題目👨🏽‍🦲：熱帶氣旋3-7天強度預報技術研究

主講人：占瑞芬，研究員，沐鸣2

主講人簡介：占瑞芬👁‍🗨，女👷‍♂️，博士👨‍🌾，現為沐鸣2研究員💇🏼‍♀️，博士生導師🌕。主要從事臺風氣候學👨🏿‍🚒、臺風預報技術、氣候變化等研究。已發表學術論文40余篇🫵🏻，其中SCI論文20余篇🏊🏻‍♀️，學術研究成果先後發表於Science Advances🦸🏼‍♀️、Journal of Climate、Geophysical Research Letters🚗🤸‍♂️、《中國科學》、《科學通報》等國內外權威期刊。主持國家自然科學基金共4項🪬🥰、並作為骨幹承擔國家重點基礎研究發展計劃（973計劃）、國家十二五科技支撐項目👀、國家重大研發計劃等多項研究工作。曾獲2019年教育部自然科學獎一等獎（排名第4）、2018年江蘇省科技進步三等獎（排名第2），入選中國氣象局首屆青年英才😽，曾任美國氣象學會雜誌Weather and Forecasting助理編輯🧤，第十七屆、第十八屆全國熱帶氣旋會議氣候分會召集人，第八屆、第九屆國際臺風討論會季節-季節內預測工作組成員。

題目：模式不確定性對ENSO可預報性的影響

主講人：陶靈江，博士後🌨，沐鸣2

主講人簡介：2020年博士畢業於中國科學院大氣與物理研究所，隨後在沐鸣2平台從事博士後研究🦘。主要研究方向為ENSO可預報性，誤差發展動力學。

報告摘要🏌🏼‍♂️：依賴於數值模式的ENSO預測必然在很大程度上受到模式自身不確定性的影響。但是模式不確定性對ENSO預報能夠產生多大影響前人並沒有過多涉獵。為此🖌，我們首先從最優化角度👨🏽‍🚀，基於條件非線性最優參數擾動方法（CNOP-P）☂️，考察了控製ENSO增長的兩個關鍵海氣耦合參數（風-SST反饋系數和溫躍層強迫系數）不確定性對ENSO預測的影響。結果表明，位於中太平洋的參數誤差和位於東太平洋的誤差能夠造成預報誤差在春季快速增長，導致ENSO預報誤差最大發展🪗。這意味著，中太平洋風-SST耦合過程和東太平洋溫躍層反饋過程的準確描述和模擬是改進模式、提高ENSO預測的關鍵過程。其次，通過最優化這兩個參數，成功回報出2015年強El Nino事件。最後，為了綜合描述不同來源的模式不確定性對ENSO預測影響，我們建立了CNOP-F同化系統，提取了模式傾向誤差，通過在原模型上添加該類模式傾向誤差🧖🏽，能夠較好地再現觀測事實。進而，基於此發展了模式傾向擾動模型，並將其耦合到原模型中，建立了新的ENSO預測系統NFSV-ICM。通過模式傾向擾動模型產生模式擾動🏄🏼‍♀️，能夠較好地描述模式不確定性的影響，從而使得ENSO預報技巧顯著提升，並且新的ENSO預測系統NFSV-ICM能夠有效地提前6個月預測並識別出兩類El Nino事件🧘🏿‍♂️，而原模式僅為6個月。