2016年夏季—2017年春季全國氣候趨勢展望*

彭京備　 布和朝魯　 陳 紅　 郎咸梅　 馬潔華　 鄭 飛中國科學院大氣物理研究所 北京 100029

2016年夏季—2017年春季全國氣候趨勢展望*

彭京備 布和朝魯 陳 紅 郎咸梅 馬潔華 鄭 飛
中國科學院大氣物理研究所 北京 100029

2016 年 5 月，超強厄爾尼諾（El Ni?o）事件已經結束。預計，2016 年夏季，我國主雨帶位于長江中下游地區(qū)。盡管長江流域降水量偏多，但發(fā)生類似 1998 年夏季全流域性大洪水的可能性不大。2016 年冬季至 2017 年春季，赤道中東太平洋可能處于拉尼娜（La Ni?a）狀態(tài)，有利于2016/2017 年冬季我國大部分地區(qū)氣溫偏低，2017 年春季我國北方地區(qū)沙塵天氣正常略偏多。

超級厄爾尼諾，短期氣候預測，防災減災

我國地處東亞季風區(qū)，氣象災害頻發(fā)。氣象災害是影響社會經濟發(fā)展最嚴重的自然災害。研究表明，1994—2013 年我國氣象災害造成的死亡人口和直接經濟損失占所有自然災害的比例分別為 55% 和 87%［1］。短期氣候趨勢預測主要針對跨季度的溫度、降水及氣象災害進行預測，對防災減災有著重要的意義。

目前，國際上的短期氣候預測的通用做法有 2 種：（1）發(fā)展大型數(shù)值模式，如歐洲、日本和韓國；（2）建立統(tǒng)計模型進行直接預測或對數(shù)值模式結果進行動力降尺度。由于影響東亞地區(qū)大氣環(huán)流、氣溫和降水的因子眾多，數(shù)值模式對東亞氣候預測技巧低。統(tǒng)計模型依賴于預報因子與預報量關系的穩(wěn)定性，受其他因子的作用和氣候系統(tǒng)的年代際變化影響，預報因子與預報量的關系穩(wěn)定性通常會發(fā)生變化。因此僅使用數(shù)值模式或統(tǒng)計模型進行東亞地區(qū)的短期氣候預測是不合適的。我國氣象學家發(fā)展了一套動力模式結果結合統(tǒng)計模型的預測系統(tǒng)。

中科院大氣物理所的短期氣候預測系統(tǒng)包括：ENSO（厄爾尼諾和南方濤動，El Ni?o/Southern Oscillation）預測系統(tǒng)，大氣總環(huán)流模式、海氣耦合模式和多個統(tǒng)計模型。ENSO 事件不僅導致熱帶地區(qū)正常的對流及降水分布被打亂，同時熱帶的異常信號通過大氣內部動力學過程傳播，影響中高緯度大氣環(huán)流①http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/analysis_monitoring/impacts/warm_impacts.shtml，是全球氣候年際變化的最主要外強迫，也是跨季度預測首要關注的信號。大氣所發(fā)展的 ENSO 大樣本集合預報系統(tǒng)能夠提前一年預測 ENSO 事件的形成、發(fā)展及衰亡過程，具有國際一流的預報技巧。因此，中科院大氣所的短期氣候預測首先由 ENSO 預測系統(tǒng)向數(shù)值模式和部分統(tǒng)計模型提供赤道太平洋地區(qū)的海溫演變。其次，在預測海溫異常的強迫下，數(shù)值模式和統(tǒng)計模型對大氣環(huán)流形勢預測。根據(jù)對大氣環(huán)流形勢的估計，結合數(shù)值模式和統(tǒng)計模型對氣溫、降水的預測，經專家討論，最終給出預測意見，提供相關部門（圖 1）。經過多年的預測實踐，這套預測系統(tǒng)預報效果在國內屬于領先地位。

圖1　中科院大氣物理所短期氣候預測系統(tǒng)框圖

1 2014—2016 年的超強 El Ni?o 事件及未來發(fā)展趨勢

根據(jù)國家氣候中心的監(jiān)測，2014 年 9 月開始的超強El Ni?o 事件于 2015 年 11月達到峰值，Ni?o 3.4 區(qū)海溫指數(shù)為 2.9℃，此后，El Ni?o 事件呈不斷減弱趨勢，尤其在2016 年 2 月以后迅速衰減，并已于 2016 年 5 月結束。事件累計強度達 30.2oC。

