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巨晓明等-JC: 热带太平洋降水背景态主导了耦合模式模拟印度洋偶极子影响ENSO事件的准确性
印度洋偶极子（Indian Ocean Dipole，IOD）是热带印度洋海温年际变化的主模态，其正位相表现为赤道东南印度洋海温异常偏冷，而热带西印度洋呈现异常偏暖的海温。厄尔尼诺-南方涛动（El Niño-Southern Oscillation，ENSO）则是热带地区最强的海气相互作用模态，多年以来ENSO与IOD之间的相互作用是气候学者广泛关注的研究课题。厄尔尼诺（拉尼娜）事件可以通过激发太平洋-印度洋上空异常的沃克环流，导致正（负）IOD事件的发生。然而，IOD对ENSO事件影响的相关研究相对较少。一些研究指出，负（正）秋季IOD事件可在14个月后触发厄尔尼诺（或拉尼娜）事件。当发生负IOD事件时，赤道印度洋上空产生异常西风，继而通过垂直运动在赤道西太平洋产生异常东风，造成提前一年的暖水堆积，从而为随后厄尔尼诺事件的发生提供有利条件。气候模式模拟的这种IOD超前ENSO的关系存在很大的不确定性，但是造成这种差异的原因尚不明确。
近期，中国科学院大气物理研究所地球系统数值模拟与应用全国重点实验室陈尚锋研究员团队，联合云南大学、浙江大学、南京信息工程大学和自然资源部第二海洋研究所等相关学者，在Journal of Climate发表了题为"Discrepancy in the connection between the Indian Ocean Dipole and following year’s ENSO in coupled climate models"的研究成果。该研究揭示了当前耦合气候模式在模拟秋季IOD影响次年冬季ENSO事件物理过程的模拟能力，并探讨了模拟偏差成因。研究指出大多数耦合模式可以捕捉到IOD的秋季峰值特征，但在模拟ENSO季节锁相性方面仍存在很大偏差。多模式集合平均可以较好地再现秋季IOD对次年冬季ENSO事件的影响，但模式间差异很大（图1）。研究进一步发现模式对秋季IOD影响ENSO事件的差异主要是由热带太平洋降水气候态差异造成的。热带太平洋降水较强的模式有利于赤道中太平洋产生更强的大气环流响应，从而造成更强的东风，这导致更丰富的暖水积累，为ENSO在第二年的发展创造了有利的先决条件（图2）。热带太平洋降水气候态对IOD影响ENSO事件的调制作用通过AGCM试验得到了验证（图3）。
在IOD影响ENSO事件模拟效果较好的耦合模式中，秋季IOD指数可以提前14个月预测Niño-3.4指数，预测技巧稳定超过0.6。但是，对于IOD-ENSO联系模拟弱的模式，秋季IOD指数提前14个月预测Niño-3.4指数的预测技巧比较有限（图4）。因此，在使用热带太平洋外的因子预测ENSO时，应充分考虑IOD的作用。未来的气候模式应更好地捕捉印度洋与太平洋之间的相互作用过程，以便利用这一关系进一步提升ENSO事件的预测能力。论文第一作者为中国科学院大气物理研究所博士研究生巨晓明。该研究得到了国家自然科学基金项目与中国科学院大气物理研究所十四五规划青年项目的联合资助。
论文信息：
Ju, X.-M., S.-F. Chen, W. Chen, R. Wu, L. Chen, J. Ying, P. Hu, Q.-Y. Cai, J.-L. Piao, and R. Zhou, 2025: Discrepancy in the connection between the Indian Ocean Dipole and following year’s ENSO in coupled climate models. Journal of Climate,38, 2817-2839, https://doi.org/10.1175/JCLI-D-24-0195.1
图1.（a）CMIP5和（b）CMIP6中秋季DMI指数和Niño-3.4指数之间的超前滞后关系。灰色区域表示同期，红色区域表示14个月之后ENSO的峰值季节，负相关达到最大。虚线表示95%的置信水平。
图2. （a）低相关模式组，（b）高相关模式组，以及（c）两组模式差异的IOD相关的JJASON的垂直纬向环流（矢量）和纬向风分量（阴影，m/s）。（c）中的绿色矢量表明风的差异在95%置信水平下显著。（d）JJASON季节赤道南太平洋全年气候态降水与中太平洋上空1000hPa-500hPa平均的IOD相关纬向风的散点图。
图3.（a） 在赤道南太平洋叠加的异常海温强迫（单位：K，阴影）以及由该海温强迫激发出的降水异常（间隔为2.5mm/天，黑色粗线表示零等值线）。（b）观测、Diff1（IOD强迫实验与控制实验之差）以及Diff2（IOD叠加赤道南太平洋降水实验以及赤道南太平洋降水控制实验之差）中赤道外南太平洋地区（红框区域，20ºS-0º，145ºE-150ºW）的平均流函数。误差棒表示5个集合成员的标准差。（c）观测中印度-太平洋地区的低层风场（单位：m/s，矢量）和130°E以东的流函数（单位：106m3/s，阴影）。（d）、（e）和（f）与（c）相同，但分别为Diff1、Diff2以及Diff2与Diff1之间的差异。
图4. 基于SON（0）热带太平洋暖水体积指数（Warm Water Volume, WWV）和DMI指数（实线）与仅基于WWV指数（虚线）的Niño-3.4海温后报技巧。黑线表示观测结果，蓝线和橙线分别为低相关模式和高相关模式的预测结果。阴影区域表示95%置信区间，当低相关模式与高相关模式对应的阴影区无重叠时，表示两者之间存在显著差异。
