西南地区汛期降水次季节变化主模态的低频环流传播路径特征

【目的】该文探讨我国西南地区汛期(5—9月)降水次季节变化的主模态,以及中高纬和热带次季节波动如何影响该地区持续性异常低频降水,能为了解和预测西南地区汛期降水的次季节变化提供参考。【方法】利用西南地区111个地面气象站1961—2015年逐日降水资料和JRA-55再分析环流场资料,采用EOF经验证交分解方法,分析西南地区汛期降水次季节变化主模态的低频环流特征和传播路径。【结果】西南地区汛期逐日降水主模态的空间分布为南北纬向型分布,空间特征向量高值区域分布在西南地区的南部和东南部,其高值区对应的SWDR与PC1的相关系数达0.991(通过0.05信度检验),PC1气候平均值的显著周期为12.9 d,且逐年PC1的显著周期主要集中在10~20 d时段,占比为60.0%;在PC1的典型低频年中,汛期季节内及其各分月的PC1均能较好地表征对应降水异常分布型的时间演变特征,且二者低频分量的正相关性更高(通过0.05信度检验),即PC1低频分量均能更好地把握SWDPI低频分量的准双周振荡特征,尤其在6、7和8月,这可能与影响主模态降水异常分布型的同期大气低频环流信号更为稳定有关;PC1的季节内变化不仅与中国东南部和南海形成的对流异常偶极子有关,还与在西南地区对流层高层形成的位势高度异常偶极子息息相关,该对流异常偶极子的形成与前期菲律宾以东OLR正异常的西北向传播和巴尔喀什湖东南部OLR负异常的东南向传播有关,并且菲律宾以东被抑制的对流向西北方向传播总是伴随着低层的局部反气旋,而西南地区的西南部对流的增强(抑制)总是伴随着高层北部的负(正)位势高度异常,同时,西南地区对流层高层的位势高度异常偶极子的形成,与中高纬对流层高层类似Rossby低频波列东南向传播过程中在青藏高原东侧顺时针转向有关。【结论】从气候背景看,影响PC1季节内变化的低频波列传播主要与2个方面的因子有关,一方面对流层高层西风急流轴主体位置南压和强度增强,通过影响中高纬类似Rossby低频波列的东传南下,从而影响在西南地区对流层高层形成位势高度异常偶极子型分布;另一方面印度季风槽的北抬加强了南海—菲律宾海域异常反气旋西北侧的西南气流,促使西南地区低层异常气旋形成,同时东亚季风槽增强也有利于热带西太平洋低频对流发展并向西北传播,从而影响在中国东南部和南海的形成的对流异常偶极子型分布。

BCC-CSM2模式耦合同化对北极海冰次季节预测的影响

近年来北极海冰的加速融化对北半球天气和气候的影响逐渐加剧,开展准确的海冰次季节预测已成为迫切需求。基于北京气候中心气候系统模式(BCC-CSM2),采用多种耦合同化方案(大气同化、海洋-大气同化、海洋-海冰-大气同化)产生模式初值,开展大气(FST-A)、海洋-大气(FST-AO)、海洋-海冰-大气(FST-AOI)预测试验,进而探讨了多圈层耦合同化对北极海冰次季节预测的影响。结果表明,随着耦合同化分量的增加,模式对海冰密集度气候态和变率的预测技巧逐渐提高,其中FSTAOI在所有试验中表现最优。海洋-海冰-大气同化对预测的影响存在明显的季节性差异,其在大多数月份(尤其是少冰期(9—10月))能够明显降低海冰密集度预测误差,但在快速融冰期(6—7月),若干海冰边缘区(波弗特海、东西伯利亚海、拉普捷夫海、喀拉海附近)的密集度误差随预测时间延长而快速增大。因此,多圈层耦合同化在总体上能够有效改善北极海冰次季节预测,但其在快速融冰阶段对预测的影响存在较大不确定性。进一步诊断表明,在快速融冰期,采用海洋-海冰-大气同化初值的试验在预报开始阶段(主要指第1周)低估了海冰边缘区的密集度。在海冰-反照率正反馈机制影响下,这可能导致模拟地表短波辐射吸收增加,引起海水升温和海冰融化加快,进而导致海冰误差快速增长。未来研究将致力于继续提升海洋-海冰-大气多分量耦合同化的协调,以持续改进北极海冰次季节—季节预测能力。

