近日，广州地理研究所周平研究员团队在大气科学主流期刊《Atmospheric Research》（IF 2019= 4.114，中科院地学二区期刊）上发表题为《An alternative approach for quantitatively estimating climate variability over China under the effects of ENSO events》的研究论文。 
　　以往研究一般运用传统的综合分析方法揭示厄尔尼诺-南方涛动（El Ni?o-Southern Oscillation，简称ENSO）和诸如气温和降水等气候要素之间的物理关联。周平团队最新研究运用简化的概率方法以极端事件为重点，对在厄尔尼诺和拉尼娜现象的发展或衰变期间中国陆域雨季气温和降水的变率实现量化评估。该研究首先利用一系列的二元Copulas函数建立了各个气候要素（如降水和气温）和ENSO之间的联合相关结构，随后利用二元Copulas函数的条件集检验与ENSO现象相关的气候要素变率。该方法可以对在ENSO现象的发展或衰变期间降水和气温的异常值实现量化评估，同时可以刻画出它们的空间分布特征。
　　该研究尽管只考虑了ENSO现象影响，但其所提出的方法在其它大尺度气候指数对区域或全球气候变率影响评估上具有普遍的适用性。

 
（自然地理研究部 周平 供稿）

　　论文详情：
　　Zhou P., Liu Z., Cheng L., 2020. An alternative approach for quantitatively estimating climate variability over China under the effects of ENSO events. Atmospheric Research, 238, 104897.
DOI: 10.1016/ j.atmosres.2020.104897