IOCAS ICM及其ENSO实时预测试验和改进

厄尔尼诺和南方涛动(ENSO)是仅次于季节变化的最强年际气候变率信号,对全球气候和天气产生重要影响。准确、及时、有效地预报ENSO事件的发生和演变具有重大的实用意义。以中国科学院海洋研究所冠名的中等复杂程度海气耦合模式(IOCAS ICM),每月定期进行ENSO实时预报试验。IOCAS ICM实时预报结果目前收录于美国哥伦比亚大学国际气候研究所(IRI),以作进一步的集成分析和应用。该模式的大气部分是一个描述对海表温度(SST)年际异常响应的风应力异常经验模式,海洋部分包括了动力海洋模块、SST距平模块(嵌套于动力海洋模块中)和次表层上卷海温(T_e)距平模块三部分。IOCAS ICM的特点之一是开发了次表层海温反算优化这一创新技术,可有效改进热带太平洋SST异常的模拟和预报。IOCAS ICM和其他海气耦合模式的最新预报结果(以2017年9月为初条件)表明,2017年年末热带太平洋会处于一个SST冷异常态,最大变冷中心集中在赤道东太平洋,但并不足以达到拉尼娜(La Ni?a)事件的水平,SST冷异常可能会在2018年春季逐渐减弱,转化为中性状态。此外,本文还对四维变分资料同化方法(4D-Var)以及条件非线性最优扰动方法(CNOP)在IOCAS ICM中的应用进行了讨论。

一个ENSO多模式集合预报系统介绍

厄尔尼诺-南方涛动(El Ni?o and Southern Oscillation,简称ENSO)是短期气候预测的主要可预报性来源.为提高ENSO的预报水平,我们构建了一个包含5个动力耦合模式的多模式集合预报系统,其中各个模式具有不同的复杂程度、参数化方案、分辨率、初始化和集合扰动生成方案,以尽可能全面地考虑各种不确定性对预报结果的影响.回报试验结果表明:多模式集合的预报效果明显好于任何一个单一模式,其显著降低了均方根误差,并提高了异常相关性技巧.该多模式集合的预报效果可以比肩甚至优于同期北美多模式比较计划中的ENSO多模式集合预报技巧.此外,多模式集合预报能够削弱“春季预报障碍”的影响,提供更为可靠的概率预报.实时预报能够提前六个月准确地捕捉到近期连续两年的拉尼娜事件,并且该系统从2022年4月开始的预报也显示出连续三年拉尼娜事件的可能性.总体来说,这一多模式集合预报系统能够提供比任何模式成员更加准确的确定性预报和概率预报.这些改进主要得益于:一方面不同模式之间的优势互补增加了可预报信息,另一方面该系统集合成员规模较大有助于更为合理地刻画预报不确定性的分布.