近日，Geophysical Research Letters在线发表了公海欢迎来到赌船最新科研成果“Sources of Inter-Model Diversity in the Strength of the Relationship Between the Indian Summer Monsoon Rainfall and El Niño-Southern Oscillation”（印度夏季风降水和厄尔尼诺–南方涛动关系强度的模式间差异的来源）。该成果的第一作者为公海欢迎来到赌船博士研究生于诗赟，通讯作者为范磊副教授。
南亚季风是全球最典型的季风系统，厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)是气候系统最显著的年际变化信号，关于ENSO–季风关系的研究是热带海气相互作用研究领域的核心课题。ENSO对南亚季风降水(ISMR)的影响主要表现为夏季El Niño发展期通过调整Walker环流导致ISMR偏少，即两者呈现为同期的负相关关系，这是南亚季风降水预测的基础。然而，当前众多气候模式对于ISMR–ENSO关系的模拟能力不足，不同模式间存在很大的差异，严重制约着ISMR的预测水平。那么，是什么因素主导了模式中ENSO–ISMR关系的强弱？回答此问题有助于减小模式结果的不确定性从而为改进模式性能提供依据。本研究基于第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）的多模式数据，通过大气环流模式(AMIP试验)和海气耦合模式(Historical试验)两种类型的气候模式资料，探究了模式间ISMR–ENSO关系强弱差异的主要因素，取得以下结果。
对于大气环流模式，多模式结果清晰展现出主导ISMR—ENSO关系强弱的两个因素：(1) 首要因素是气候平均的西太平洋夏季对流活动强度（图1），即平均Walker环流强度（图2a）。模式模拟的西太对流活动越强（Walker环流越强），则ISMR与ENSO的关系也越强，其原因是这些模式中ENSO可激发的较强的Walker环流异常以及较强的季风区经向环流异常，这两种异常环流的增强均可产生较强的ISMR异常。(2) 除西太对流强度以外，导致模式间ISMR–ENSO关系强度差异的第二因素是印度半岛的平均对流强度，它联系着印度半岛与赤道印度洋降水的南北经向梯度及其伴随的经向季风环流强度的差异。印度半岛对流活动较弱的模式易模拟出较强的ISMR–ENSO关系（图2b），原因是这些模式中赤道印度洋气候态降水偏强，ENSO发生时易在赤道印度洋上空激发较强的对流异常并扩展至印度半岛。以上两个因素（气候态的Walker环流强度与季风环流强度）在各模式中是相互独立的（图2c），二者的组合可在相当程度上解释大气环流模式中ISMR-ENSO关系强度的模式间差异（图2d）。对于海气耦合模式，主导ISMR—ENSO关系强弱的主要是ENSO振幅的大小。具有较强的ENSO振幅的模式倾向于模拟出较强的ISMR–ENSO关系。在扣除ENSO振幅的效应后，模式间平均Walker环流强度的差异重新成为导致ISMR–ENSO关系强度模式间差异的主要因素，这与大气环流模式的结果一致。
本研究还发现，气候模式所揭示的“Walker环流强度对ISMR–ENSO关系的影响”可以解释观测中ISMR—ENSO关系强度的年代际变化（图3）。平均Walker环流偏强(弱)的时段，ISMR与ENSO的关系也偏强（弱）；而Walker环流的强弱则受到太平洋年代际振荡（IPO）的影响，当IPO负（正）位相时，Walker环流偏强（弱），易产生偏强（弱）的ISMR–ENSO关系。
以上研究成果为改进模式对于南亚季风降水与ENSO关系的模拟提供了重要依据，对于增强气候模式对于南亚夏季风的模拟和预测能力有重要意义，同时也促进了学术界对于当前观测中南亚季风与ENSO关系不稳定机制的理解。
图1. 大气环流模式（AMIP试验）中ISMR–ENSO强关系组（左列）、弱关系组（中间列）的气候平均的降水场和850hPa风场的组内多模式平均，以及两组均值之间的差异（右列）。
图2. 各大气模式中(a) Walker环流强度(WCI)与ISMR–ENSO关系的散点图，(b) 季风环流强度(MHI)与ISMR–ENSO关系的散点图，(c) Walker环流强度与季风环流强度的散点图。相关系数已标注于图上（右上角星号表示通过0.05显著性水平的检验）。(d) 以各模式中的WCI与MHI两指数为因子作ISMR–ENSO相关系数的二元回归(红线)，并与各模式实际模拟的ISMR–ENSO相关系数(黑线)作对比。
图3. 基于观测资料计算的标准化IPO (黑色实线)和Walker环流指数序列（黑色虚线）（已进行21年低通滤波），以及ISMR与Nino3.4指数的21年滑动相关系数(红线)。
发表文章列表：
Yu S.-Y., Fan L., Zheng X.-T., Zhang Y., Zhou Z.-Q., & Li Z. (2023). Sources of inter-model diversity in the strength of the relationship between the Indian Summer Monsoon Rainfall and El Niño-Southern Oscillation. Geophysical Research Letters, 50, e2022GL101718.
文章链接：https://doi.org/10.1029/2022GL101718