21世紀以來🧙♂️，隨著中部型El Niño的頻繁發生🛵，ENSO（El Niño-Southern Oscillation）理論和預報遭到了非常嚴峻的考驗和挑戰。研究表明🧖🏼，相比於垂向過程主導的傳統東部性ENSO事件，中部型事件更多受到緯向平流相關的水平過程影響🫸🏽。除此之外🍴，也有很多研究強調ENSO的多尺度特征，如快速的大氣過程（如西風爆發）可以通過驅動異常東向海流和激發下翻的赤道開爾文波等方式對年際尺度的ENSO事件產生重要影響；而更長時間尺度的氣候背景場同樣會有效調製ENSO的發展，如研究表明，2000年以後信風加強對應的La Niña型背景場分布是造成中部型ENSO頻發的重要原因。盡管研究廣泛，對中部型ENSO的準確模擬仍然是當前各種復雜程度模式的一大難題👨🏽🦱🔥。
除了以上提到的兩種類型，ENSO的復雜性還包括其他很多方面🤞🏼，如極端El Niño（如1982-83，1997-98）、延遲極端El Niño（如2014-16）、多年El Niño（如2003-2006）和多年La Niña（如2010-12）等🫃🏿🤶🏽。因此🏰，從ENSO的機理認識、預報和進一步的研究需要方面來看👮🏼♂️，我們都亟需能夠較好刻畫其復雜性的數值模型。
針對這一問題，我們前期做了一系列模擬和理論性工作。首先，作為嘗試，通過在簡單的耦合模型裏引入非線性調控來體現不同時期緯向和垂向過程的主導🧑🍼，從而實現熱源中心可出現在太平洋中部和東部的可能性（Fang and Zheng, 2018）；其次𓀚，通過將經典的雙區域充放電理論模型進行擴展🍳，建立能夠同時刻畫中部🎢、東部海表溫度，且顯式表征緯向平流反饋的三區域理論模型。從而在理論上回答了要刻畫ENSO多樣性所需的基本條件（Fang and Mu, 2018）；第三，在確定性三區域ENSO理論模型的基礎上，充分考慮季節內的快速大氣過程🪩、年代際的背景場變化以及它們的不確定性，構造了一個三區域多尺度隨機理論模型（Chen et al., 2022；框架如圖1）。該模型能夠真實模擬ENSO的各種復雜性特征，且計算量小，因而被進一步用來定量探討ENSO復雜性的潛在可預報性問題（Fang and Chen, 2022👩🏻🍳；如圖2）。
需要指出的是🧚♂️👳🏽♀️，作為聯系簡單模型和復雜模型的橋梁🦹🏽，中等復雜程度模型（ICM）在ENSO研究領域扮演著至關重要的角色。相比於簡單模型和理論模型，它包含更多的物理過程和更高的空間復雜度👷🏽♀️；而相比於追求全面描述時空結構的復雜模型，它僅保留對ENSO影響最重要的部分🚋，從而實現模型在精簡和全面之間的相對平衡。正因為此🚶🏻➡️，這類模型被廣泛用於各種ENSO課題的研究當中，如機理分析和驗證🪢、建立預報系統、研究可預報性等👩🏽🏫。
為此，在前期工作的積累和基礎上🤥🪯，我系青年副研究員方向輝（通訊作者）和美國威斯康星大學麥迪遜校區陳南（Nan Chen）教授構建了一個能夠真實刻畫ENSO復雜性的ICM（框架如圖3；各ENSO事件的空間結構與時間變化的合成表現如圖4；模擬與觀測中El Niño成熟期的異常海表溫度峰值分布如圖5）。該模型主要特點包括：
（1）可以將Niño 3、Niño 4以及Niño 3.4區域的各種非線性非高斯統計量真實地刻畫出來。
（2）可以真實地模擬出東部型事件⚠️、中部型事件🥒、極端事件🦵🏽、多年事件、混合型事件等的發生頻率🌚。
（3）可以將ENSO多樣性和復雜性的動力學特征清晰地表征出來✝️。
（4）可以將季節內和年代際過程對ENSO的影響表現出來，並且可以簡單預測氣候變化情況下各種ENSO事件的發生頻率和動力學變化特征👩👩👦👦。
（5）可以重現類似98年極端El Niño、2014-2016延遲El Niño🛢、2020-2022連續三年的La Niña等事件⏪。
（6）可以刻畫ENSO的不確定性以及用於集合預報🧰。
該模型可為進一步研究ENSO復雜性的相關科學問題提供一個良好的平臺。
模型的構建工作發表在Journal of Advances in Modeling Earth Systems（JAMES）上📒。模型的相關代碼也公開在網上（https://doi.org/10.5281/zenodo.6797996），歡迎下載使用🎶！
相關論文信息：
Chen, N., Fang, X.* (2023) A Simple Multiscale Intermediate Coupled Stochastic Model for El Niño Diversity and Complexity. Journal of Advances in Modeling Earth Systems. https://doi.org/10.48550/arXiv.2206.06649（預印版下載鏈接）
Fang, X., Chen, N.* (2022) Quantifying the Predictability of ENSO Complexity Using a Statistically Accurate Multiscale Stochastic Model and Information Theory. Journal of Climate. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-22-0151.1.
Chen, N., Fang, X.*, Yu, J.-Y. (2022) A Multiscale Model for El Niño Complexity. npj Climate and Atmospheric Science. https://doi.org/10.1038/s41612-022-00241-x.
Fang, X.*, Mu, M. (2018) A three-region conceptual model for central Pacific El Niño including zonal advective feedback. Journal of Climate. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-17-0633.1.
Fang, X.*, Zheng, F. (2018) Simulating Eastern-and Central-Pacific Type ENSO using a simple coupled model. Advances in Atmospheric Sciences. https://doi.org/10.1007/s00376-017-7209-9.
圖1. 三區域多尺度隨機理論模型的主要構成示意圖🧋。
圖2. 利用信息論定量研究復雜系統可預報性的示意圖。
圖3. ICM的構建示意圖。
圖4. ICM模擬的東部型（黑線）、中部型（紅線）El Niño以及La Niña（藍色）的空間結構（上圖）和時間變化（下圖）合成平均與觀測的對比。左側和右側分別為模擬和觀測結果🧑🏿🎨🧖🏿♀️。
圖5. 模擬（藍色）與觀測（紅色）中El Niño成熟期的異常海表溫度峰值分布🪢。（b）為峰值所處經度和強度的分布散點圖；（a）和（c）分別為相應散點在所處經度和強度上的概率分布圖🚴。
