很长一段时间以来，占中国自然灾害70%的气象灾害给国家和社会带来了巨大损失，做好气候预测是防灾减灾的有效手段。但是短期气候预测尤其是“月一季节尺度的降水预测”已成为世界性难题。

作为一名科研工作者和百人研究团队的“带头人”，我实验室地球系统模式创新团队核心成员、扬州大学封国林教授带领团队在统计物理、复杂系统与大气科学交叉领域不断取得突破。“认准一件事，就要做到极致。”正是凭借着攻坚克难、钻深研微的品质，他带领团队结出累累硕果，在世界气候预测的舞台彰显了“中国智慧”。

“影响气候系统的物理因素众多，各因素之间相互关系又十分复杂。气候系统的高度复杂性和非线性使得季度和跨季度气候预测成为世界性难题。”封国林说，目前无论是国内还是国外，短期气候预测水平都相对较低。

封国林介绍，短期气候预测存在统计学和动力学两种方法，统计学方法善于利用大量历史资料，但其自身局限性使它并不能成为主要的预测方法。“要想实现客观定量化的非线性预报，尤其要实现具有针对性的异常气候预测，只能依赖于动力学方法。”封国林说，动力学方法虽然善于运用物理规律，但同样面临着模式物理过程不够准确和初值不精确等问题，“直接从正面解决模式中存在的缺陷是一个任重而道远的过程。”

2008年，封国林牵头组建了“动力与统计集成的季节气候预测系统”研究团队，联合国家气候中心聚力攻关，围绕“利用历史资料的有用信息预报数值模式的预报误差来提高短期预测准确率”这一核心问题，坚持对中国汛期气候的影响机制和预测理论、方法、技术等方面开展探索研究。

“我们基于丑纪范院士动力与统计相结合的气候预测理论，利用历史观测和模式数据生成模式预测误差集，发展了基于动力相似预报策略和方法的季节预测新技术，成功研发出了季节气候预测系统。”封国林说。

该系统是我国首个动力与统计相结合的客观化气候预测业务系统，填补了我国短期气候预测领域关于“动力模式——统计相似内结合技术”的空白。自2009年投入运行以来，“动力——统计集成的季节气候预测系统”在全国31个省级气候中心推广应用，已连续11年准确预测我国汛期主雨带特征，有效提升了我国短期气候预测准确率，成为中国气象局现代化业务的重要组成部分和“十三五”期间最重要的成果之一。

作为全球气候服务框架培训的预测系统之一，2015年至2017年，封国林牵头完成了该系统在全球26个国家(地区)推广应用，开创了关键技术由国外引进向自主创新并向国外输出的新局面。

去年7月，雨带长期徘徊，我国南方遭遇多轮暴雨侵袭。长江流域、淮河流域降水量达到1961年以来历史同期最多。融合了“相似误差订正”“雨型诊断预测”“多模式动力统计集成预测”和“机器学习”等多种先进的气候预测方法和IT技术的“动力——统计集成的季节气候预测系统”再一次在汛期经受住了考验，成功预测长江流域、淮河流域及黄河中下游流域性洪涝灾害。

早在去年3月，封国林团队利用该系统对2020年夏季降水形势作出预测，明确指出长江、淮河流域汛期降水大部偏多二至五成，部分地区偏多五成以上，发生流域性洪涝灾害的可能性极大，尤其是在长江中下游以及淮河流域南部等地区。封国林介绍说，团队的预测意见被长江、淮河流域相关区域、流域以及省级气候(气象)中心采纳，为当地综合防灾减灾提供了有力的科学支撑，为三峡水库提前腾出防汛库容提供了有力的决策支撑。