基于土壤濕度和年際增量方法的我國夏季降水預(yù)測試驗(yàn)

劉婷婷 陳海山 蔣薇 李忠賢

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基于土壤濕度和年際增量方法的我國夏季降水預(yù)測試驗(yàn)

劉婷婷1, 2陳海山1, 2蔣薇3李忠賢1, 2

1南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害預(yù)報預(yù)警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心/氣象災(zāi)害教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京210044,2南京信息工程大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院，南京210044,3江蘇省氣候中心，南京210008

選取歐亞大陸9個關(guān)鍵區(qū)的土壤濕度年際增量作為預(yù)測因子，采用變形的典型相關(guān)分析（BP-CCA）結(jié)合集合典型相關(guān)分析（ECC）方法建立集合預(yù)測模型，對我國東部夏季降水的年際增量進(jìn)行預(yù)測，進(jìn)而預(yù)測夏季降水。其中，1980～2004年的資料用于歷史預(yù)測試驗(yàn)，而2005～2014年的資料用于獨(dú)立樣本預(yù)測試驗(yàn)。首先利用BP-CCA方法對9個因子分別建立單因子預(yù)測模型，然后采用ECC方法對9個預(yù)測因子按照不同的組合方式建立集合預(yù)測模型，并且對獨(dú)立樣本檢驗(yàn)的效果進(jìn)行了評估。結(jié)果表明，不同預(yù)測因子的組合對我國夏季降水均表現(xiàn)出一定的預(yù)測能力：東歐平原、貝加爾湖以北、我國河套地區(qū)及長江以南地區(qū)的土壤濕度對華北夏季降水預(yù)測效果較好；而巴爾喀什湖以北地區(qū)、我國西北地區(qū)、河套地區(qū)以及長江以南地區(qū)的土壤濕度對江淮夏季降水有較好預(yù)測效果；東歐平原、巴爾喀什湖以北地區(qū)以及我國河套地區(qū)的土壤濕度對華南降水預(yù)測技巧較高。這三組模型預(yù)測出的降水變化趨勢與相應(yīng)區(qū)域的觀測結(jié)果較為一致，且預(yù)測評分（PS）均超過70分，距平相關(guān)系數(shù)（ACC）均為正值。研究表明土壤濕度因子中包含了對我國夏季降水有用的預(yù)測信號，可以考慮將土壤濕度應(yīng)用于夏季降水的預(yù)測業(yè)務(wù)中。

夏季降水預(yù)測 土壤濕度 年際增量

1 引言

陸面約占地球表面的1/3，是氣候系統(tǒng)中重要且最為復(fù)雜的組成部分，發(fā)生于陸面的各種過程及其與大氣的相互作用，對區(qū)域乃至全球氣候具有顯著的影響（陳海山和孫照渤，2002；黃榮輝等，2013）。土壤濕度作為表征陸面特性的一個重要參量，通過改變土壤熱容量、地表反照率、蒸散以及感熱、潛熱通量，進(jìn)而對大氣環(huán)流、氣溫、降水等產(chǎn)生顯著影響。有研究表明，副熱帶地區(qū)土壤濕度對大氣的作用甚至與熱帶地區(qū)SST的作用相當(dāng)（Shukla and Mintz，1982）。因此，研究土壤濕度對我國降水的影響是十分必要的。

Namias（1958）最早發(fā)現(xiàn)土壤濕度的季節(jié)性異常對大氣的季節(jié)變化有重要影響。Walker and Rowntree（1977）的敏感性試驗(yàn)指出，干土壤可導(dǎo)致未來氣溫升高，濕土壤則有利于后期降水持續(xù)異常。進(jìn)一步，Rowntree and Bolton（1983）和Yeh et al.（1984）通過數(shù)值試驗(yàn)證實(shí)了土壤濕度異常能夠?qū)ξ磥淼臍夂虍a(chǎn)生一定的影響。Sch?r et al.（1999）和Cook et al.（2006）分別探討了歐洲、南非地區(qū)的夏季降水異常變化與土壤濕度的可能聯(lián)系。Koster et al.（2004）指出東亞地區(qū)是顯著的土壤濕度氣候敏感區(qū)。

