MJO是一种与对流云团耦合的热带行星尺度波动系统，也是热带季节内变率中最显著的模态，其特征表现为纬向波数1–3、周期30–60天。MJO与多种热带天气气候系统（如台风、季风、ENSO）相互作用，并通过大气遥相关影响中高纬度天气气候系统。因此，MJO被视为次季节至季节尺度预报的关键可预报性来源。然而，准确模拟和预报MJO一直是数值模式面临的挑战。从第三次耦合模式比较计划（CMIP3）到最新的CMIP6多模式模拟可以看出，数值模式在捕捉MJO东传信号方面已有所改进。然而，其性能背后的物理机制以及这些机制与物理方案或动力框架之间的关联，尚未被完全理解。

南京信息工程大学大气科学学院李晓涵副教授与清华大学地球系统科学系林岩銮教授、黄小猛教授和彭怡然副教授合作研究了湿物理参数化过程改进MJO模拟的物理机制。改进的湿物理方案包括基于高斯概率密度函数（GaussPDF）的宏观云方案、单冰云微物理方案，以及引入对流微物理和随机过程的Zhang&McFarlane对流方案。通过湿物理过程整体的协同调整，可以在保持模式平均态模拟精度的同时，有效改进MJO东传信号。新方案成功再现了MJO的关键特征，包括其波数-频率谱、传播速度和传播距离等。GaussPDF宏观云方案和单冰云微物理方案增强了以高层增温异常为主的潜热结构，并有效增加了MJO对流区西侧的湿静力能输出，从而增强了湿静力能倾向异常的经向不对称性。此外，云方案捕捉到了西太平洋（约150°E）上空的中层蒸发冷却异常，促使MJO相关的经向环流异常扩展到更广的空间尺度。此外，深对流与层云之间恰当的相互作用对MJO的传播改善也起到重要作用。对流微物理过程通过调整水凝物卷出进一步促进了高层占主导的加热异常。随机对流方案抑制了干环境中的弱降水，同时增强了高湿条件下的强降水，进而强化了MJO的降水表现。

图1.（a）GPM观测，（b）CTL_CAM5，（c）EXP_stratus，（d）EXP_conv_microp，（e）EXP_CIESM模拟的11-4月年平均降水。右上角为全球平均值。（f-i）各模式配置相对观测降水的偏差。

图2.（a）GPM观测的，（b）CTL_CAM5，（c）EXP_stratus，（d）EXP_conv_microp，（e）EXP_CIESM模拟的以90°E为中心的MJO降水超前滞后相关。降水为10°S-10°N平均值并提取20-90天信号。图中红色等值线为0.2相关系数。（f-i）和（j和m）同（b-e）但分别为模式对流降水和大尺度降水。

论文信息：

Li, X. H., Lin Y. L., Zhou X., Peng Y.R., & Huang X. M. 2025. Improved Madden–Julian Oscillation simulation using the modified moist physical parameterizations for a global climate model. Clim. Dyn., 64:11, https://doi.org/10.1007/s00382-025-07834-1.