2015/2016年極強(qiáng)厄爾尼諾事件下我國動力和統(tǒng)計結(jié)合實時氣候預(yù)測研究

范可,田寶強(qiáng),劉穎

① 中國科學(xué)院 大氣物理研究所竺可楨—南森國際研究中心,北京 100029;② 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,江蘇 南京 210044;③ 國家氣候中心 氣候研究開放實驗室,北京 100081

2015/2016年極強(qiáng)厄爾尼諾事件下我國動力和統(tǒng)計結(jié)合實時氣候預(yù)測研究

范可①②*,田寶強(qiáng)①②,劉穎②③

① 中國科學(xué)院 大氣物理研究所竺可楨—南森國際研究中心,北京 100029;② 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,江蘇 南京 210044;③ 國家氣候中心 氣候研究開放實驗室,北京 100081

2016-08-14收稿，2016-09-26接受

創(chuàng)新科學(xué)基金群體(41421004);國家杰出青年科學(xué)基金(41325018);國家自然科學(xué)基金面上項目(41575079);中國科學(xué)院國際創(chuàng)新團(tuán)隊

本文研究建立2015/2016年極強(qiáng)厄爾尼諾事件下我國動力和統(tǒng)計結(jié)合的氣候預(yù)測模型,并開展2015年夏季和2016年冬季氣候我國160個站點和主要區(qū)域?qū)崟r氣候預(yù)測。夏季降水的實時預(yù)測起報于2月,冬季氣溫的預(yù)測起報于10月。研究結(jié)果表明,盡管NCEP-CFSv2耦合氣候模式能較好預(yù)測2015/2016年極強(qiáng)厄爾尼諾事件中海溫異常的演變,但對我國160個站點夏季降水和冬季氣溫預(yù)測仍有較大的偏差。因此,基于NCEP-CFSv2耦合模式預(yù)測結(jié)果,分別建立我國160個站點冬季氣溫和夏季降水異常的動力和統(tǒng)計結(jié)合氣候預(yù)測模型。同時,利用年際增量預(yù)測方法開展我國長江中下游夏季降水和華北冬季氣溫的區(qū)域氣候預(yù)測。研究結(jié)果表明以上預(yù)測模型在2015/2016年的實時預(yù)測中較NCEP-CFSv2有更好的預(yù)測效能。相對于NCEP-CFSv2耦合模式的預(yù)測結(jié)果,2015年夏季降水距平空間相關(guān)系數(shù)ACC從0.21提高到0.31(超過0.01信度的顯著性水平),距平同號率提高到60%,2016年冬季氣溫ACC從0.19提高到0.32(超過0.01信度的顯著性水平),距平同號率提高到75%。

2015/2016極強(qiáng)厄爾尼諾事件

NCEP-CFSv2耦合氣候統(tǒng)計

動力和統(tǒng)計結(jié)合年際增量

實時預(yù)測

2015/2016年厄爾尼諾(El Ni?o)事件始于2014年9月,2016年5月結(jié)束,共持續(xù)21個月;峰值強(qiáng)度為2.9 ℃,出現(xiàn)在2015年11月;相比于1982/1983和1997/1998年El Ni?o事件,這次事件持續(xù)時間最長,累計強(qiáng)度最強(qiáng)、峰值強(qiáng)度最大,是1951年以來最強(qiáng)的El Ni?o事件。與此同時,2015年全球地表氣溫和中國陸面氣溫創(chuàng)有觀測以來的最高記錄,中國夏季華北、河套地區(qū),內(nèi)蒙古中部和環(huán)渤海灣地區(qū)降水顯著減少,中國南方地區(qū)降水顯著增多(翟盤茂等,2016)。因此,2015/2016年我國氣候預(yù)測的準(zhǔn)確率對我國減災(zāi)和防災(zāi)有非常重要的意義。ENSO是全球中最顯著的海氣相互作用的現(xiàn)象和氣候年際變化最強(qiáng)的信號,它不僅影響熱帶地區(qū)的氣候,也通過遙相關(guān)方式影響熱帶外的氣候,因此ENSO是我國短期氣候預(yù)測中極其重要的氣候系統(tǒng)。我國科學(xué)家在ENSO機(jī)理及預(yù)測(李崇銀等,2008)、ENSO與季風(fēng)的相互作用(黃榮輝等,2003)等方面取得許多重要的成果。研究結(jié)果表明ENSO循環(huán)對我國冬、夏季降水的多寡及時空變化有密切的關(guān)系。ENSO發(fā)展年的夏季我國東部以雨量偏少為主,多雨帶位于江淮之間,ENSO恢復(fù)年的夏季長江及江南雨量偏多,南北兩側(cè)偏少。在ENSO準(zhǔn)常態(tài)年夏季,長江以北為正偏差(金祖輝和陶詩言,1999)。當(dāng)發(fā)生El Ni?o時,Walker環(huán)流的上升支東移,西太平洋副高偏強(qiáng)偏南,東亞夏季風(fēng)減弱,我國南方地區(qū)降水偏多,北方偏少(Wang et al.,2000)。然而,由于ENSO與東亞夏季風(fēng)的關(guān)系具有不穩(wěn)定性(Wang,2002),在20世紀(jì)80年代之后,ENSO與我國夏季降水的關(guān)系顯著減弱(高輝和王永光,2007),由此加大我國短期氣候預(yù)測的難度。

