我院与相关合作单位在中部型厄尔尼诺预报领域取得重要突破

 在AI科技赋能的主旋律下，如何利用人工智能技术实现对各类全球气象灾害的预报，是学界关注的重点领域之一。近期，上海期智研究院“气象大数据与人工智能”团队与相关合作者在利用人工智能结合太阳活动预报中部型厄尔尼诺方面取得了重要突破。

目前，研究院PI张峰牵头负责交叉创新领域课题“气象大数据与人工智能“，该课题旨在利用大数据和AI技术提高气象预测、预报能力。在研究院的支持下，该研究团队近期于《Scientific Reports》（Nature出版集团旗下）发表了题为“El Niño Modoki can be mostly predicted more than 10 years ahead of time”的文章，其中课题成员梁湘三教授为通讯作者，张人禾院士及张峰教授为合作者。他们利用最近发展的Liang-Kleeman信息流与定量因果理论、通过多达一百多万次基于因果的试验结果，在寻找中部型厄尔尼诺预报因子时，发现22-50年前的太阳活动与赤道太平洋海表温度异常具有密切联系，其中尤以45年前的太阳活动为甚，且其因果结构就是中部型厄尔尼诺。基于此，太阳黑子数的滞后时间序列可张成中部型厄尔尼诺指数变化的函数空间，用新发展的、基于信息流的因果人工智能方法可以很准确地对中部型厄尔尼诺作提前十年甚至更长时间的预报。

当前，预测厄尔尼诺的最长预报时效为1-2年，但不确定性依然很高，尤其是对2014-2016年的百年最强厄尔尼诺的预报，几乎没有一个模式可以提前一年报准。以往研究大都只关注传统的厄尔尼诺，即东部型厄尔尼诺（EP El Niño），而在最近的厄尔尼诺事件中，中部型（CP El Niño，又称为El Niño Modoki）占了相当份量，尤其是2000-2010年的十年里发生了3次中部型事件（如图1）。迄今为止，学界普遍认为中部型厄尔尼诺远较东部型厄尔尼诺难报，这也是各模式对于2014-2016年事件集体预报失灵的原因。当人们普遍把这归结于全球变暖时，该研究团队发现这很可能与45年前太阳这一最为活跃的时期（1955-1965）相关联。

厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）是全球气候系统中最强的年际信号，是导致全球很多气象灾害（如洪涝、干旱、高温、雪灾等）的重要原因。对气象灾害的提前预报，将有助于人们在农业、水文、公共卫生、能源等各个方面作出科学规划。该研究团队利用人工智能结合太阳活动可提前十年预报中太平洋型厄尔尼诺事件，是AI赋能的充分体现，更是我院在“AI+气象“交叉研究中所取得的突出成果。