印度洋偶極子及其可預報性研究進展＊

劉華鋒，章向明，唐佑民，3，陳大可

（1．衛(wèi)星海洋環(huán)境動力學國家重點實驗室，浙江 杭州 310012；2．國家海洋局 第二海洋研究所，浙江 杭州 310012；3．北不列顛哥倫比亞大學 環(huán)境科學與工程學院，加拿大不列顛哥倫比亞省 喬治王子城 V2N4Z9）

在年際尺度，熱帶印度洋海表溫度（SST）存在2種主要的異常結構。一種是整個熱帶印度洋海盆同相的SST異常，稱為印度洋海盆模（IOBM，Indian Ocean Basin Mode）；另一種是東西熱帶印度洋反相的SST異常，稱為印度洋偶極子（IOD，Indian Ocean Dipole）。其中，IOBM是熱帶印度洋SST對厄爾尼諾—南方濤動（ENSO）的響應［1－2］。而對于IOD的成因，學界有不同觀點。一種觀點認為它同樣受控于 ENSO［3－5］，另一些學者則強調(diào)它由印度洋內(nèi)部的海氣相互作用產(chǎn)生［6－7］。表1按季節(jié)列出了這兩種異常占熱帶印度洋SST異常的比重，更長時間尺度SST變率的貢獻也一并列出［8］。

表1 東、西熱帶印度洋長期趨勢、年代際異常、IOBM、IOD對SST變率的相對貢獻率［8］（%）Table 1 Percent variance contributed by the linear trend，the interdecadal anomaly，IOBM，and IOD to the SST variability over western and southeastern tropical Indian Ocean［8］（%）

大量研究證明，ENSO是引起世界多個地區(qū)的氣候異常甚至極端氣候的重要因素之一［9］。雖然熱帶印度洋SST的年際變率并沒有ENSO那么強，但它對全球氣候的影響同樣不容忽視。特別是IOD，它東西反相的異常變化會迫使大氣作相應調(diào)整，從而導致印度洋周邊地區(qū)、南美中部、非洲南端、澳大利亞東南部、東北亞等區(qū)域出現(xiàn)氣候異常，并使印度季風發(fā)生變化［9－15］。IOD還能通過調(diào)節(jié)印度季風和東亞季風影響我國多個地區(qū)的氣溫和降雨［16］。因此正確認識IOD的結構特征、觸發(fā)和演變機制，準確模擬和預報IOD，對提高上述地區(qū)的氣候預報水平有重要意義。

1 熱帶印度洋海溫年際變率特征

1．1 印度洋海盆模

IOBM為整個熱帶印度洋海表滯后于厄爾尼諾約3～5個月的異常升溫［1，3，17］。暖異常通常先出現(xiàn)在西印度洋，然后沿赤道向東傳播，進入東印度洋后向東南擴展［3］。它約占熱帶印度洋SST年際變率總方差的30%［3，6］。IOBM 的SST異常一般為0．2～0．3℃，極端事件可以達到0．5℃［1］。

在熱帶印度洋的不同區(qū)域，IOBM的直接主導因子不盡相同，但都離不開ENSO的遙相關作用。觀測和模式結果表明，東熱帶印度洋的升溫主要與太陽輻射通量有關，中熱帶印度洋的SST異常則主要受潛熱通量和海水的垂向混合控制［1－2］。在厄爾尼諾期間，印尼的強對流區(qū)域東移，東印度洋的太陽輻射通量增加，長波輻射輸出卻因熱帶大氣邊界層的高濕度而變化不大，東印度洋因而出現(xiàn)SST正異常。在中北熱帶印度洋和東南信風區(qū)，厄爾尼諾引起的風應力減小使蒸發(fā)減弱、水汽輸出減少。這一潛熱流失減弱控制了該區(qū)域的海表升溫。同時，這一區(qū)域風速下降引起的海水垂向混合減弱也有利于SST異常上升。