國內(nèi)針對土壤濕度對氣候影響的研究工作主要是從診斷分析和數(shù)值模擬兩個方面展開的。在診斷分析方面，馬柱國等（2000）和孫丞虎等（2005）基于土壤濕度站點(diǎn)資料，分析了不同區(qū)域土壤濕度與氣溫、降水之間的聯(lián)系。然而，由于觀測難度較大以及設(shè)備昂貴等因素，土壤濕度觀測資料在時空分布上存在一定的局限性。近年來，一些學(xué)者采用土壤濕度再分析資料，探討了東亞季風(fēng)環(huán)流、我國夏季降水與前期春季土壤濕度之間的可能聯(lián)系（左志燕和張人禾，2007；梁樂寧和陳海山，2010；Zhang and Zuo，2011；詹艷玲和林朝暉，2012；高楚杰等，2013）。張文君等（2008）通過對比分析多套土壤濕度資料，指出ERA-40資料土壤濕度的年際變化與觀測相關(guān)性最好；而Liu et al.（2014）也將ERA-Interim等5套土壤濕度再分析資料與我國東部區(qū)域的觀測資料進(jìn)行了詳細(xì)的比較評估，發(fā)現(xiàn)ERA-Interim資料最能代表觀測土壤濕度的年際變化和時空分布特征；因此，歐洲中心的這兩套資料可作為研究我國區(qū)域土壤濕度長時間尺度的代用資料。在數(shù)值模擬方面，一系列的工作深入研究了土壤濕度對我國氣候的影響（王萬秋，1991；李巧萍等，2007；周晶和陳海山，2012；陳海山和周晶，2013）。土壤濕度在我國短期氣候預(yù)測中的作用也逐步引起了重視（郭維棟等，2007；胡婭敏等，2009）。張文君等（2012）指出，合理描述土壤濕度變化是提高區(qū)域降水預(yù)報技巧的潛在途徑之一。李忠賢等（2012）分析了土壤濕度對夏季氣候的潛在可預(yù)報性，發(fā)現(xiàn)年際變化的土壤濕度對夏季氣候的潛在可預(yù)報性高于采用氣候態(tài)的情況。以上研究成果充分說明了土壤濕度異常對氣候變化尤其是我國夏季降水異常具有顯著影響。因此，本文考慮將土壤濕度應(yīng)用到夏季降水的預(yù)測中。

長期以來，我國夏季降水預(yù)測考慮的因子主要是環(huán)流因子和海溫（毛恒青和李小泉，1998；王蕾等，2004；魏鳳英和黃嘉佑，2010；顧偉宗等，2012），而利用陸面因子建立夏季降水預(yù)測模型的研究比較少。朱蒙等（2014）利用ERA-40和ERA-Interim土壤溫度再分析資料，建立了基于土壤溫度因子的我國東部夏季降水預(yù)測模型。雖然Zhu（2011）對我國東北地區(qū)夏季降水進(jìn)行預(yù)測時考慮了歐亞大陸西北部的土壤濕度，但是模型的預(yù)測能力僅限于東北地區(qū)。土壤濕度作為表征下墊面熱力異常的重要參量，且具有一定的持續(xù)性，對后期降水具有一定的指示意義。此外，為了更好地識別土壤濕度和降水之間的年際異常信號，本文將采用年際增量方法的預(yù)測思路，在分析歐亞大陸土壤濕度年際增量與我國夏季降水年際增量的相關(guān)關(guān)系基礎(chǔ)上，提取不同關(guān)鍵區(qū)的土壤濕度年際增量作為預(yù)測因子；然后分別使用變形的典型相關(guān)分析（BP-CCA）和集合典型相關(guān)分析（ECC）方法建立單因子和集合多因子的預(yù)測模型來預(yù)測我國夏季降水的年際增量，進(jìn)而預(yù)測我國夏季降水變化，以期為我國夏季降水預(yù)測業(yè)務(wù)提供一定的參考。

2 資料和方法

選取105°E以東的我國東部120個測站的夏季6～8月平均降水量作為預(yù)測對象，資料采用國家氣候中心整理的全國160站的月平均降水量資料。預(yù)測因子采用歐洲中期天氣預(yù)報中心（ECWMF）ERA-Interim逐月再分析表層土壤濕度資料，水平分辨率為1°×1°。資料時間范圍均為1979～2014年。

