JC:基于信息论研究ENSO复杂性的潜在可预报性问题
发布时间: 2022-12-21


区别于经典理论对其整体特征的刻画,ENSOEl Niño-Southern Oscillation)在空间型态、强度、发展过程等多方面都表现出了多样性特征,这些共同构成了ENSO的复杂性问题。近年来,该问题受到越来越广泛的关注,且对ENSO研究带来了非常大的挑战。全球各大模式对ENSO复杂性的模拟和预报均存在严重的缺陷和不足。能够准确刻画不同类型ENSO事件的发展特征并从定量上估计其潜在可预报性对于理解ENSO以及指导合理的研究方向非常重要。

2022年年初,红宝石官方登录网站入口青年副研究员方向辉(通讯作者)和美国威斯康星大学麦迪逊校区陈南(Nan Chen)教授、美国加州大学尔湾分校余进义(Jin-Yi Yu)教授从前期构建的确定性三区域ENSO理论模型出发,充分考虑季节内的快速大气过程、年代际的长时间尺度背景场变化以及它们的随机性特征,构造了一个三区域多尺度随机理论模型(框架如图1)。该模型能够真实模拟中太平洋海表温度(TC)和东太平洋海表温度(TE)的基本统计特征,如功率谱结构、概率密度分布(PDF;包括变率、偏度、峰度等)季节锁相及自相关系数(如图2)。同时它还能够抓住各种ENSO事件以及它们的发生频率。

需要指出的是,该模型能够精确刻画观测中的非高斯统计量,这是其他模型所欠缺的,因此用它来探讨统计意义上的ENSO可预报性问题非常适宜。此外,理论模型计算量小,便于进行大样本试验分析。基于此,方向辉和陈南利用2000个集合样本以及信息论中相对熵的概念和定量分析方法(如图3),进一步从定量方面探讨了ENSO复杂性的潜在可预报性问题。主要结论如下:

1La NiñaENSO负位相)往往具有较长的预报时效。

2、由于具有较高的信噪比,东部型El NiñoENSO正位相)比中部型更易预报。

3、从可预报性的角度看,春季并没有明显的障碍。这意味着通过进一步提高物理认知和改善预报方法,我们有望对ENSO进行长时间的有效预报。

4、过去发生的6次中部型El Niño中有4次都可以提前24个月进行有效预报。这意味着在提高该类型事件的预报技巧方面投入精力将很有前景。

5、较强(弱)的Walker环流背景场将有利于(不利于)中太平洋海表温度的长时间预报。

6、初始条件中考虑季节内的快速大气过程对东太平洋海表温度的准确预报非常重要。

7、令人欣喜的是,我们发现高斯分布虽然无法准确刻画观测中ENSO的非高斯特征,但它可以足够准确地进行定量计算相对熵并进行潜在可预报性研究。这为利用更复杂的海气耦合模式以及小集合样本来研究相关问题带来了非常大的便利和可行性。

8、跟传统的可预报性研究方法相比,这一统计性意义上的可预报性研究方法包含了不确定性的定量分析,且比使用单一轨道或集合平均更能有效表征混沌系统特别是湍流和极端事件的特点。

9、该分析框架很容易在其他问题的可预报性研究上进行使用。

以上相关结果发表在Journal of ClimateNature系列期刊npj Climate and Atmospheric Science上。


论文信息:

Fang, X., Chen, N.* (2022) Quantifying the Predictability of ENSO Complexity Using a Statistically Accurate Multiscale Stochastic Model and Information Theory. Journal of Climate. https://doi.org/10.48550/arXiv.2203.02657(预印版下载链接)

 Chen, N., Fang, X.*, Yu, J.-Y. (2022) A Multiscale Model for El Niño Complexity. npj Climate and Atmospheric Science.

Fang, X.*, Mu, M. (2018) A three-region conceptual model for central Pacific El Niño including zonal advective feedback. Journal of Climate, 31: 4965-4979

1 三区域多尺度随机理论模型的主要构成示意图。

2  模型标准配置下,2000年自由积分的统计性结果。为了与观测(1980-2019)进行比较,将模型的积分结果划分为等时间长度的50份,然后分别计算它们的功率谱、概率密度分布、逐月变率、自相关系数等。图中红线为观测,蓝线为50份的平均和一倍标准差区间。左侧的赤道太平洋海表温度异常为观测和模式随机选出相同时长的样本比较。


3 利用信息论定量研究复杂系统可预报性的示意图。



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