基于气候网络与复杂度的 ENSO 2026 年预测
大气与海洋物理
2026-02-17 v1
摘要
赤道振荡南部摆动（ENSO）是驱动全球气候年际变率的主要因素，可能引发旱灾或洪涝等极端天气事件。最近，我们开发了几种用于早期 ENSO 预测的方法，特别是其赤道振荡阶段。基于气候网络的方法可在约一年前预测赤道振荡事件的发生或 absence [1]。基于复杂度的方法还能在事件发生前的一年内预测即将到来的赤道振荡事件的规模 [2]。此外，我们还 developed 了用于预测赤道振荡类型（东太平洋或中太平洋）的方法 [3] 以及对 La Niña 和中性事件的概率性预测方法 [4]，也均在事件发生前的年底完成。本文介绍了这些方法对 2026 年的预测结果。今年气候网络方法与复杂度方法未提供一致的信号。综合预测显示，中性事件的可能性大于赤道振荡。如果 2026 年发生赤道振荡，复杂度方法预测这将是一个较弱的事件，规模为 摄氏度。
引用
@article{arxiv.2602.14773,
title = {Climate network and complexity based ENSO forecast for 2026},
author = {Josef Ludescher and Jun Meng and Jingfang Fan and Armin Bunde and Hans Joachim Schellnhuber},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.14773},
year = {2026}
}
备注
13 pages, 6 figures