热带大气季节内振荡（MJO）是大气季节内变率的主导模态，也是次季节预测重要的可预报性来源，对热带和热带外极端天气气候事件的发生有重要的调制作用。目前，动力模式对MJO的预测技巧虽有一定提升，但仍低于其理论可预报性上限，且模式对MJO基本特征（活跃程度、传播特征）的模拟和预测能力仍有不足。因此，如何进一步提升动力模式对MJO的预测技巧、从而改善次季节的预测能力成为亟待解决的问题。

       国家气候中心气候研究开放实验室基于线性转置模型（LIM）对参加国际次季节—季节（S2S）比较计划的中国（BCC）、美国（CFS）和英国（UKMO）等三个动力模式MJO预测的线性算子进行诊断分析，并对其线性误差进行统计订正，从而进一步提升了MJO的预测技巧。该工作发表在Geophysical Research Letters上。

       基于模式长期历史回报的线性算子特征值分析表明，这3个模式在MJO预测中不同程度的存在MJO信号衰减过快、MJO东传速度偏慢或偏快的特征，这在很大程度上与模式线性算子的偏差有关。进一步通过动力—统计方法对模式的线性算子误差进行订正，可将MJO的预测技巧提升2-4天，并可一定程度改善模式中MJO的活跃程度和传播特征。该方法有望在其他具有振荡特征的气候现象的预测中进一步得到释用。

图1 （a-c）BCC、CFS和UKMO模式对MJO的预测技巧，蓝色和红色实线为改进前后模式的预测技巧，

蓝色和绿色虚线为基于模式和观测线性算子统计模型的技巧，

红色和绿色柱为改进前后动力模式和统计模型技巧差值。（d）为取0.5为阈值时动力模式与统计模型的技巧上限
 

       该研究由国家气候中心气候研究开放实验室吴捷高工与夏威夷大学金飞飞教授合作完成。得到国家重点研发计划（2018YFC1505906) 和国家自然科学基金项目(41905067)共同资助。

       Wu, J., & Jin, F.-F. (2021). Improving the MJO forecast of S2S operation models by correcting their biases in linear dynamics. Geophysical Research Letters, 48, e2020GL091930. https://doi.org/10.1029/2020GL091930.

       原文链家和引文信息：https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2020GL091930