气象科学

作者：宣卓林，张文君，姜枫

单位：浙江省气象台, 杭州 310017,,南京信息工程大学 气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心, 南京 210044,,南京信息工程大学 气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心, 南京 210044,

关键词：在线滤波;实时累积高频风指数;ENSO强度预测

基金：国家重点研发计划资助项目(2022YFF0801602)

本文利用在线滤波代替Lanczos滤波,建立实时的累积高频风指数并构建ENSO强度预测模型。结果显示,在线滤波定义的累积高频风事件与Lanczos滤波有着类似的时空分布特征,这一大气信号与海洋充放电过程是决定ENSO成熟期强度的关键信号,且在冷暖位相下呈高度非对称特征。La Niña成熟期强度主要与2月热带太平洋的暖水体积及前一年12月至当年4月赤道中西太平洋累积东风事件紧密相关。相较之下,El Niño成熟期强度则与热带太平洋更大范围的海洋充电过程和东扩的西风事件紧密联系。基于上述非对称热带海气信号构建的ENSO强度预测模型可以稳定有效且较准确地预测ENSO强度。模型在6个月的预报时效下预测2023/2024年冬季Niño3.4约为1.9℃,为一次强El Niño事件。

来源：2024年第1期

《气象科学》期刊编辑部

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