基于SOM网络的厄尔尼诺事件预测

本文依据厄尔尼诺事件发生的三个重要成因,应用SOM神经网络,采用1976年至1990年的日食条件、地震次数、海温矩平数据,建立基于SOM网络的厄尔尼诺事件预测模型,对1996年至2000年厄尔尼诺事件预测,准确率较高.     

2014～2016厄尔尼诺事件的机制分析

2015~2016厄尔尼诺是有记录以来最强的厄尔尼诺事件之一.在此之前的2014年还发生了一次较弱的厄尔尼诺事件.本文系统地分析了形成这两次事件的动力机制.结果表明,2014年的弱厄尔尼诺有两个增暖阶段,春夏季的增暖主要来源于西风爆发驱动的异常东向热平流和东传的下沉开尔文波,而秋冬季的增暖主要来源于异常经向平流、净热通量和下沉开尔文波.2015~2016年的极端厄尔尼诺事件则主要是在一系列西风爆发的驱动下,通过持续的中太平洋东向热输运异常、东太平洋垂向热输运异常以及Bjerknes正反馈而形成.西风爆发的多寡是造成这两次厄尔尼诺事件强度大相庭径的主因.相比于1982~1983和1997~1998极端厄尔尼诺事件,2015~2016极端厄尔尼诺在发生机制和空间形态上具有相当不同的特点.只有在经典的厄尔尼诺理论框架中加入西风爆发的作用,才能从一个统一的视角解释这些特点,也才能进一步改进我们认识和预测厄尔尼诺的能力.     

ENSO和长江大水对天文因子的响应研究

ENSO（厄尔尼诺和南方涛动的总称）对世界尺度的天气气候有影响,本文用概率论统计检验方法,查明长江大水与ENSO以及ENSO与天文因子的相关关系,并系统分析了三者之间的相关关系。结果表明:ENSO事件对天文物理主周期和天文特征有明显的响应,长江大水年对太阳活动特征、节气日的月相年变化和ENSO也有显著的响应关系。这些关系对长江大水的准确预测有重要价值。文中对天文物理因子对ENSO和大水的影响机理进行了探讨。     

2001年发生厄尔尼诺事件的天文条件

据 2 0 0 1年 8月 2 3日《长春晚报》报道 ,最近上海天文台预测 ,厄尔尼诺事件将在今年年末发生 .笔者在1999年就曾预报 2 0 0 0～ 2 0 0 1年将发生厄尔尼诺事件 ,并在 2 0 0 1年进一步预测其发生时间在 2 0 0 1年末[1～ 3 ] .当太阳、地球和月球大致成一线 ,月球处于近地点 ,地球处于春分、秋分或近日点 ,地球扁率发生最大变化 ,是发生厄尔尼诺事件的天文条件 .行星冲日 ,亦称为特殊天象组合期 ,地球自转异常减慢[2～ 8] ,会对厄尔尼诺事件的发生起强化作用 .关于潮汐对地球气候影响的研究在近年来取得了令人瞩目的成果 .地壳、地幔排液排…     

太阳黑子对厄尔尼诺、拉尼娜的影响

本文分析了太阳黑子、日食、厄尔尼诺和拉尼娜现象之间的关系，指明了用太阳黑子和日食情况来预测厄尔尼诺和拉尼娜现象在时间上和强度上，都可有很高准确性，太阳黑子峰值年影响日食形成的厄尔尼诺加强，拉尼娜减弱，谷值年相反。     

