2012, Vol. 38 
2. NOAA/NWS/Climate Prediction Center (CPC), 美国
2. Climate Prediction Centre, NWS, NOAA, USA
热带大气季节内振荡(Madden-Julian Oscillation, MJO)是热带地区大气环流异常的一个主要模态[1-2]。MJO的最重要的特征是其在季节内时间(30~70天)尺度上沿全球热带地区缓慢的向东传播，同时其具有纬向1波为主的行星尺度空间结构，对流层上、下反相的“斜压”结构，以及有明显的季节性[3-4]。MJO作为热带大气环流最主要的演变模态对热带地区的天气/气候异常有重要的影响，这方面的研究也已经有很多[5-10]。不仅如此，MJO对全球热带外地区的天气/气候异常也有重要的影响[11-21]。
大气季节内振荡在我国东部天气/气候演变中扮演了重要角色，国内做了非常多的研究工作[22-34]。这些研究成果对我们认识季节内振荡和我国气候异常的关系有很重要的作用，但目前国内无论是中期预报还是月尺度预报中的业务应用还很不够。其中原因之一是由于滤波方法的限制，缺乏一个能客观地、实时地提取MJO演变信息(比如强度和位置)的方法；另外一方面，由于MJO主要是大气内部动力过程，其可预报性有很大的不确定性，并缺乏有效的预报手段。正是由于这两方面的原因，限制了MJO在“次季节”预报中的应用。但最近几年，国内外在这两方面的研究都取得了很大的进展。
在监测指数方面，2004年，Wheeler和Hendon[35]利用多变量EOF方法设计了一个二维MJO指数，该指数没有使用传统的滤波技术，因此可以实时提取MJO的信息(包括MJO对流的位置和强度)。由于该指数较为直观而且方便使用，目前该指数已在澳大利亚气象局以及CPC/NCEP等国外气候中心的MJO监测、诊断和预测业务中广泛使用。近些年来很多研究也利用该指数分析了MJO的传播及演变特征对全球不同区域天气/气候的影响[16-21]。最近我们的研究也表明[36-37]，MJO在不同的位相对我国冬季温度和降水有明显的调制作用。孙国武等[38-39]提出了基于时间滤波的低频天气图方法做延伸预报，并投于2008—2009年的汛期延伸期预报准业务应用。另外，目前国际上对MJO的预报方法研究也取得了很大的进展。目前利用统计预报MJO已有相当的预报技巧，但仍远小于自身的时间尺度，因此提升预报技巧的空间还很大。2003年美国开始开展了实验性的MJO预测计划，来进一步提升其预报时效[40]。国内也有相关MJO预测的研究工作，效果比较好[41]。最近丁一汇等[42]对基于MJO的延伸预报的相关问题进行了详细论述。目前，美国气候预测中心(CPC)[43]以及澳大利亚气象研究中心[44]等机构已利用动力模式(如GEFS/NCEP，GFS/NCEP等)以及统计方法(如滞后回归、线性自回归等)对MJO进行预测，并将MJO的预测作为业务预报重点。
国家气候中心目前也引入了Wheeler和Hendon[35]的方法，并初步建立了MJO的实时监测预测业务，本文将对相关业务进行简要介绍和分析。
1 资料MJO实时监测业务系统使用的资料包括逐日850和200 hPa纬向风，来自国家气象信息中心的实时气象数据库, 为T639客观分析资料, 分辨率为1.625°×1.625°, 然后插值得到2.5°×2.5°分辨率。向外长波辐射(OLR)资料使用的是NOAA的逐日格点资料，分辨率为2.5°×2.5°。文中使用了Wheeler和Hendon定义地描述MJO的两个联合EOF模态[35]，该模态资料的分辨率为2.5°×2.5°。实时监测资料时段从2009年1月1日开始。
2 监测方法和指标使用的监测指标采用Wheeler和Hendon[35]设计的多变量二维MJO指数。该指数是一个实时的多变量的MJO指数。该指数是将逐日资料投影到15°S~15°N平均的OLR，850和200 hPa纬向风的前两个联合EOF(也称多变量EOF)模态上，得到两个主成分(PC)时间序列作为MJO指数，投影之前所有资料(包括做联合EOF的资料)都去除了年循环和年际变率，因此两个主成分时间序列主要在与MJO相关的季节内时间尺度上有最大的变率，该投影也就充当了一个有效的滤波器而不需要进行时间的滤波，得到的PCs可以用来实现对MJO的实时监测，组成MJO指数序列的两个PCs分别被称为RMM1和RMM2。根据RMM1和RMM2所确定的二维位相空间，将强的MJO沿着全球热带地区的纬向传播分为8个空间位相(位相1~8，如图 1)，位相1和2表明MJO的对流中心位于非洲和以西的西印度洋附近，而位相7和8表示MJO对流中心位于太平洋的日界线及其以东的西半球，位相1~8组成了一个完整的MJO对流从非洲沿岸的西印度洋发展到中东太平洋消亡的生命循环过程。在RMM1和RMM2的逐日二维图上(图 1) MJO指数表现为逆时针的旋转。另外将弱的MJO位相定义为MJO的振幅小于1，即
