NPJCAS:ENSO复杂性的多尺度随机理论模型
发布时间: 2022-01-26


 21世纪以来,随着中部型El Niño的频繁发生,ENSOEl Niño-Southern Oscillation)理论和预报遭到了非常严峻的考验和挑战。尽管已经进行了广泛的研究,中部型ENSO的物理机制仍然没有得到统一的认识,全球各大模式对其的模拟也存在严重的缺陷。由于环流模式包含的物理过程和参数过于复杂,这使我们很难进行机理突破并给出直接改善方案。

除此之外,也有很多研究强调ENSO的多尺度特征,如快速的大气过程(如西风爆发)可以通过驱动异常东向海流和激发下翻的赤道开尔文波等方式对年际尺度的ENSO事件产生重要影响;而更长时间尺度的背景场同样会有效调制ENSO的发展,如研究表明,2000年以后信风加强对应的La Niña型背景场分布是造成中部型ENSO频发的重要原因。

除了两类ENSOENSO的复杂性还包括在其他很多方面,如东(中)太平洋海表温度的正偏(负偏)、极端El Niño(如1982-831997-98)、延迟极端El Niño(如2014-16)、多年El Niño(如2003-2006)和多年La Niña(如2010-12)等。因此,从ENSO的研究和机理认识方面来看,我们亟需一个能够较好模拟其复杂性的模型。

复旦大学大气与海洋科学系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;模型主要构成如图2)。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)及季节锁相(如图3)。同时它还能够抓住各种ENSO事件以及它们的发生频率(如图4和图5)。此外,该模型还可以探讨不同情景下的ENSO复杂性特征,如随着背景场信风的增强,中部型、东部型以及多年El Niño出现的频率都会增加,但极端El Niño事件会减少;而背景场信风的减弱则会得到相反的情况。

该模型不仅有助于理解ENSO的复杂性,同时,由于其简单的构造和本身的随机性特征,可以用来进一步研究ENSO的潜在可预报性问题,即回答具体预报时刻的ENSO预报上限是多少。这部分工作目前正在整理当中,不日将投稿。

以上相关结果发表在Nature系列期刊npj Climate and Atmospheric ScienceJournal of Climate上。

论文信息:

 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 模型的主要方程组,其中上四个为年际尺度模型,方程5为季节内风场模型,方程6为年代际背景场方程。


3 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、PDF、逐月变率等。图中红线为观测,蓝线为50份的平均和一倍标准差区间。


4 标准配置下,模式自由积分中部分时间段截取。图中显示的是赤道太平洋月平均海表温度异常随时间的变化。左图为模拟,其中黑色线条表示的是快速变化的大气风场。左边小方块表示的是各种ENSO事件,其中红色和紫色分别为强和中等强度的EPEl Niño,橙色为CPEl Niño,蓝色为La Niña。右图为观测。


5 多种ENSO事件发生频率的统计性特征,第一行为观测(1950-2020),第二行为模式标准配置下的运行结果,第三行和第四行分别为信风减弱和加强对应的情景。