卫星海洋环境监测预警全国重点实验室为增进学术交流，促进实验室对外开放，组织系列“海星系列学术讲座”，邀请国内外知名专家与青年科研人员分享前沿科学动态，讨论最新学术成果，欢迎大家踊跃参加。

召集人：刘婷 研究员

会议时间：12月29日（周一）10:00-11:30

会议地点：1号楼1210会议室

报告人：赵森 研究员（夏威夷大学马诺阿分校） 

报告题目：ENSO 与热带海盆相互作用：动力学机制与可预测性的概念性理解

报告人简介：赵森，现任美国夏威夷大学马诺阿分校研究员。2011年获兰州大学学士学位，2016年获中国科学院大气物理研究所气象学博士学位。长期从事大尺度气候变率和变化的动力机制及气候影响的研究，研究方向主要包括ENSO动力学和可预报性，跨海盆相互作用，季节预测和大气遥相关动力学等。在相关领域取得了一系列具有创新性的研究成果，已发表SCI学术论文50余篇，其中第一作者10余篇发表于Nature、Nature Communications，GRL等国际知名期刊，1篇入选ESI高被引论文。现任Nature旗下合作期刊npj Climate and Atmospheric Science副编辑，受邀担任Nature、Nature Geoscience、PNAS、Science Advances等 20余种国际期刊的审稿人，曾多次担任AGU 年会ENSO专题的召集人。

报告简介：厄尔尼诺—南方涛动（ENSO）是气候系统中最强的年际变率信号，也是全球气候季节可预测性的最主要来源。近年来，越来越多的研究表明，热带海盆间相互作用（tropical basin interactions，TBI）在调制ENSO 演变、提升其可预测性和气候影响等方面都发挥着关键作用。然而，各热带海盆对ENSO影响的定量贡献仍缺乏清晰认识，一定程度上受限于观测记录的长度以及气候模式系统性偏差。本报告将介绍我们最新发展的扩展非线性充电振子（eXtended nonlinear Recharge Oscillator，XRO）理论模型，它整合了 ENSO充振子理论及其与其它热带气候模态之间季节调制的相互作用。XRO能提前16-18个月预测ENSO，技巧优于业务的动力模型，并媲美最先进的人工智能（AI）预测。与AI模型的“黑箱”结构不同，XRO是物理可解释的，改进的ENSO预测技巧可以追溯到不同的海盆。进一步借助XRO的不同敏感性实验——包括Decoupled实验、Pacemaker实验，Hindcast Pacemaker实验等，可以更深入地理解观测的ENSO和TBI关系的变化，以及加深理解气候模式对ENSO–TBI 相互作用的偏差及其预测能力评估的影响。