基于在线滤波的ENSO强度预测模型及2023/2024年El Niño强度的预测

本文利用在线滤波代替Lanczos滤波,建立实时的累积高频风指数并构建ENSO强度预测模型。结果显示,在线滤波定义的累积高频风事件与Lanczos滤波有着类似的时空分布特征,这一大气信号与海洋充放电过程是决定ENSO成熟期强度的关键信号,且在冷暖位相下呈高度非对称特征。La Niña成熟期强度主要与2月热带太平洋的暖水体积及前一年12月至当年4月赤道中西太平洋累积东风事件紧密相关。相较之下,El Niño成熟期强度则与热带太平洋更大范围的海洋充电过程和东扩的西风事件紧密联系。基于上述非对称热带海气信号构建的ENSO强度预测模型可以稳定有效且较准确地预测ENSO强度。模型在6个月的预报时效下预测2023/2024年冬季Ni1o3.4约为1.9℃,为一次强El Niño事件。

2022年和2013年宁波市区域性高温干旱形成过程的对比

基于1979-2022年浙江省70个国家气象站的观测数据及ERA5再分析资料,以气象干旱综合指数(MCI)和土壤湿度百分位数为干旱监测指标,对比分析了宁波市2013年7-8月和2022年7-8月高温干旱事件。研究发现,MCI和土壤湿度百分位数都能较好地监测宁波市的干湿变化,但后者在干旱初期显示出较快的响应速度,有助于干旱的监测和预警。2013年和2022年宁波市的干旱都达到了特旱级别,特旱区域基本一致,主要位于宁海县、象山县和镇海区。2022年的干旱持续时间更长,干旱程度更为严重,发生早且结束晚。2次干旱事件均受到水分条件约束,高温和降水减少是干旱的触发因素。气温上升和降水减少导致蒸散发增强和土壤湿度减小,但土壤湿度减小到一定程度后蒸散发减弱。2次干旱事件都受到偏西、偏强的西太平洋副热带高压影响,导致宁波市受到强烈的下沉气流和降水减少的影响,形成高温热浪和干旱。特别是2022年的西太平洋副热带高压更为强盛,加剧了干旱的严重程度。