1月15日，由中国气候研究委员会/世界气候研究计划中国委员会主办、南京信息工程大学承办的首届“中国气候研究重大进展”发布会在南京信息工程大学举行。此次发布会聚焦2024年度我国科学家在气候研究领域的卓越成就，旨在集中展示我国在气候系统和气候变化研究方面的前沿进展，进一步推动我国气候科学研究的发展，为应对全球气候变化提供科学支撑和决策依据。
本次发布会共有10项气候研究重大进展入选，涉及气候变暖加速、气候极端性加剧、新北极与青藏高原、大洋间耦合互动、气候预测与AI五大关键词，涵盖了气候预测、气候变化影响、气候系统演变等多个方面，充分展示了我国科学家在气候研究领域的突出成就。我院李昊研究员、漆远教授团队重点参与的研究成果“人工智能全球次季节-季节气候预测系统的研制与应用”因其独特的技术优势和优异的应用成果而成功入选。
该成果由国家气候中心、雄安气象人工智能创新研究院、复旦大学、上海科学智能研究院及国家气象信息中心联合完成，是首个超越ECMWF次季节模式预报精度的AI大模型，将MJO的可预报天数由30天提升到了36天。
次季节尺度气候预测，受限于初值和边界强迫信号不足等原因，其预测来源更为复杂，预测技巧也较少，一直被称为“可预报性的沙漠”。然而，次季节尺度气候异常是往往造成高影响气候事件的重要原因。基于数据驱动的方式构建全球次季节-季节气候预测系统，突破传统预报模型的瓶颈，既是气候科学迫切的发展需求，也是国际前沿的科学技术问题。
该成果在技术上实现了两个关键性创新：一是引入了海气相互作用过程，特别是将热带大气季节内振荡（MJO）这个次季节最重要的可预报性来源纳入模型；二是在隐空间中创新性设计了智能扰动生成模块，从而可以在当前气候系统状态下刻画未来气候系统演变的概率特征，进而有效抓住气候系统的物理不确定性。
业务化应用结果表明，该成果在2024年长江中下游流域的汛期预报效果明显优于ECMWF。该成果的推广应用不仅能够实现对降水的全球预测能力显著提升，而且能够利用有预测技巧的信号发掘多因子协同影响，发挥揭示极端事件气候物理机制的潜力，助力更精准地感知气候风险，提供更高质量的气候预测服务，从而更有效地应对气候风险挑战。
