近日，中国科学院大气物理研究所博士研究生朱恩达及其导师袁星教授在《Nature Communications》发表了题为“Benchmark Decadal Forecast Skill for Terrestrial Water Storage Estimated by an Elasticity Framework”的研究成果。该工作提出了一个新的“基准技巧”用于研究年代际水文可预报性，显著优于传统的初值集合预报技巧。论文合作者包括美国NCAR的Andrew Wood博士。
随着全球变暖加剧，极端水文事件频发，水资源安全成为当前和未来水文气候研究的重点关注问题，被世界气候研究计划列为重大科学挑战之一。陆地水储量包括地表水、土壤水、地下水以及冰川、积雪等各种形态的陆地水，它是重要的淡水资源也是陆地水循环不可缺少的组成部分。在年代际尺度可靠地预测陆地水储量可为水资源规划、水旱风险管理提供科学依据。陆地水储量的可预报性主要源自两个方面：陆面水文初始条件的记忆性以及气候等边界条件的可预报性。然而，在年代际尺度预测陆地水储量变化是否应重点致力于减少初始条件还是边界条件的不确定性？近年来年代际气候预测研究的开展，是否能用于显著改进陆地水储量的年代际预测？全球陆地水储量目前的基准预测技巧如何？这些都是亟待解决的科学问题。
鉴于此，袁星教授团队利用陆面模式CLM4.5进行了2200年全球集合回报试验，并采用“弹性框架”方法分析了初始条件和边界条件不确定性的变化对全球32大流域陆地水储量年代际预测的影响，发现超过一半流域在预见期较短时（1-4年预见期）初始条件的贡献要强于边界条件，主要分布在干旱半干旱地区。说明在这些地区加强观测以期减少初值不确定性是提高陆地水储量1-4年尺度预测水平的有效手段。但随着预见期增长，预测技巧的提高更多依赖于减少边值不确定性。作者通过坐标变换改进弹性框架，并用其将耦合模式比较计划（CMIP5）中多模式集合的年代际气候回报技巧用于估计陆地水储量的回报技巧，进而提出了一个新的“基准技巧”。研究发现，对于1-4年预见期而言，该基准技巧在25%的流域显著优于基于初始记忆性的传统水文预测技巧，且在7-10年预见期时扩展到了47%的流域。该基准技巧将为评估年代际水文预测提供新标准，为未来预测方法发展提供新起点；且该基准技巧的估算方法可应用于其他水文变量和时间尺度（如次季节到季节尺度），为水文气候预测研究提供参考和借鉴。
该研究得到国家重点研发计划(2018YFA0606002)，国家自然科学基金(41875105)和中国科学院前沿科学重点研究计划(QYZDY-SSW-DQC012)等资助。
图1. 考虑气候预测信息的基准技巧（左）和基于初值的传统预测技巧（右）。评估对象是各流域4年平均的陆地水储量，评价标准是纳什效率系数，打点流域表示基准技巧显著高于传统技巧。
论文信息：
Zhu, E., X. Yuan*, and A. Wood, 2019: Benchmark Decadal Forecast Skill for Terrestrial Water Storage Estimated by an Elasticity Framework. Nature Communications, 10, 1237, doi: 10.1038/s41467-019-09245-3
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