Understanding ENSO asymmetry with a reduced stochastic model: deterministic nonlinearity and multiplicative noise
本研究采用了一种由每日观测数据推导出的简化随机模型，旨在证明非线性确定性漂移而非状态相关噪声是驱动厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）不对称性的主要机制，这一发现同时也通过有效海表温度（SST）阻尼的变化，解释了CMIP6模拟中的模型间差异。
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厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）是一种巨大的自然气候模式，在热带太平洋上进行着往复摆动。它是全球最显著的年际天气变化背后的引擎，将降水模式、温度和风暴路径从美洲向亚洲转移。这一系统的核心在于一个简单但强大的反馈循环：当东太平洋的海表水升温时，它会削弱通常由东向西吹的稳定信风。这些减弱的风反过来又允许暖水进一步向东扩散，从而创造出一个自我强化的循环，并可能演变成重大的厄尔尼诺事件。相反，当海水冷却时，风力增强，将暖水推离，并加深冷水层。虽然这一循环已被广泛理解，但一个长达数十年的顽固谜团依然存在：这种摆动并不对称。温暖的厄尔尼诺事件往往比寒冷的拉尼娜事件更为剧烈和显著。这种事件的分布是不对称的，海洋能够加热到极端程度，却很少能以同样的激烈程度冷却下来。科学家们长期以来一直在争论是什么驱动了这种不对称性。是撞击海洋的那些混沌且不可预测的风暴爆发，还是海洋与大气相互作用的基本物理机制中内置了某种东西？
研究人员现在通过比以往更敏锐、更快速的视角观察该系统，揭开了这一谜团的层层迷雾。他们不再使用每月一次的快照式研究方法（这种方法会抹平快速且混沌的变化），而是分析了1982年至2019年的每日数据。他们建立了一个简化的数学模型，仅追踪两个关键变量：东太平洋海表温度和中太平洋风力强度。通过将实时观测的每日数据输入该模型，他们能够将气候系统中可预测的确定性力量与随机、嘈杂的大气天气分离出来。他们的目标是看这两个成分——系统的稳定规则与随机噪声——究竟谁才是导致厄尔尼诺不对称性的原因。
研究人员发现，答案主要在于稳定的规则，而非随机噪声。当他们将系统简化到核心部分时，发现确定性部分的部分——即描述海洋和风如何自然影响彼此的部分——已经包含了不对称性的种子。在他们的每日分辨率模型中，系统的物理机制自然地倾向于促进暖事件的增长而非冷事件。具体而言，风对暖水的反应方式以及水对风的反应方式，创造了一种情况，使得暖性的、西风性质的条件比其对应的冷性、东风性质的条件能更有效地相互放大。这种内置的偏差意味着，即使撞击海洋的随机风暴爆发是完全对称的，系统仍会产生比拉尼娜更强的厄尔尼诺。研究人员表明，这种确定性的非线性是偏斜性的主导驱动力，它本身就能产生所观察到的不对称分布。
这一发现挑战了一个在以往使用月度数据的研究中颇具影响力的理论。在那些较粗糙的模型中，快速且混沌的风暴爆发常被视为主要罪魁祸首，科学家们曾认为大气本身的随机性正是让厄尔尼诺变得如此极端的因素。然而，通过将数据解析到每日尺度，这项新研究揭示了这种“随机性”实际上掩盖了一个更深层的、确定性的真相。每日分析显示，不对称性是被编码在耦合的海气系统结构之中的。随机的大气噪声确实发挥了作用，但它是次要的。它更像是一个调节器，略微增加了发生最极端、破纪录暖事件的可能性，但它并不是系统之所以呈现不对称性的初衷。核心的不平衡在于确定性漂移，即推动暖事件增长得更快、更强的系统底层电流。
为了确认这一机制在特定模型之外是否成立，团队将他们的发现应用于用于最新全球气候预测的二十三个不同气候模型。他们观察了这些复杂的计算机模拟如何处理海温与风之间的每日相互作用。他们发现，那些能够产生更符合现实的、不对称的厄尔尼诺事件分布的模型，是那些海表温度的有效阻尼表现出特定非线性特征的模型。换句话说，那些正确处理了不对称性的模型，其“刹车”机制在海洋变暖或变冷时的运作方式是不同的。这种联系表明，气候模型重现真实世界厄尔尼诺不对称性的能力，很大程度上取决于其捕捉这些海气每日交互中微妙非线性反馈的能力。
该研究并未声称解决了关于ENSO的所有问题，因为现实世界涉及许多其他因素，如海洋波浪以及与其他气候模式的相互作用，而这些并未包含在这一极简模型中。然而，它提供了一个清晰的、机械性的解释，针对一个长期的难题。通过从月度视角转向每日视角，研究人员得以观察到，海洋倾向于产生极端高温并非随机天气的偶然现象，而是系统动力学的一个基本属性。不对称性就内置在引擎本身之中。这一洞察为评估气候模型提供了新方法，表明为了预测未来厄尔尼诺强度的变化，科学家必须关注其模型在多大程度上能准确表征这些每日的非线性相互作用，而不仅仅是试图调整随机噪声。厄尔尼诺的不对称本质并非混沌之谜，而是系统自身内在逻辑的签名。
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