近日，物理海洋教育部重点实验室在Climate Dynamics期刊发表题为“Influence of the preceding August-September-October tropical cyclones over the Western North Pacific on the following spring sea ice in the Beaufort Sea: the bridging role of El Niño”（《8-10月西北太平洋热带气旋对随后春季波弗特海海冰的影响:El Niño的桥梁作用》）的最新研究成果，首次发现了西北太平洋夏秋季热带气旋累积气旋能量（ACE）对随后春季波弗特海海冰具有显著影响，并从El Niño的桥梁作用角度阐释了其中的物理机制。该成果由实验室在读博士研究生叶丁嘉为第一作者，“筑峰人才工程”第一层次李建平教授为通讯作者的科研团队合作完成。

近日，物理海洋教育部重点实验室在TOP期刊Environmental Research Letters发表题为 “Role of external forcing in the time-varying trends of global-mean surface temperature under current and future climates”（《当前及未来气候条件下外部强迫在全球平均表面温度趋势变化中的角色》）的最新研究成果，指出人为和火山气溶胶是驱动过去几十年来全球平均表面温度（GMST）年代际趋势变化的主要强迫因素，然而伴随其未来影响力的减弱，近期温度趋势预测可能面临更大的挑战。成果由实验室在读博士研究生顾娉婷为第一作者，实验室甘波澜教授为通讯作者的科研团队合作完成。

　　近日，物理海洋教育部重点实验室在npj Climate and Atmospheric Science期刊发表了题为“Synergistic effect of boreal autumn SST over the tropical and South Pacific and winter NAO on winter precipitation in the southern Europe”（《北半球秋季热带及南太平洋海温和冬季NAO对欧洲南部冬季降水的协同影响》）的最新研究成果，发现北半球秋季热带及南太平洋海表温度（SST）和冬季北大西洋涛动（NAO）对欧洲南部冬季降水增强具有协同作用，并利用海-气耦合桥过程揭示了其内在物理机制。该成果由实验室在读博士研究生唐欣欣为第一作者，“筑峰人才工程”第一层次李建平教授为通讯作者合作完成。　　

近日，物理海洋教育部重点实验室在Journal of Climate期刊发表题为“Impact of the North Pacific Meridional Mode on the Tropical Pacific Modulated by the Interdecadal Pacific Oscillation”（《太平洋年代际振荡调制北太平洋经向模态对热带太平洋的影响》）的最新研究成果，指出太平洋年代际振荡（IPO）显著调制北太平洋经向模态（NPMM）对两类ENSO的影响，发现NPMM在IPO负位相时能够更有效触发中太平洋型（CP）ENSO响应，并揭示其物理机制。该成果由实验室在读博士生刘博文为第一作者，实验室甘波澜教授为通讯作者的科研团队共同合作完成。

　　近日，物理海洋教育部重点实验室在Journal of Climate期刊发表题为“Uncertainty in the Past and Future Changes of Tropical Pacific SST Zonal Gradient: Internal Variability versus Model Spread”（《气候模式偏差和内部变率对热带太平洋海温东西梯度变化不确定性的贡献及机理》）的最新研究成果，量化了不同时间尺度下气候模式的内部变率和对外强迫的相应差异对模拟和预估热带太平洋海温东西梯度的不确定性的贡献，并解释了其内在物理机制。该成果由实验室在读硕士研究生王峥为第一作者、我校“青年英才工程”第一层次教授，实验室成员董璐为通讯作者等共同合作完成。图1：热带太平洋海温东西梯度(a)多年代际变化趋势与(b)百年尺度的...

　　近日，物理海洋教育部重点实验室在Scientific Reports（《科学报告》）期刊发表题为“Interpretable predictions of chaotic dynamical systems using dynamical system deep learning”（利用动力系统深度学习方法对混沌动力系统的可解释预测）的最新研究成果，提出动力系统深度学习（DSDL）理论并建立预测模型，显著提高了对混沌动力系统的预测能力，实现预测模型的透明性，解决了“黑匣子”问题。该成果由实验室在读博士生王铭宇为第一作者，李建平教授为通讯作者合作完成。　　混沌动力系统广泛存在于自然界和人类社会，其复杂性和不可预测性在多个学科都有深远影响。因此，建立一个高效且可靠的预测模型以延长对这些系统的准确预测时间...