青藏高原雪盖次季节变率的季节进程

利用1998—2020年交互式多传感器雪冰制图系统雪盖资料、ERA-Interim再分析资料的近地层气温数据和美国气候预测中心提供的格点降水资料,研究了青藏高原雪盖次季节变率的变化特征及其与气温和降水的关系。结果表明:青藏高原积雪覆盖率随季节变化较为明显,冬季积雪覆盖率最高,春季、秋季次之,夏季最小;雪盖季节内变化进程为1月活跃区域达到最大,此后逐步缩小,夏季最小,春季、秋季为过渡季节;青藏高原平均气温年内差值约为20℃,1月平均气温最低,且呈现南高北低的分布特征;气温对于青藏高原雪盖分布的影响较大,气温变化标准差大的时期,雪盖次季节变率也对应较大,且在空间分布上两者也较为类似;降水对青藏高原雪盖次季节变化的影响较小,二者没有明显的相关关系。

FGOALS-f2气候预测系统对西南地区持续性极端降水的次季节预测评估

区域持续性极端降水具有降水范围广、时间久、强度大且灾害性强的特征,亟需提高其预测时效和准确性。本文通过挑选1999—2019年西南地区发生的7个区域持续性极端降水事件,评估了FGOALS-f2 S2S模式对西南地区持续性极端降水的次季节预测性能。结果表明:FGOALS-f2对四川盆地及周边地区降水存在明显低估,导致了模式所预测的极端降水阈值在四川盆地、重庆和贵州大部分地区比观测偏低约15 mm/d,而在四川西部及云南等高海拔地区基本与观测接近。降水强度的模拟误差进一步导致在该区域发生的持续性极端降水和短时极端降水事件强度被模式低估,但偏差基本不随预测时效延长而变化。在极端降水发生概率方面,模式对区域持续性极端降水事件和短时极端降水事件的命中率、误警率和Heidke技巧评分在1~10 d内迅速下降,然后在11~30 d内基本维持不变,但区域持续性极端降水的预测性能明显优于短时极端降水。可见,该模式对区域持续性极端降水发生概率的预报技巧更好,可为西南地区极端降水的次季节预报提供科学参考。

天山北坡次季节-季节尺度降水集合预测

在新疆天山大地形背景下,实现了中国气象局研发的高分辨率气候业务预测系统CMA-CPSv3(China Meteorological Administration-Climate Prediction System version 3)在天山北坡经济带的本地化应用,分别评估控制预报、传统集合平均预报以及改进后的最优概率阈值集合方法(deterministic ensemble forecast using a probabilistic threshold,DEFPT)对该区域次季节-季节降水的预测水平。评估结果表明:基于CMA-CPSv3预测系统的DEFPT方法可以提升天山北坡次季节-季节尺度1~5 mm阈值降水落区以及持续性的预测效果,优于传统集合平均预报和控制预报。从2016年7月29日—8月2日、2017年6月7—12日以及2020年7月8—12日时段发生在天山北坡的降水事件个例分析结果看,不论从降水落区、降水异常还是降水持续性,DEFPT集合预报在天山北坡西部和南部均有更好的效果,但在天山北坡东部和北部预测能力相对略低,这与该区域水汽的预报偏差增大有关。

NCEP CFSv2模式对川渝夏季降水次季节预测技巧评估及预报偏差分析

利用NCEP的第二代气候预测系统(CFSv2)提供的2000-2009年降水场历史回报试验资料以及川渝182个测站的降水实况资料。采用时间相关系数、均方根误差、距平相关系数、距平符号一致率以及PS评分等方法,对模式在川渝地区夏季降水以及夏季降水异常的次季节尺度预测技巧进行检验,并进一步分析了模式在概率密度和降水频次方面的预报偏差特征。结果表明:该模式对川渝夏季降水的可用预报时效为3候左右,能够较好地模拟出夏季降水的高值中心,但量级偏大。预报技巧高值区主要位于四川盆地西北部及渝东北地区,对攀西地区南部及川西高原部分地区也有一定的预报技巧。该模式也能够较好地把握川渝地区夏季降水异常偏少的趋势,有效预报技巧为2候以内。模式各时效预报与观测的降水概率密度主要集中在10 mm以下量级;模式预报各量级降水频次与实况相比均偏高得较为明显,且随着预报时效延长,偏差越大,其中偏高最为明显的是小雨频次。

基于改进U-Net模型的次季节降水预报订正

针对现有次季节降水预报误差较大的问题,提出基于改进的U-Net模型的次季节降水预报订正方法.首先,通过指数变换,将非正态分布的降水预报数据变换到正态分布;其次,结合残差连接和通道注意力改进U-Net模型,用于订正模式预报结果,生成订正后的降水概率预报;最后,通过损失函数加权提高强降水预报性能.实验结果表明,订正结果相较于原始预报误差明显降低,CRPS降低了14%,概率预报的采样均值在10 mm日降水量阈值的TS评分提升48%.

