[論文レビュー] Climate network and complexity based ENSO forecast for 2026

Josef Ludescher, Jun Meng+3 more|IIASA PURE (International Institute of Applied Systems Analysis)|Feb 16, 2026

Climate variability and models被引用数 0

ひとこと要約

この論文は気候ネットワーク手法と System Sample Entropy (SysSampEn) の複合的な複雑さ指標を組み合わせて2026年の ENSO を予測する。2つの手法は異なる方向性を示し、全体として中立的な ENSO イベントがより可能性が高く、発生すれば弱いエルニーニョとなる可能性がある（ERA5 データと東部太平洋エルニーニョを示唆するタイプ予測によって裏付けられる）。

ABSTRACT

The El Niño Southern Oscillation (ENSO) is the dominant driver of interannual global climate variability and can lead to extreme weather events such as droughts or flooding. Recently, we have developed several statistical approaches for early ENSO forecasting, in particular, its El Niño phase. The climate network-based approach allows forecasting the onset of an El Niño event or its absence about 1 year ahead [1]. The complexity-based approach allows additionally to forecast the magnitude of an upcoming El Niño event in the calendar year before the onset [2]. Additionally, we have developed methods for forecasting the type (Eastern Pacific or Central Pacific) of an El Niño [3] and for probabilistic forecasting of La Niña and neutral events [4], also by the end of the calendar year before the event. Here we present the forecasts of these methods for 2026. The climate network and the complexity-based approach do not provide concurring signals for this year. The combined forecast indicates that a neutral event is more likely than an El Niño. If an El Niño develops in 2026, the complexity-based approach predicts a weaker event with a magnitude of $0.84\pm0.36$°C.

研究の動機と目的

• 地球規模の気候影響と緩和の有用性のための早期 ENSO 予測の動機付け。
• 1 calendar year ahead の onset/不在を予測する気候ネットワークベースの予測を提示。
• 前年における ENSO の規模と onset を SysSampEn ベースで予測。
• La Niña/中立の結果を含む ENSO の型と確率を予測。
• データ選択（NCEP/NCAR および ERA5）を検討し、統合予測を公式 CPC 予測と比較。

提案手法

• 気候ネットワーク手法： Niño3.4 地域と他の熱帯太平洋ノード間の相関から平均リンク強度 S(t) を計算し、翌年のエルニーニョ発生を予測。閾値を超えると警報。
• SysSampEn 手法：ERA5 日次の Niño3.4 近表面温度から System Sample Entropy を計算；y-1 の SysSampEn と year y のエルニーニョ規模を線形回帰で結ぶ。
• ネットワークアルゴリズムの version (ii) を用い、残りの年を通じて ONI < 0.5°C の場合にのみ警報をカウント；閾値は 1950–1980 により学習。
• 発生した場合の型を ΔT_WP-CP 指標 (EP vs CP) で解釈し、型の可能性を予測。
• 予測を Laplace’s rule of succession で結合し、結合確率を定量化して NOAA CPC 予測と比較。
• ERA5 ベースのネットワークチェックを適用し NCEP ベースの結果と比較、部分的な Crossing の解釈を議論。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 気候ネットワークと SysSampEn の手法に基づく 2026 年のエルニーニョ発生確率はどれくらいか？
• RQ2 発生した場合の 2026 年のエルニーニョの規模はどの程度で、どれだけ確かか？
• RQ3 発生した場合の 2026 年のエルニーニョ型（東部太平洋 vs 中部太平洋）はどうなるか？
• RQ4 2026/27 の boreal winter においてエルニーニョが発生しない場合のラ Niña と中立の確率は？
• RQ5 ERA5 ベースの予測は NCEP ベースの予測および公式 CPC 予測とどのように比較されるか？

主な発見

• 気候ネットワーク手法は 2026 年にエルニーニョが発生しないと予測し、その確率は 91.4%（発生欠如の場合）。
• SysSampEn 複雑さ法は 2026 年に弱いエルニーニョを予測し、規模は 0.84 ± 0.36°C、発生確率は 71.4%。「発生」指標。
• Laplaceの成果と結合する統合解釈は、過去の分岐を考慮して 2026 年のエルニーニョ発生確率を 37.5% と算出。
• ERA5 ベースの結果は SysSampEn 予測とより一致する傾向があり、発生した場合は弱いエルニーニョを示唆； ERA は NCEP ベースの結果よりエルニーニョ確率が高い。
• エルニーニョ発生時には EP（東部太平洋）型が有利となる確率が ΔT_WP-CP などの指標に基づき約 76.9%。
• 非エルニーニョ年には年際 ONI 関係予測により La Niña の確率が 29.1%、中立が 70.9%、エルニーニョが発生しなかった場合の条件付き。