对流耦合赤道波在次季节预报中的作用
热带天气预报在两个方面都具有挑战性：
观测比温带地区更加稀疏 大气的演变受到热带降雨等大尺度强迫的制约
本研究关注赤道波动对低纬度天气预报技巧的贡献，因为已知这些扰动会调制热带降水，而热带降水强烈地反馈到扰动本身。
介绍
先前的研究表明，包括马登-朱利安振荡( MJO )在内的对流耦合赤道波( CCEWs )本质上是可预报的( Judt , 2019 ; Kim et al . , 2018 ; Li & Stechmann , 2020 ; Ying & Zhang , 2017)，其可预报性的极限取决于它们观测到的变率尺度。
然而，对实际热带可预报性的研究往往表明，作为第1 ~ 4周预报技巧来源的CCEWs比预期的要弱。
作为CCEWs的显著模态，如Kelvin波，其可预报性大约在1-2周，但他们的预报技巧仍然不清楚。这种明显的不一致可能是因为热带可预测性研究高估了CCEWs的可预测性界限，或者是因为用于次季节预测的数值模式仍然难以恰当地再现CCEWs。
本文研究关注的是后者的可能性。
热带变率模式模拟的关键问题
在于对流层对流-环流耦合能力的模拟能力
或者说：
能否正确再现出对流层次网格尺度相关的云和降水过程，以及他们与上下边界的相互作用过程。
CCEWs的一些模态的存在，它们的尺度和传播特性由松野的理论干赤道波( Matsuno, 1966)和及其动力学对流耦合方面的理论( Kiladis et al . , 2009)支持。
MJO背后的动力学更复杂，仍然是活跃的研究主题，但在大多数理论中，越来越重视水汽在其中所起到的核心作用。
基于对流层低层加湿通过浅对流创造有利于大尺度对流的环境( Majda & Shefter, 2001; Mapes, 2000)的重要性的相关理论思想，欧洲中期天气预报中心( ECMWF )系统在模式物理方面的发展，使其在热带地区的表现在S2S业务模式中脱颖而出。
可能只有EC在次季节的预报能力还能过得去吧，毕竟热带赤道波动不稳定增长的机制到现在都没有一个定论，这也使得在cmip6模式中对于CCEWs的再现不太好。anyway，本文后续基于EC的数据去探讨了CCEWs与全球次季节降水预报技巧，假设前提是一个CCEWs的模态已经发展起来了。其实，当前的耦合模式连CCEWs的强度都不太预测准确，传播演变的模拟可能效果更差。
数据方法
数据
ECMWF回报资料存档于S2S数据库，相关信息在：
https://confluence.ecmwf.int/display/S2S/ECMWF+Model
将回报资料与IMERG的降水和ERA5的动力场进行了对比
时空谱分析
时空谱用于识别CCEWs的尺度和振幅，而两个变量之间的相干平方和相位则用于描述对流耦合的特征。
问了一下gpt，
Coherence squared：描述两个变量在不同频率下的线性相关性强度。
Phase：描述两个变量之间的时间或空间相对滞后或超前的关系。
相干性是一种统计测量指标，它显示了两个信号通过线性过程相互关联的程度(非线性和附加噪声源会降低相干性)。它是一个值介于0和1之间的实数(其中1表示一个信号可以通过线性滤波器从另一个完全建立起来)。
交叉功率谱密度除以个别功率谱密度的比率如下:
其中， 相干性
信号 的功率谱密度
信号的功率谱密度
2个信号 and 的交叉功率谱密度
该方法类似于Wheeler and Kiladis ( 1999 )，在将数据分解为关于赤道的对称和反对称分量后，使用沿时间和经度的二维快速傅里叶变换来估计光谱系数，并将15 ° S和15 ° N之间的光谱系数平均在一起，以产生我们的光谱估计值。回报情况下的时间是指提前期。
合成分析
合成分析的目的是研究预测的和观测的CCEWs在物理空间中的演变，重点关注CCEWs的特定模式处于峰值相位的初始化时间。
结果
全球热带次季节变化的光谱特征
观测到的降水功率谱对称分量(图1a )与先前的文献一致，表现为MJO和浅水模态相关的波（Kelvin，n = 1赤道罗斯贝波和n = 1惯性重力波）的波数和频率上显示出整体偏红增强的功率。
此外，与先前的研究一致，CCKW表现出弱频散，这意味着随着波数 ( Kiladis等( 2009 )总结了等效深度的概念) 的增加，谱功率从对应于25 m的理论KW频散曲线向15 m等效深度方向移动，这与重力波速度为的波的垂直结构有关.
