Kim, H. M., D. Kim, F. Vitart, V. E. Toma, J. S. Kug, and P. J. Webster, 2016:

　 MJO Propagation across the Maritime Continent in the ECMWF Ensemble Prediction System.

　 J. Climate, 29, 3973-3988.

ECMWFアンサンブル予報におけるMJOの海大陸横断

インド洋でMJO初期発生したときに、西太平洋での対流抑制がハッキリしていると海大陸をまたいだ東進が明瞭でなおかつ予報スキルも高くなる。

The　MJO　initiated　over　the　IO　under　the　situation　with　suppressed　convection　over　the　WP　would　tend　to　propagate　across　the　MC　and　its　prediction　skill　would　be　higher　than　that　for　the　other　cases.　

1. Introductioncontents

2. Data and methodology a. Data b. MJO index (Fig. 1) c. Measures of MJO prediction skill: Collective and segment prediction skill3. Identification of the high-skill and low-skill MJO events a. MJO initial amplitude and prediction skill relationship(Fig. 2) b. High-skill versus low-skill events(Figs. 3, 4)4.Favorable initial conditions and key physical processes for MJO propagation across the Maritime Continent a. Initial condition and propagation characteristics(Figs. 5-7) b. Ocean–atmosphere interaction(Fig. 8) c. Drawbacks of using the RMM index(Fig. 9)5. Systematic mean biases and the possible influence on MJO prediction(Figs. 10-12)6. Summary and discussion

　　 ECMWFアンサンブル予測システムからの 20年の再予報データセットを用いて、海洋大陸を横切る MJOの伝播の特徴を調べた。インド洋で発生した MJO事例（位相2）の解析では、MJO初期の振幅と予測スキルの関係は線形ではなく、特に、中程度のMJO振幅カテゴリー（強い MJOと弱いMJOの中間）から予測を開始した場合は、その非線形傾向が強いことが示された。予測スキルを決める重要な要素を調べるために、中程度のMJOカテゴリの再予測結果を高スキルと低スキルの事例に分け、予報期間中の海洋 /大気条件と物理的過程の違いを調べた。高スキル事例における OLR偏差の初期分布は、強化されたインド洋上の対流偏差と強く抑制された西太平洋の対流偏差による明らかな対流の双極子パターンを示す。この双極子モードは、ロスビー波応答およびそれに伴う南北水蒸気移流を介して、海洋大陸を横断する MJO伝播を支えるものであるかもしれない。高スキル事例の伝播中に、顕著な海洋　 - 大気結合過程もシミュレートされる。しかし、低スキルの事例では、西太平洋の対流シグナルがほとんどなく、組織化されず、海洋大気結合過程がうまくシミュレートされない。高スキルおよび低スキルの両方の事例において、対流偏差振幅は約15日後に顕著に減少することが見出され、恐らくモデルの系統的な平均バイアスのためである。海洋大陸付近の強い湿潤バイアス、赤道太平洋の寒冷 SSTバイアス、および関連する循環バイアスは、西太平洋地域をMJOの伝播を妨げるため、すなわち予測スキルに限界が生じる。

気象予報と気候予測の狭間をつなぐためには、サブシーズナル ( ２週間〜３カ月 ) 予測の問題を解決することが重要であり、国際的枠組みが立ち上げられている。e.g.,　WCRP;　WWRP/S2S　Vitart,　A.　Robertson,　and　D.　Anderson,　2012:　Subseasonal　to　seasonal　prediction　project:　Bridging　the　gap　between　weather　and　climate.　WMO　Bull.,　61　(2),　23–28.