統(tǒng)計和動力數(shù)值模式氣候預(yù)測是國際上兩種主要的方法。統(tǒng)計氣候預(yù)測研究與業(yè)務(wù)應(yīng)用在我國已經(jīng)有多年的歷史,包括各種時間序列和空間場的預(yù)測方法等，并針對我國汛期降水建立了一些有效統(tǒng)計預(yù)測模型(王紹武和趙宗慈,1987;嚴(yán)華生和王學(xué)仁,1991;張邦林和丑紀(jì)范,1991;林振山,1992;施能和曹鴻興,1992;丁裕國等,1999;陳興芳和趙振國,2000;馬開玉,2003;魏鳳英,2007)。動力數(shù)值模式氣候預(yù)測始于20世紀(jì)90年代(曾慶存等,1990),經(jīng)歷了分別預(yù)報海溫和大氣的“兩步法”和同時預(yù)測海溫和大氣的“一步法”(俞永強(qiáng)等,2007;馬潔華和王會軍,2014;吳統(tǒng)文等,2014),并取得了一系列研究和業(yè)務(wù)應(yīng)用方面的進(jìn)展。但是由于氣候數(shù)值模式可預(yù)測性主要在熱帶地區(qū),尤其對東亞季風(fēng)降水的預(yù)測準(zhǔn)確度較低。一方面可通過多模式集合結(jié)果提高預(yù)測技巧。另一方面則是發(fā)展有效的氣候預(yù)測方法，如熱帶相似的思想(Wang and Fan,2009)和年際增量預(yù)測方法(范可等,2007)等，有效改進(jìn)了針對東亞夏季風(fēng)(Fan et al.,2012)、季風(fēng)降水(Fan and Wang,2009)、臺風(fēng)(Fan and Wang,2009)、北大西洋濤動(Fan et al.,2015;Tian and Fan,2015)等氣候預(yù)測。此外,通過利用氣候模式歷史相似信息對動力模式的誤差場進(jìn)行預(yù)測,改進(jìn)氣候預(yù)測(王啟光等,2012)。如何將動力氣候數(shù)值模式和統(tǒng)計氣候模式有效的結(jié)合,發(fā)展高效能的動力—統(tǒng)計集合預(yù)測方法和預(yù)測模型,這是未來短期氣候預(yù)測研究發(fā)展方向之一。其中一個嘗試就是將氣候變量的統(tǒng)計規(guī)律和模式高預(yù)測效能信息結(jié)合，并據(jù)此建立動力和統(tǒng)計結(jié)合的預(yù)測系統(tǒng)(Lang,2008;Fan et al.,2012;Liu and Fan,2014;Liu and Ren,2015)。

然而,在2015/2016極強(qiáng)的ENSO事件背景下,氣候模式對我國降水和氣溫是否具有高效的實時預(yù)測能力?通常,國家氣象局在每年3月進(jìn)行夏季氣候預(yù)測會商,11月進(jìn)行冬季氣候預(yù)測會商,我國160個站點氣候預(yù)測和華北和長江流域的區(qū)域氣候是氣候預(yù)測主要內(nèi)容之一。本文將從2015年夏季和2016年冬季氣候業(yè)務(wù)實時預(yù)測角度,首先研究在2015/2016年極強(qiáng)厄爾尼諾事件下美國NCEP-CFSv2耦合氣候模式自2015年2月和2016年10月起報對2015/2016我國氣候預(yù)測效能。然后基于NCEP-CFSv2耦合模式的2月起報的實時預(yù)測結(jié)果,研制我國160個站點2015年夏季降水和2016年冬季氣溫動力和統(tǒng)計結(jié)合的預(yù)測模型并開展實時預(yù)測。同時,利用年際增量預(yù)測方法開展2015年夏季長江中下游夏季降水和2016年華北冬季氣溫的預(yù)測。

