如何提高目前ENSO预测水平，“初值”问题仍然是要解决的主体问题之一。因此，如何为ENSO预测模式提供精确的、动力协调的初始场，是目前资料同化方法应用在ENSO预测中的最大的目的。郑飞等人提出了海气耦合资料同化的新方法，这种方法是国际上最早应用于实际ENSO预测的方法之一。该方法突破了传统初始误差对厄尔尼诺预测影响的认识：其充分的利用热带太平洋地区风场和海流的高相关性，通过同化大气风应力观测显著地提高了耦合模式海洋流场的精度，进而明显提高了气候模式对ENSO的预测水平。

  除初始误差外，模式误差是限制和影响ENSO预测精度的另一个重要的条件。那么如何在预测中抑制模式误差的影响，并提高预测精度是一个十分有挑战性的难题。为了可以弥补由于随机性过程造成的预测偏差，郑飞等人发展了一套系统地对随机过程的定量效应做多元化的分析、估计和随机建模的集合预测方法并用于ENSO预测中。根据结果得出通过合理地考虑随机性过程整体效应的影响和作用，能够有效地弥补模式缺失的随机过程导致的预测偏差，延长ENSO模式的预测时效，进一步提升模式的预测精度。

  郑飞，中国科学院大气物理研究所二级研究员，国家“重大人才计划”科学技术创新领军人才。主要是做海气相互作用、气候预测和资料同化方面研究。目前担任SCI期刊Adv. Atmos. Sci.、J. Mar. Sci. Eng.等编委和国内核心期刊《大气科学》常务编委，“十四五”国家重点研发计划灾害与安全专项总体专家组成员等。曾先后获得全国“百篇”优博、气象科学技术进步成果一等奖（第一完成人）和“赵九章”优秀中青年科学奖等，入选多项国家级人才计划和气候变化研究领域全球最具影响力的1000位科学家榜单（路透社2021）。已在国内外核心刊物上发表学术论文近130篇，其中第一作者（含通讯作者）SCI论文60余篇。

  中国科学院大气物理研究所、北京市科学技术协会、中国气象学会、北京大学、北京城市气象研究院（北京城市气象工程技术研究中心）、中国气象局城市气象重点开放实验室、中国气象学会城市气象学委员会

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