1．2 印度洋偶極子

IOD是蘇門答臘附近海域SST異常下降和同期的西印度洋SST異常上升現(xiàn)象。它約占熱帶印度洋SST年際變率總方差的12%［6］。表1顯示，IOD事件通常發(fā)生在夏秋季節(jié)，其相應異常在春、冬季很弱。早在20世紀80年代，一些研究者已經(jīng)發(fā)現(xiàn)熱帶印度洋SST的類似偶極結構［18－19］。但對其深入的研究主要出現(xiàn)在1994年和1997年這兩次顯著的IOD事件之后。近年來，IOD的頻率和強度都有增加的趨勢［20］。Saji等［6］將西熱帶印度洋（10°S～10°N，50°～70°E）與東南熱帶印度洋（10°S～0°，90°～110°E）的SST距平之差定義為印度洋偶極指數(shù)（DMI，Dipole Mode Index），并以此來表示IOD強度。表2列出了1873—2000年的強IOD事件（年平均DMI超出一個標準差）［21］。其中，黑體的年份同時出現(xiàn)正IOD和厄爾尼諾事件，或同時出現(xiàn)反IOD和拉尼娜事件；1992年加下劃線表示該年有反IOD事件卻是厄爾尼諾年。

表2 1873－2000年強IOD事件的年份［21］Table 2 The strong IOD events during 1873－2000［21］

圖1是用典型正IOD年的SST距平和海表風異常資料合成的結果，圖中可通過90%顯著性雙側T檢驗的SST距平和海表風異常已分別用陰影和黑體箭頭表示［6］。如圖所示，正IOD事件通常從5、6月開始出現(xiàn)，隨后增強，到10月份達到最大。5—6月，龍目海峽附近海域首先出現(xiàn)SST異常下降，同時東南熱帶印度洋區(qū)域的東南風出現(xiàn)異常。隨后幾個月，冷的異常沿著印尼海岸向赤道擴展，西熱帶印度洋開始異常升溫。中熱帶印度洋的赤道西風開始減弱甚至轉向，蘇門答臘的沿岸風也出現(xiàn)相應異常。IOD在10月達到最大后，整個結構迅速瓦解。次年夏秋季節(jié)通常會出現(xiàn)反IOD事件［6］。

Saji等［6］提出以下機制（圖2）來解釋IOD的演變過程。在通常年份的夏季風季節(jié)，赤道西風通過赤道、沿岸沉降流開爾文波使暖水積聚在蘇門答臘岸外。在季風轉換時，蘇門答臘沿岸風會通過增強蒸發(fā)、上升流和海洋熱平流使SST略為下降。若有一個內(nèi)部或外部的因素使SST的降溫超過正常水平，海表氣壓場會發(fā)生顯著變化。東南信風向下游延伸，阻斷侵入的赤道流，使得蘇門答臘附近海域被降溫過程控制。在SST下降的同時，溫躍層也在變淺，上升流的降溫作用將更為顯著。這一系列正反饋過程將推動東熱帶印度洋SST持續(xù)下降。擴展的東南信風向更西邊的區(qū)域輸送水汽并輻合。熱帶海洋輻合區(qū)隨之西移，導致西印度洋風速下降、蒸發(fā)減弱、降雨增加，繼而引起西印度洋SST異常上升。海洋混合作用隨降雨增加而減弱、溫躍層因東向輸送減弱而加深都利于西印度洋升溫。SST異常也對風和降雨異常產(chǎn)生正反饋，使東、西熱帶印度洋的SST異常都不斷增大。而進入冬季風季節(jié)后，赤道風和蘇門答臘沿岸風都會相應減弱。海洋動力過程對東南熱帶印度洋SST的影響減弱。由于IOD年該海域蒸發(fā)較弱、云量較少，太陽輻射輸入高于正常年份。加上冷的SST異常使得混合層較薄，東南熱帶印度洋的SST可迅速恢復到正常水平，IOD瓦解。

圖1 典型IOD年的SST和海表風場異常［6］Fig．1 Evolution of composite SST and surface wind anomalies of typical IOD years［6］

圖2 IOD的一種可能的動力機制示意圖［6］Fig．2 Schematic diagram of a possible dynamic mechanism of IOD［6］

Rao等［21］與Feng和 Meyers［22］發(fā)現(xiàn)，IOD是一個準兩年周期的循環(huán)過程，它的相位反轉與次表層作用密切相關。因為海洋次表層的波動主要由區(qū)域風異常激發(fā)的行星波控制，而熱帶印度洋赤道風只有在IOD期間才會出現(xiàn)顯著異常，熱帶印度洋的次表層變率主要隨IOD變化而不受IOBM的影響。在IOD年的夏、秋季，赤道風異常分別通過羅斯貝波和開爾文波使西印度洋溫躍層加深、東印度洋溫躍層變淺，其后暖的SST異常沿赤道東向傳播，加深中東熱帶印度洋溫躍層深度，次表層IOD相位反轉。在下一年印尼沿岸的上升流季節(jié)，上升流的降溫作用因溫躍層異常而減弱，使得東南熱帶印度洋SST高于往年，一個與IOD發(fā)展過程相反的正反饋作用將推動反IOD發(fā)展。