圖2 是大氣所 ENSO 預報系統(tǒng)對 Ni?o 3.4 區(qū)海溫的預測?？梢钥闯?，2016 年夏季，這次超強 El Ni?o 減弱為正常位相，2016 年秋冬季可能轉為一次 La Ni?a 事件。這與國外多家 ENSO 預測結果一致。

圖2　中科院大氣物理所 ENSO 大樣本集合預報系統(tǒng)對 Ni?o 3.4 區(qū)海溫異常的預測紅線表示預測樣本，黑線表示集合預測結果，藍線表示實測

2 2016 年夏季預測

2016 年夏季處于超強 El Ni?o 衰減年夏季。根據(jù)ENSO 預測系統(tǒng)提供的海溫演變，中科院大氣所 2 層、9 層大氣總環(huán)流模式預測，夏季西太平洋副熱帶高壓偏強、偏南、西伸脊點偏西（圖3）。海氣耦合模式對西太平洋副熱帶高壓的預測與總環(huán)流模式結果相同。另外，大氣所 2層、9 層大氣總環(huán)流模式預測東亞夏季風偏弱，有利于雨帶位置偏南（圖 4）。這樣的預測結果與已有的研究結果一致［2-5］。

我國地處東亞季風區(qū)，隨著季風的向北推進，夏季雨帶具有明顯的季節(jié)內變化異常。一般可分為：華南前汛期（5月中旬—6月上旬）、長江梅雨期（6月中旬—7月中旬）和華北雨季（7月下旬—8月）。研究顯示，在 El Ni?o 事件衰減期夏季，梅雨期降水主要集中在長江以南地區(qū)，華北雨季降水集中在華北東部至東北南部地區(qū)［6，7］（圖 5）。

根據(jù)上述數(shù)值模式和統(tǒng)計模型結果，我們預計，2016 年汛期（6—8月），兩湖地區(qū)降水偏多 2—5 成，可能發(fā)生局地洪澇。長江流域、江南大部、華北東部、東北中西部、新疆北部和西部以及西藏東南部地區(qū)降水正常略偏多。盡管長江流域降水量偏多，但發(fā)生類似 1998年夏季全流域性大洪水的可能性不大。預計，華南沿海及河套以西地區(qū)降水偏少 2—5 成，我國其余地區(qū)降水正常略偏少（圖 6）。

圖3　大氣所數(shù)值模式對 2016 年夏季西太平洋副熱帶高壓的預測（虛線為模式氣候年均，實線為模式預測2016年情況）

3 2016/2017年冬季氣候趨勢預測

中科院大氣所 ENSO 預測系統(tǒng)預測，2016/2017 年冬季可能發(fā)生一次 La Ni?a 事件。研究表明，在 La Ni?a 背景下，有利于冬季中高緯度地區(qū)盛行經向環(huán)流，東亞大槽偏強（圖略），西伯利亞高壓加強（圖 7a），我國大部分地區(qū)為偏北風距平所控制（圖 7b），冬季風偏強，我國大部分地區(qū)冬季氣溫偏低［8-11］（圖 7c），有利于北方地區(qū)污染物擴散。日本 Frontier 模式預測，2016/2017 冬季東印度洋海溫偏高（圖略）?；跂|印度洋海溫異常的大氣所統(tǒng)計模式結果顯示，冬季南支槽擾動強度將增強，有利于我國南方地區(qū)降水偏多［12］。

圖4　大氣所數(shù)值模式對 2016 年夏季 850 hPa 風場異常的預測

圖5 El Ni?o 衰減期對應的 6 月11日—7 月11日（梅雨期，圖a）和 7月12日—8月31日（北方雨季，圖b）我國東部降水異常

圖6　2016 年夏季我國降水量變化趨勢預測圖

因此，預測 2016/2017 年冬季，我國大部分地區(qū)氣溫正常略偏低，我國南方地區(qū)降水正常略偏多，北方地區(qū)霧霾天數(shù)正常略偏少。

圖7　合成的La Ni?a冬季（a）海平面氣壓距平，（b）1 000 hPa風場距平，（c）中國氣溫距平，（d）中國降水距平百分率。陰影區(qū)如標尺所示

4 2017 年春季氣候趨勢預測

大氣所 ENSO 預測系統(tǒng)預測，2017 年春季赤道中東太平洋仍可能處于 La Ni?a 狀態(tài)。在冷海溫背景下，春季，冷空氣活動較為活躍［13］，華北地區(qū)盛行西北風距平，有利于氣旋東移影響華北、東北等地（圖8a），華北地區(qū)出現(xiàn)沙塵天氣。而且，冬、春季西北地區(qū)降水偏少（圖7d和圖8c），新疆等地春季氣溫易偏高（圖8b），有利于局地起沙，因此，預計 2017 年春季，我國北方地區(qū)沙塵日數(shù)正常略偏多。

