印度洋偶极子（Indian Ocean Dipole, IOD）是热带印度洋中重要的年际变率之一，其对印度洋周边国家乃至全球的气候有着重要的影响，如2019年的极端正IOD事件是造成澳大利亚森林大火的重要原因。

对IOD的预测预警是科学界的重要课题，但由于IOD复杂的触发和维持机制，当前国内外研究机构对其预测能力还很有限，例如气候模式通常只能提前1个季度给出有效的IOD预测。除此之外，冬季预报障碍也是IOD预测的难点。因此亟需引入新兴方法，另辟蹊径地改进对IOD的预测预警能力。

近日，我实验室地球系统模式创新团队首席科学家董文杰教授、骨干成员袁乃明副教授等专家在美国科学院院刊Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America（中科院SCI一区TOP，影响因子11.205）上发表学术论文“Early warning of the Indian Ocean Dipole using climate network analysis”。文章采用气候网络分析，提出了一种可以在12月预警下一年是否发生IOD的早期预警方法。

 气候网络分析是一种新兴的气候研究手段。通过将气候系统中的站点/格点视为网络中的节点，节点变量的相似性（如相关系数）定义为网络的连接，可以建立气候网络。由于该方法最大限度地保留了气候过程中的高维细节信息，通过科学地整合这些细节信息，有助于提炼出传统统计方法难以发现的信号，进而为解决瓶颈难题（如重大气候事件的早期预警）提供了可能。

 该项工作利用逐日海温数据（NOAA OISST V2）建立海温网络，依据印度洋偶极子模态指数（DMI）的定义范围在东西印度洋确定A、B区(图1)，研究两个区域内网络总连接随时间的变化。研究发现，在IOD发生前热带印度洋A、B区之间的总负连接通常会显著增强(图2A，B)，且这种增强的信号并非来自两个区域负相关平均强度的增强，而是因为有更多节点对出现了反向连接（Negative links，图2C)，即更多网络节点出现了协同效应（Cooperative behavior)。

图1：热带印度洋海温网络及A、B区范围

图2：气候网络分析结果。A图黑线为两个区域总负连接随时间的变化；B图为依据总负连接对下一年是否发生IOD给出的预警；C图蓝线为反向连接边数；D图为参考纬向风风向对IOD符号的判断

通过进一步参考热带印度洋12月纬向风的方向（图2D)，该研究提出了一种从12月开始预警下一年IOD事件的方法。对于过去30余年间发生的15次IOD事件，该方法成功预警了其中的11次，准确率达到70%以上，错误报警率仅为35%。与当前的气候模式相比，该方法的预警技巧显示出了明显的优势(图3)。

图3：A.基于气候网络方法对IOD的预警结果;B.新方法预警技巧与气候模式的对比.

该研究表明，气候网络分析可以克服环境噪声的影响，通过网络的协同效应，从系统中提取到信噪比很小的早期预警信号。所谓协同效应，它反映了系统内部越来越多的空间点出现时间上的一致性变化，当考虑大量点之间的群体行为时，宏观上这种信号就可以被检测到。本研究对热带印度洋内多格点协同效应的识别，是捕获IOD早期预警信号的重要原因。

除了对IOD的研究，本研究也可为其它气候事件的早期预警提供借鉴思路。

该研究得到了国家自然科学基金项目、国家重点研发计划、南方海洋实验室创新团队建设科研经费等的支持。中国科学院大气物理研究所陆征辉博士和我实验室地球系统模式创新团队骨干成员袁乃明副教授为文章的共同第一作者。创新团队首席科学家董文杰教授和国家气候中心陆波研究员为通讯作者。其他作者包括中国科学院大气物理研究所马柱国研究员，俄罗斯圣彼得堡电子工程技术大学Mikhail I. Bogachev教授，以及德国洪堡大学Juergen Kurths教授。

原文链接：https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2109089119