中国热带海-气相互作用与ENSO动力学及预测研究进展

国际上针对海洋-大气系统的观测、理论和模拟方面已经开展了广泛而深入的研究,为短期气候预测水平的不断提升奠定了坚实基础,这其中中国学者做出了许多重要贡献。文中简要回顾了中国学者70年来在热带海-气相互作用与ENSO动力学及预测方面的研究进展。其中,热带海-气相互作用部分主要涉及4个方面的内容:热带太平洋气候特征与ENSO现象、热带印度洋海温主要模态及其与太平洋相互作用、热带大西洋海温主要模态及与海盆的相互作用、中高纬度海-气系统对ENSO的影响;ENSO动力学包括7个方面的内容:基本理论的相关研究、ENSO相关的诊断与模拟研究、两类ENSO相关研究、ENSO触发机制相关研究、ENSO与其他现象的相互作用、外部强迫与大气遥相关、气候变化与ENSO响应;ENSO预测主要包括2个方面的内容:动力-统计ENSO预测方法、ENSO预测系统与应用。最后,还讨论了上述相关方面亟待解决的问题。     

关于季风动力学以及季风与ENSO循环相互作用的研究

季风和ENSO是影响亚洲和中国气候变化的两大系统,随着气候动力学研究的深入,国内外学者对季风及其与ENSO循环相互作用的研究取得了很大进展.作者回顾了近年来国内外关于季风动力学以及季风与ENSO循环相互作用的研究进展,主要综述了中国学者关于亚洲季风的认识与表述的深化,特别是对于季风的特征、系统性和年循环现象的认识.还回顾了中国关于亚洲季风的季内、年际和年代际变化、亚洲季风与ENSO循环相互作用等方面的研究进展.此外,还提出在季风动力学以及季风与ENSO循环相互作用方面需进一步研究的问题.     

两类ENSO事件非对称性特征分析

利用1961—2010年多种海、气观测资料,分析了东部型(EP)和中部型(CP)ENSO事件海温异常的非对称性及可能原因,并讨论了两类ENSO事件的非对称性对大气环流的可能影响。结果表明,海温异常非对称性包括空间分布非对称、强度非对称以及持续性非对称。从动力学角度来看,虽然不同事件发展衰减阶段主导的动力作用不尽相同,但就两类事件强度非对称性而言,海洋垂直对流项起关键性的作用。此外,研究发现,无论是通过海温强迫直接影响的赤道地区或是通过遥相关影响的赤道外地区,大气非对称响应都表现出与海温异常非对称较强的一致性,其中东部型ENSO的非对称性分布与事件暖位相分布相似,而中部型ENSO的非对称性分布与事件冷位相分布相似,且东部型ENSO非对称性差异大于中部型ENSO。     

基于海气耦合环流模式的ENSO预测

Predictions of ENSO are described by using a coupled atmosphere-ocean general circulation model. The initial conditions are created by forcing the coupled system using SST anomalies in the tropical Pacific at the background of the coupled model climatology. A series of 24-month hindcasts for the period from November 1981 to December 1997 are carried out to validate the performance of the coupled system. Correlations of SST anomalies in the Nino3 region exceed 0.54 up to 15 months in advance and the rms errors are less than 0.9℃. The system is more skillful in predicting SST anomalies in the 1980s and less in the 1990s. The model skills are also seasonal-dependent, which are lower for the predictions starting from late autumn to winter and higher for those from spring to autumn in a year-time forecast length. The prediction, beginning from March, persists 8 months long with the correlation skill exceeding 0.6, which is important in predictions of summer rainfall in China. The predictions are succesful in many aspects for the 1997-2000 ENSO events.     