这种明显的频散关系也可能是平流影响不同尺度Kelvin波的结果。
在图1b中，可以发现预测的功率谱强度明显低估，但整体pattern还是与观测一致的。预测谱的总体方差较低，表明CCEW可能比观测弱。降水功率谱在 = 25 m频散曲线上的峰值更大，表明预测的CCKW比观测的频散程度更低，更多地与特定的重力波速度有关。此外，预测的MJO谱峰也不如观测清晰。
观测到的散度和降水之间的增强相干平方谱(图1c和1e)表明了降水和动力学之间的耦合。
CCKW和MJO位相矢量向下且略偏右(图1c )，表明低层辐合超前降水约1 / 8的周期。同样，在高层，CCKWs散度滞后降水约1 / 8个周期，但对于MJO而言，两者几乎同步。
说实话，没太看得出来超前和滞后的特征
对比图1e和1f的CCKW位相差异，表明高层辐散比观测更滞后于降水。值得注意的是，跨尺度的滞后时间也较长，这是一个系统性的误差，而不是与CCKWs相关的误差。
热带季节内变率的区域光谱特征
区域/季节功率谱与相应的估计背景( (如Wheeler and Kiladis ( 1999 ) )之间的比值用于突出信噪比和变率尺度的变化。
填色为观测，等值线为预报
在北半球春季和非洲上空(图2b )，南美洲上空的CCKW比南半球春季要强得多(图2p )。同样，在北半球夏季，观测到的CCKWs峰值在海洋性大陆(图2g )上的频率高于中太平洋(图2k )。图2还暗示了与CCEWs相关的分数方差具有很强的区域依赖性。
所有面板中对比等值线和填色进一步强调了模型对略快于观测的CCKW的偏好。 图2所示的CCKW预测和观测的对比表明，当考虑CCEW在中短期热带降水预测中的作用时，结果可能因季节和地点而不同。
热带太平洋CCKW的时间-经度演变
在这里，我们关注太平洋上的CCKWs，试图将CCKWs从MJO中分离出来，因为在印度洋和海洋性大陆上识别出的CCKWs事件通常与MJO事件重合.
对比图3中的第一行和第二行，初始化的CCKWs降水异常预测了约4天，尽管振幅比观测偏弱。在高层，与观测相比，预测的纬向风( u200 )被略微低估，并且似乎与降水异常的耦合较小，特别是在湿降水异常的西部。
对全球次季节预测的潜在影响
为了突出CCEWs偏差对S2S预报的潜在影响，图4的显示了ECMWF热带降水平均偏差。
一些突出的特征是南太平洋辐合带上的干偏差和太平洋热带辐合带上的湿偏差。热带的负偏差和正偏差相对于观测平均降水(黑色等值线)和CCEWs趋于活跃的重叠的区域都比较大。 平均偏差的振幅与CCEW降水异常相当，说明CCEW的误差可能与平均态偏差有关；个人理解就是说如果背景场模拟出现偏差，则影响CCEW的模拟
总结
我们的结果揭示了观测和预测的热带次季节变率之间的一些偏差。热带降水的总体低方差和CCEW在振幅和传播速度上的偏差可能会惩罚大多数的预报检验指标。
CCKWs目前可能对实际技能贡献不大，这可能与ECMWF的CCKWs功率谱与特定的重力波速度密切相关有关。这种行为与观测相反，在更广泛的等效深度范围内传播意味着更多的传播速度变化，包括弱色散行为。CCKWs在尺度上的频散和变化可能归因于基本流的相互作用。
因此，CCKWs中的错误是否与平均状态错误有关值得研究。
最后展望以下
在当前CCEWs的振幅和传播特征存在偏差的情况下，很难就CCEWs作为次季节可预报性的实际来源的作用得出结论。
考虑到过去20年在热带地区理论模型方面的进展，我们对水汽、对流和大尺度环流之间耦合有关的过程理解的现状，以及越来越多的计算资源允许更高分辨率的全球模拟，减少CCEW误差似乎是一个可能解决的问题。
★相关性解释：https://dsp.stackexchange.com/questions/66219/intuitive-explanation-of-coherence
Dias, J., Gehne, M., Kiladis, G.N., Magnusson, L., 2023. The Role of Convectively Coupled Equatorial Waves in Sub‐Seasonal Predictions. Geophysical Research Letters 50, e2023GL106198. https://doi.org/10.1029/2023GL106198
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