1 資料和方法

本文的降水和溫度資料來自國家氣候中心的160個站點逐月觀測資料,時間跨度為1951—2016年。大氣資料來源于美國國家環(huán)境預(yù)測中心—國家大氣中心(簡稱:NCEP/NCAR)再分析資料,包括逐月海平面氣壓場,850 hPa水平風(fēng)場,500 hPa位勢高度場,其分辨率為2.5°×2.5°(Kalnay et al.,1996)。海平面溫度資料為美國國家海洋和大氣局(NOAA)氣候診斷中心的海溫擴(kuò)展資料V4,水平網(wǎng)格分辨率為2.0°×2.0°(Huang et al.,2015)。月平均北極海冰密集度資料來自英國大氣中心,水平網(wǎng)格分辨率為1.0°×1.0°(Rayner et al.,2003)。

美國預(yù)報中心的第二代氣候預(yù)報系統(tǒng)(簡稱CFSv2),該模式是一個海洋—陸地—大氣全耦合的動力實時預(yù)測系統(tǒng)。從1982年開始至今,模式每個月回報當(dāng)月數(shù)據(jù)并對未來1～9個月的每月前28 d進(jìn)行預(yù)測,模式數(shù)據(jù)的分辨率為1°×1°(Saha et al.,2014)。本文選取1982—2015年CFSv2預(yù)測結(jié)果,并將一天4個時次,一個月28 d的結(jié)果進(jìn)行了集合。由于國家氣候中心每年3月初進(jìn)行夏季氣候會商,10月進(jìn)行冬季會商,因此CFSv2模式夏季氣候預(yù)測結(jié)果是從2月起報預(yù)測6—8月,冬季氣候預(yù)測是從10月起報預(yù)測12月—次年2月。利用雙線性插值的方法將模式預(yù)測結(jié)果插值到2.5°×2.5°水平網(wǎng)格上。觀測距平相對于1981—2010年的差值,CFSV2模式距平相對于模式氣候態(tài)1982—2015年的差值。

場信息耦合型統(tǒng)計降尺度方法(劉穎等,2013;Liu and Fan,2014)是針對預(yù)測因子和預(yù)測量的空間場的主要信息,通過提取兩變量場的最優(yōu)耦合變化型建立模型。首先,在建模的擬合時段t內(nèi),利用經(jīng)驗正交函數(shù)分別對預(yù)測因子和預(yù)測量變量場進(jìn)行分解并保留主模態(tài),再將預(yù)測因子和預(yù)測量回算到原始變量場形式,如公式(1)所示:

(1)

其中:λm表示保留的EOF特征值;sk,k為所分解變量的第k個方差;T為閾值參數(shù),這里取T=0.7。其次,將預(yù)測因子和預(yù)測量利用奇異值分解,提取兩變量場之間的耦合變化型。最后,利用預(yù)測因子和預(yù)測量的奇異值模態(tài)對應(yīng)的時間系數(shù)以及預(yù)測時間段t+1預(yù)測因子場,通過多元線性回歸方法進(jìn)行統(tǒng)計降尺度預(yù)測。

文中夏季是6—8月的季節(jié)平均,冬季是12—2月季節(jié)平均。利用交叉檢驗檢驗預(yù)測模型。數(shù)據(jù)逐年去掉一年建模預(yù)測,減少建模對樣本長度的依賴。

圖1 2014—2016年Nio3.4區(qū)逐月海溫距平的演變(紅色柱為觀測值,藍(lán)綠色線為CFSv2模式提前4個月的預(yù)測值;單位:℃)Fig.1 Observed(red) and CFSv2-predicted monthly SST anomaly over the Nio3.4 region(5°N—5°S,170—120°W) during 2014—2016(the prediction leadtime is 4 months;units:℃)

2 CFSv2氣候模式對2015/2016氣候預(yù)測性能

2.1 2015年夏季和2016年冬季CFSv2氣候預(yù)測

首先,從業(yè)務(wù)應(yīng)用角度,評估CFSv2模式提前4個月對2014—2016年逐月Nio3.4區(qū)(170～120°W,5°N～5°S,)海溫距平演變的預(yù)測能力,即2月預(yù)測6月海溫距平,3月預(yù)測7月,依次類推。圖1顯示了CFSv2模式能較好預(yù)測Nio3.4區(qū)海溫距平演變,與觀測海溫距平演變一致,并能很好預(yù)測Nio3.4在2015年11月出現(xiàn)的峰值,但模式預(yù)測Nio3.4區(qū)海溫逐月的距平值明顯強(qiáng)于觀測值。對于2015年我國160站點夏季降水預(yù)測,2015年夏季我國東部降水距平百分率空間分布的實況特征是“南正北負(fù)”形勢,長江流域以北(包含長江中上游)是負(fù)異常而長江流域以南降水為正異常,主要正異常區(qū)在長江中下游(圖2a)。與觀測相比,CFSv2模式在降水異常的空間分布預(yù)測有較大的偏差(圖2b),沒有預(yù)測出“南正北負(fù)”降水異常型,預(yù)測長江流域上游降水負(fù)異常,中下游正異常,我國東部和北部大部分降水正異常。其預(yù)測與觀測的空間相關(guān)系數(shù)(ACC)是0.21,顯著性通過95%,距平同號率是50%。2016年我國160站點冬季氣溫實況是內(nèi)蒙,東北部分區(qū)域,西南和華南區(qū)域氣溫距平負(fù)異常,我國其它大部分區(qū)域氣溫距平正異常,而CFSv2模式預(yù)測全國氣溫距平一致偏暖,其預(yù)測氣溫距平值也顯著高于觀測,預(yù)測ACC為0.19,顯著性通過95%,距平同號率63%。

