データスパース： 中央太平洋は、東太平洋と比較して、限られた観測と気象観測所が少ないことを特徴としています。このデータスパースは、中央太平洋の大気および海洋条件を正確に監視および理解することを困難にします。
複雑なダイナミクス： 中央太平洋エルニーニョのイベントは、東太平洋イベントと比較して、より複雑な一連の要因の影響を受けています。 ENSOに関連する伝統的な海洋大気相互作用に加えて、中央太平洋のイベントには、歩行者循環の変化、インド洋との相互作用、その他の遠隔の影響が含まれます。この複雑さにより、中央太平洋エルニーニョのイベントを正確にモデル化して予測することが困難になります。
予測可能性の低いSSTパターン： 中央太平洋の海面温度（SST）異常は、東太平洋よりも空間的に一貫性がなく、変動する傾向があります。この変動性により、SSTパターンの一貫性が低く持続性が低下する可能性があるため、中央太平洋エルニーニョイベントの開発を特定して追跡することが困難になります。
10年太平洋振動（DPO）の影響： DPOは、太平洋SSTの長期的な変動です。 DPOの変化は、ENSOイベントの特性と頻度を変調することができます。特定のDPO段階では、中央太平洋エルニーニョのイベントがより頻繁に顕著になりますが、他のフェーズでは発生する可能性は低くなります。これにより、中央太平洋のエルニーニョイベントを予測するために複雑さの別の層が追加されます。
モデルの欠陥： 季節の気候予測に使用される数値モデルは、中央太平洋のエルニーニョイベントを正確にシミュレートするのが難しいことがよくあります。これらのモデルは、中央太平洋ENSOの変動性を促進する複雑なダイナミクスと相互作用を適切にキャプチャしない可能性があり、その結果、信頼性の低い予測が生じます。
データ同化の課題： 観察されたデータとモデル予測を組み合わせたデータ同化手法は、中央太平洋からの限られた観測をグローバルモデルに組み込むことにおける課題に直面しています。これにより、モデルシミュレーションの正確な初期化が少なくなり、その結果、中央太平洋エルニーニョイベントの熟練予測が低下する可能性があります。
気候モデルの継続的な研究と改善にもかかわらず、中央太平洋エルニーニョのイベントを予測することは、上記の要因のために依然として科学的な課題です。一方、東太平洋エルニーニョのイベントは、より一貫したSSTパターンを示し、より単純な海洋大気相互作用によって駆動されるため、一般的によく理解され、予測されます。継続的な監視、データ収集、および研究の取り組みは、将来の中央太平洋エルニーニョイベントの理解と予測を改善することを目的としています。
