[成果]陈晓松教授课题组在厄尔尼诺长时间预测领域取得突破进展

来源:作者: 发布时间:2020-01-08 浏览次数:1584

厄尔尼诺现象,是赤道中、东太平洋海表温度持续异常升温的周期性气候现象,平均每2-5年发生一次,对全球气候具有重大影响。厄尔尼诺现象会造成全球不同地区的异常温度变化,以及干旱或强降雨等现象。及早并准确地预测厄尔尼诺的发生以及强度,对预防或降低其带来的全球范围内的经济、农业、社会等方面的损失意义重大。

近期,2019年12月24日,由北京师范大学系统科学学院陈晓松教授参与指导的一篇关于厄尔尼诺预测的文章已在线发表在世界知名期刊美国科学院院刊PNAS(https://www.pnas.org/content/early/2019/12/23/1917007117.short),首次克服了长久以来困扰厄尔尼诺预测的“春季预测障碍” (即无法在厄尔尼诺发生的那一年的春季或更早给出准确预测),将对厄尔尼诺现象的发生,特别是强度的预测提前一年。

该文作者提出了一套基于信息熵理论的全新的方法——System Sample Entropy——用来计算厄尔尼诺区域(Nino 3.4)近海平面空气或海表温度的复杂度(包括温度随时间变化的无序性以及不同地点温度变化的同步性或相干性)。利用这一方法,作者们发现了Nino 3.4区域温度变化的复杂度与厄尔尼诺现象强度存在着非常强和稳定的线性关系,即一年内(1月1日-12月31日)Nino 3.4区域的温度变化复杂度越大,那么下一年发生的厄尔尼诺事件的强度就越大。基于这一发现,作者们提出了一套基于每年Nino 3.4 区域温度变化复杂度的大