2.1 年際增量方法

年際增量方法由范可等（2007）在構(gòu)建長江中下游夏季降水預(yù)測模型時提出，隨后又被應(yīng)用于華北汛期降水（范可等，2008）、東北冬季表面氣溫（Fan，2009）、夏季氣溫（Fan and Wang，2010）、降水（Zhu，2011）、北大西洋颶風(fēng)頻次（Fan，2010）以及東北冬半年大雪—暴雪日數(shù)（范可和田寶強(qiáng)，2013）的預(yù)測中。

此方法的預(yù)測思路是：首先計算預(yù)測因子和預(yù)測對象（降水）的年際增量（當(dāng)年的變量值減去前一年的變量值）；然后構(gòu)建基于預(yù)測因子年際增量的預(yù)測模型，來預(yù)測降水的年際增量；最后將當(dāng)年降水年際增量的預(yù)測值加上前一年降水的實(shí)測值，得到當(dāng)年降水的預(yù)測值。使用年際增量方法，不僅可以放大預(yù)測因子和預(yù)測對象之間的異常信號使之更容易預(yù)測，還能在一定程度上克服年代際和年際變化預(yù)測信號不一致的問題。

2.2 變形的典型相關(guān)分析（BP-CCA）方法

CCA方法的基本思想是：從左場和右場資料分別分離出線性組合的新變量，使得新變量間相關(guān)系數(shù)達(dá)最大、次大……，然后通過對新變量的研究來代替對原始左右場資料的研究。本文采用的BP-CCA法是在對兩個場做主成分分析基礎(chǔ)上的CCA，它等價于用EOF和PC對資料進(jìn)行預(yù)過濾后做CCA。這樣能夠提取場的時空變化的主要信 息，保留下時空尺度大的變化成分的方差，而消 除掉一些小尺度變化及噪聲的影響（吳洪寶和吳蕾，2005）。同時也降低了維數(shù)，減少了計算量。BP-CCA法的具體步驟如下：

（1）對預(yù)測因子和預(yù)測對象進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除單位的影響；

（2）將預(yù)測因子和預(yù)測對象分別做EOF分析，截取前幾個主成分和，本文取累積方差貢獻(xiàn)百分比達(dá)80%～85%；

最后，根據(jù)回歸分析的原理，建立預(yù)測關(guān)系：

2.3 集合典型相關(guān)分析（ECC）方法

建立集合預(yù)報可以采用不同方法，本文采用回歸集合平均方法。

2.4 預(yù)測評估方法

為了定量評估模型的預(yù)測能力，本文使用預(yù)測準(zhǔn)確率（）、預(yù)測評分（PS）、技巧評分（SS）和距平相關(guān)系數(shù)（ACC）四種評分方法來檢驗(yàn)預(yù)測效果。預(yù)測準(zhǔn)確率（）作為最普遍使用的評分方法簡便易行，但有時可能因?yàn)槭艿綒夂蚋怕视绊懚荒芊从痴鎸?shí)的預(yù)測水平。預(yù)測評分（PS）和技巧評分（SS）是我國業(yè)務(wù)預(yù)測中經(jīng)常使用的方法。距平相關(guān)系數(shù)（ACC）是國際上通用的指標(biāo)，不僅可以反映預(yù)測場與實(shí)況場空間分布的一致程度，而且能夠揭示要素距平量值預(yù)報與對應(yīng)觀測值的偏離程度。

3 我國東部夏季降水年際增量的時空特征及其與歐亞大陸土壤濕度年際增量的相關(guān)分析

選取我國東部（105°E以東）120個氣象臺站的夏季（6～8月平均）降水作為研究對象。對1980～2004年我國東部夏季降水年際增量的標(biāo)準(zhǔn)化距平場進(jìn)行EOF分析，研究我國東部夏季降水年際增量的時空分布特征。圖1給出了EOF分析前三個模態(tài)的空間分布及相應(yīng)的時間系數(shù)序列，其中，前三個模態(tài)的方差貢獻(xiàn)率分別為17.3%、14.1%和11.7%，均通過North準(zhǔn)則檢驗(yàn)（North et al., 1982）。EOF第一模態(tài)（EOF1）的空間分布（圖1a）呈現(xiàn)出江淮流域（東北大部地區(qū)）與華南（河套）地區(qū)夏季降水年際增量的反位相分布；EOF第二模態(tài)（EOF2）的空間分布（圖1c）顯示出與圖1a不同的分布形勢，自南向北呈現(xiàn)出“+ ?”的經(jīng)向偶極型分布，具體表現(xiàn)為長江以南地區(qū)與長江以北地區(qū)的反位相分布；EOF第三模態(tài)（EOF3）的空間分布（圖1e）主要體現(xiàn)了黃淮、東南沿海地區(qū)與東部其他地區(qū)夏季降水年際增量的反位相空間分布。EOF分析前三個模態(tài)的時間系數(shù)（圖1b、1d、1f）均表現(xiàn)出明顯的年際變化特征。