圖2 2015年全國(160站)夏季降水距平百分率(a—c,單位:%)和2015/2016年冬季2 m氣溫距平(d—f,單位:℃)空間分布 a,d.觀測;b,e.模式預(yù)測;c,f.降尺度預(yù)測Fig.2 (a—c)The percentage of the summer rainfall anomaly at 160 stations in China in 2015(units:%) and (d—f)the winter temperature anomaly at 2 m(units:℃):(a,d) observation;(b,e) CFSv2 prediction;(c,f) downscaling prediction

圖3 2015/2016年海平面氣壓異常場(單位:hPa) a.2015年夏季觀測;b.2015年夏季CFSv2模式預(yù)測;c.2016年冬季觀測;d.2016年冬季CFSv2模式預(yù)測Fig.3 SLP anomaly in 2015/2016(units:hPa):(a,b)summer;(c,d)winter;(a,c)observation;(b,d)CFsv2prediction

再分析資料顯示,2015夏季海平面氣壓(SLP)距平場顯示從巴倫支海到東西伯利亞海顯著負(fù)異常,歐亞大陸至白令海是正異常,北太平洋中部是負(fù)異常(圖3a),西北太平洋區(qū)域是正異常。表明:東亞緯向的海陸熱力差異較弱,東亞夏季風(fēng)隨之減弱。與此對應(yīng),850 hPa風(fēng)場,從西伯利亞到貝加爾湖區(qū)域是反氣旋性環(huán)流異常,北太平洋中部是氣旋性環(huán)流異常,進(jìn)而加強(qiáng)東亞沿岸偏北風(fēng)氣流異常。同時,西太平洋反氣旋性環(huán)流位于菲律賓及以東區(qū)域,較常年位置偏西和偏強(qiáng),不利于其西北外圍的暖濕氣流北上。我國南方及長江中下游區(qū)域正好處于偏北干冷氣流和偏南暖濕氣流輻合的區(qū)域造成該地多雨(圖4a)。CFSv2模式對歐亞中高緯環(huán)流SLP距平環(huán)流預(yù)測與觀測符號相反,對北太平洋SLP距平環(huán)流的預(yù)測與觀測符號一致,但數(shù)值明顯偏小(圖3b)。CFSv2預(yù)測東亞緯向的海陸熱力差異和東亞夏季風(fēng)明顯加強(qiáng)。在850 hPa風(fēng)場上,可以看到CFSv2預(yù)測東亞沿岸盛行偏南風(fēng)異常(圖4b)。由此,不難理解CFSv2模式為什么會預(yù)測我國大部分區(qū)域降水異常多,特別是北方地區(qū)夏季降水正異常,其預(yù)測結(jié)果與實際相反。

圖4 2015/2016年850 hPa水平風(fēng)場異常場(單位:m/s) a.2015年夏季觀測;b.2015年夏季CFSv2模式預(yù)測;c.2016年冬季觀測;d.2016年冬季CFSv2模式預(yù)測Fig.4 Wind anomaly at 850 hPa in 2015/2016(units:m·s-1):(a,b) summer;(c,d) winter;(a,c) observation;(b,d) CFsv2 prediction

再分析資料顯示,在2016年冬季SLP異常場上,SLP正異常區(qū)域在巴爾喀什湖和貝加爾湖之間,以及東亞和北太平洋中高緯度。SLP負(fù)異常在貝加爾湖以東到白令海,表明阿留申低壓加強(qiáng)并主體偏東(圖3c)。并且,2016年冬季東亞大陸和北太平洋間海陸熱力差異減弱,冬季風(fēng)減弱。與此對應(yīng),850 hPa風(fēng)場(圖4c),我國大部分區(qū)域盛行弱的偏北風(fēng)異常。CFSv2模式預(yù)測結(jié)果顯示歐亞中高緯以及歐亞大陸為SLP負(fù)異常,與觀測結(jié)果相反,但能較好地預(yù)測北太平洋高壓加強(qiáng)。CFSv2預(yù)測東亞沿岸和我國大部分地區(qū)是強(qiáng)盛的偏南氣流。顯然,CFSv2模式預(yù)測2016年冬季是顯著弱的冬季風(fēng)形勢(圖3d、4d)。由此,也不難理解CFSv2模式為什么會預(yù)測出2016年冬季我國一致地偏暖,預(yù)測的氣溫正異常值高于觀測(圖2e)。

