改进ENSO预测模型与同化海洋盐度新观测

Previous works on ENSO simulation and forecast mainly focused on the effects and variations of temperature during the ENSO evolution. With the appearance of new salinity observations (Argo and salinity satellite) in recent years, salinity, as another importance physical variable on affecting the oceanic verification, its effects on ENSO have been getting more and more attentions. At the same time, most present climate models still have significant biases on simulating the salinity changes in the upper ocean. Therefore, this study aims to develop a component model of salinity over the tropical Pacific for a developed ENSO ensemble prediction system at IAP, which basic model is an intermediate coupled model, but lacking of salinity process. Then the study will develop a coupled initialization (assimilation) method of new salinity observations on improving the initial condition for ENSO prediction. The innovation of the proposal is the development of the salinity component model into the intermediate coupled model will help to actualize the effects of salinity variations on ENSO simulation and prediction, and this study will be the new application of salinity observations on ENSO initialization and prediction.

对ENSO模拟和预测的研究以往大多数着眼于ENSO演变过程中温度场的变化和作用。近年来随着新的盐度观测资料（Argo和盐度卫星）出现，海洋盐度作为直接影响海洋层结状况的另一个重要物理量，其对ENSO的影响和作用也在逐步得到认识和重视。与此同时，目前大多数气候模式对海洋上层盐度的变化仍存在着明显偏差。因此，本研究将在一个已发展的大气所ENSO集合预测系统基础上（该系统基于一个中等复杂程度海气耦合模式，但缺乏盐度物理过程），进一步地发展该系统的盐度分量模型，实现热带太平洋盐度变化对ENSO演变的影响。同时发展“耦合”同化方法将盐度观测信息进一步协调地同化到系统中，改进预测系统的初始场，提高ENSO预测水平。研究的创新点在于：（1）研究发展的盐度分量模型将在中等复杂程度耦合模式中实现盐度变化对ENSO模拟和预测的影响，（2）这将是盐度新观测在ENSO预测初始化中的新应用。

海洋盐度作为影响海洋层结状况的另一个重要变量，它对热带气候和ENSO的影响以前却知之甚少。近些年，随着有效的盐度观测资料的出现（Argo廓线观测和盐度卫星观测），以及在全球变暖背景下，与盐度相关的物理过程对气候变化的重要作用日益显著，盐度变化的影响和作用得到了一定程度的重视。因此，加深对ENSO循环过程中盐度作用的认识，并利用数值模式加以合理地模拟和预测，是非常有必要的，也会进一步地提高ENSO耦合模式中对海表温度模拟和预测的精确性。本项目在一个已发展的大气所ENSO集合预测系统基础上（该系统基于一个中等复杂程度海气耦合模式，但缺乏盐度物理过程），进一步地发展该系统的盐度分量模型，实现热带太平洋盐度变化对ENSO演变的影响。同时发展“耦合”同化方法将盐度观测信息进一步协调地同化到系统中，改进预测系统的初始场，提高ENSO预测水平。.首先，利用大气海洋卫星和海洋现场观测资料，揭示了暖池边缘海洋盐度变化与上层海洋变化的正反馈机制，为后续盐度建模工作明确了方向；其次，通过编写中等复杂程度耦合模式ICM中对海表盐度分量的控制方程并与ICM嵌套起来，利用淡水通量FWF的年际变化驱动实现了海表盐度的合理模拟，通过发展参数化过程实现了海表盐度对ENSO年际变化模拟的调制和反馈作用，建立了完整的考虑盐度物理过程的ENSO新模型ICMs；最终，利用发展的耦合同化系统同化盐度新观测提供初始场，开展2005-2020年ENSO回报试验，新系统在预测性能方面有了明显的提高，对中太平洋型厄尔尼诺事件的预报误差减小了50%以上，进一步地支撑了之前理论分析的合理性和建模工作的有效性。.在本项目的支持下，课题组将新ENSO预测模型用于重大活动的气候预测保障，服务于国家防灾减灾决策，受到多个应用部门的肯定；共发表学术论文21篇，其中SCI论文18篇；并获取了2项软件著作权。课题组成员共参加国内国际会议做报告15次（含线上），其中邀请报告12次，口头报告3次。课题组成员也获得多个人才项目支持和科研奖励。