圖1 1980～2004年我國東部夏季降水年際增量標(biāo)準(zhǔn)化距平場的（a、c、e）EOF分析前三個模態(tài)（EOF1、EOF2、EOF3）的空間分布及（b、d、f）相應(yīng)的時間系數(shù)序列

利用上述我國東部夏季降水年際增量EOF分析的前三個時間系數(shù)序列分別與歐亞大陸4月表層土壤濕度年際增量進(jìn)行相關(guān)分析。由圖2a可見，1980～2004年降水年際增量EOF分析第一時間系數(shù)序列與4月土壤濕度年際增量在歐亞大陸北（南）部以正（負(fù)）相關(guān)為主，且在東歐平原（S1區(qū)：57°～65°N，49°～70°E）、貝加爾湖以北（S2區(qū)：52°～62°N，90°～130°E）和東西伯利亞（S5區(qū)：59°～72°N，131°～149°E）地區(qū)，兩者表現(xiàn)為顯著的正相關(guān)關(guān)系；在巴爾喀什湖以北（S3區(qū)：48°～53°N，63°～85°E）和我國西北（S4區(qū)：37°～46°N，80°～105°E）地區(qū)，兩者表現(xiàn)為顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。由圖2b所示，第二時間系數(shù)序列與歐亞大陸土壤濕度年際增量的相關(guān)關(guān)系以負(fù)相關(guān)為主，通過顯著性檢驗(yàn)的區(qū)域位于勒拿河流域（S6區(qū)：65°～71°N，115°～129°E）。如圖2c所示，第三時間系數(shù)序列與歐亞大陸土壤濕度年際增量的相關(guān)系數(shù)分布呈現(xiàn)南北反向，與圖2a的分布類似。通過顯著性檢驗(yàn)的區(qū)域位于中西伯利亞高原（S7區(qū)：60°～73°N，88°～132°E）、我國河套地區(qū)（S8區(qū)：34°～44°N，103°～115°E）和長江以南地區(qū)（S9區(qū)：22°～29°N，103°～120°E）。為了進(jìn)一步討論兩者的關(guān)系，將上述9個通過95%以上信度檢驗(yàn)的點(diǎn)所在區(qū)域作為土壤濕度關(guān)鍵區(qū)。

圖2 1980～2004年我國東部夏季降水年際增量EOF分析（a）第一模態(tài)、（b）第二模態(tài)、（c）第三模態(tài)的時間系數(shù)序列與歐亞大陸4月土壤濕度年際增量的相關(guān)分布。加點(diǎn)區(qū)域表示通過95%信度檢驗(yàn)

4 單因子預(yù)測模型

根據(jù)我國東部夏季降水年際增量與歐亞大陸4月表層土壤濕度年際增量的相關(guān)分析，將9個關(guān)鍵區(qū)的土壤濕度年際增量分別作為預(yù)測因子，使用BP-CCA方法建立我國東部夏季降水年際增量的單因子預(yù)測模型，對1980～2004年夏季降水年際增量進(jìn)行歷史預(yù)測試驗(yàn)，并計算出降水年際增量預(yù)測值和實(shí)測值之間的相關(guān)系數(shù)（圖3），a1–a9分別對應(yīng)關(guān)鍵區(qū)S1–S9。

圖3 1980～2004年我國東部夏季降水年際增量的單因子（S1–S9）預(yù)測模型得到的預(yù)測和實(shí)測降水年際增量場的相關(guān)系數(shù)分布（a1–a9）。陰影區(qū)域表示通過90%信度檢驗(yàn)