厄尔尼诺对东亚大气环流和中国降水年际变异的影响:西北太平洋异常反气旋的作用

就有关厄尔尼诺通过西北太平洋异常反气旋影响东亚大气环流和中国降水年际变异的研究进展作了系统回顾,说明了与厄尔尼诺相关联的西北太平洋异常反气旋的形成机理以及对东亚大气环流和中国降水影响的物理过程.厄尔尼诺盛期时,热带西太平洋对流异常减弱造成的冷却异常,激发出大气Rossby波响应,导致了西北太平洋异常反气旋的产生.而热带西太平洋对流异常冷却的持续、西北太平洋局地海气相互作用以及热带印度洋和大西洋海温异常的持续等多种因子,导致了西北太平洋异常反气旋从厄尔尼诺盛期时的冬季持续到次年夏季.西北太平洋异常反气旋不仅对中国降水产生同期影响,也对厄尔尼诺次年夏季的中国降水产生滞后影响,导致中国南方降水异常偏多.本文也指出东亚大气环流和中国降水在拉尼娜冬半年不存在与厄尔尼诺相反的显著异常,说明了厄尔尼诺和拉尼娜对冬半年东亚大气环流和中国降水具有不对称影响.文中还讨论了厄尔尼诺的多样性及其影响、影响西北太平洋异常反气旋持续性的各因子与中国夏季降水异常的联系,并提出了一些需要进一步研究的问题.     

日食一厄尔尼诺系数及其应用

通过比较本世纪以来的厄尔尼诺年和日食资料,发现了高纬（包括极区）日食与厄尔尼诺年之间存在着一定的因果关系。通过定义年日食一厄尔厄诺系数Ｒ１和累积日食一厄尔尼诺系数Ｒ２后,可以发现当某年的Ｒ１≥９或Ｒ２≥１０．５级时,则当年必为厄尔尼诺年,反之亦然．本文还提出了日食诱发厄尔尼诺现象的热一动力机制,并预测２０００年将是一个强厄尔尼诺年．     

2001年发生厄尔尼诺事件的天文条件

用潮汐产生的地球流体与固体的差异旋转,可以解释1500-1800a周期的气候变化.强潮汐加大垂直方向和水平方向海水的混合,将太平洋深层冷水翻上表面(或使太平洋西部暖水流向东部,北部暖水流向南部),使海洋上方空气变冷(或变暖),产生拉尼娜冷事件(或厄尔尼诺热事件).天文资料表明,强潮汐与厄尔尼诺事件有很好的对应关系,火山活动亦受强潮汐的控制.火山喷发使海洋底层暖水上升到海洋表面,火山灰遮蔽阳光使气候变冷,它们是控制厄尔尼诺事件发生的重要外强迫因子.当火山灰在低纬度地区上升到平流层,较小的气溶胶可在数月内传播至全球,并可在平流层内持续飘浮1-3a,最后降落在两极地区,减弱被遮蔽区的太阳辐射,与该区发生日食的效果相同,是厄尔尼诺事件的延迟因子.     

季节补偿效应导致2015/2016厄尔尼诺期间北半球未发生明显的碳汇降低

厄尔尼诺事件通常在北半球导致广泛的植被生长下降和碳汇降低.然而,基于遥感观测、全球陆地生态系统模型模拟及大气CO₂反演多套数据,本研究表明在2015/2016厄尔尼诺成熟阶段,北半球(主要为热带之外的区域)植被普遍持续增绿,陆地碳汇未见减弱.研究结果发现,春季植被生长增强对随后的夏季和秋季植被生长有明显的补偿效应,这种补偿效应维持了夏季植被增绿,并导致2015年春季、夏季及2016年春季陆地碳汇略有增加,特别是在生长季前期(前一年的11月至当年的3月)水分供应增加的北半球热带之外的区域.两套独立数据集结果表明,相对于厄尔尼诺事件发生前5年均值, 2015年春季和夏季陆地碳汇分别平均增加23.34%和0.63%, 2016年春季平均增加6.82%.同时,相较于1997/1998厄尔尼诺事件,更强的季节补偿效应有效地缓解了2015/2016年厄尔尼诺事件对植被生长的不利影响.本研究进一步明确,生长季前期的供水对后续植被生长的遗留效应能够持续约6个月.该研究结果凸显了季节补偿效应在应对偶发性极端厄尔尼诺事件时对植被生长和陆地碳汇的调节作用.     

重大灾害链及其防御

重大自然灾害及其灾害链是当今世界科学难题,本文通过国内外具体实例,介绍了重大灾害链及其巨大危害,讨论了灾害链的类型、成因、演变及其预测和防御,并着重强调加强灾害链研究的紧迫性和必要性.     