2.2 ENSO遙相關(guān)的氣候預(yù)測

雖然CFSv2模式能很好預(yù)測2014—2016年極強(qiáng)ENSO演變,但對2015/2016年夏季和冬季環(huán)流形勢,特別是歐亞大陸和中高緯氣候系統(tǒng)有誤差,但CFSv2模式對北太平洋和熱帶環(huán)流仍有較好的預(yù)測效能,特別是西北太平洋副高異常(圖3b、3d、4b、4d)。因為這些區(qū)域是海氣相互作用較強(qiáng)區(qū)域,受ENSO直接影響(Wang et al.,2000)。將Nio3.4區(qū)指數(shù)分別回歸到夏季和冬季850 hPa的風(fēng)場(圖5),結(jié)果顯示當(dāng)El Nio發(fā)生時,冬、夏季西北太平洋反氣旋性環(huán)流顯著加強(qiáng),東亞沿岸盛行偏南的暖濕氣流,對應(yīng)夏季西北太平洋副高偏強(qiáng)偏西,從而易造成我國南方降水增多。當(dāng)冬季西北太平洋高壓偏強(qiáng)偏北時,其西北外圍的暖濕氣流在我國東部地區(qū)盛行,有利于我國東部氣溫增加。CFSv2氣候模式正確地預(yù)測2015年夏季西太平洋副高偏強(qiáng)和偏西(圖略)。主要由于ENSO與西太平洋副高的變化聯(lián)系密切,在2015/2016極強(qiáng)ENSO事件下,CFSv2氣候模式對西北太平洋副高和北太平洋環(huán)流的預(yù)測也較ENSO常態(tài)下更為準(zhǔn)確。NZC-CCSM4耦合模式(馬潔華和王會軍,2014)也成功地預(yù)測出2015/2016西太平洋副高的變化。

然而,CFSv2模式對我國160個站點的降水和氣溫預(yù)測存在很大偏差,甚至與觀測相反。因此,要提高我國站點降水和氣溫的預(yù)測的準(zhǔn)確度,一方面改進(jìn)氣候模式對熱帶外的氣候預(yù)測效能,一方面結(jié)合模式現(xiàn)有的預(yù)測效能,發(fā)展新的預(yù)測方法,將動力模式和統(tǒng)計模式結(jié)合進(jìn)行預(yù)測。

3 基于年際增量的氣候預(yù)測

3.1 2015年長江中下游夏季降水的預(yù)測

趙振國和劉海波(2003)分析長江中下游夏季洪澇預(yù)測失敗的一個原因是東亞阻塞高壓很難預(yù)測,其次長江流域的年際和年代際變化的預(yù)測信號不一致,預(yù)測難以決斷,如1999年和1954年。范可等(2007)提出年際增量的預(yù)測方法并利用冬季和春季關(guān)鍵大氣環(huán)流建立長江中下游夏季降水的物理統(tǒng)計預(yù)測模型,包含南極濤動,歐亞型大氣遙相關(guān),印尼—澳大利亞附近的850和200 hPa的經(jīng)向風(fēng)垂直切變等,這個模型很好地回報長江中下游夏季降水的逐年變化,1997—2006回報預(yù)測誤差是18%,對1999年回報的相對誤差百分率僅10%,并能再現(xiàn)長江中下游在1984—1998年年代際上升趨勢和1998—2006年年代際下降趨勢。預(yù)測模型具有較好的效能主要是由于年際增量方法可以放大預(yù)測信號,特別是中高緯系統(tǒng),并且對年際和年代際趨勢有較好的預(yù)測。

圖6 1982—2014年長江中下游夏季降水百分率年際增量與預(yù)測因子之間相關(guān)場(打點部分表示通過了0.05信度的顯著性t檢驗) a.前冬海平面氣壓場;b.前冬海溫;c.前冬1 000 hPa氣溫場;d.前冬海冰密集度Fig.6 Correlation coefficients between the year-to-year increment percentage of summer rainfall over the Yangtze River valley and the year-to-year increment of the winter atmospheric circulation in the year-to-year increment form,for (a)winter SLP,(b)winter SST,(c)air temperature at 1 000 hPa,and (d)winter sea-ice intensity(dots denote significance at the 95% level)