我們發(fā)現(xiàn)，將S1區(qū)域土壤濕度年際增量作為預(yù)測因子時，降水年際增量預(yù)測值和實(shí)測值的相關(guān)系數(shù)通過90%信度檢驗(yàn)的區(qū)域?yàn)闁|北北部地區(qū)、黃河流域、長江流域以及東南沿海地區(qū)，這說明基于S1區(qū)域土壤濕度年際增量因子的降水年際增量預(yù)測模型在以上地區(qū)存在預(yù)測技巧；基于S2、S5、S8、S9區(qū)域土壤濕度年際增量的單因子降水年際增量預(yù)測模型在我國東部絕大部分地區(qū)存在預(yù)測技巧；基于S3區(qū)域土壤濕度年際增量因子的降水年際增量預(yù)測模型在我國東北地區(qū)、山東半島、黃土高原及長江以南地區(qū)存在預(yù)測技巧；基于S4、S7區(qū)域土壤濕度年際增量的單因子降水年際增量預(yù)測模型在整個東部地區(qū)均存在預(yù)測技巧；而基于S6區(qū)域土壤濕度年際增量因子的降水年際增量預(yù)測模型僅對華北部分地區(qū)、長江流域和東南沿海地區(qū)有預(yù)測技巧。

隨后，將各個單因子模型預(yù)測出的降水年際增量加上前一年的實(shí)測降水量，從而計算得到1980～2004年的降水預(yù)測值。圖4為降水預(yù)測值和實(shí)測值之間的相關(guān)系數(shù)，b1–b9分別對應(yīng)關(guān)鍵區(qū)S1–S9。

圖4 1980～2004年我國東部夏季降水的單因子（S1–S9）預(yù)測模型得到的預(yù)測和實(shí)測降水場的相關(guān)系數(shù)分布（a1–a9）。陰影區(qū)域表示通過90%信度檢驗(yàn)

分析可知，S1區(qū)域土壤濕度因子對東北南部地區(qū)和東南沿海地區(qū)的夏季降水存在預(yù)測技巧；S2區(qū)域土壤濕度因子對東北地區(qū)和長江以南地區(qū)的夏季降水有預(yù)測技巧；S3區(qū)域土壤濕度因子對東北部分地區(qū)和東南沿海部分地區(qū)的夏季降水存在預(yù)測技巧；S4區(qū)域土壤濕度因子對東北地區(qū)、河套地區(qū)以及長江以南地區(qū)的夏季降水有預(yù)測技巧；S5區(qū)域土壤濕度因子對東北平原和東南沿海地區(qū)的夏季降水存在預(yù)測技巧；S6區(qū)域土壤濕度因子對我國東部夏季降水幾乎沒有預(yù)測能力；S7區(qū)域土壤濕度因子對東北南部地區(qū)、河套部分地區(qū)以及長江以南大部分地區(qū)的夏季降水存在預(yù)測技巧；S8區(qū)域土壤濕度因子對東北地區(qū)和長江以南大部分地區(qū)的夏季降水有預(yù)測技巧；S9區(qū)域土壤濕度因子對東北南部地區(qū)和長江以南大部分地區(qū)的夏季降水存在預(yù)測技巧。以上分析結(jié)果表明，歐亞大陸不同區(qū)域的土壤濕度因子對我國夏季降水和夏季降水年際增量的預(yù)測具有一定的指示意義。

5 集合多因子預(yù)測模型

針對BP-CCA方法的局限性，為了得到預(yù)測效果更好、更穩(wěn)定的預(yù)測模型，使用ECC方法建立集合多個土壤濕度因子的預(yù)測模型。其中，對1980～2004年夏季降水年際增量進(jìn)行歷史預(yù)測試驗(yàn)，對2005～2014年夏季降水年際增量進(jìn)行獨(dú)立樣本預(yù)測試驗(yàn)。由當(dāng)年降水年際增量預(yù)測值加上前一年降水實(shí)測值計算得到當(dāng)年降水預(yù)測值。

對以上9個關(guān)鍵區(qū)的土壤濕度預(yù)測因子按照不同的組合方式進(jìn)行集合，共可以建立502個集合預(yù)測模型。分別計算各個集合預(yù)測模型得到的我國夏季降水年際增量預(yù)測值和夏季降水預(yù)測值，與相應(yīng)的實(shí)測值之間的相關(guān)系數(shù)，并且對獨(dú)立樣本檢驗(yàn)（2005～2014年）中存在預(yù)測技巧的區(qū)域計算氣候評分，評估模型的預(yù)測能力。經(jīng)過分析，從中篩選出預(yù)測能力較強(qiáng)的三組集合預(yù)測模型。

