机理与数据融合计算，贵在取长补短

8月14日，苏州一场暴雨，让前来参加中国科学院学部“科学与技术前沿论坛”的中国科学院院士张平文在路上多花了好几个小时。不仅他，许多院士专家都辗转多时才抵达苏州。他在次日的报告中以此切入——如果短临天气预报更准一点，大家可能就不会在暴雨中颇费周折了。

这次“被困在路上”的经历，恰成了他在主旨报告中的一个生动注脚。诸如雷雨大风、短时强降雨这样的短临天气预报为什么报不准？张平文回答得很直接：以机理为主的预报模型与以观测为主的预报模型，无论谁“单打独斗”都很难做到精细预报；要精准预报，二者“谁也离不开谁”，需要各取所长，融合贯通。

这也正是他演讲的核心主旨：机理与数据的融合计算，贵在取长补短。以下为其演讲主要内容，与原报告有删节。

张平文院士在数据科学与应用论坛上。主办方供图

两种计算范式，走向融合

科学计算走到今天，主要形成了两条路径。

一条是基于机理的计算范式。先把物理规律写成数学方程，再设计算法去求解。这条路的好处是能理解、精度高、可解释、能外推，在流体力学、电磁学等领域非常成功。但它的软肋也很明显：真实世界的问题远没有方程写得那么“简洁又美丽”——我们做数学、做物理的，那些越简单、越漂亮的东西，是我们最高的价值追求。但追求“简而美”这条路走得很艰辛，显然很多实际问题并不那么简洁，也没那么美。