NMME中ENSO预报技巧变化及其可能原因探究
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1.自然资源部第一海洋研究所;2.哈尔滨工程大学智能科学与工程学院

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Evolution and Causes of ENSO Prediction Skill in the North American Multi-Model Ensemble
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    利用北美多模式集合(North American Multi-Model Ensemble, NMME)回报数据和ERSST观测数据,研究对厄尔尼诺-南方涛动(El Nino- Southern Oscillation, ENSO)预报技巧随着NMME模式更新换代如何变化及其可能原因进行探究。将NMME划分为4个模式变更阶段,分别粗略代表2011-2012,2012-2014,2014–2019,和2019至今四个时期,对这四个时期所用模式在1982—2010年期间的回报数据中ENSO预报技巧进行分析。结果表明,随着模式的更新换代,ENSO预报技巧在短期预报上变化不大,在长期预报中ENSO预报技巧提升明显。引起ENSO预报技巧改善的可能原因是ENSO春季预报障碍得到改善,及NMME对于大西洋尼诺/尼娜的预报技巧提高。

    Abstract:

    Using the North American Multi-Model Ensemble (NMME) hindcasts and ERSST observations, we investigate how the El Nino-Southern Oscillation (ENSO) prediction skill changes with the NMME model update and its possible causes. The NMME is divided into four phases of model update, approximately representing the operational model suites of 2011-2012, 2012-2014, 2014–2019, and 2019–present. ENSO prediction skills are analyzed in the hindcast for the period of 1982-2010. Results show that ENSO prediction skill does not change much in short-term prediction but improves significantly in long-term prediction with the model update. The possible reasons for the improvement are the improvement of ENSO Spring Persistence Barrier and the improvement of NMME's prediction skill for Atlantic Nino/Nina.

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  • 收稿日期:2024-07-25
  • 最后修改日期:2025-03-27
  • 录用日期:2025-04-11
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