圖5是集合S1、S2、S8、S9四個區(qū)域土壤濕度作為預(yù)測因子對我國東部夏季降水進(jìn)行預(yù)測，由于篇幅的緣故只給出降水預(yù)測值和實(shí)測值的相關(guān)系數(shù)分布。圖5a是歷史預(yù)測試驗(yàn)，模型對我國東部絕大部分地區(qū)的夏季降水預(yù)測效果均較好。圖5b是獨(dú)立樣本預(yù)測試驗(yàn)，模型對東北部分地區(qū)、華北地區(qū)和江淮地區(qū)的夏季降水有一定預(yù)測技巧。與其他模型相比較而言，此模型是對華北地區(qū)預(yù)測效果最好的模型，因此將其作為華北地區(qū)（圖5b中方框內(nèi)區(qū)域）的夏季降水預(yù)測模型。

圖5 集合S1、S2、S8、S9四個預(yù)測因子的ECC模型預(yù)測和實(shí)測降水場的相關(guān)系數(shù)分布：（a）歷史預(yù)測試驗(yàn)；（b）獨(dú)立樣本預(yù)測試驗(yàn)

圖6 集合S3、S4、S8、S9四個預(yù)測因子的ECC模型預(yù)測和實(shí)測降水場的相關(guān)系數(shù)分布：（a）歷史預(yù)測試驗(yàn)；（b）獨(dú)立樣本預(yù)測試驗(yàn)

圖7 集合S1、S3、S8三個預(yù)測因子的ECC模型預(yù)測和實(shí)測降水場的相關(guān)系數(shù)分布：（a）歷史預(yù)測試驗(yàn)；（b）獨(dú)立樣本預(yù)測試驗(yàn)

為了檢驗(yàn)各預(yù)測模型的預(yù)測能力，分別計算華北地區(qū)、江淮地區(qū)以及華南地區(qū)區(qū)域平均的夏季降水距平百分率，給出檢驗(yàn)期（2005～2014年）預(yù)測和實(shí)測的夏季降水距平百分率。如圖8a所示，華北地區(qū)降水預(yù)測模型能夠成功地再現(xiàn)2005～2014年期間華北夏季降水的略上升趨勢，模型預(yù)測降水距平百分率的同號率為9/10，在2005、2006、2007和2008年，預(yù)測值和實(shí)測值非常接近。江淮地區(qū)降水預(yù)測模型（圖8b）能夠很好地呈現(xiàn)出2005～2014年期間該地區(qū)夏季降水的下降趨勢，模型預(yù)測降水距平百分率的同號率為7/10，在2007、2008、2011和2012年，預(yù)測值和實(shí)測值非常接近，尤其是在2011年，二者幾乎相等。圖8c為華南地區(qū)觀測和預(yù)測的夏季降水距離平百分率，該模型預(yù)測出了華南夏季降水在2005～2014年期間的略下降趨勢。模型預(yù)測降水距平百分率的同號率為8/10，在2006、2010、2011和2014年，預(yù)測值和實(shí)測值非常接近，尤其是在2010和2014年，二者趨近于一致。

圖8 2005～2014年（a）華北地區(qū)、（b）江淮地區(qū)、（c）華南地區(qū)的觀測和預(yù)測的夏季降水距平百分率

為了進(jìn)一步評估三組集合預(yù)測模型的實(shí)際預(yù)測能力，使用預(yù)測準(zhǔn)確率（）、預(yù)測評分（PS）、技巧評分（SS）和距平相關(guān)系數(shù)（ACC）四種預(yù)測評估方法，對模型預(yù)測出的華北地區(qū)、江淮地區(qū)和華南地區(qū)2005～2014年的夏季降水分別計算預(yù)測評分，表1列出了四項(xiàng)預(yù)測評分的十年平均值。對比這三組預(yù)測評分發(fā)現(xiàn)，我國業(yè)務(wù)預(yù)測中常用的預(yù)測評分（PS）均超過70分，國際上通用的距平相關(guān)系數(shù)（ACC）均為正值，表明這三組集合預(yù)測模型對相應(yīng)地區(qū)的夏季降水具有一定的預(yù)測能力。這說明土壤濕度因子中含有對我國東部夏季降水有用的預(yù)測信號。

