本研究では、エルニーニョ・南方振動(ENSO)の予測可能性の源泉を明らかにするため、拡張非線形再充電振動子(XRO)モデルを開発した。このモデルは、ENSOの核となる力学と、ENSOと他の気候モードの季節変動する相互作用を簡潔に組み込んでいる。
XROモデルは、従来の気候モデルや最先端の人工知能予測よりも優れた16-18か月先までのENSO予測スキルを示した。この長期予測スキルの向上は、他の気候モードの初期状態とその記憶、およびENSOとの相互作用に起因している。具体的には、これらの気候モードの寄与によってENSOの振幅が増強されることが定量的に示された。
さらに、気候モデルの出力を用いてXROモデルを再予報したところ、ENSOの力学と気候モードの相互作用のバイアスが小さいほど、ENSOの予測スキルが向上することが明らかになった。
XROモデルのこの包括的な扱いは、ENSOシミュレーションと予報の改善につながる有望な手がかりを示唆している。
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by Sen Zhao,Fei... kl. www.nature.com 06-26-2024
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