在1982—2014年交叉檢驗得到的長江中下游夏季降水與觀測之間相關(guān)系數(shù)為0.56,顯著性超過99%水平,均方根誤差為17%;同時,利用該預(yù)測模型實時預(yù)測2015年長江中下游夏季距平百分率為38.6%,實際觀測為31%(圖7a),預(yù)測結(jié)果與觀測非常接近。預(yù)測模型也很好再現(xiàn)長江中下游夏季降水20世紀(jì)80年代至1999年的年代際上升趨勢和2000年后的年代際的下降趨勢。

3.2 2016年華北冬季氣溫的預(yù)測

相對于降水預(yù)測而言,氣溫總體上有較高的預(yù)測水平,主要的一個原因是隨著全球變暖背景下氣溫正異常事件增多,預(yù)測準(zhǔn)確率有所提高,并且氣候模式對氣溫的高預(yù)測技巧有很大一部分依賴于氣溫變暖的趨勢。然而,在實際預(yù)測中,很難把握氣溫距平正、負(fù)異常的幅度和冷暖轉(zhuǎn)折。根據(jù)Fan(2011)

利用年際增量方法建立華北區(qū)域冬季氣溫預(yù)測模型,開展2016年冬季華北的實時預(yù)測。其中預(yù)測因子是前一年夏季和冬季的北太平洋濤動和北大西洋濤動及南極濤動等。這個模型在1967—2015年交叉檢驗得到的華北冬季氣溫與觀測之間相關(guān)系數(shù)為0.69,顯著性高于99%,均方根誤差為0.91 ℃;較好再現(xiàn)華北冬季氣溫自20世紀(jì)70年代以來上升的趨勢以及1998年后緩慢下降的趨勢。2016年實時預(yù)測華北冬季氣溫距平為1.20 ℃,實際觀測為0.51 ℃(圖7b)。距平符號正確但預(yù)測值高于觀測,由此氣溫異常幅度的準(zhǔn)確預(yù)測還是非常困難,以后仍需要進(jìn)一步改進(jìn)模式。

以上兩個預(yù)測模型均顯示了年際增量方法在實時預(yù)測中的有效性,未來將考慮不同年代下的預(yù)測因子的有效性，并結(jié)合數(shù)值氣候模式結(jié)果進(jìn)一步改進(jìn)預(yù)測模型。

圖7 1982—2014年長江中下游夏季降水距平百分率(a;單位:%)和1967—2015年華北冬季氣溫距平(b;單位:℃)的預(yù)測模型(觀測(紅色柱);交叉檢驗(藍(lán)色柱),2015夏季、2016年冬季預(yù)測結(jié)果(藍(lán)綠色柱);黑色實線為觀測值的11 a滑動平均結(jié)果)Fig.7 The (a)observed and predicted percentage of summer rainfall over the Yangtze River valley during 1982—2014(units:%),and the (b)observed and predicted winter temperature anomaly over North China(units:℃),wherein the observation is denoted red,the cross-validation prediction blue,the forecasting of 2015/2016 green,and the 11-year sliding window black

4 基于CFSv2的動力和統(tǒng)計結(jié)合的預(yù)測

考慮到CFSv2模式的主要氣候預(yù)測效能在熱帶地區(qū),雖然對我國160站點的降水和氣溫預(yù)測效能有限(圖2),但對東亞地區(qū)環(huán)流預(yù)測有一定的預(yù)測能力?；趧⒎f等(2013)建立的基于CFSv2實時預(yù)測數(shù)值產(chǎn)品及觀測資料的統(tǒng)計降尺度的預(yù)測系統(tǒng)的思路，分別開展我國160個站點2015年夏季和2016年冬季的氣溫預(yù)測。一方面選取CFSv2模式的同期高預(yù)測效能的氣候場,另一方面選取具有物理過程的前期氣候場作為預(yù)測場,結(jié)合兩者開展預(yù)測。

選取前期秋季熱帶太平洋海溫(160°E～90°W,10°S～10°N)、CFSv2夏季東亞地區(qū)SLP場(60°E～180°,5～55°N)作為預(yù)測因子場,采用場耦合預(yù)測的方法,開展2015年夏季我國160站點夏季降水的實時預(yù)測(圖2c)。降尺度后的結(jié)果較原始模式結(jié)果有顯著提高,尤其是我國北方區(qū)域降水的預(yù)測,較好地再現(xiàn)了“北旱南澇”降水異常型,其預(yù)測結(jié)果更接近觀測。降尺度后的預(yù)測ACC從0.21提高到0.31,預(yù)測距平同號率從50%提高到60%。