表1 2005～2014年三組集合預(yù)測模型對應(yīng)的我國東部各區(qū)域夏季降水的預(yù)測評分的10年平均值

6 結(jié)論

基于年際增量方法的預(yù)測思路，通過對我國東部夏季降水年際增量與歐亞大陸土壤濕度年際增量的相關(guān)分析，選取不同關(guān)鍵區(qū)的土壤濕度年際增量作為預(yù)測因子，構(gòu)建了我國東部夏季降水年際增量的預(yù)測模型，進(jìn)而對我國東部夏季降水進(jìn)行預(yù)測。主要結(jié)論如下：

（1）根據(jù)我國東部夏季降水年際增量EOF分析的前三個時間序列與歐亞大陸土壤濕度年際增量的相關(guān)關(guān)系，選取了9個關(guān)鍵區(qū)的土壤濕度年際增量作為預(yù)測因子，采用BP-CCA方法建立我國東部夏季降水年際增量的單因子預(yù)測模型，并計算得到夏季降水的預(yù)測值。發(fā)現(xiàn)各關(guān)鍵區(qū)的預(yù)測因子對我國夏季降水和降水年際增量均表現(xiàn)出了一定的預(yù)測能力。

（2）使用ECC方法對9個預(yù)測因子按照不同的組合方式建立集合預(yù)測模型并且評估預(yù)測效果，從中篩選出三組最優(yōu)的區(qū)域降水預(yù)測模型，分別是針對華北地區(qū)、江淮地區(qū)和華南地區(qū)的夏季降水預(yù)測模型。華北地區(qū)夏季降水預(yù)測模型選取東歐平原、貝加爾湖以北地區(qū)、我國河套地區(qū)以及長江以南地區(qū)的土壤濕度作為預(yù)測因子；江淮地區(qū)夏季降水預(yù)測模型選取巴爾喀什湖以北地區(qū)、我國西北地區(qū)、河套地區(qū)以及長江以南地區(qū)的土壤濕度作為預(yù)測因子；華南地區(qū)夏季降水預(yù)測模型選取東歐平原、巴爾喀什湖以北地區(qū)以及我國河套地區(qū)的土壤濕度作為預(yù)測因子。

（3）在2005～2014年獨(dú)立樣本預(yù)測試驗(yàn)中，三組預(yù)測模型均顯示出了較好的預(yù)測能力。模型預(yù)測出的降水變化趨勢均與觀測結(jié)果較為一致：華北地區(qū)降水預(yù)測模型預(yù)測降水距平百分率的同號率為9/10，而江淮地區(qū)及華南地區(qū)降水模型預(yù)測降水距平百分率的同號率分別為7/10和8/10。對三組集合預(yù)測模型預(yù)測出的華北地區(qū)、江淮地區(qū)以及華南地區(qū)的夏季降水分別計算氣候評分，發(fā)現(xiàn)我國業(yè)務(wù)預(yù)測中常用的預(yù)測評分（PS）均超過70分，國際上通用的距平相關(guān)系數(shù)（ACC）也均為正值，表明這三組集合預(yù)測模型對相應(yīng)地區(qū)的夏季降水具有一定的預(yù)測能力。

上述分析表明土壤濕度因子中含有對我國夏季降水有用的預(yù)測信號，歐亞大陸不同區(qū)域的土壤濕度對我國夏季降水的預(yù)測具有一定的指示意義。所發(fā)展的三組集合預(yù)測模型對我國夏季降水具有一定的預(yù)測能力，為土壤濕度因子應(yīng)用于降水預(yù)測業(yè)務(wù)提供了一定的參考。另外，年際增量方法的運(yùn)用，使影響降水的土壤濕度異常信號得到有效的放大，有利于預(yù)測因子的確定和預(yù)測模型的建立，這種通過預(yù)測降水年際增量進(jìn)而預(yù)測降水的思路，具有潛在的應(yīng)用意義。