ENSO机理及其预测研究

资料分析研究表明ENSO(El Ni?o和La Ni?a)实际上是热带太平洋次表层海温距平的循环,而次表层海温距平的循环是赤道西太平洋异常纬向风所驱动的,赤道西太平洋的异常纬向风又主要由异常东亚冬季风所激发。因此可以将ENSO的机理视为主要是由东亚季风异常造成的赤道西太平洋异常纬向风所驱动的热带太平洋次表层海温距平的循环。同时分析还表明,热带西太平洋大气季节内振荡(ISO)的明显年际变化,作为一种外部强迫,对ENSO循环起着十分重要的作用;El Ni?o的发生同大气ISO的明显系统性东传有关。资料分析也表明,El Ni?o持续时间的长短与大气环流异常有密切关系。 用非线性最优化方法研究El Ni?o－南方涛动(ENSO)事件的可预报性问题,揭示了最容易发展成ENSO事件的初始距平模态,即条件非线性最优扰动(CNOP)型初始距平;找出能够导致显著春季可预报性障碍(SPB),且对ENSO预报结果有最大影响的一类初始误差——CNOP型初始误差,进而探讨耦合过程的非线性在SPB研究中的重要作用,提出了关于ENSO事件发生SPB的一种可能机制;用CNOP方法揭示了ENSO强度的不对称现象,探讨ENSO不对称性的年代际变化问题,提出ENSO不对称性年代际变化的一种机制;建立了关于ENSO可预报性的最大可预报时间下界、最大预报误差上界和最大允许初始误差下界的三类可预报性问题,分别从三个方面揭示ENSO事件的春季可预报性障碍现象,比较有效地量化了模式ENSO事件的可预报性。 利用中国科学院大气物理研究所地球流体力学数值模拟国家重点实验室的ENSO预测系统,研究了海洋资料同化在ENSO预测中的应用,该系统可以同时对温、盐剖面资料和卫星高度计资料进行同化。并且在模式中采用次表层上卷海温的非局地参数化方法,可有效地改进ENSO模拟水平。采用集合卡曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)同化方法以及在集合资料同化中“平衡的”多变量模式误差扰动方法为集合预报提供更加精确和协调的初始场,ENSO预报技巧得到提高。     

一个可供ENSO预测的海气耦合环流模式及1997/1998 ENSO的预测

利用中国科学院大气物理研究所设计发展的具有较高分辨率的热带太平洋和全球大气耦合环流模式,设计了一个初始化方案,建立了ＥＮＳＯ预测系统,进行了系统性的预测试验。预测结果检验评估表明,该预测系统表现出较强的预报能力,赤道中东太平洋地区（Ｎｉｎｏ３和Ｎｉｎｏ３４）海表温度距平预报相关技巧高于０５２的预报可持续１８个月,该预测系统可应用到试验性的海温预测实践中。利用该系统对１９９７／１９９８年ＥＮＳＯ进行了实际预测,表明预测是成功的,预测的海温距平已提供给今年我国夏季降水预测使用,取得了良好的预测效果。     

四个耦合模式ENSO后报试验的“春季预报障碍”

用CliPAS计划中3个气候模式和中国科学院大气物理研究所耦合模式FGOALS-g短期气候异常回报试验结果,将动力和统计方法相结合,考察了1982—2003年厄尔尼诺/拉尼娜事件发展期和衰减期海表温度春季可预报性障碍现象。结果表明,所考察的耦合模式对ENSO事件预报的误差发展存在明显的季节依赖性,最大误差增长通常发生在春季,发生显著的可预报性障碍现象。进一步分析发现厄尔尼诺事件和拉尼娜事件在发展期的季节预报障碍现象比衰减期明显,以厄尔尼诺事件发展期春季可预报性障碍现象最为显著,拉尼娜事件衰减期季节预报障碍现象不显著。研究还发现,预报误差的增长在ENSO事件冷暖位相具有显著的非对称性,发展期暖位相预报误差强于冷位相,而衰减期冷位相的预报误差比暖位相大。通过回归分析,诊断了海-气相互作用的强度,发现耦合系统在春季最不稳定,使预报误差最易在春季发展,从而导致可预报性障碍。     

两类ENSO事件非对称性特征分析北大核心CSCD

利用1961—2010年多种海、气观测资料,分析了东部型(EP)和中部型(CP)ENSO事件海温异常的非对称性及可能原因,并讨论了两类ENSO事件的非对称性对大气环流的可能影响。结果表明,海温异常非对称性包括空间分布非对称、强度非对称以及持续性非对称。从动力学角度来看,虽然不同事件发展衰减阶段主导的动力作用不尽相同,但就两类事件强度非对称性而言,海洋垂直对流项起关键性的作用。此外,研究发现,无论是通过海温强迫直接影响的赤道地区或是通过遥相关影响的赤道外地区,大气非对称响应都表现出与海温异常非对称较强的一致性,其中东部型ENSO的非对称性分布与事件暖位相分布相似,而中部型ENSO的非对称性分布与事件冷位相分布相似,且东部型ENSO非对称性差异大于中部型ENSO。     

ENSO循环及相关研究综述

ENSO（El Nino ＆ South Oscillation）是热带海气相互作用的强信号,对全球气候异常有着重要影响。本文着重论述近几十年来ENSO循环与相关海一气系统相互作用的研究现状。首先从线性、非线性两方面阐述了ENSO循环的正负反馈机制;其次,详细论述了西太平洋暖池、热带大气环流和中高纬海一气系统与ENSO循环相互作用的物理过程和机制;最后,从统计预测和数值预测两方面对ENSO的预测现状进行了评述。     