MJO予測可能性向上は、サブシーズナル予測向上において最大の課題なのでやってみた。現状 3−4週間の予測は有用だけど、できれば6週間を目指したいのが第一目標です。

Data:　ECMWF大気海洋結合再予報データcy40r1(WCRP/WWRP　S2Sプロジェクトによる公開データ )

期間 :1994-201332日予報 52回×20年×5メンバーアンサンブルによる5200の予報データセットOLR,U,SST,Rainの一日平均値

解像度 :10日予報まで 32km、11日以後 64kmの水平解像度、 91層

スキル検証用データ及び予報初期値ERA-interim

1981〜 2013年の通年で合成したMJOの各 8位相に対する OLR(カラー ) と 850hPa東西風偏差 (0.5m/s毎等値線 ) のライフサイクル。

MJOがインド洋に位置する位相2 に注目して、そこを起点とした 32 日予報で海大陸の予報バリア領域を突破できるかどうかを調べる。

2. Data and methodologyb. MJO index (Fig. 1)

予報スキルの指標

観測された RMM(a1,a2)と予報された RMM(b1,b2)の偏差相関係数(RMMのそれぞれの値を RMMダイヤグラムの原点からの偏差とみなした相関係数 )

ACC:32日予報スキル (segment)ACC(τ):リード日数の関数としての予報スキル (collective)

市川さんのセミナースライドから引用

2. Data and methodologyc. Measures of MJO prediction skill: Collective and segment prediction skill

MJO初期振幅観測値 x と位相 2 から開始したアンサンブル平均の 32日予報スキル (ACC)yの関係。

初期振幅 1.5 以上の強い MJO は明確に予報スキルが高い。 1.5以下は振幅とスキルの関係が不明瞭で、全体として線形とはみなせない 。 strongMJOは 、 NDJFMA 、 weakMJOは 、 MJJA に 多 いが、moderateMJOは季節性がない 。 特 に 広 が り が 強 いmoderateMJO の 高 ス キ ル(>0.74)と低スキル　 (<0.74)　の34事例ずつに分けて検証する。

68　events0.70　ave.　skill

42　events0.82　ave.　skill

134　total　events　×　5　member:　670　plots

24　events0.62　ave.　skill

0.74

high-skill:　34events

low-skill:　34events

3. Identification of the high-skill and low-skill MJO eventsa. MJO initial amplitude and prediction skill relationship(Fig. 2)

位相 2 から開始した高スキル ( 赤 ) および低スキル ( 青 ) のリード日数毎の予報スキル。太実線、細実線は、それぞれアンサンブル平均 (34事例×5メンバー ) と個々のアンサンブルメンバー (34事例平均 ) 。

高スキルは、アンサンブル平均のスキルが個々のスキルより高く、アンサンブル間のばらつきが大きい。低スキルは、 5日までは高スキルとあまり変わらないが、 5日以降で急激に落ちる。

3. Identification of the high-skill and low-skill MJO events b. High-skill versus low-skill events(Figs. 3,4)

位相 2 から開始した高スキル ( 赤 ) および低スキル ( 青 ) の 34事例の平均の RMM。白丸と実線が観測、黒丸と点線が 5日毎の予報。四角は1 日予報。赤丸・青丸は、 34事例のアンサンブル平均。橙色・水色は、個々の予報メンバー。

高スキルは、振幅がやや観測より弱いものの位相速度は捉えている。低スキルは、位相速度が高スキル事例より速く、急激に減衰している。この事例間の違いは、初期値の時点で見極められるだろうか？

3. Identification of the high-skill and low-skill MJO events b. High-skill versus low-skill events(Figs. 3,4)

(a)高スキル、 (b)低スキルの 1日予報における SST 偏 差 ( カ ラ ー ) と OLR( 等 値線、 4W/m2 毎 ) 。

1日予報では、高スキルも低スキルも観測と基本的に一致している ( 前提 ) 。(a)高スキルは、インド洋の対流活発と西部太平洋の対流抑制の2極構造が明瞭で、西太平洋の対流抑制偏差は、 0.3K 以上の SST正偏差を伴う。(b)低スキルは、インド洋の対流活発の振幅は (a)と同様にあるが、西太平洋のシグナルがほぼなく、単極構造。

4.Favorable initial conditions and key physical processes for MJO propagation across the Maritime Continent a. Initial condition and propagation characteristics(Figs. 5-7)

(a)高スキル事例の観測値、 (b)高スキル事例の予報値、 (c)低スキル事例の観測値、 (d)高スキル事例の予報値。 OLR(カラー ) 、 850hPa東西風偏差 (0.4m/s毎等値線 )

