近日，物理海洋教育部重点实验室在Climate Dynamics期刊发表题为“Improvement of ENSO simulation by the conditional multi‑model ensemble method”（《条件多模式集合方法对ENSO模拟的改进》）的最新研究成果，提出了改进的条件多模式集合（CMME）方法，显著改善了模式对ENSO现象的模拟，通过解释CMME对ENSO物理机制的模拟，表明该方法的有效性、稳定性和可靠性。该成果由实验室“筑峰人才工程”第一层次李建平教授为通讯作者的团队合作完成。

　　厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）是热带太平洋重要的年际气候变率，对全球天气气候异常有重要影响。利用耦合模式对ENSO现象及其机制进行模拟、预测和预估具有重要的科学意义和社会价值。然而，当前模式模拟ENSO时空变率的能力有限，传统的多模式集合（MME）方法仍有很大改进空间，需要提出新的模式集合方法进行改进。

　　该研究利用李建平教授团队提出的CMME方法，在此基础上做了进一步修正，基本思想是通过条件筛选合适的模式再进行集合，从而改进模式的模拟效果。研究结果表明，相比于传统的MME方法，CMME对ENSO的模拟技巧有显著的提高（图1 A），能够更好地反映ENSO循环的海温异常演化、位相转换期、季节锁相性以及不对称性等特征。MME结果与观测Niño 3.4指数的相关几乎为0，而CMME的相关高达0.55。通过对CMME模式进一步分类（图1 B），研究发现CMME的正、负子集（CMME+和CMME-）能够分别表征类似东部型（EP）和中部型（CP）ENSO现象，进一步结合Bjerknes指数和热收支非线性项的计算分析，表明CMME可以有效集成模拟ENSO触发机制和正负反馈机制，这是其能够反映ENSO特征的原因。

图1：（A）观测、CMME和MME表征的ENSO循环事件海温异常、风应力异常（Taux）和温跃层深度异常（Thermocline）时空演化图（经向平均5°S–5°N，单位见右上角）。图中160°E、150°W、90°W处的垂直虚线表示Niño3和Niño4区域的边界，异常场均经过标准化处理。图中打点区域表示通过了90%的置信度检验水平。（B）同（A）但为对CMME+和CMME-的集成模拟

　　上述研究提出了稳定有效的CMME多模式集成方法，因其抓住了ENSO演变的物理机制而有效改进了ENSO的模拟，有利于提高ENSO预测的准确性等；同时，该方法也可广泛应用于其他现象的集合模拟研究。研究工作得到国家自然科学重点基金和崂山实验室基金等共同资助。

文章引用：

YU M., J. -P. Li*, and S. -J. Zhao, 2024: Improvement of ENSO Simulation by the Conditional Multi‑model Ensemble Method. Climate Dynamics, https://doi.org/10.1007/s00382-024-07164-8.