在全球变暖不断加剧、极端天气气候事件日益频发的背景下，气候系统精细化预测已成为国际研究的前沿焦点。实现这一目标的关键在于数值模式的持续创新与高性能计算技术的深度融合。美国计算机协会（ACM）于 1987 年设立的国际高性能计算领域最高奖项——戈登·贝尔奖（被誉为“超算领域的诺贝尔奖”），自 2023年起增设“气候建模奖”，以表彰在气候模拟与高性能计算交叉领域取得的年度重大突破性成果。
我院张祎教授研究组联合国内领域优势力量，发展了自主创新全球 1 km 分辨率大气模式GRIST，在此基础上引入混合精度动力框架与人工智能物理过程，有效提升其计算效率。通过大气模式与海洋模式LICOM耦合，建立了全球–区域一体化耦合模式系统，在国产E级异构超算平台上实现了全球 1 km大气-海洋耦合模拟：在3720 万新神威异构主从核的计算规模下，达到 0.54 模式年/天的计算速度（图 1），显著增强了我国自主气候模式的国际竞争力。该成果入围 2025年戈登·贝尔气候建模奖决赛，荣获中国计算机学会 CCF HPC China 超算“年度最佳应用奖”。
成果凝聚了研究组与崂山实验室、中科院大气物理研究所、计算机网络信息中心、清华大学、国家超算无锡中心、中国气象科学研究院等机构的联合攻关，展现了我国在地球系统模式自主创新发展、人工智能与高性能计算深度融合等方面的协同攻关能力与前沿科技水平。
图1 （左）入选2025年戈登•贝尔气候建模奖决赛圈论文首页。（右）CCF HPC China 2025年超算年度最佳应用奖。
作为预测系统的“引擎”，数值模式对地球流体物理过程的精细刻画能力，对预测系统生成气候信息的准确性与可靠度有着重要影响。GRIST模式是我国自主设计发展的全球–区域一体化数值模式。模式在自主知识产权的非静力动力框架、全球–区域统一代码架构、以及AI增强的物理过程等方面具有多项原始创新。其与我国自主发展30余年的 LICOM 海洋模式耦合后，可实现全球与区域的协同预测，在高分辨率下仍保持出色的精度与稳定性，在台风、极端暴雨等高影响天气气候事件预测中，模式也展现出优异性能。图2显示，当水平分辨率从 25 km 提升至 3 km 时，模式对台风结构的细节刻画显著增强，展现了高分辨率带来的物理逼真度。未来，研究组将持续推进高分辨率、精细化气候模拟与预测的研究，进一步提升我国在该领域的自主创新与国际影响力。
图2 （a）（c）3km大气和2km海洋模式模拟的10m大气风速和海洋表面Rossby数；（b）（d）同（a）（c），但为25km大气模式和10km海洋模式耦合结果。
参考文献：
Xu, K., M. Yu, Y. Chen, J. Gao, S. Wang, J. Song, X. Duan, J. Wei, J. Yu, H. Liu*, J. Jiang*, Y. Zhang*, P. Lin*, T. Wang, P. Wang, W. Zheng, J. Xie, J. Zhang, Z. Liu, X. Jin, J. Wei, Q. Chang, Q. Lin, Y. Zhou, Y. Li, W. Liu, W. Xue, H. Fu, Y. Yu, X. Chi, and L. Wu, 2025: Kilometer-Scale AI-Powered and Performance-Portable Earth System Model (AP3ESM) to Achieve Year-Scale Simulation Speed on Heterogeneous Supercomputers. SC ’25, November 16–21, 2025, St Louis, MO, USA, ACM ISBN 979-8-4007-1466-5/2025/11.
Duan, X.1, Y. Zhang1*, K. Xu1, H. Fu, B. Yang, Y. Wang, Y. Han, S. Chen, Z. Zhou, C. Wang, D. Huang, H. An, X. Ju, H. Huang, Z. Liu, W. Xue*, W. Liu*, B. Yan, J. Hou, M. Yu, W. Chen, J. Li, Z. Jing, H. Liu*, and L. Wu, 2025: An AI-Enhanced 1km-Resolution Seamless Global Weather and Climate Model to Achieve Year-Scale Simulation Speed using 34 Million Cores. Proceedings of the 30th ACM SIGPLAN Annual Symposium on Principles and Practice of Parallel Programming, Association for Computing Machinery, 524–538.