关于ENSO及其统计预测方法评估

结合近年来“九五”国家重中之重项目有关ENSO业务预报系统研究工作的体会和见解 ,简要综述了近年来ENSO的预报问题 ,尤其是ENSO统计预测方法的研究成果 ,并对各种预报方法的效果进行评价。     

热带太平洋经向风异常年际变化与海温异常的关系

运用奇异谱分析（SSA）方法对热带太平洋海温和经向风进行周期分析，结果表明太平洋海气系统存在准4年、准2年和年代际尺度的变化周期，其中准4年的变率最大。不同区域的风场，在不同时间尺度上与海温异常联系的紧密程度不同，位相的演变也有差异。文中还讨论了在准4年与准2年分量之间因风场的不同而导致的海温异常的差异。     

简化ENSO预测模式的改进试验

利用NCEP的海洋模式同化资料,对Cane-Zebiak简化海气耦合模式的海洋动力要素进行对比分析.结果表明,该模式的大气部分能够较好地模拟出海温强迫下的大气风场异常,而海洋部分的模拟结果与实况相比存在较多虚假的偏暖偏冷事件以及对El Nino事件的模拟强度偏小等问题.这主要与海洋模式中混合层厚度选取较浅,导致垂直上翻温度平流的贡献削弱有关.试验结果证明,适当加强该项的强度可提高模式的预报能力.     

ENSO动力学及其数值模拟的研究评述

文章系统地评述了ENSO事件的观测事实及热带海-气相互作用方面的动力学、数值模拟研究进展,并指出了有待解决的主要科学问题和发展前景。     

一个ENSO动力-相似误差订正模式及其后报初检验

为有效利用历史资料中的相似信息,减小模式误差对ENSO这类跨季节-年际尺度预测问题的影响提高动力模式的预测水平.作者利用一种基于统计相似的模式误差订正方法,以国家气候中心简化海气耦合模式为平台建立了相应的动力-相似误差订正(DAEC)模式,并着重探讨了系统相似程度(全相似或部分相似)、误差重估周期以及相似样本个数等因素对预报效果的影响.结果表明,利用该方法可以有效地改善原有模式的预报性能,其中 "全相似" 比 "部分相似" 更能反映海气耦合系统的相似程度,从而对模式误差做出更为准确的估计,使预报误差明显减小.海洋和大气的误差重估周期对结果也有较大影响,在不同相似程度下分别存在着某种最优配置使得预报效果达到最佳.另外,在对相似样本存在状况及影响的研究中则发现在当前资料长度内整体上只存在着有限个相似样本,在此范围内随着样本取样数目的增加DAEC模式的预报性能逐渐提高.     

IAP ENSO预测系统预报技巧的时间依赖性及对1999年La Nia事件的预测

利用IAP ENSO预测系统对1981年11月至1997年12月系统性回报实验的结果,分析了预报技巧的时间依赖性。结果表明：该预测系统对80年代的ENSO具有较强的预报能力,在Nino 3区接近0.8的预报相关技巧（预报与观测的相关系数）可达1年半左右,而对90年代的ENSO现象,预报技巧则较低,超前半年以上的预报仅在0.4左右;预报技巧具有季节依赖性,从春季到秋初开始的预报较好,高于0.5的技巧均可维持15个月以上,其中从7月到9月开始的预报,其高于0.6的相关技巧可达16个月;而从秋末和冬季开始的预报,其技巧衰减较快,预报5个月后降到了0.5以下。对1999年La Nia事件的实时预测总体上是成功的,即此次La NNia事件将维持到2000年;但未能预测出其在1999年春季以后再次加强的过程。对其未来变化趋势的预测显示,此次La Nia事件有可能于今年夏秋季结束。     

Application of the Analogue-Based Correction of Errors Method in ENSO Prediction

In this study, a method of analogue-based correction of errors（ACE） was introduced to improve El Ni？o-Southern Oscillation（ENSO） prediction produced by climate models. The ACE method is based on the hypothesis that the flow-dependent model prediction errors are to some degree similar under analogous historical climate states, and so the historical errors can be used to effectively reduce such flow-dependent errors. With this method, the unknown errors in current ENSO predictions can be empirically estimated by using the known prediction errors which are diagnosed by the same model based on historical analogue states. The authors first propose the basic idea for applying the ACE method to ENSO prediction and then establish an analogue-dynamical ENSO prediction system based on an operational climate prediction model. The authors present some experimental results which clearly show the possibility of correcting the flow-dependent errors in ENSO prediction, and thus the potential of applying the ACE method to operational ENSO prediction based on climate models.