QBO已被证实可以通过影响MJO的强度和位置分布，调制MJO热带对流激发的热带外Rossby波列，进而影响东亚初夏降水。进一步研究CMIP6模式对QBO-MJO及其对初夏降水的影响有助于更好地理解QBO-MJO耦合及其影响的可能机理。

近日，南京信息工程大学临近空间环境特性及效应全国重点实验室饶建教授团队硕士研究生鞠泽凡、饶建教授、博士研究生王钥、博士研究生陆倩，以及希伯来大学Garfinkel教授、中国科学院大气物理研究所刘屹岷研究员合作完成的研究成果“Remote Impact of the QBO-MJO on Early Summer Precipitation in Eastern Asia: Model Evidence from CMIP6”发表在国际期刊《Climate Dynamics》上。

研究团队选取了11个能够自发模拟QBO和MJO的CMIP6模式，对其模拟初夏QBO-MJO耦合的能力进行了评估。发现只有7个模式能够模拟初夏热带对流倾斜的带状分布，但只有1个模式（EC-Earth3）既能够模拟MJO热带对流的基本形态，又能够模拟热带对流在EQBO时增强在WQBO时减弱的现象，尤其是在关键区（中国南海附近）（图1）。进一步分析发现，EC-Earth3模式也能够更好地模拟出QBO对MJO5-6位相下东亚初夏降水的调制作用，说明其在模拟QBO-MJO耦合及其影响时具有较高的技巧（图2）。

利用EC-Earth3这个高技巧模式，进一步发现其模拟QBO对热带对流层顶附近温度异常的能力优于其他模式，表明QBO温度层结效应在解释QBO-MJO耦合及其影响中具有重要意义（图3）。

图1. 再分析资料（a）和CMIP6模式（b-l）中6-7月分别处于EQBO（第一列和第三列）和WQBO（第2、4列）时MJO5-6位相下的OLR异常（单位: W m-2 ,填色）（通过将原始数据回归到RMM1+RMM2时间序列得到。打点表示EQBO和WQBO之间复合差异通过5%的单尾Student ' s t检验。每个模式的模式相关系数（PCC）和均方根误差（RMSE）都显示在右上方。南海区域（紫色方框）的OLR在EQBO和WQBO之间的差异标注在每个模式偶数列的左上方。

图2. 再分析资料（a）和高技巧模式（b）中6-7月分别处于EQBO和WQBO时MJO5-6位相下的降水异常；以及再分析资料和模式中南海OLR差值（来源于图1）和降水异常（中国南部—西太平洋）差值（来源于图2）散点图（c）。这两个指标的模式间相关系数（R）及其显著性水平（α）展示在（c）的左上方。

图3. 再分析资料（a）和高技巧模式（b）中6-7月分别处于EQBO和WQBO时MJO5-6位相下热带北部（10°-20°N）上空500-10 hPa的平均温度；以及再分析资料和模式中南海OLR差值（来源于图1）和温度梯度（100-250 hPa）差值（来源于图3）散点图（c）。这两个指标的模式间相关系数（R）及其显著性水平（α）展示在（c）的左上方。

文章链接：https://doi.org/10.1007/s00382-025-07597-9