數值模式預報 ENSO 的能力

先作一點更正. 上回說 NCEP GFS 的資料同化系統, 應為三維變分. 由於沒有業內人士收風, 有時只能靠網上資料, 難免有出錯或不最 update.

追風界人士平日看天氣模式看得多, 對氣候模式的預報能力或者不太清楚. 其實氣候模式的數目比我們平時看的天氣模式更多, 我們看數天天氣, 知道要先看歐中, 日本等模式, 但如要看氣候模式, 就未必知道先要看哪幾個了.

全球大氣的年際變化(即一年和另一年的分別)主要受厄爾尼諾/拉尼娜現象支配, 因此有能力預測 ENSO 是成功氣候模式的必要條件. 以下是 NCEP 的氣候模式第一代 (CFS V1) 對 80 和 90 年代(共約 20 年)的 Nino3.4 水溫預測驗證:

以 6 個月前的預測為例(即看 Y 軸等於 6), 可以看到模式要在年初 1 月預測年中 7 月時的水溫比較困難, 分數只得 40 分左右. 這問題並不單是 NCEP 模式的問題, 而是目前預報上的一個難題. 至於是何原因, 背後有何機理, 則作為民間業餘即食玩家來說可暫且不理. 從年中(6 月)預測年尾(12 月)的水溫則有很高的分數, 達 85 分或更高. 由於厄爾尼諾/拉尼娜現象在年底/年初時達到高峰, 以上的結果可以的解讀為: 模式可預測厄爾尼諾/拉尼娜的發展, 但對它們的衰退則預報能力較低.

NCEP CFS V1 並不是預測 ENSO 現象的最佳模式. 以下為過去兩至三年, 共十多個模式的 ENSO 預測. 圖片是從 IRI ( http://portal.iri.columbia.edu/portal/server.pt )網站抄出來:

從肉眼觀察, 較好的模式為 NASA GMAO, ECHAM/MOM, ECMWF, 其次 JMA, UKMO 也不錯.