随着“复杂系统与网络”科学的迅速发展，气候网络方法近年来已在大气科学领域展现出了突出的应用价值，并成功应用于厄尔尼诺预测、极端事件预警等多个方面。该方法将气候系统中的观测站点或格点当成节点（Node），不同节点上气候变量（如气温、降水等）间的相似性（如相关系数等）定义为节点间的连接（Link），以网络科学的分析手段研究气候要素场内部的拓扑性质和动力学特征，通过最大限度地保留、并有效利用气候系统的高维复杂信息，为应对气候系统中的复杂性和非线性效应提供新的可能途径。近年来，气候网络方法已成为气候研究领域的新兴分析手段。

近日，我实验室地球系统模式创新团队利用气候网络方法建立了太平洋年代际振荡（PDO）冷暖位相转折的预测方法。PDO是重要的年代际尺度海温变率，对全球气候和环境有持久而深远的影响。目前，PDO的成因机制尚不明确，其形成可能受到多个物理过程共同影响，如大气的随机强迫、中低纬度海气相互作用、海洋涡旋输送等，这大大增加了系统的不确定性和复杂性，导致PDO的预测面临着很大的挑战。由于PDO的冷暖位相对应着截然不同的气候影响，对于PDO相位转折的预测，是当前年代际气候预测研究中的热点和难点问题之一。我实验室联合中国科学院大气物理研究所、德国洪堡大学等单位，利用气候网络方法成功提取了PDO位相转折的早期前兆信号。如图1所示，对于近百年的6次PDO冷暖位相转折，基于气候网络的预测指标全都有效监测到其早期前兆信号的出现，该信号可以提前6.5年左右预测PDO的位相转折，并且只在50年代出现了一次误报。这一结果不仅提高了PDO位相转折的预测技巧，更大幅提升了预测的时长，其预测时长接近当前已知的PDO可预报性上限（8-9年）。