(a)よく組織化され、東進がはっきりしている観測事例は、(b)振幅がやや不明瞭になるものの 32日後まで下層東西風偏差の東進シグナルが予報できているが、(c) 位相速度が対流結合赤道Kelvin 波のように速く、減衰する事例は、(d)予報スキルが低い。つまり、スキルの高低の差は、振幅ではなく、初期条件における対流分布の組織化度合いと東進の明瞭さにある。

5m/s

9m/s

4.Favorable initial conditions and key physical processes for MJO propagation across the Maritime Continent a. Initial condition and propagation characteristics(Figs. 5-7)well-organized　propagation

fast　propagation　like　CCKW

初期振幅の強い事例・中程度の事例の全てに対する西太平洋の観測 OLR偏差 x と 32日予報スキル y の関係。

予報スキルは、西太平洋上のOLRに対する明瞭な関数とは言えないが、高スキルのほとんどは、乾燥偏差によっており、頻度として高スキルになりやすいことは言える。西太平洋が乾いていることは、十分条件ではないが、必要条件である。

4.Favorable initial conditions and key physical processes for MJO propagation across the Maritime Continent a. Initial condition and propagation characteristics(Figs. 5-7)

Kim, D., J. S. Kug, and A. H. Sobel, 2014: Propagating versus Nonpropagating Madden-Julian Oscillation Events. J. Climate, 27, 111-125.

伝播性 MJOと非伝播性 MJOの違いの概念図。伝播性 MJO は、西太平洋で対流抑制に対するロスビー応答として赤道から極向きの流れが形成され、湿潤域の南北幅が広くなり、インド洋の MJOが東進する道を開く。

4.Favorable initial conditions and key physical processes for MJO propagation across the Maritime Continent a. Initial condition and propagation characteristics(Figs. 5-7)

(a)高スキル、 (b)低スキルの予報リード日に対する西太平洋の領域平均のSSTと OLRの偏差の変化。観測値が実線、予報値は白丸。偏差は、 32日予報期間の平均値からの偏差。

高スキルは、 SST正偏差・ OLR正偏差が day1にあり、 day5以降、対流活発に位相変化。

この SSTと OLRの位相変化の関係が、低スキルではそもそも観測において不明瞭。

4.Favorable initial conditions and key physical processes for MJO propagation across the Maritime Continent b. Ocean–atmosphere interaction(Fig. 8)

positive　anomalypositive　anomaly

phase　changephase　change

4.Favorable initial conditions and key physical processes for MJO propagation across the Maritime Continent c. Drawbacks of using the RMM index(Fig. 9)

In the RMM phase-space diagram (Fig. 4), we showed that in the high-skill events, the RMM-defined MJO signal shows propagation even after day 15 (Fig. 4) and prediction maintains high skill throughout (Fig. 3). However, even in high-skill events, the convective signal becomes almost absent after lead day 15 (Fig. 6). If the forecast convective signal is marginal after day 15, then what causes such a high prediction skill until day 32? It has become apparent that the fractional contribution of winds to the variance of RMMs is relatively larger than the contribution of the convective fields.高スキルは、 15日以降もMJOの東進がよく予報されているかのように RMMでは見えるが、実際は、 15日以降の対流域はほとんど消えていて、循環場だけが東進している。これは RMMという指標において、対流活動よりも風の場の寄与が大きいことによって、見かけ上のスキルが生じてしまうという問題点だ。

4.Favorable initial conditions and key physical processes for MJO propagation across the Maritime Continent c. Drawbacks of using the RMM index(Fig. 9)

10S-10N緯度平均 OLR( 灰色と黒 ) 、 U850( 青 ) 、 U200(赤 )の偏差の経度分布。 (a)高スキルと (b)低スキルの 1日予報、 (c)高スキルの 20-25日予報。実線、灰色の陰影が観測、点線が予報。

予報 1 日目では、　 (a)高スキルと (b)低スキルのいずれにおいても、対流と風の偏差がよく捉えられている。(c)高スキルの予報 20〜 25日目でみると、対流偏差は、観測に比べてかなり減衰しきっているが、風の偏差は、観測と同等の大きさを保っている。