Fischer等［23］比較一組包含和不包含ENSO過程的模式結果，提出了兩種相互獨立的IOD觸發(fā)機制。第一種機制由由厄爾尼諾驅(qū)動。在厄爾尼諾時期，西太平洋對流和降雨中心向東偏移，使得東南印度洋出現(xiàn)異常沉降流和降雨減少，并使印度洋沃克環(huán)流減弱。這些大氣異常也會通過SST—風應力—溫躍層正反饋觸發(fā)IOD。另一種機制則熱帶印度洋的異常哈德雷環(huán)流引起。如果冬季東南熱帶印度洋的風應力異常增強，SST會低于往年。其后大氣對流中心會相應向北偏移。在次年春季，一個異常的哈德雷環(huán)流將會出現(xiàn)，南半球的東南信風提前越過赤道。接下來，東南熱帶印度洋的冷SST、赤道東風異常一起觸發(fā)前文所述SST—風應力—溫躍層正反饋驅(qū)動IOD發(fā)展。他們認為這是一種獨立于ENSO的觸發(fā)機制。

此外，印度洋亞熱帶偶極子（IOSD，Indian Ocean Subtropical Dipole）［24］與滯后9個月的IOD有強的正相關［25］，而IOSD東極的SST異常是IOD的先兆［23，26］。Feng等［27］認為，IOSD也可以通過馬斯克林高壓觸發(fā)IOD。在IOSD成熟期，西南印度洋SST異常會增強馬斯克林高壓，而高壓又會通過遙相關影響赤道大氣。馬斯克林高壓與季風槽的壓強梯度增加，阿拉伯海和印度半島出現(xiàn)反氣旋環(huán)流，赤道出現(xiàn)東風異常，進而觸發(fā)IOD［23，27－29］。

以上IOD的觸發(fā)和演變機制都可以在觀測資料和模式結果中找到證據(jù)，但實際的IOD機制可能更為復雜。一些IOD事件并不能從以上機制中產(chǎn)生，如1979年的IOD［30］。Yamagata等［31］發(fā)現(xiàn)，即使正反饋的各海氣狀態(tài)都已建立，一些IOD事件（如2003年）也會在即將成熟的時候突然消失。IOD可能還受到海洋表層和次表層的其他一些聯(lián)系機制以及大氣、海洋季節(jié)內(nèi)的擾動等影響。

2 IOD與ENSO的關系

ENSO是地球系統(tǒng)最強的年際變率，它對全球大氣、海洋異常都有重要的影響。熱帶印度洋SST年際變率IOD是受控于ENSO，還是獨立于ENSO而由印度洋內(nèi)部的海氣相互作用維持，一直是個爭論熱點。本節(jié)將分別介紹支持不同觀點的主要證據(jù)，然后介紹IOD和ENSO的相互作用。

2．1 觀點一：IOD受控于ENSO

一些研究者認為，熱帶印度洋內(nèi)部的海氣相互作用不足以產(chǎn)生“翹翹板式”的正反饋過程，IOD并不是一個獨立的異常結構。Baquero－Bernal等［32］發(fā)現(xiàn)東南熱帶印度洋和西熱帶印度洋的SST距平?jīng)]有顯著的負相關，它們僅在秋季才有較高的負相關。而厄爾尼諾年合成的秋季印度洋SST距平正是東負西正的偶極結構。在去除熱帶印度洋SST距平的ENSO信號后，東南熱帶印度洋和西熱帶印度洋SST距平在秋季的負相關也變得不顯著。在他們的“無ENSO”模式中，熱帶印度洋也沒有出現(xiàn)IOD。因此，他們認為，IOD是ENSO引起的熱帶印度洋SST年際變率的一部分，厄爾尼諾在熱帶印度洋引起的SST距平在秋季為東負西正的偶極結構，在其他季節(jié)為整個海盆的暖異常。