近幾十年,北極海冰異常對歐亞冬季異常有著重要的作用。隨著北極海冰的減少,歐亞中高緯環(huán)流更具有波浪狀,經(jīng)向環(huán)流加大,歐亞冬季極端事件更易發(fā)生。20世紀(jì)80年代中期之后,9月北極海冰對我國冬季氣溫的影響顯著增強(qiáng)(李維京等,2013)。選取前期夏季北極海冰(0°～360°,60～90°N)和CFSv2冬季東亞地區(qū)2 m溫度(70～140°E,15～55°N)的預(yù)測結(jié)果,采用場耦合預(yù)測的方法建立預(yù)測系統(tǒng),開展2016年我國160站點冬季的氣溫預(yù)測(圖2f)。顯然,降尺度預(yù)測結(jié)果較CFSv2原始模式結(jié)果有加大改進(jìn),預(yù)測ACC從0.19提高到0.32,距平同號率從63%提高到75%。

作為伊利集團(tuán)掌舵人，他攻克了“乳糖不耐受”的行業(yè)難題，通過奧運、世博契機(jī)推動了中國乳業(yè)升級，打造中國母乳數(shù)據(jù)庫，以創(chuàng)新引領(lǐng)未來；他不斷推動“創(chuàng)新”和“國際化”兩個輪子，實施“反式創(chuàng)新”，提高“實驗室經(jīng)濟(jì)”效能，帶動中國乳業(yè)品牌登上世界新高度。

5 結(jié)論和討論

本文研究了2015/2016年極強(qiáng)ENSO異常下CFSv2氣候模式對我國冬、夏季的業(yè)務(wù)實時預(yù)測能力,并基于CFSv2耦合模式有效的預(yù)測效能,結(jié)合我國夏季降水和氣溫變化規(guī)律,研制動力和統(tǒng)計結(jié)合的我國160個站點降尺度預(yù)測模型并開展2015/2016實時預(yù)測。此外,利用年際增量的預(yù)測方法,開展2015/2016我國長江中下游區(qū)域夏季降水和華北區(qū)域冬季氣溫的實時預(yù)測。研究結(jié)果表明:CFSv2模式較成功地預(yù)測了2014—2016年逐月ENSO的演變,包括2015年11月ENSO峰值的預(yù)測。并且,CFSv2模式能成功地預(yù)測2015年夏季西北太平洋副熱帶高壓和冬季的北太平洋高壓的變化,由此說明極強(qiáng)的ENSO事件的確有利于耦合模式正確地預(yù)測ENSO時間演變及其ENSO密切相關(guān)的氣候系統(tǒng),但對歐亞中高緯環(huán)流系統(tǒng)的預(yù)測效能不高,進(jìn)而影響對我國160站點的降水和氣溫預(yù)測的準(zhǔn)確度。

年際增量的氣候預(yù)測方法可放大中高緯的氣候預(yù)測信息,能有效地應(yīng)用于2015/2016長江中下游夏季降水和華北冬季氣溫的實時預(yù)測?；诜犊傻?2007)的預(yù)測模型和前人工作的基礎(chǔ)上,本文采用4個冬季(2月以前)的預(yù)測因子建立長江中下游夏季降水的預(yù)測模型,在1982—2014年交叉檢驗下,相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.69,均方根誤差是17%,并能很好再現(xiàn)20世紀(jì)80年代的降水多雨的變化趨勢和2000年后的少雨變化趨勢,對2015年長江中下游夏季降水距平百分率的實時預(yù)測是38.6%,觀測是31%,預(yù)測值與觀測值非常接近。根據(jù)Fan(2011)建立華北冬季氣溫的預(yù)測模型進(jìn)行2016年冬季氣溫預(yù)測,其結(jié)果顯示模型能很好地再現(xiàn)20世紀(jì)70年代變暖的趨勢和1998年后氣溫降低的趨勢,2016華北冬季氣溫距平預(yù)測是1.20 ℃,高于觀測值0.51 ℃。

最后,考慮前期熱帶太平洋海溫和北極海冰的變化,以及CFSv2較好的預(yù)測效能,研制并開展2015/2016我國160站動力和統(tǒng)計結(jié)合的降尺度氣候預(yù)測,其降尺度氣溫和降水預(yù)測結(jié)果(ACC,同號率等)顯著高于CFSv2模式直接預(yù)測的結(jié)果。

然而,我國短期氣候預(yù)測研究是世界難題之一,我國氣候變異規(guī)律極其復(fù)雜,要提高我國短期氣候預(yù)測準(zhǔn)確度,要不斷改進(jìn)耦合模式對熱帶外氣候的預(yù)測效能,發(fā)展地球系統(tǒng)模式,深入研究我國氣候變異的規(guī)律,探索研究適合我國氣候預(yù)測的創(chuàng)新的理論、方法和預(yù)測系統(tǒng)。其中,探索如何有效地將統(tǒng)計和動力氣候模式結(jié)合是未來提高我國氣候預(yù)測準(zhǔn)確度的有效方法之一。

