在数值天气预报（NWP）中，资料同化对于改进初始条件和后续预测尤为重要。然而，传统方法采用迭代过程来最小化成本函数，对计算时间提出了显著挑战。量子计算作为一种新的计算技术，为克服经典计算机在计算方面的挑战提供了一种前景广阔的解决方案。量子计算机可以利用隧道、叠加和纠缠等量子效应来显著降低计算需求，特别是量子退火机（Quantum annealing machines）在解决优化问题方面功能强大。

　　近期，日本千叶大学开发了一种称为量子资料同化的新方法，利用量子退火机来解决资料同化问题。研究人员表示，“研究中引入了新的量子退火方法来提升资料同化速度，这是数值天气预报的主要计算瓶颈。新算法首次成功地解决了量子退火机上的资料同化问题。”研究人员重点分析了NWP中广泛应用的四维变分资料同化（4DVar）方法。结果表明，量子退火法的分析精度与基于准牛顿的传统方法不相上下，但所需时间仅为前者的一小部分。量子计算机能够在降低资料同化计算成本方面发挥作用。研究人员指出，“新方法可以彻底改变未来的NWP系统，以更少的计算时间实现更深入的理解和改进预测。此外，它有可能推进量子退火机在解决地球科学中复杂优化问题方面的实际应用。”相关成果以Quantum Data Assimilation: A New Approach to Solve Data Assimilation on Quantum Annealers为题发表在Nonlinear Processes in Geophysics期刊上。

（本篇来源：《气象科技前沿》2024年第3期）