對熱帶印度洋SST距平作經(jīng)驗正交函數(shù)（EOF，Empirical Orthogonal Function）分解所得的第一模態(tài)（EOF－1）是整個海盆同相的IOBM，而第二個模態(tài)（EOF－2）是東負西正的偶極結構。Saji等［6］認為這一結果可以佐證IOD獨立于IOBM和ENSO。但有相當一部分學者不以為然。Tourre和White［3］發(fā)現(xiàn)EOF－1的時間系數(shù)和EOF－2的時間系數(shù)相錯9～15個月會有顯著相關性。他們認為，EOF－2并不是獨立的結構，EOF的前兩個模態(tài)反映的是ENSO引起的IOBM最先在西熱帶印度洋出現(xiàn)，然后沿赤道東向傳播。Dommenget和Latif［33］通過一些低維的例子說明EOF總是強迫變量作正交分解，當EOF－1是整個海盆的單極結構，EOF－2就會是偶極形式。因此EOF的中心不一定是真實物理過程的中心。旋轉EOF方法所得模態(tài)并沒有重現(xiàn)IOD的兩極，即東南熱帶印度洋和西熱帶印度洋的SST距平?jīng)]有負相關。因此他們認為，IOD是EOF產(chǎn)生的假象而不是一個獨立的物理現(xiàn)象。

2．2 觀點二：IOD獨立于ENSO

另一些研究者堅持認為，IOD可以由印度洋內(nèi)部的海氣相互作用產(chǎn)生，它獨立于ENSO。Behera等［34］指出，EOF的結果只是IOD的證據(jù)之一，IOD有其他的一系列證據(jù)和物理機制支持。Saji等［6］用合成分析清楚地揭示了IOD的結構和演變過程，發(fā)現(xiàn)IOD可能主要是由印度洋內(nèi)部海氣相互作用所激發(fā)的，它與熱帶印度洋的風異常有很好的線性關系。Rao等［21］發(fā)現(xiàn)熱帶印度洋次表層年際變率直接受控于IOD，也進一步證明IOD是熱帶印度洋內(nèi)部固有的年際振蕩。此外，熱帶印度洋的長波輻射輸出［35］和海表氣壓都有相應的偶極異常。東南熱帶印度洋和西熱帶印度洋的相關不顯著主要是因為負相關被ENSO引起的IOBM掩蓋了。在去除長期趨勢、年代際變率和IOBM后，東南熱帶印度洋和西熱帶印度洋SST距平相關系數(shù)達－0．5［8］。

Saji和Yamagata［8］比較了1958—1997年的DMI、中印度洋赤道風應力和 Ni?o－3的特征，以論證“IOD獨立于ENSO”。他們發(fā)現(xiàn)，40年里獨立出現(xiàn)的“純IOD”稍多于與ENSO共同出現(xiàn)的“共生IOD”，且“純IOD”占DMI總方差的43%，“共生IOD”只占26%。DMI與Ni?o－3指數(shù)的相關很大程度是由少數(shù)幾次共同出現(xiàn)的強ENSO和強IOD引起。DMI與印度洋赤道風異常的相關性要遠高于DMI與Ni?o－3的相關性。小波分析顯示IOD在1960s和1990s較強，而ENSO在1970s和1980s較強，兩者的強弱時期正好相反。去掉ENSO信號后赤道風異常的波譜卻和IOD的波譜很相似。這都說明熱帶印度洋內(nèi)部的海氣耦合對IOD演變的作用比外部ENSO的作用重要得多。

另外，F(xiàn)ischer等［23］和Behera等［36］都利用一個抑制了ENSO的模式在熱帶印度洋模擬出了與實際相近的IOD結構，證明了熱帶印度洋內(nèi)部的海氣相互作用可以在不受外部強迫的情況下獨自生成IOD。這與Baquero－Bernal等［32］的模式結果不同。

2．3 IOD與ENSO的相互作用

盡管IOD的獨立性存在很大爭論，但無可否認的是IOD和ENSO之間存在重要的相互作用。如前文所述，F(xiàn)ischer等［23］提出IOD可以由兩種不同機制觸發(fā)，其中一種與ENSO引起的印度洋沃克環(huán)流異常有關。Behera等［36］通過比較有ENSO和無ENSO的模式里IOD的特征發(fā)現(xiàn)，ENSO可通過控制沃克環(huán)流來調(diào)節(jié)IOD出現(xiàn)的頻率，而且在有ENSO的模式中有更多的IOD可以在春季時不利的海氣狀況下生成。ENSO的作用可以使印度洋海氣狀況變得有利于IOD發(fā)展。