基于遗传算法优化的ENSO指数的动力预报模型反演

基于NCEP/NCAR提供的1958～1995年全球月平均海温距平场再分析资料,采用动力系统反演思想和遗传算法途径,进行了El Nino/La Nina指数的动力预报模型的参数优化和模型反演,从上述海温资料中重构了Nino3海温距平指数的非线性动力模型.模型预报试验结果表明,遗传算法具有的全局搜索和并行计算优势能够客观、有效地反演海温指数的动力预报模型,对Nino3海温指数和El Nino/La Nina事件进行较为客观准确的预测,为El Nino/La Nina预测提供有益的研究参考.     

The role of nonlinearities associated with air-sea coupling processes in El Nino’s peak-phase locking

We use conditional nonlinear optimal perturbation(CNOP)to investigate the optimal precursory disturbances in the ZebiakCane El Nino-Southern Oscillation(ENSO)model.The conditions of the CNOP-type precursors are highly likely to evolve into El Nino events in the Zebiak-Cane model.By exploring the dynamic behaviors of these nonlinear El Nino events caused by the CNOP-type precursors,we find that they,as expected,tend to phase-lock to the annual cycles in the Zebiak-Cane model,with the SSTA peak at the end of a calendar year.However,El Nino events with CNOPs as initial anomalies in the linearized Zebiak-Cane model are inclined to phase-lock earlier than nonlinear El Nino events despite the existence of annual cycles in the model.It is clear that nonlinearities play an important role in El Nino’s phase-locking.In particular,nonlinear temperature advection increases anomalous zonal SST differences and anomalous westerlies,which weakens anomalous upwelling and acts on the increasing anomalous vertical temperature difference and,as a result,enhances El Nino and then delays the peak SSTA.Finally,we demonstrate that nonlinear temperature advection,together with the effect of the annual cycle,causes El Nino events to peak at the end of the calendar year.     

Indian summer monsoon and El Nino

The associations between strong to moderate El Nino events and the all-India and subdivisional summer monsoon rainfall is examined for the period 1871 to 1978. The significance of the association is assessed by applying the Chi-square test to the contingency table. The analysis indicates that during 22 El Nino years the Indian monsoon rainfall was mostly below normal over most parts of the country. However, the association between El Nino and deficient rainfall or drought is statistically significant over the subdivisions west of longitude 80°E and north of 12°N. During the five strong El Nino years—1877, 1899, 1911, 1918, and 1972—many areas of India suffered large rainfall deficiencies and severe droughts. There are four moderate El Nino years—1887, 1914, 1953, and 1976—when the suffering was marginal. The relationship between El Nino and the Indian monsoon rainfall is expected to be useful in forecasting large-scale anomalies in the monsoon over India.     

强潮汐激发地震火山活动的新证据

强潮汐与火山地震活动密切相关. 天文资料表明, 2000年6月到8月日本Izu半岛最活跃的火山地震活动正好处于天文大潮时期和日长变化最小值时期. 在厄尔尼诺事件和拉尼娜事件发生前后,东西太平洋海面高度分别升降40cm, 水均衡作用使洋壳反向升降13cm. 由此形成的东西太平洋地壳跷跷板运动加强了强潮汐对地震火山活动的激发作用.     

厄尔尼诺事件的随机特征

厄尔尼诺事件与强潮汐、日食、月食、火山、地震以及洋流冷暖循环相关．统计资料表明，厄尔尼诺事件的发生具有明显的随机特征，当各因素的最大值相互叠加时，就会发生强厄尔尼诺事件．厄尔尼诺与火山地震活动密切相关，具有区域性强，能量变化大，活动频繁，有规律但无严格周期等特点．厄尔尼诺事件是多种因素形成的。因而更具有随机特征．     

On the “spring predictability barrier” for strong El Nio events as derived from an intermediate coupled model ensemble prediction system