值得注意的是，本文是對土壤濕度應(yīng)用于降水預(yù)測業(yè)務(wù)的初步嘗試，因而仍然存在一些值得商榷的問題。模型的預(yù)測效果與關(guān)鍵區(qū)的選取是密不可分的，本文最終所選取的土壤濕度關(guān)鍵區(qū)主要集中在中緯度地區(qū)，根據(jù)左志燕和張人禾（2007）的研究，這些關(guān)鍵區(qū)4月的土壤濕度異常信號也許能夠持續(xù)到夏季，土壤濕度的異常變化通過影響地表蒸發(fā)而使地表溫度發(fā)生相應(yīng)的變化，從而改變海陸熱力差異，進(jìn)一步影響中緯度的大氣環(huán)流，再進(jìn)而對我國夏季降水產(chǎn)生影響。然而，關(guān)于土壤濕度影響后期降水的非常明確的物理過程和機(jī)制還有待于進(jìn)一步的研究。

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Summer Precipitation Prediction in China Using Soil Moisture and the Year-to-Year Increment Approach

LIU Tingting1,2, CHEN Haishan1, 2, JIANG Wei3, and LI Zhongxian1, 2

1,,,,210044,2,,210044,3,210008

Using year-to-year increments of soil moisture in nine key regions over Eurasia as predictors, statistical prediction models were developed. These models were based on Barnett-Preisendorfer Canonical Correlation Analysis (BP-CCA) and were combined with the Ensemble Canonical Correlation analysis (ECC) method to predict the year-to-year increments of summer precipitation over eastern China, and thus obtain the prediction of summer precipitation. Specifically, data during the epochs of 1980–2004 and 2005–2014 were used to perform historical prediction and independent sample tests, respectively. First, single factor prediction models of the nine predictors were built using the BP-CCA method. Then, ensemble prediction models were developed using the ECC method, based on different combinations of the nine predictors, and the scores for the region with predictive skill in the independent sample test were also calculated. The results showed that the combinations of different predictors had different predictive skill for summer precipitation in China. The soil moisture in the eastern European Plain, in the area north of Lake Baikal, in Hetao region, and in the area south of the Yangtze River, had a good predictive effect for summer precipitation in North China. The soil moisture in the area north of Balkhash Lake, in Northwest China, in Hetao region, and in the area south of the Yangtze River, had a good predictive effect for summer precipitation in the Yangtze-Huaihe region. The soil moisture in the eastern European Plain, in the area north of Balkhash Lake, and in Hetao region, had high predictive skill for summer precipitation in South China. The precipitation change trends predicted by three models were consistent with observations in the corresponding regions. Prediction scores all exceeded 70 points, and anomaly correlation coefficients were all positive. The study shows that soil moisture contains useful signals for summer precipitation in China, and can be considered for application in summer precipitation prediction operations.

Summer precipitation prediction, Soil moisture, Year-to-year increment

10.3878/j.issn.1006-9895.1507.15161.

1006-9895(2016)03-0591-13

P456

A

10.3878/j.issn.1006-9895.1507.15161

2015-03-22；網(wǎng)絡(luò)預(yù)出版日期 2015-07-22

劉婷婷，女，1990年出生，碩士研究生，主要從事陸面過程與短期氣候預(yù)測研究。E-mail: nuist_ltt@163.com

陳海山，E-mail: haishan@nuist.edu.cn

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目41230422，科技部公益性行業(yè)（氣象）科研專項(xiàng)GYHY201206017，江蘇省自然科學(xué)基金——杰出青年基金項(xiàng)目BK20130047，新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計劃

Funded by National Natural Science Foundation of China (Grant 41230422), Special Scientific Research Project of Meteorological Public Welfare Profession of Ministry of Science and Technology (Grant GYHY201206017), Natural Science Foundation of Jiangsu Province of China—Outstanding Youth Foundation Project (Grant BK20130047), Program for New Century Excellent Talents in University

劉婷婷，陳海山，蔣薇，等. 2016. 基于土壤濕度和年際增量方法的我國夏季降水預(yù)測試驗(yàn) [J]. 大氣科學(xué), 40 (3): 591–603. Liu Tingting, Chen Haishan, Jiang Wei, et al. 2016. Summer precipitation prediction in China using soil moisture and the year-to-year increment approach [J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences (in Chinese), 40 (3): 591–603,