另一方面，Behera和Yamagata［37］發(fā)現(xiàn)DMI和其后一個月的達爾文站（南方濤動的西極）氣壓、中西熱帶太平洋（160°～180°E，6°S～6°N）海表氣壓都有顯著相關。Luo等［38］也發(fā)現(xiàn)，不考慮印度洋，無法對1994、1997和2006年的厄爾尼諾的啟動作出有效預報，但印度洋對那些沒有IOD共生的厄爾尼諾的模擬影響不大。這表明IOD也是影響ENSO啟動的非線性作用之一。他們認為，IOD也能對太平洋的海氣狀況產(chǎn)生顯著影響，使它有利于ENSO啟動和發(fā)展。

Chen等［39－40］進一步指出，由于暖池和沃克環(huán)流將熱帶印度洋和印度太平洋緊密聯(lián)系在一起，可以用“印太三極子（IPT）”來統(tǒng)一這兩個海盆的海氣振蕩過程——IOD和ENSO。他們用典型厄爾尼諾年的SST、風和降雨異常合成出了明顯的IPT結構。用那些所謂“純IOD”年［6］各季節(jié)的SST、風和降雨異常作合成分析同樣可以得到類似的三極結構。只是東邊的暖SST異常較弱且僅伸展到日界線附近而沒有進入東太平洋。這表明，IOD和ENSO都是IPT的一部分，IPT既可以被ENSO驅(qū)動也能被IOD驅(qū)動。其中，IOD驅(qū)動的IPT可能是由異常強的亞洲夏季風觸發(fā)，它的太平洋部分通常表現(xiàn)為弱的暖池厄爾尼諾。

3 印度洋偶極子可預報性的研究進展

可預報性研究可分為評價模式實際預報技巧和估算潛在可預報性兩部分。當前針對IOD的可預報性研究主要是在討論某一模式的預報技巧，如 NSIPP［41－42］、NCEP CFS［42－43］、SINTEX－F［44］、POAMA［45］等。他們所得結果比較接近，IOD西極（10°S～10°N，50°～70°E）SST距平的預報時效通常為6～9個月，而東極（10°S～0°，90°～110°E）的預報時效則是5～6個月。至于DMI的預報時效僅有3～4個月，少數(shù)的強IOD事件（如2003年和2006年）的預報時效可以達到6個月左右。Shi等［46］比較了ECMWF Sys3、SINTEX－F、NCEP CFSv2、POAMA等模式對IOD的預報技巧（圖3），結果和之前的研究結果一致，模式之間的差別也很小。這些動力模式的預報技巧與僅用太平洋SST作為預報因子的統(tǒng)計模式的預報技巧［47］也沒有顯著差別。模式對IOD的預報技巧過低可能主要是因為受限于模式未能有效模擬印度洋內(nèi)部的海氣動力過程，或未能正確反映IOD和ENSO的關系等［46］。

由于熱帶印度洋主要受季風驅(qū)動而不是受行星風驅(qū)動，IOD的演變過程被嚴格限定在特定季節(jié)，DMI的持續(xù)預報和動力預報技巧都有明顯的季節(jié)性差異。Wajsowicz［42－43］發(fā)現(xiàn)，IOD兩極都有弱的春季預報障礙，西極在夏末秋初也有預報障礙，而東極的預報障礙還出現(xiàn)在春末夏初和冬季。其中春季障礙和ENSO有關。夏季障礙則是發(fā)生在SST距平符號轉變的時候，此時海氣耦合很弱而季風噪聲阻礙了SST的有效預報。冬季障礙也是跟海氣耦合弱、海洋的動力不穩(wěn)定性強有關。而DMI本身的主要預報障礙是冬季障礙［44］。其時，緯向SST梯度較小、區(qū)域風很弱，海氣相互作用不穩(wěn)定，而溫躍層很厚、垂向溫度梯度也較小，溫躍層反饋也較弱。強的動力不穩(wěn)定性有利于誤差快速增長而使預報技巧顯著下降。

總的來說，在預報IOD方面，現(xiàn)有的主要模式都還需作進一步改進。那么模式的改進空間還有多大，預報技巧的上限是多少？這是潛在可預報性研究要回答的問題。大氣海洋系統(tǒng)的可預報性主要受限于兩種因素。一種是因非線性和隨機因素造成的影響。這種預報誤差和不確定性是耦合系統(tǒng)固有的，客觀存在而不可消除的。另一種是當前的預報能力，如因耦合過程認識的局限性、模式和觀測的不確定性以及計算資源的局限性等造成的預報不確定性。這種限制因素隨著預報能力的提高可以減少，甚至消除。潛在可預報性研究正是為了區(qū)分這兩種預報誤差。系統(tǒng)地評價潛在可預報性（又稱潛在預報率），客觀度量第一種誤差，定量估計不同尺度變率的最大可預報時效是發(fā)展模式預報系統(tǒng)的重要理論基礎之一。只有深入考察分析了潛在可預報性，了解了提高預報能力的空間有多大，才能在發(fā)展預報系統(tǒng)、設計預報目標、選擇可預報性時限等方面有堅實的科學指導和理論基礎。