用于高温次季节预报的深度学习方法

高温是一种比较常见的气象灾害,对人们日常生活和健康以及国民经济都有一定的影响。准确地预报未来10-30天(次季节)的每日高温天气状况,有助于人们及早地做出对应的决策和降低财产损失。本文设计了一种深度学习模型,通过对两个Encoder提取的大气环流和地表高温的特征进行延迟融合,并结合Decoder逐日输出高温预报结果。实验结果表明,本文的方法有较好的预测效果,相较于单个Encoder的深度学习方法,均方根误差降低了2.12%,异常相关系数提高了2.72%,决定系数提高了0.04。

北京气候中心次季节-季节预测系统对西南地区夏季降水次季节预报技巧评估及误差订正

利用北京气候中心(BCC)次季节-季节(Sub-seasonal to Seasonal,S2S)预测系统20年(1994-2013年)回报试验数据,在评估BCC S2S预测系统对中国西南地区夏季降水次季节预报性能基础上,进而采用基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的误差订正方案对预测结果进行订正。结果表明:BCC S2S预测系统对西南地区夏季降水的次季节预报技巧随起报时间的提前不断下降,在起报时间提前10天以内具有一定预报技巧,而在起报时间提前10天以上基本无技巧,同时存在明显的区域性和年际差异。采用SVD误差订正方案能够较好改善BCC S2S系统对西南地区夏季降水的次季节预测水平,起报时间提前0~10、11~20、21~30天原始预测结果与观测间的异常相关系数分别为0.50,0.31和0.25,订正后分别提高至0.70,0.75和0.70,同时订正后的预测结果与观测间的空间相关系数在起报时间提前0~10天提高了0.3左右,尤其对起报时间提前11~30天的预测结果改进更加明显,空间相关系数提高了0.6左右。

东亚夏季风次季节变化研究进展

东亚夏季风次季节(10~90d)变化是中国夏季持续性强降水、高温热浪等高影响天气事件的重要环流载体,处于天气预报上限和气候季节预测下限之间的预报过渡区。研究表明:东亚夏季风次季节变化是东亚夏季风的固有物理特征,它和季节进程之间的时间锁相关系是东亚夏季风次季节变化潜在可预报性的重要来源。东亚夏季风次季节变化与Madden-Julian振荡(MJO)存在显著差异,试图通过MJO来预测东亚夏季风次季节变化的不确定性较大。东亚夏季风次季节预测的另一重要来源是下垫面外强迫,包括欧亚大陆春季积雪、中国东部春季土壤湿度和厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)事件。此外,去趋势偏-交叉相关分析统计方法能够分析东亚夏季风多因子和多时间尺度问题。目前,亟需解决的科学问题包括:东亚夏季风次季节模态的客观定量描述、造成东亚夏季风次季节模态年际变化的关键物理过程、不同外强迫因子对东亚夏季风次季节模态的共同影响。

夏季副高次季节尺度东西变动特征及其与中国西南降水的关系

西北太平洋副热带高压(以下简称副高)是影响中国气候的大尺度环流系统,研究次季节尺度副高东西变动对西南地区降水的影响具有十分重要的意义。本文首先根据副高东西变动的关键区位置分别定义了前夏和后夏副高东西变动指数,指数具有显著的10~30天次季节周期,能够很好表征副高次季节东西变动的特征。根据指数的标准化值,共选取前夏和后夏东西事件195次(1374天)。进一步对东西事件的分析表明次季节尺度上副高东西变动与西南地区降水有十分密切的联系,在副高偏西(东)事件中,副高经历了由东→西→东(西→东→西)逐渐变化的过程,相应西南大部分地区的降水经历了逐渐由少→多→少(多→少→多)的演变,次季节尺度上西南地区降水对副高变化的响应与副高东西变动过程中副高北侧及副高主体区域的水汽和气流的垂直变化有很大的关系。另外,分析发现对于西南地区而言,受副高次季节东西变动的影响,贵州和重庆地区降水变化的一致性比较好,而云南和四川地区降水变化的区域差异较大,尤其是云南。前夏,在副高东西变动过程中云南大部分地区的降水呈现出与西南大部分地区,尤其与贵州和重庆地区的降水变化完全相反的特征,即副高偏西(东)事件中,云南大部分地区的降水偏少(多),西南其它大部地区降水偏多(少);后夏,除云南中北部地区,西南大部分地区的降水变化基本一致。