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图 1 Wheeler和Hendon[35]定义的二维MJO指数(RMM1和RMM2)的MJO空间位相 Fig. 1 Phase space represented by the 2-component MJO index (RMM1, RMM2) (Designed by Wheeler and Hendon[35]) |
在实时的监测业务中，首先将每日的3个变量[850和200 hPa纬向风及向外长波辐射(OLR)]的实时资料进行15°S~15°N的平均，然后在每一个格点上减去气候平均值得到距平值，然后再减掉最近120天的平均值，最后将三个变量的距平投影到Wheeler和Hendon的两个联合EOF模态上(图 2)(该EOF模态可从http://cawcr.gov.au/staff/mwheeler/maproom/RMM/eof1and2.htm上获取，其中EOF1的方差占总方差的12.83%，EOF2的方差占总方差的12.17%)，得到两个系数作为MJO实时监测指数。
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图 2 Wheeler和Hendon[35]定义的OLR，850和200 hPa纬向风异常的前两个联合EOF模态 (资料下载自http://cawcr.gov.au/staff/mwheeler/maproom/RMM/eof1and2.htm) Fig. 2 EOF1 (a) and EOF2 (b) of the (combined) daily fields of 15°S-15°N averaged OLR, 850 hPa zonal wind, and 200 hPa zonal wind (Data download from http://cawcr.gov.au/staff/mwheeler/maproom/RMM/eof1and2.htm) |
对该MJO指数的预测，目前采用了两种统计预报方法，一种是滞后线性回归方法[35, 45-46], 另外一种是简化的自回归模型[45]，详细的介绍可参阅相关文献。
国家气候中心(NCC)、NCEP和澳大利亚气象局的MJO监测，使用的都是Wheeler和Hendon[35]的方法，但在资料和资料处理上有些细微的差异。资料方面，NCC的850和200 hPa纬向风，使用的是国家气象中心T639天气模式的实时分析资料，OLR资料使用的是NOAA的逐日格点资料。澳大利亚气象局和美国NCEP使用的都是NCEP的再分析和分析资料和NOAA的OLR资料。在资料处理上，区域范围都是取15°S~15°N的平均，在距平处理上，NCC和NCEP的一样，先去除每天的多年平均值，然后减掉最近120天的平均，澳大利亚气象局的处理复杂些，还去除了与ENSO相关的年际异常。在MJO的统计预报方面，NCC使用的两种方法与NCEP使用的一致，NCEP还有另外一种统计方法(构造相似法)[47-50]。澳大利亚气象局使用的是另外一种季节变化的矢量自回归模型[51]。
3 监测预测结果分析下面将对NCC建立的MJO监测预测业务系统的主要产品进行分析，并与NCEP的类似产品进行对比。图 3a给出了NCC 2011年4月13日至5月22日的监测结果，可以看到MJO在4月中下旬较弱，4月下旬后期向东传播进入印度洋，但强度仍然较弱，5月初开始在西太平洋地区开始明显加强并缓慢向东传播，5月上旬主要位于6、7位相，中下旬进入8位相，并且在下旬强度开始明显减弱。作为对比，图 3b给出了同期NCEP的监测结果，可以看到NCC的监测结果在位相传播上与NCEP的结果还是基本一致的，主要在强度上略有差异。为进一步与国外监测结果进行比较，图 4给出了2009年1月1日至2011年5月22日两个监测指数RMM1和RMM2时间序列，两个指标的监测序列与澳大利亚气象局的结果一致性较好(NCEP网站不提供历史监测数据)。NCC的RMM1和RMM2与澳大利亚气象局的RMM1和RMM2的相关系数分别为0.87和0.92，RMM2的一致性要略好于RMM1。从MJO的振幅(
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图 3 2011年4月13日至5月22日的逐日MJO监测 (a)国家气候中心，(b) CPC/NCEP Fig. 3 The daily MJO real-time monitorings from 13 April to 22 May, 2011 (a) NCC, (b) NCEP |
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图 4 2009年1月至2011年5月监测指标RMM1(a)和RMM2(b)时间序列 (实线：NCC，虚线：澳大利亚气象局) Fig. 4 MJO monitoring index RMM1 (a) and RMM2 (b) time series from the year of 2009 (Solid line: NCC, dashed line: Bureau of Meteorology of Australian) |