圖3 一些模式對IOD兩極海區(qū)SST距平的預報技巧［46］Fig．3 Several models′prediction skill of SST anomaly on the two poles of IOD［46］

圖4 集合預報和潛在可預報性示意圖Fig．4 Schematic diagram of the ensemble prediction and the potential predictability

估算潛在可預報性較常用的方法有信噪比法和信息熵法［48］。如圖4，3組不同顏色的實線代表從3個不同初始條件作出的集合預報，3條虛線代表3組預報各自的平均值。信噪比法將不同初始條件引起的結果差異視為信號的影響，而將初值的微小擾動造成的結果差異視為噪聲的作用，比較兩者的相對大小來衡量預報對象的潛在可預報性。而信息熵法則用集合預報產(chǎn)品的熵（即混亂程度）來估算潛在可預報性。如圖4，當不區(qū)分初始條件而把所有預報放在一起的時，預報結果較為混亂。而同一初始條件所作的預報相互之間一般差別不大，明顯更為有序。它們的熵差可以反映出初始條件在預報中的有效性，也就客觀度量了上述不可消除的隨機誤差的大小，用以估算潛在可預報性。

Wajsowicz［42］對NSIPP集合預報資料作分析的結果表明，IOD西極SST距平的潛在預報時效在11個月以上，夏季預報障礙可以通過改進模式加以消除，東極的潛在預報時效也有5～10個月。而Zhao和Hendon［45］分析POAMA集合預報資料所得的結果顯示，DMI本身的潛在預報時效也可達6個月以上。但由于模式對潛在可預報性的估算會有一定影響，分析單一模式所得的結論難免有所偏差，例如過高的模式誤差會使所得結果高估真實的潛在可預報性水平［42，45］，在IOD的可預報性方面還需要更多、更深入的研究。

4 展 望

IOD是熱帶印度洋最主要的SST年際變率之一。正IOD事件，東南熱帶印度洋出現(xiàn)冷異常，西熱帶印度洋出現(xiàn)暖異常，并伴隨有中印度洋的赤道風異常和次表層的20℃等溫線偶極型異常。它通常在厄爾尼諾年的夏季開始出現(xiàn)，在12月之前消失。最近十幾年，很多學者對IOD的時空特征、演變機制等做了大量研究，但關于IOD的形成機制以及它與ENSO的關系等問題仍然存在很大爭論。一種觀點認為，IOD與IOBM一樣是ENSO遙相關的結果，并不能自發(fā)從印度洋產(chǎn)生。另一種觀點認為，IOD是熱帶印度洋的溫躍層周期性變化和內(nèi)部的海氣相互作用共同產(chǎn)生的，獨立于ENSO。但不管怎樣，不可否認的是IOD和ENSO有顯著的相互作用。Chen等［39－40］提出應把熱帶印度洋和熱帶太平洋作為一個整體來研究，可以用IPT的概念來統(tǒng)一IOD和ENSO。這為IOD的動力機制、氣候作用等研究提供了一個新的視角。在此基礎之上的進一步研究不僅有望揭示更多有關IOD的信息，同時有可能加深我們對ENSO的認識。

雖然目前已經(jīng)有一定數(shù)量的研究開始關注IOD的可預報性，并取得了一些比較一致的重要結論，但我們?nèi)匀恍枰唷⒏钊氲难芯?。前人的研究普遍存在有樣本?shù)不足的問題（資料一般為最近二三十年或少數(shù)強IOD年），這樣不僅無法考察可預報性的年代際變化，分析IOD可預報性來源、討論ENSO對IOD可預報性的影響等研究也無法給出統(tǒng)計穩(wěn)健的結論。我們需要覆蓋更長時間的資料來開展相關研究工作。另一方面，以單一模式的集合預報資料來估算潛在可預報性，可能會因模式誤差而使結果被一定程度地高估。用多模式集合預報產(chǎn)品估算潛在可預報性是更好的選擇。這些可預報性的研究工作可以為發(fā)展和改進IOD或熱帶印度洋的預報系統(tǒng)指明方向，并為相關業(yè)務預報提供科學指導。

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