气候系统预测:基础创新和集成应用

随着全球变暖,极端天气气候事件增强,天气气候灾害造成的损失也愈发严重。当前气候预测的准确性远远不能满足社会需要,气候系统预测理论和方法面临着众多挑战性问题。为提档气候预测科学水平和准确率,由南京信息工程大学和中山大学承担的“气候系统预测研究中心”获得国家自然科学基金基础科学中心项目支持(2021年1月—2025年12月)。在该项目执行的前三年,项目团队开展了大量深入系统的研究,并取得了若干重要进展:1)揭示了气候系统的若干关键变化、驱动力和机制;2)剖析了海-陆-冰-气相互作用对我国重大极端气候事件的影响;3)在气候系统数值模式研发和预测系统集成方面取得重要进展;4)发展了延伸期-S2S-年代际的气候系统预测理论和方法。本文对这些进展作了扼要介绍,并针对气候与环境变化归因、古今气候环境研究融合、跨时空气候系统变异和极端气候、人工智能与气候科学、年代际预测和风险应对体系等关键科学问题做了展望。

东亚大槽和西伯利亚高压的季节内变率对冬季东亚气温的影响

基于气候态定义了西伯利亚高压指数(SH index)、东亚大槽指数(ET index)和高低压系统间的东亚经向风指数(V index),使用回归分析探究西伯利亚高压和东亚大槽在季节内尺度上对东亚地区冬季温度的影响机理,构建线性模型对冬季华南地区季节内尺度温度进行延伸期预报。结果表明:西伯利亚高压和东亚大槽系统变化中最显著的是季节内尺度信号;季节内尺度SH index和ET index对V index的贡献分别为82.6%和42.2%;3个指数的回归模态在对流层中层对应西北-东南向低频罗斯贝波列缓慢东南传播,低层水汽、近地面层环流、降水及2 m温度场配置良好,当西伯利亚高压深厚或东亚大槽发展时,经向风关键区北风强盛,有利于冬季高纬度地区干冷空气向东亚输送;V index对华南地区冬季季节内尺度2 m气温的有效预报时效达25 d。