大氣科學之全球空氣質量預報

現狀

為了應對大氣污染問題，歐盟、美國、日本和中國均建立了依托高性能計算機的空氣質量數值預報中心。我國于2015年建立了國家空氣質量預測預警裝置，包括峰值達130萬億次的高性能計算機系統、環境空氣質量數值預報模式系統、環境空氣質量數值預報模式系統并行環境系統、支撐保障系統。這一裝置成為我國近年來應對大氣重污染事件的核心工具，有效支撐了我國大氣污染防治計劃的開展。

西班牙Mart??n等采用OpenMP對STEM－II（Sul＆shy；phur Transport Eulerian Model 2）進行了并行化，并在SGI O2000多處理器、富士通AP3000多計算機和PC集群上開展了測試，結果表明并行代碼的模式程序可以顯著減小模式運行所需的CPU計算時間。德國Lieber和Wolke發展了一種能有效解決化學傳輸模式負載不均衡問題的改進耦合方案，有效提高了化學傳輸模式的并行計算效率。朱云等研究了CMAQ模型在64位Linux操作系統上不同CPU核心數目并行計算模擬耗時以及結果的差異情況。研究結果表明，并行計算能大幅縮短CMAQ模擬耗時，以16個CPU核心并行處理為性價比最佳值；多于16個核心并行處理時，隨核心數量的增加模型性能提升的趨勢減緩。王自發等基于高性能計算集群建立了具備多模式集合預報功能的空氣質量多模式集成預報業務系統，有效支撐了北京奧運會的空氣質量保障，推動了我國空氣質量預報預警能力的快速提升。Wang等針對空氣質量模式中計算耗時大的氣相化學模塊，設計了化學動力學模擬的新框架，以適應下一代處理器中單一指令多數據（SIMD）技術的使用，通過矢量化實現細粒度級并行化，可使空氣質量預報模式實現3倍以上的加速計算。Wang等利用“地球系統數值模擬裝置”的原型系統“硅立方”首次實現了中國區域5公里水平分辨率多年的大氣污染高精度模擬。

對領域應用的促進

基于高性能計算的城市、區域和國家空氣質量預報雖然已取得了長足的進步并具備了較強的預報預警能力，但全球空氣質量的預報預警能力仍然非常有限且不確定性大。一方面，由于空氣質量數值模擬與預報涉及非常復雜的多尺度大氣物理化學過程以及毫秒級大氣化學反應和微物理過程的模擬，計算代價高昂，全球空氣質量模擬預報仍停留在較粗的空間分辨率（＞25公里），難以合理表征很多次網格尺度過程（如機動車、電廠等排放過程以及局地環流過程）。目前，尚未有國家實現高分辨率（＜10公里）的全球空氣質量預報。另一方面，受計算資源約束，現有全球模式對很多物理化學過程都進行大幅簡化處理，同時排放源、氣象場等輸入數據不確定性大，進一步加大了全球空氣質量預報的難度和不確定性。因此，我國空氣質量預報能力提升亟待超級計算資源和技術的支撐。

發展趨勢

未來，隨著我國超算能力的不斷增強以及國產計算系統的研發，給我國乃至全球空氣質量預報、預警提升提供了巨大的機會。目前，我國在建的國家重大科技基礎設施“地球系統數值模擬裝置”將研發全國3公里、重點地區1公里水平分辨率的區域高精度大氣污染模式，建成后將大幅提升我國區域大氣污染模擬預報能力。此外，依托國產計算系統也正在研制高分辨率全球空氣質量智能化網格預報系統，必將大幅提升我國在全球空氣質量預報上技術能力和研究水平。