当前，对El Niño振幅的预测仍然存在较大的不确定性，经常出现误报或低估现象。研究表明，西风爆发(Westerly Wind Bursts, WWBs)是影响El Niño发展、振幅和可预报性的重要快变大气强迫。但作为天气现象的WWBs本身具有较低的可预报性。因此，如何在年际尺度的El Niño预报系统中有效地纳入WWBs的作用以减小El Niño预报的不确定性一直是一个广泛讨论的话题。
近日，我系博士生纪超鹏（第一作者）在穆穆院士和方向辉副教授（通讯作者）的指导下，将一种改进的WWBs参数化方案引入中等复杂程度的海气耦合模式(Intermediate Coupled Model, ICM)，并建立了基于WWBs集合预报的El Niño集合预报方案(WWBs-based)。为说明其有效性，该工作对比了常用的基于初始条件(Initial Conditions, ICs-based)扰动的El Niño集合预报方案（两种方案的对比见图1）。结果表明，由于ICs-based 仅考虑了WWBs在年际时间尺度上的随机性，而未充分考虑WWBs固有可预报性上限这一更为本质的物理属性，因此，它在改善El Niño预测方面的效果相对较弱（图 2）。
相反地，WWBs-based方案从WWBs的可预报性上限角度出发，建立WWBs集合预报以更为有效地捕捉其多种潜在的分布特征，并基于此建立El Niño集合预报。对比表明，该方案对El Niño具有更高的预报技巧，并有效地减小了El Niño振幅的预报误差（图 2, 3）。该工作表明，为了更好地预报El Niño，应有效考虑不同尺度现象的相互作用，并在此基础上建立合理的集合预报方案。
图1 (a) 控制预报 (b) ICs-based集合预报和 (c) WWBs-based集合预报方案流程图。
图2 (a) 1979-2021年期间所有El Niño事件预测Niño3.4区域平均海温异常相对于观测的ACC和 (b) RMSE随预报时长的变化。红色表示WWBs-based方案的集合平均，绿线表示ICs-based方案的集合平均。蓝线和黑线分别代表控制预报和持续性预报。阴影表示通过bootstrap方法计算的95%置信区间。
图3 1979-2021年期间所有El Niño DJF SSTA观测与预报RMSE(单位:°C)的水平分布(a, d, g, j)为控制预报，(b, e, h, k)为ICs-based方案的集合平均，(c, f, i, l)为WWBs-based方案的集合平均。等值线间距为0.2°C。仅显示超过0.5°C的结果。
相关工作发表在《Journal of Climate》杂志。文章的合作者还包括南京信息工程大学的陶灵江博士。
论文信息：Ji, C. P., Mu, M., Fang, X*., Tao, L. (2023) Improving the Forecasting of El Niño Amplitude Based on An Ensemble Forecast Strategy for Westerly Wind Bursts. Journal of Climate, DOI: 10.1175/JCLI-D-23-0233.1.
