许柏宁，姜金荣，郝卉群,2，林鹏飞，何丹丹,2

1. 中国科学院计算机网络信息中心，北京 100190

2. 中国科学院大学，北京 100049

3. 中国科学院大气物理研究所，北京 100029

引言

短期气候变化包括月尺度、季节尺度和年际时间尺度的气候变化，因其对人们的生产生活具有重要的影响，而备受人们关注[1]。其中，年际时间尺度上的变化又尤其受到人们的关注[1]。而年际时间尺度上最强的气候信号——厄尔尼诺-南方涛动 (El Niño-Southern Oscillation，ENSO)，自然而然的受到各国气象学家、科学家的广泛关注[1-4]。虽然 ENSO 现象发生在热带太平洋地区，但是经过海气的相互作用，其会以遥相关的方式间接地对全球的短期气候 (气温、降水等) 造成重大的影响，引发多种气象灾害，进而对粮食产量造成严重的影响[1-2,4-8]。

鉴于 ENSO 对全球气候的重大影响，各国气象学家对 ENSO 展开广泛的研究，以期可以对其进行预测。因为 ENSO 发生时的表现为热带太平洋区域的海表面温度 (Sea Surface Temperature，SST) 的异常，所以，预报 ENSO 可以等价于预测热带太平洋的海表面温度或海表温度异常 (Sea Surface Temperature Anomaly，SSTA)。自 20 世纪 80 年代起，经过三十多年的研究，ENSO 的预报模型已经可以达到 6-12 个月的可信预报程度[1]。目前，ENSO 的预测模型主要分为两类：统计学模型 (Statistical Model) 和动力学模型 (Dynamical Model)。图 1 是目前国际上 14 个动力预报模型和 8 个统计预报模型，自2016年3月以来对Niño3.4 区域 (5oS～5oN, 120oW～170oW) 平均海表温度异常的预报结果。可以看出，虽然模式之间差异比较大，但是模式都能大体上预测出 SSTA 的变化趋势。此外，最近也有一些学者考虑到初值的不确定性和模式中物理过程以及参数化方案的不确定性，进行了 ENSO 集合预报的研究[1,9-11]。……