以大西洋多年代际振荡作为主要预报因子的夏季北半球热带外气候年代际预测研究

Decadal prediction is one of hotspots of the climate change research field. In terms of the skill evaluations of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Fifth Assessment Report (AR5), current decadal prediction experiments only show higher skills in the Atlantic multidecadal oscillation (AMO) than conventional historical simulations, while do not show significant improvements in other internal variability signals. The core goal of the project is to improve the predictive skills in the extratropical Northern Hemisphere (NH) climate interdecadal variation during summer, making the most use of the higher skills of the decadal prediction experiments in the AMO. Firstly, the project will explore the mechanisms of the impacts of the AMO on the extratropical NH atmospheric circulation during summer from two aspects. 1) During past one century, under the background of the global climate change generated by the external forcing, to what extent the AMO modulates the extratropical NH atmospheric circulation during summer through direct or indirect ways? 2) What are the differences in forcing mechanisms between extratropical and tropical components of the AMO? Then, the project will construct a statistic-dynamic model to improve the predictive skills in the extratropical NH climate during summer, based on the higher skills of the decadal prediction experiments in the AMO and the statistical relationships between the AMO and the extratropical NH atmospheric circulation.

年代际预测是气候变化领域的国际研究热点之一。“政府间气候变化专门委员会”（IPCC）第5次评估报告（AR5）对当前的年代际预测试验的技巧进行了评估，指出除了北大西洋多年代际振荡（AMO）之外，年代际预测试验对其他气候系统内部变率信号的预报技巧较之历史气候模拟试验并没有显著的提升。利用年代际预测试验对AMO较高的预报技巧，提升对夏季北半球热带外气候年代际变化的预报技巧，是本项目的核心目标。首先，本项目拟采用观测分析和数值模拟相结合的方法，研究AMO影响夏季北半球热带外大气环流的机制，重点关注：1）过去百年在全球气候变化的背景下，AMO通过直接和间接过程对热带外大气环流年代际变化的贡献；2）AMO热带和热带外分量对大气强迫机制的差异。随后，利用年代际预测试验对AMO较高的预报技巧，基于AMO与热带外大气环流的统计关系，建立统计－动力预测模型，提升对夏季北半球热带外气候年代际变化的预报技巧。

围绕大西洋多年代际振荡对北半球夏季气候的影响机制及其在年代际预测中的应用，本项目取得了如下四项主要研究成果。首先，我们研发了新的同化初始化方案EnOI-IAU，将海洋观测温度廓线资料同化到耦合模式中。基于此方案和中国科学院大气物理研究所研发的耦合气候系统模式，建立了年代际预测系统。第二，基于年代际预测系统，开展了使用全场同化和异常场同化两种策略的回报试验，比较了不同初始化策略对ENSO、印度洋洋盆模态等的预测技巧的影响。第三，发展了基于年代际预测试验和可预报模态分析方法的“统计-动力预测”模型，预测北半球夏季陆表温度的年代际变化。由于合理考虑了大西洋多年代际振荡的影响，该模型的预测技巧显著高于动力预测结果。第四，定量给出了大西洋多年代际振荡通过年代际环球遥相关型对北半球夏季气候年代际变化的贡献。项目成果发表论文12篇，其中SCI 7篇。