长江下游地区降水50—80d低频分量的次季节预测研究

用1979—2000年逐日长江下游降水的50—80d低频分量和全球850hPa低频纬向风主成分,构建了长江下游降水低频分量的次季节预测的扩展复数自回归模型(ECAR)。这种基于数据驱动建模的气候预测方法,不仅能在复数空间上反映全球环流主要低频主分量和长江下游降水低频分量之间的时滞变化信息,而且能更好地描述气候系统的主要分量在低维空间中的变化规律。对2001—2014年长江下游降水低频分量进行次季节逐日变化回报试验的结果表明,50—80d时间尺度的长江下游低频降水分量的预测时效可达52d左右,预报能力明显优于自回归模型(AR),而且6—8月的预报技巧最高。基于全球环流主要50—80d振荡型的发展和变化以及与长江下游低频降水相关的时间演变,对于提前50—60d预报长江下游地区持续多(少)雨过程很有帮助(尤其是夏季),其中,东亚经向三极子型(EAT)是影响长江下游地区季节内降水变化的最主要的环流因子之一。

基于次季节—季节(S2S)模式的中国东部夏季日降水预报评估

为理解次季节—季节(subseasonal to seasonal,S2S)模式的预报技巧,利用台站降水观测资料对中国气象局(China Meteorological Administration,CMA)、欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)和美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)模式公共回报期1999—2010年108°E以东的中国大陆东部夏季日降水及极端降水预报展开评估。结果表明,ECMWF预报整体表现最佳、NCEP次之、CMA相对较弱,各模式随预报时间的增长均呈现当观测偏湿(干)时预报倾向偏干(湿)的特点,在S2S时间尺度基本丧失预报技巧,具有很大的改进空间。极端降水临界阈值的界定方法会直接影响单个台站的评估结果,但对区域整体预报技巧影响不大。S2S模式预报的均方根误差在观测降水量越多时往往越大;预报值与观测值的相关系数在所有(极端)降水事件中呈连续(振荡)衰减,甚至出现负相关;均方技巧评分在所研究降水事件较多的情况下表现更好。各模式在所有降水事件中的空报率要远高于漏报率,但在极端降水事件中恰好相反。降水预报检验指标在绝对极端降水分级检验中的表现逐级变差,各模式预报中基本不出现特大暴雨,CMA对极端降水事件发生的预报准确率较低。

时空投影模型(STPM)的次季节至季节(S2S)预测应用进展

随着数值天气预报技术和季节动力预报系统的发展,短期天气预报及长期气候预测的能力持续提高,然而介于两者之间的次季节至季节(S2S,两周至三个月)预测技巧偏低,成为当今气象学界和业务服务的难题。南京信息工程大学国家特聘专家李天明教授团队于2012年研发了基于时空投影技术的统计预报模型(STPM),成功地对中国大陆降水和气温距平,以及区域极端降水、夏季高温、冬季低温和西太平洋台风群发事件等高影响天气进行提前10~30 d的预报,并在国家气候中心及多个省份开展了业务应用。STPM也成功应用于台湾春雨预报、南海季风爆发和ENSO预测等季节至年际变化的预测。本文对S2S预测的理论基础、STPM的发展和应用进行了完整的介绍,并讨论了S2S预测业务中所面临的挑战和未来展望。

次季节-季节尺度热带气旋活动研究和预测技术进展

从外部强迫和大气内部变率两个方面回顾次季节-季节尺度西北太平洋热带气旋活动的主要影响因子及相关机制研究进展,分析统计、动力及混合动力-统计混合3类预测技术的发展历史和现状,对该领域尚未解决的主要科学问题及预测技术发展趋势进行了探讨。

基于GRAPES-GFS次季节预报的误差诊断和预报能力分析

基于GRAPES(Global and Regional Assimilation Prediction System)全球预报系统(GRAPES-GFS)的2018年9月至2019年8月的分析场和35天预报的试验数据,对该系统延伸期次季节预报进行误差诊断和预报能力分析。结果表明,该系统可描述2018冬季及2019年夏季2 m温度和500 hPa位势高度的空间分布特征,但在热力强迫作用显著的高原沙漠地区,尤其是非洲干旱区,GRAPES-GFS的2 m温度分析场存在较大的系统偏差。GRAPES-GFS模式的2 m温度在超前1~3周预报的均方根误差近似线型增长,最终趋于稳定。海洋区域2 m温度的预报技巧较陆地低,东亚及澳大利亚预报技巧较高。关于500 hPa位势高度,在超前1~3周预报时,东亚中低纬度预报技巧明显高于中高纬度地区,热带地区的远低于其它地区,北半球的高于南半球。关于MJO,GRAPES-GFS可描述高层和低层纬向风场的传播和模态特征,可抓住较强对流活动信号的具体位置,但地球向外长波辐射(OLR)在赤道地区正距平信号偏弱,负距平信号偏强。GRAPES-GFS模式对MJO的距平相关系数(ACC)有效预报技巧达到11天左右,与一般大气模式预报水平接近。对于选取的两次强MJO事件个例,在超前6天的预报上,GRAPES-GFS可准确地描述2次事件的传播过程,但MJO信号在发展和衰亡阶段强度偏强。

