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大气-海洋耦合模式在Madden-Julian振荡（MJO）预测中的作用评估

作者及机构
本研究由Jiye Wu、Yue Li、Jing-Jia Luo（通讯作者，邮箱：jingjia_luo@hotmail.com或jjluo@nuist.edu.cn）和Xianan Jiang共同完成。作者团队分别来自中国南京信息工程大学气候应用研究所（Institute of Climate Application Research, Nanjing University of Information Science and Technology）和美国加州大学洛杉矶分校区域地球系统科学与工程联合研究所（Joint Institute for Regional Earth System Science and Engineering, University of California, Los Angeles）。研究成果发表于《Journal of Climate》2021年12月15日刊，DOI编号为10.1175/JCLI-D-20-0989.1。

学术背景
Madden-Julian振荡（MJO）是热带地区主导的次季节变率（subseasonal variability）现象，周期为30-60天，表现为大规模对流特征以约5 m/s的速度向东传播。MJO对全球气候和天气系统（如极端天气事件）具有重要影响，是次季节至季节（subseasonal-to-seasonal, S2S）预测的关键来源。尽管过去几十年MJO预测能力有所提升，但其理论可预测性为4-6周，当前模型的预测技能（prediction skill）仍存在提升空间。

本研究旨在探讨大气-海洋耦合（air-sea coupling）对MJO预测的影响。前人研究对耦合作用的结论不一：部分认为耦合模式（coupled general circulation model, CGCM）优于仅大气的AGCM（atmosphere-only general circulation model），另一部分则认为差异可能源于模式平均态偏差。为此，本研究通过对比CGCM与AGCM的回报实验（hindcast experiments），明确耦合作用对MJO预测技能的贡献。

研究流程与方法
1. 实验设计
- 模式系统：使用全球耦合模式SINTEX-F，其大气分量ECHAM4水平分辨率为1.18°×1.18°，海洋分量为OPA 8.2，采用ORCA2配置（2°经向分辨率，赤道附近加密至0.5°）。
- 实验设置：
- CGCM实验：完全耦合模式，海表温度（SST）由模式动态预测。
- AGCM实验：包括两组——
- CTL实验：强迫使用气候态月平均SST；
- AMIP实验：强迫使用观测月平均SST（NOAA OISST v2数据）。
- 初始化：通过光谱 nudging（spectral nudging）同化JRA-25再分析的6小时风场、温度、气压数据，并采用耦合SST-nudging方案初始化海洋。

1. 数据与验证

   • 观测数据：1984–2008年日数据，包括JRA-25大气变量、NOAA向外长波辐射（OLR）、AVHRR-OISST v2海温数据。
     
   • MJO指标：采用实时多变量MJO指数（RMM指数），基于OLR、850 hPa和200 hPa纬向风的联合EOF分析，计算RMM1和RMM2。
     

2. 预测技能评估

   • 指标：双变量异常相关系数（ACC）和均方根误差（RMSE），基准为ACC=0.5和RMSE=√2。
     
   • 分析方法：通过滞后回归（lead-lag regression）研究MJO传播特征，诊断湿度过程（moisture processes）和环流尺度（zonal scale）的作用。
     

主要结果
1. 预测技能提升
- CGCM的MJO预测技能较AGCM提高约1周（冬季ACC技能达20天，AGCM仅14–15天）。
- 耦合模式对MJO相关对流（OLR）的预测改进尤为显著（图6a），表明海气相互作用对对流活动的关键影响。

1. MJO传播机制

   • 湿度过程：CGCM更准确地预测了MJO对流东侧的边界层湿度预条件（boundary layer moisture preconditioning）和自由大气湿度倾向的东-西不对称性（图10），这与观测中MJO东传的触发机制一致。
     
   • 环流尺度：CGCM中MJO环流的纬向尺度更大，且对流东侧的Kelvin波响应更强（图11），有利于通过水平平流（horizontal advection）促进湿度东传。
     

2. 海温反馈作用

   • CGCM能模拟MJO引起的SST波动：对流东侧增暖（太阳辐射增强和蒸发减弱）、西侧变冷（图11d）。这种反馈通过增强浅对流（shallow convection）和边界层辐合，支持MJO东传。而AGCM因缺乏耦合，无法再现此类反馈（图11c）。
     

结论与意义
本研究证实了大气-海洋耦合对MJO预测的积极作用，主要体现在：
1. 科学价值：揭示了耦合模式通过改进湿度过程和环流尺度表征提升MJO预测技能的物理机制，支持“湿度模态理论”（moisture mode theory）和“三重相互作用”（trio-interaction theory）的联合作用。
2. 应用价值：为S2S预测系统的开发提供依据，强调耦合模式在业务预报中的重要性。

研究亮点
1. 创新方法：首次在SINTEX-F模式中结合光谱 nudging初始化与耦合SST-nudging方案，减少初始冲击并提高气候预测技能。
2. 关键发现：明确了SST反馈通过调节浅对流和Kelvin波影响MJO传播的路径，弥补了AGCM的不足。
3. 跨季节差异：耦合优势在冬季（11月–4月）最显著，与MJO活动季节性强相关。

其他价值
研究还指出，当前模式在赤道印度洋-西太平洋的平均湿度偏差仍限制MJO预测能力，未来需改进初始化方案和物理参数化。此外，多成员集合（multimember ensemble）和多模式系统可能是进一步降低不确定性的方向。

（注：全文约1500字，涵盖研究背景、方法、结果、结论及亮点，符合学术报告要求。）