ERL编辑优选：南海夏季风和ENSO在印度洋偶极子预测中的协调作用
文章介绍
Yazhou Zhang（张亚洲）, Jianping Li（李建平）, Yina Diao（刁一娜）, Qiuyun Wang（汪秋云）, Renguang Wu（吴仁广）, Ting Liu（刘婷）, Yishuai Jin（金亦帅）, Zhaolu Hou（侯兆禄） and Haili Wang（王海丽）
通讯作者：
- 李建平, 中国海洋大学
研究背景：
印度洋偶极子（Indian Ocean dipole, IOD）是地球上最显著的年际变率之一，表现为热带印度洋海表面温度异常东西反向变化的空间分布特征。IOD的显著气候效应遍及印度、印度尼西亚、澳大利亚、中国、甚至南美等地区，对上述区域造成严重的社会经济损失。比如，2019年热带印度洋经历了近60年强度最大的极端IOD正位相事件，此次极端事件对随后冬季澳大利亚森林大火和次年夏季长江流域超级梅雨有重要影响，给当地造成数十亿美元的经济损失。因此，加强IOD预测研究不仅有助于加深对IOD气候效应的理解，还可为受其影响国家的防灾减灾决策提供一定的科学依据。
研究内容：
本文基于多元线性回归方法构建了一个新的IOD季节预测统计模型，并通过与北美多模式集合（NMME）动力预测模型作对比分析评估了该模型的预测性能。南海夏季风与ENSO都是影响IOD发展的重要气候因子，对IOD发展具有显著的协同效应。南海夏季风主要通过区域Hadley环流影响IOD东极子的发展，而ENSO主要通过Walker环流影响IOD西极子的发展。因此，南海夏季风主要与IOD东极子相关显著，与IOD西极子相关较弱；而ENSO主要与IOD西极子相关显著，与IOD东极子相关较弱（图1）。
基于上述统计关系和物理过程，本研究发展了一个新的IOD统计预测模型，建模过程如下：（a）利用前期夏季ENSO和IOD持续性预测IOD西极子指数；（b）利用前期夏季南海季风和IOD持续性预测IOD东极子指数；（c）预测的IOD西极子指数减去预测的IOD东极子指数得到预测的IOD指数。
该统计模型预测的秋季IOD指数与观测的相关系数达到0.86，均方根误差为0.24°C，预测能力明显优于NMME动力预测模型（图２）。而且，该统计模型对 IOD正事件的命中率与NMME模型相当（超过65%），远高于对IOD负事件的命中率。本研究为预测IOD提供了一个新的视角，对进一步提高IOD的业务预测能力具有重要的参考价值。
图1 1982-2018年夏季南海季风（SM，橙色柱）和ENSO分别（N34，绿色柱）与（a）秋季IOD、（b）IOD西极子和（c）IOD西极子的相关系数。（d-f）同（a-c），但为偏相关系数。浅橙色柱表示夏季南海季风与（d）秋季IOD、（e）IOD西极子和（f）IOD西极子去除同期ENSO信号后的偏相关系数，而浅绿色柱表示ENSO与（d）秋季IOD、（e）IOD西极子和（f）IOD西极子去除同期南海季风信号后的偏相关系数。图中灰色圆心实点表示95%信度水平。
图2 1982-2018年观测与统计模型和NMME动力预测模型的（a）相关系数和（b）均方根误差（°C）。其中橘色实线表示基于前期夏季南海季风、ENSO和持续性建立的统计预测模型，绿色实线为新建的统计预测模型（RC-model，基于前期夏季ENSO和IOD西极子持续性预报的秋季IOD西极子指数减去基于前期夏季南海季风和IOD东极子持续性预报的IOD东极子指数），虚线为12个NMME动力预测模型，MME为12个NMME动力预测模型的平均结果。
作者介绍
李建平 教授
中国海洋大学
- 李建平，中国海洋大学教授、国家杰青、首届全国优博、973项目首席、Climate Dynamics执行主编、国际气候与环境变化委员会主席、国际气候学委员会主席、国际IUGG会士。主要从事气候动力学与气候预测研究，发表论文500余篇，编译著10余部。入选斯坦福大学全球前2%顶尖科学家终身成就榜单、爱思唯尔中国高被引作者、全球最佳地球科学家等。
期刊介绍
- 2022年影响因子：6.7 Citescore: 10.1
- Environmental Research Letters（ERL）以金色开放获取模式出版，作者可选择将原始数据作为补充资料与文章一起发表。所有研究人员可以免费获取这些研究成果。ERL汇聚了关注环境变化及其应对的研究团体和政策制定团体的意见，涵盖了环境科学的所有方面，出版研究快报、综述文章、观点和社论。ERL顺应了环境科学的跨学科发表的趋势，反映了该领域相关的方法、工具和评估战略，得到了来自不同领域的广泛贡献。