天气预报是人们普遍比较关心的问题，无论是农业生产还是重大活动的举行都要参照当时的天气状况。而像极端高温、暴雨极端事件则会对于人们的生命财产安全产生重大的影响。因此准确预报未来的天气状态具有重要的意义。在实际预报业务中，一般采用数值模式和经验预报相结合的方式，对未来进行预报。一般情况下，给定一个初始状态，从这个初始状态预报未来的天气状态，就能得到预报时效的上限。但是，对于这个初始状态，它可以提前多久被预报出来呢？如果能知道特定状态，尤其是极端天气状态的提前预报时间，就可以为极端天气状态的预报提供指导意见，从而提高极端天气的预报准确率，有效预防和降低极端灾害带来的风险。
　　围绕上述问题，中国科学院大气物理研究所博士研究生李旋、丁瑞强研究员提出了新的两类可预报性，向前可预报性和向后可预报性。向前可预报性与传统的可预报性的定义是一致的，从初始状态向未来进行预报，得到向前可预报期限；而向后可预报性则是研究给定状态的提前预报时间，得到向后可预报期限。基于非线性局部Lyapunov指数方法，研究Lorenz63和Lorenz96理论模型中的状态向前与向后可预报性。他们的研究表明，向前与向后可预报性的局地守恒性导致了它们之间存在负相关关系。向前与向后可预报期限之和在一个常数值附近进行微小振荡。常数值既取决于初始误差量级的大小，同时也依赖于模型的复杂度。在同一个非线性动力系统中，初始误差量级越小，常数值越大；当初始误差量级相同时，复杂度更大的系统的常数值往往比较小。
　　目前的研究还只是针对理论模型，至于实际大气的向前与向后可预报性还需要进一步探究。他们的未来工作将围绕着实际大气中的特定状态，尤其是极端状态的向前与向后可预报性进行深入研究。
　　以上研究已被《Advances in Atmospheric Sciences》接收并预出版。

　　图1 向前与向后可预报期限局部守恒性示意图（供图：李旋）
　　论文信息：
　　Li, X., R. Q. Ding, and J. P. Li, 2019: Determination of the backward predictability limit and its relationship with the forward predictability limit. Adv. Atmos. Sci., 36(6), 000–000, https://doi.org/10.1007/s00376-019-8205-z.
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