次季节波动对青藏高原及其下游东亚季风区降水的影响

影响青藏高原及其下游季风区的次季节波动对我国乃至亚洲地区的洪涝灾害起着不容忽视的作用。本文回顾了近40年来在青藏高原及下游东亚季风区的次季节降水方面取得的进展,主要从影响降水的次季节尺度波动的特征、来源和传播机制对研究成果进行了归纳。回顾表明,青藏高原及下游东亚季风区的降水主要受到来自欧亚大陆及孟加拉湾-南海地区30~60天及准双周次季节波动的强烈影响,同时高原次季节波动能够直接与间接地影响下游季风区降水。本文有助于系统理解高原及下游东亚季风区次季节大气振荡及降水,并基于现有研究提出了该领域值得进一步研究的重点和方向,具有一定的科学意义和参考价值。

黑潮延伸体区跨等密度面湍流混合的次季节变化

海洋中的跨等密度面湍流混合对于热量和淡水输送、翻转环流以及全球气候变化都有重要影响,理解跨等密度面湍流混合的变化对于改进气候模式模拟和预测大尺度海洋环流的能力具有重要作用。基于细尺度参数化方法,本文利用黑潮延伸体区的一个长期潜标K7观测,对跨等密度面湍流混合的次季节变化进行了分析。结果表明,在2004年6~9月, 300~1 350 m的耗散率存在明显的逐月变化, 8月份的平均耗散率为2.7×10^(-9)m^(2)/s^(3),约为其他月份的2~3倍。跨等密度面湍流混合的这一显著的次季节变化与由风生近惯性内波引起的近惯性剪切的次季节变化密切相关。特别地,在8月中旬,局地风尽管较弱但生成了较强的近惯性内波,在负地转涡度促进下,近惯性内波向下穿透可达1 300 m。能量收支分析显示, 8月总的风生近惯性能量是1.7×10^(3)W/m^(2),其中71%能够进入深海,为跨等密度面湍流耗散提供了52%的能量。该研究为风生近惯性内波在调制深海跨等密度面湍流混合低频变化中的重要作用提供了一个直接依据。

南亚高压次季节尺度东西振荡对我国长江流域降水及水汽输送的影响

使用常规资料及HYSPLIT(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model)模式,分析了早夏和晚夏期间南亚高压次季节尺度异常偏东事件和异常偏西事件发生时,我国长江流域降水及水汽输送异常特征。结果表明:早夏期间当南亚高压异常东伸时,西太平洋副热带高压可西伸至我国东南沿岸,此时,降水正异常场主要位于我国东部地区,表现为江淮区域降水异常偏多;而晚夏期间当南亚高压异常东伸时,西太平洋副热带高压的西脊点更偏东,降水正异常区位置比早夏偏西,表现为四川盆地的降水异常偏多。早夏期间,与南亚高压异常偏西事件相比,南亚高压异常偏东事件有利于更多的水汽从南方的水汽源地输送到我国江淮区域,加上此时江淮流域存在异常上升运动,动力和水汽条件共同使得江淮流域降水偏多。晚夏四川盆地地区有类似的结论。

中国冬季气温的次季节尺度振荡及其与年际异常的关系

利用全国756站逐日平均气温资料和旋转经验正交展开方法(REOF)、功率谱方法,分析了中国冬季气温次季节尺度振荡的基本特征,并对次季节尺度振荡引起的冬季气温年际异常进行了研究。结果表明:(1)中国冬季气温的次季节尺度振荡存在地域差异。中国南部、西部和东部地区的冬季气温次季节尺度都存在10~20天和20~60天的振荡变化,只是南部和东部地区10~20天振荡较西部更显著。(2)冬季气温的10~90,10~20和20~60天主振荡的强度具有明显的年际变化,其中西北、华中、华南地区振荡周期的年际变化相似;华北、东北地区振荡周期的年际变化相似;西南地区和云南省振荡周期的年际变化相似。(3)中国冬季气温的次季节尺度振荡与冬季气温的年际变化有密切的关系。区域主振荡强弱年对应的中国冬季气温存在明显的异常,且相应的次季节变化与冬季气温年际变化存在负相关关系。