近日，我院23级博士生饶伟勋以《A new ensemble-based targeted observational method and its application in TPOS 2020》为题在权威期刊《National Science Review》（国家科学评论）上发表论文。该文通讯作者是唐佑民教授和伍艳玲副教授，合作者包括我院宋翔洲教授，沈浙奇副教授，和自然资源部第二海洋研究所陈大可院士，连涛研究员、周峰研究员以及李晓静副研究员。
厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)是全球最强年际变率，对全球天气、气候都有着重大的影响。热带太平洋锚系浮标阵列（TAO/TRITON）在监测、研究以及预报ENSO事件中发挥了关键作用。过去十年中，热带西太平洋的浮标阵列遭遇了严重退化，阻碍了我们准确模拟和预测 ENSO 的能力。为此，多国气候研究机构共同推出了旨在加强热带太平洋观测的TPOS 2020计划。按照这一计划，中国海洋研究机构计划在热带西太平洋重新部署锚系浮标，目标观测就是设计最优布放方案的理想手段。
该文首先基于集合卡尔曼滤波器理论，发展了一种适用于优化长期阵列设计的新算法。该新算法有效地克服了传统技术的局限性。在这基础上，根据TPOS 2020的要求，利用新方法对ENSO事件预测进行了针对性的目标观测分析，确定了热带西太平洋的最优观测阵列，并从物理机制上解释了最优观测站点的分布。结果表明，新方法确定出来的前10个最优观测站点的观测可以使初始不确定性导致的预报误差降低70%以上。
图1. 海温的预报误差方差估计：（a）无新增锚系浮标；（b）有新增浮标及浮标。图b中数字表明的新增锚系浮标的最优观测位置
《National Science Review》是科学出版社出版的英文综述性学术期刊。该杂志在中科院分区为综合性期刊大类1区，JCR分区等级为Q1，2023年影响因子为20.6分。该项研究的发表反映了我院高度重视研究生的培养质量，着力培养研究生的学习能力、思考能力和创新能力。
我院海洋观测与预报技术研究团队长期以来致力于ENSO预报的深度研究，不断开拓海洋数据同化技术的新领域，推动海洋观测和预报技术研究的发展，为提高ENSO预报水平，保障国民经济建设和国防安全提供了科技支撑。
论文信息及链接：
A new ensemble-based targeted observational method and its application in TPOS 2020, National Science Review, 2023; nwad231, https://doi.org/10.1093/nsr/nwad231