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Hybrid dynamical and statistical climate prediction in China during the extremely strong El Nio of 2015/2016

FAN Ke1,2,TIAN Baoqiang1,2,LIU Ying2,3

1Nansen-ZhuInternationalResearchCentre,InstituteofAtmosphericPhysics,ChineseAcademyofSciences,Beijing100029,China;

2CollaborativeInnovationCenteronForecastandEvaluationofMeteorologicalDisasters,NanjingUniversityofInformationScience&Technology(CIC-FEMD),Nanjing210044,China;

3LaboratoryforClimateStudies,NationalClimateCenter,ChinaMeteorologicalAdministration,Beijing100081,China

Real-time seasonal climate prediction was performed in China during the extremely strong El Nio event of 2015/2016,through a combination of dynamical and statistical climate prediction.Generally,real-time summer(winter) climate prediction in China starts in February(October) in every year.The results showed that,although the NCEP-CFSv2 coupled model predicted the evolution of the extremely strong El Nio event in 2015/2016 well,its performance in predicting the summer rainfall anomaly of 2015 and the winter temperature of 2016 at 160 stations in China was limited.Compared to observation,CFSv2 predicted a stronger East Asian summer monsoon and weaker East Asian winter monsoon.One of the reasons for this is that CFSv2 is poor at predicting the extratropical climate system.Thus,based on the climate prediction direct outputs of the NCEP-CFSv2 model,we created a hybrid dynamical and statistical prediction model for forecasting the precipitation anomaly and temperature anomaly at 160 stations in China in 2015/2016.The skill of the hybrid of statistical and dynamical prediction model was higher than that of the direct prediction results of the NCEP-CFSv2 model.The spatial anomaly correlation coefficient(ACC) of summer rainfall at 160 stations in China in 2015 increased from 0.21 to 0.31(exceeding the 99% significance level),along with the percentage of the same sign of the rainfall anomaly improving to 60% from 50%.The model reproducedthe observed flood pattern in southern China,as well as the drought pattern in summer 2015.Meanwhile,the prediction ACC of winter temperature in China in 2016 increased to 0.32 from 0.19,and the percentage of the same sign of the temperature anomaly increased to 75% from 62%.Moreover,the year-to-year increment prediction method proposed by Fan et al.(2007) was applied successfully to predict summer rainfall over the Yangtze River valley in 2015,and winter temperature over North China in 2016.The year-to-year increment method predicts the year-to-year increment of the climate variable instead of the climate anomaly,in which the year-to-year increment of the climate is defined as the climate variable of the current year minus that of the previous year.The year-to-year increment of the climate variable was firstly predicted by the statistical or dynamical model,and then the predicted climate anomaly or climate variable of the current year could be obtained by adding the predicted year-to-year increment to the observed one of the previous year.The advantage of the year-to-year increment is that it can amplify the prediction signal,especially the extra tropical climate signal.Furthermore,as the observed climate in the previous year is an accurate value containing the interannual and interdecadal signals,it further promotes the level of accuracy in predicting the interannual and interdecadal climate variable.The results showed that the summer rainfall anomaly over the middle and lower reaches of the Yangtze River valley in 2015 could be predicted successfully by the year-to-year increment;the predicted(observed) value in 2015 was 38.6%(31%).Meanwhile,the upward trend of the summer rainfall anomaly over the middle and lower reaches of the Yangtze River valley since the 1980s,and the downward trend since 2000,were also reproduced.The model reproduced the warming trend since the 1970s,and the slowly cooling trend since 1998,with the predicted(observed) winter temperature anomaly over North China being 1.20 ℃(0.51 ℃).However,there is still a long way to go in terms of improving the prediction skill level in China to a sufficiently high level.The extratropical climate prediction skill should be improved by improvement to thedynamical model.It is necessary to explore how to combine the dynamical climate model with the statistical climate model more effectively.Importantly,climate theory,methods and techniques,models,as well as climate dynamics suited for climate variability in China,should be further developed.

(責(zé)任編輯：張福穎)

范可,田寶強(qiáng),劉穎,2016.2015/2016年極強(qiáng)厄爾尼諾事件下我國動力和統(tǒng)計結(jié)合實時氣候預(yù)測研究[J].大氣科學(xué)學(xué)報,39(6):744-755. Fan K,Tian B Q,Liu Y,2016.Hybrid dynamical and statistical climate prediction in China during the extremely strong El Nio of 2015/2016[J].Trans Atmos Sci,39(6):744-755.

10.13878/j.cnki.dqkxxb.20160814003.(in Chinese).

10.13878/j.cnki.dqkxxb.20160814003

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