Using predictions for the sea surface temperature anomaly(SSTA) generated by an intermediate coupled model(ICM)ensemble prediction system(EPS), we first explore the "spring predictability barrier"(SPB) problem for the 2015/16 strong El Nio event from the perspective of error growth. By analyzing the growth tendency of the prediction errors for ensemble forecast members, we conclude that the prediction errors for the 2015/16 El Nio event tended to show a distinct season-dependent evolution, with prominent growth in spring and/or the beginning of the summer. This finding indicates that the predictions for the 2015/16 El Nio occurred a significant SPB phenomenon. We show that the SPB occurred in the 2015/16 El Nio predictions did not arise because of the uncertainties in the initial conditions but because of model errors. As such, the mean of ensemble forecast members filtered the effect of model errors and weakened the effect of the SPB, ultimately reducing the prediction errors for the 2015/16 El Nio event. By investigating the model errors represented by the tendency errors for the SSTA component,we demonstrate the prominent features of the tendency errors that often cause an SPB for the 2015/16 El Nio event and explain why the 2015/16 El Nio was under-predicted by the ICM EPS. Moreover, we reveal the typical feature of the tendency errors that cause not only a significant SPB but also an aggressively large prediction error. The feature is that the tendency errors present a zonal dipolar pattern with the west poles of positive anomalies in the equatorial western Pacific and the east poles of negative anomalies in the equatorial eastern Pacific. This tendency error bears great similarities with that of the most sensitive nonlinear forcing singular vector(NFSV)-tendency errors reported by Duan et al. and demonstrates the existence of an NFSV tendency error in realistic predictions. For other strong El Nio events, such as those that occurred in 1982/83 and 1997/98, we obtain the tendency errors of the NFSV structure, which cause a significant SPB and yield a much larger prediction error. These results suggest that the forecast skill of the ICM EPS for strong El Nio events could be greatly enhanced by using the NFSV-like tendency error to correct the model.     

ENSO对平流层气溶胶分布的影响

本文采用ONI(Oceanic Nino Index)和HALOE(Halogen Occultation Experiment)气溶胶面积密度资料,从其滞后相关性入手分析了ENSO循环对平流层气溶胶的影响,通过对滞后于El Nino和La Nina时气溶胶含量的比较探讨了ENSO强迫的影响程度,并用剩余环流及其输送量...     

2004年12月26日印尼地震海啸与全球低温

气候潮汐循环说和海震调温说，阐明了冷气候、强潮汐和强震相互对应的物理机制，对2000年地球进入拉马德雷冷位相后的气候预测有重大科学意义.中国连续18年暖冬的终结是2000年地球进入拉马德雷冷位相和印尼发生地震海啸的合理结果.规律表明，在拉马德雷冷位相时期，全球强震、低温、飓风伴随拉尼娜、全球性流感伴随厄尔尼诺将越来越强烈.在20世纪50~70年代，强沙尘暴年与流感爆发年一一对应，沙尘暴可能传播禽流感。     

El Nino演变不同阶段东亚大气环流年际异常型的数值模拟

给定1948～1999年逐月变化的全球观测的海表温度分布，使用全球大气环流模式（CCM3/NCAR）模拟了大气对海表温度变化的响应，利用SVD和合成检验方法，分析了El Nino发展阶段夏季、成熟阶段冬季以及衰亡阶段夏季东亚大气环流的年际异常型.结果表明：El Nino发展阶段夏季，中国东北、朝鲜半岛以及日本海附近为高度负异常中心，西太平洋副高偏弱、偏东，东亚夏季风增强；El Nino成熟阶段冬季，东亚大槽加强，东亚北部冬季风加强；El Nino衰亡阶段夏季，西太平洋副高偏强、偏南、西伸，东亚夏季风减弱；El Nino事件在其衰亡阶段夏季与东亚大气环流异常的关系最紧密，其次是成熟阶段冬季，最后是发展阶段夏季.模拟的El Nino演变不同阶段东亚大气环流年际异常型易于解释以往研究中观测分析揭示的由El Nino造成的我国东部气温和降水异常型.