5 結論

2015/2016 年冬季赤道中東太平洋發(fā)生了一次超強的El Ni?o 事件，已于 2016 年 5 月結束。預計，2016 年夏季赤道中東太平洋的海溫將處于正常位相。2016/2017 年冬季，可能發(fā)生一次 La Ni?a 事件。在這樣的海溫背景下，預計，2016 年夏季，我國長江流域降水偏多，兩湖地區(qū)可能發(fā)生局地洪澇，但發(fā)生 1998 年的全流域性大洪水可能性不大；2016/2017 年冬季，我國大部分地區(qū)氣溫正常略偏低，我國南方地區(qū)降水正常略偏多，北方地區(qū)霧霾天數(shù)正常略偏少。2017 年春季，北方地區(qū)沙塵日數(shù)正常略偏多。

值得注意的是，本文對 2016 年夏季至 2017 年春季的中國氣候趨勢預測多考慮本次超強 El Ni?o 的影響，對其他影響因子考慮較少。實際上，影響我國氣候的因子還包括印度洋和大西洋等海域的海溫、青藏高原積雪及大氣內部動力過程。我們將密切關注最新的海洋、大氣監(jiān)測結果，并對預測結果進行訂正。

圖8　合成的La Ni?a 春季（a）1 000hPa風場距平，（b）中國氣溫距平，（c）中國降水距平百分率。陰影區(qū)如標尺所示

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2 Huang R H， Wu Y F. The influence of ENSO on the summer climate change in China and its mechanism. Adv. Atmos. Sci.，1989， 6（1）: 21-32.

3 龔道溢， 王紹武. 南北半球副熱帶高壓對赤道東太平洋海溫變化的響應. 海洋學報， 1998， 20（5）: 44-54.

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8 李崇銀. 頻繁的東亞大槽活動與El Nino的發(fā)生. 中國科學（B），1998， 28（6）: 667-674.

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10 何溪澄， 李巧萍， 丁一匯， 等. ENSO暖冷事件下東亞冬季風的區(qū)域氣候模擬. 氣象學報， 2007， 65（1）: 18-28.

11 龍振夏， 李崇銀. ENSO對其后東亞季風活動影響的GCM模擬研究. 氣象學報， 1999， 57（6）: 651-661.

12 彭京備. 東印度洋海溫對中國南方冬季降水的影響. 氣候與環(huán)境研究， 2012， 17（3）: 327-338.

13 趙永平， 陳永利， 張必成， 等. ENSO事件對中國南方冬春季氣溫的影響. 熱帶氣象， 1989， 32（4）: 358-363.

彭京備中科院大氣物理所國際氣候與環(huán)境科學中心高級工程師，主要研究方向為短期氣候預測和災害性天氣氣候機理診斷研究研究。E-mail: pengjingbei@mail.iap.ac.cn

Peng Jingbei Received B.S. degree from Beijing Meteorological Institute， Beijing， China， and M.S. and Ph.D. degrees from Institute of Atmospheric Physics， Chinese Academy of Sciences （IAPCAS）， Beijing， China， in 2009， respectively. Her current research interests include short-term climate prediction and diagnosis study of the mechanism of disastrous weather. Since 2012， she has been a senior engineer with the International Center for Climate and Environment Science （ICCES）， IAPCAS， Beijing， China. E-mail: pengjingbei@mail.iap.ac.cn

Seasonal Outlooks from the Summer of 2016 to Spring of 2017

Peng JingbeiBueh CholawChen HongLang XianmeiMa JiehuaZheng Fei
（Institute of Atmospheric Physics， Chinese Academy of Sciences， Beijing 100029， China）

The El Ni?o event of 2015/2016 has ended in May 2016. It is estimated that the rainfall belt will be mainly in the middle or lower reaches of Changjiang River in summer of 2016. Though the precipitation over the Changjiang River will probably increase， the extensive flood in summer of 1998 is not likely to recur. La Ni?a is likely to develop from the Northern Hemisphere summer to winter 2016—2017. Given this SST situation， the surface air temperature in winter tend to be anomalously cold over most regions of China， and the dust storm during spring of 2017 will be abnormally frequent over northern China.

super El Ni?o， climate prediction， disaster prevention and mitigation

10.16418/j.issn.1000-3045.2016.07.013

*資助項目：國家科技支撐課題（2015BAC03B03），氣象行業(yè)專項項目（GYHY 201406020）
修改稿收到日期：2016年7 月3日