RMMは、風のパターンが同じならば、対流の分布が大きく異なっていても、似たような振幅になる。

positivepositive

normalnormal

5. Systematic mean biases and the possible influence on MJO prediction(Figs. 10-12)

位相 2 の事例に対する初期振幅の強中弱全て 134事例を合わせた (a) 降水( カラー ) と U850(1m/s毎等値線 ) 、 (b)SST(カラー ) と U200(2m/s毎等値線 ) の予報 1-32日目を平均した年気候平均バイアス。(c)(d)は、初期バイアス。

(a)降水過多のバイアスが海大陸でとにかくヒドイ。(b)SST過大バイアスは、インド洋、海大陸、西太平洋に広がっており、湿潤静的エネルギー過剰をもたらしうるので、結局降水過多にもなる。しかも東太平洋で SST過小バイアスで、東西コントラストが激しいので、気圧傾度を生み出し、下層西風バイアス (a)と上層東風バイアス (b) を作る。この辺のバイアスの特徴は、他の結合モデルでも報告がある。

5. Systematic mean biases and the possible influence on MJO prediction(Figs. 10-12)

位相 2 の事例に対する初期振幅の強中弱全て 134事例を合わせた (a) 降水( カラー ) と U850(1m/s毎等値線 ) 、 (b)SST(カラー ) と U200(2m/s毎等値線 ) の予報 1-32日目を平均した年気候平均バイアス。(c)(d)は、初期バイアス。

初期値の時点で既に、(c)海大陸周辺の降水過多、下層東風バイアス、(d) 東太平洋の SST 過小バイアスと上層東風バイアス、は存在している。これが、ビャークネスフィードバック (SST+→gradP→U-→躍層浅くなる→ SST+)を過剰に効かせることで、バイアスが成長してしまう。

5S-5N平均した降水 ( カラー ) と U850(等値線 ) の平均バイアスの東西分布 x の予報日数 y による変化。

東風バイアスは、予報日数によって増大している。降水バイアスは、予報 10日目までは初期から変化なし。11日以降は、モデルの水平解像度が 32kmから 64kmになり、降水バイアスの値が倍になっている。

5. Systematic mean biases and the possible influence on MJO prediction(Figs. 10-12)

5. Systematic mean biases and the possible influence on MJO prediction(Figs. 10-12)

(a)32kmグリッド ( 予報 10日目まで ) と (b)64kmグリッド ( 予報 11日 -32日 ) の地形。

解像度が下がると、海大陸の東側で湿潤バイアスと下層収束が強化されやすくなる。湿潤バイアスが局 所的にウォーカー循環を変えて西太平洋の沈降場を作り、東風偏差が乾燥空気を移流させて東西の負の水蒸気コントラストを作る。こうした解像度依存の循環の変化が予報 15 日目以降のMJOが西太平洋に入ってきた後の東進を妨げる。

1. Introductioncontents

2. Data and methodology a. Data b. MJO index (Fig. 1) c. Measures of MJO prediction skill: Collective and segment prediction skill3. Identification of the high-skill and low-skill MJO events a. MJO initial amplitude and prediction skill relationship(Fig. 2) b. High-skill versus low-skill events(Figs. 3, 4)4.Favorable initial conditions and key physical processes for MJO propagation across the Maritime Continent a. Initial condition and propagation characteristics(Figs. 5-7) b. Ocean–atmosphere interaction(Fig. 8) c. Drawbacks of using the RMM index(Fig. 9)5. Systematic mean biases and the possible influence on MJO prediction(Figs. 10-12)6. Summary and discussion

ECMWFアンサンブル予報におけるMJOの海大陸横断

インド洋でMJO初期発生したときに、西太平洋での対流抑制がハッキリしていると海大陸をまたいだ東進が明瞭でなおかつ予報スキルも高くなる。

The　MJO　initiated　over　the　IO　under　the　situation　with　suppressed　convection　over　the　WP　would　tend　to　propagate　across　the　MC　and　its　prediction　skill　would　be　higher　than　that　for　the　other　cases.