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图 5 2009年1月至2011年5月MJO指数的强度( |
图 6给出了两种统计方法和NCEP GFS集合预报系统对MJO指数未来15天的预报，从5月22日的预报来看，两种统计方法都预报未来15天MJO强度较弱，NCEP GFS的预报也显示MJO将进入弱位相。图 7给出了两种统计预报模型的预报检验情况，分别计算了两种方法提前1~20天预报的RMM1和RMM2与观测值的相关系数。可以看出，PCL方法对RMM1和RMM2的预报技巧基本相当，随着提前天数的增加而降低，从提前16天开始，对RMM1的预报技巧降到了0.3以下，而对RMM2的预报在15天后变得趋于平缓。与PCL方法相比，ARM方法对RMM1的预报技巧随着提前天数的增加下降得更为迅速，在提前为9天时降到显著性水平之下，但从13天开始预报技巧开始有所增加。ARM方法对RMM2的预报技巧要高于RMM1，从第11天开始趋于平缓并开始增加。通过对比可以看出，PCL方法提前1~15天内有较好的预报技巧，而ARM方法提前1~8天内有可信的预报技巧，但明显低于PCL方法，但在15~16天之后预测技巧高于PCL方法。但预报技巧出现ARM这种先降低后增加的现象值得进一步分析。
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图 6 2011年5月22日预报的MJO指数未来15天(5月23日至6月6日)的变化(a) NCC的两种统计预报方法的预报，蓝色线为PCL模型的预报，黄色线为ARM模型的预报；(b) NCEP GFS动力模式的集合预报，黄色线为各成员的预报，绿色线为集合平均的结果 (资料下载自http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/precip/CWlink/MJO/foregfs.shtml) Fig. 6 Forecasted MJO index for 15 days (from 23 May to 6 June, 2011) (a) NCC prediction, blue line is for PCL model, yellow line is for ARM model; (b) NCEP GFS ensemble prediction (Download from http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/precip/CWlink/MJO/foregfs.shtml) |
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图 7 两种统计方法对RMM1和RMM2的预报技巧 Fig. 7 Forecast skill of MJO index by two statistical models (Horizontal axis: leading days, vertical axis: correlation coefficient between the forecasted and observed index) |
MJO作为热带大气环流的一个主要模态，目前成为进行“次季节”预报研究的焦点，其被认为可以填补天气预报和季节预测之间所谓的“预报缝隙”，有助于提高两周到月尺度的气候预测能力。目前国家气候中心也将MJO监测预测信息应用到延伸期—月尺度的气候预测业务中，建立了MJO不同位相下我国各个季节降水和温度异常的分布特征。最近我们的研究[36-37]也表明MJO在向东传播过程中对我国温度和降水有明显的调制作用。比如，冬季MJO在沿热带向东传播过程中，我国东部地区冬季降水也表现出系统性的变化，当MJO对流位于印度洋时，东部地区降水概率显著增加；而当MJO对流位于西太平洋时，东部地区降水概率显著降低。在副热带MJO主要通过调制孟加拉湾南支槽和西太平洋副热带高压来影响水汽输送，在中高纬MJO主要通过激发Rossby波导致冬季风环流异常[36]。(相关MJO监测预测和业务应用的更多信息，可访问国家气候中心业务网站：http://cmdp.ncc.cma.gov.cn/station/extension.php)
4 小结最近几年，国际上MJO监测预测业务发展很快，NCC通过利用国际上的最新研究成果，也初步建立了MJO的监测预测和应用业务，实现了对MJO指标的实时监测和预测。通过与国外业务单位同类产品的比较，监测结果有很好的一致性。对两种统计方法预测MJO指数的技巧分析显示，有较好的预报技巧，时效为15天左右，滞后线性回归方法(PCL)的预测技巧和可信度要高于自回归模型(ARM)。统计预报模型还有待进一步改进。
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