建立和发展了如GFDL、NCAR、UCLA和GLAS等大气环流模式，使得大气科学像物理、化学、生物等学科在实验室做试验一样，可以在计算机上进行数值试验和模拟。在大气物理和大气环境方面，1960—1970年，边界层结构、特性理论得到发展；酸雨检测受到重视并对其产生机理开展了研究。1980—1990年，边界层大气污染输送和模拟得到发展和应用，另外温室气体和痕量气体的监测及其气候效应成为前沿研究，并在数值模式中进行模拟。在20世纪末—21世纪初，开始研究空气污染对于粮食作物和森林数据的影响。气候与环境是人类赖以生存的基础条件。在气候及气候变化方面，自1970年以来，气候问题在国际会议上都占有显著地位。1979年世界气候大会提出了世界气候计划，使得气候问题成为国际协作的重大课题。1980—1990年 ENSO的动力机制研究有了重大突破，许多大气遥相关型被发现，同时气候系统数值模式在世界气候研究计划、热带海洋与全球大气研究计划、气候变率及其可预报性研究等国际重大计划的支持下迅猛发展，对大气、海洋的动力和热力特征以及陆面的热力特征都在气候模式中有了详细的数学模型描述，建立了大气－海洋－冰面－陆面－生态系统耦合模式，在全球气候和生态环境变化研究中发挥越来越重要的作用。

2 未来发展展望

大气运动极具复杂性和不确定性，不断提高短时临近预报、中短期天气预报及更长时间气候预测的准确率，是每一位气象学家孜孜以求的目标。目前，大气科学已经建立相当完备的科学体系，随着探测技术、计算机技术、信息技术和交叉学科发展而蓬勃发展。

在气象资料探测方面，地基、空基和天基三维立体观测网将进一步完善，观测将更加精细和精密。地面、高空、雷达、卫星等观测进一步加密且实现自动化。高空观测将由GPS主导并实现从置气、充气、放球一体化与自动化；雷达将由天气降水雷达，发展为天气雷达、云雷达、气溶胶雷达等多类型的综合探测雷达并实现业务化；卫星探测将转向“主动”探测，提供温湿度、云、风场和可降水的三维立体信息。

在天气预报和气候预测方面，模式预测预报将更加精细和精准。随着计算机计算速度的加快以及并行计算的兴起，加上气象资料观测的加密，高分辨率的数值模式迅猛发展，模式分辨率可达几百米，对于中小尺度天气现象其预报准确度将增加，从而提高灾害天气的防控能力。对于10～30天延伸期尺度，由于相关理论和可获取的资料的增加，其预报准确度也将得到提高。同时，气候预测和气候变化领域的研究也进入了地球系统数值模拟的全新阶段。

·服务性公关：主要是通过一些实惠性的服务活动，比如赠书、免费讲座等，以行动来获取读者的了解、信任和好评，以实现既有利于活动推广又有利于树立品牌形象和声誉的目的。

在新技术应用和多学科交叉融合方面，信息科学的大数据和计算机科学中人工智能的应用和发展将进一步推动大气科学的发展。而随着观测数据量的不断增加，仅仅探索大气活动的本质规律来改进数值预报准确性可能存在一定的困难。在计算能力逐步强大、数据共享逐渐开放的今天，将人工智能技术与数值预报方法相结合，在天气预报方面将有广阔的应用前景。在此过程中发展无缝隙精细化预报，使用机器学习算法动态调整或订正模式误差，综合不同尺度的预报信息，将预报信息细化，并且发展面向预报员的智能辅助系统将成为趋势。从气象资料的整理，天气讯息的发布，借助人工智能技术在预报流程和预报产品方面更精细、准确、客观高效，实现人机交互，辅助预报员在更高的层面上进行高质量的预报服务，将逐渐成为气象新业态下业务发展重要方向。

3 结语

本文简要回顾了大气科学从古至今的发展历程，阐述了5个发展阶段的成果与特征，对未来的发展进行了展望。当前大气科学的发展与社会进步及公众需求的关系愈加紧密，该领域技术的进步主要依靠观测手段发展，通信和计算机技术发展，数学物理等基础学科的发展。近来人工智能和大数据技术的广泛应用，受到世界主流气象科学中心的关注和青睐，也将为大气科学的发展提供新的方法和思路。

深入阅读

巢纪平, 2001. 对“厄尔尼诺”、“拉尼娜”发展的新认识. 中国科学院院刊, 6: 412-417.

黄荣辉, 2001. 大气科学发展的回顾与展望. 地球科学进展, 16(5): 643-657.

李崇银, 龙振夏, 穆明权, 2003. 大气季节内振荡及其重要作用. 大气科学, 27(4): 518-535.

日本气象厅, 1975. 气象百年史. 东京: 日本气象厅.

沈学顺, 王建捷, 李泽椿, 等, 2020. 中国数值天气预报的自主创新发展. 气象学报, 78(3): 451-476.

吴国雄, 2014. 从青藏高原的天气气候影响谈气候变化. 科技导报, 32(11): 卷首语.

伍荣生, 谈哲敏, 王元, 2007.我国业务天气预报发展的若干问题思考.气象科学, 27(1): 112-118.

许小峰, 2018. 从物理模型到智能分析-降低天气预报不确定性的新探索. 气象, 44(3): 341-350.

张大林, 2005. 大气科学的世纪进展与未来展望. 气象学报, 63(5): 812-824.

曾庆存, 2013. 天气预报——由经验到物理数学理论和超级计算. 物理, 42(5): 300-314.

Lorenz E N, 1963. Deterministic non-predictability flow. Journal of Atmospheric Science, 20: 130-141.

Madden R A, Julian P R, et al. 1971. Detection of a 40-50 day oscillation on the zonal wind in the tropical Pacific. Journal of Atmospheric Science, 28: 702-708.

Reichstein M, Camps-Valls G, Steven B, et al, 2019. Deep learning and process understanding for data-driven Earth system science. Nature, 566(7743): 195-204.

Wallace J M, Gutzler D S, 1981. Teleconnections in the geopotential height field during the Northern Hemisphere winter. Monthly Weather Review, 109: 784-811.