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CD:10-30天北半球夏季季节内振荡对华南极端降水延伸期预报技巧的影响评估

作者:黄红洁 吴俊婷 朱志伟  发布时间:2023/12/14 16:34:46  浏览量:

全球变暖背景下,中国南方夏季极端降水(extreme rainfall over southern China, SCER)发生频率、强度均显著提升,对人民生命财产、社会经济等造成重大损失。提前10-30天(延伸期)有效预报极端降水对于防灾减灾至关重要。鉴于SCER与10-30天周期的北半球夏季大气季节内振荡(Boreal Summer Intraseasonal Oscillation)第二模态(BSISO2)活动紧密关联。因此,探究次季节至季节(S2S)动力业务模式在多大程度上能够预测BSISO2及其影响的华南极端降水具有重要的现实和科学意义,寻找SCER的可预报性来源能够进一步改进S2S业务模式预测能力,提升极端降水的延伸期预报能力,有效服务防灾减灾。

朱志伟教授课题组从确定性和概率性两方面系统评估了三个S2S业务模式(欧洲中期天气预报中心ECMWF、中国气象局CMA1.0和CMA2.0)对SCER、BSISO2模态以及BSISO2调控SCER发生概率的预报能力。评估表明无论是SCER直接预报技巧,还是BSISO2模态的预报技巧,ECMWF模式最佳,CMA2.0次之,CMA1.0技巧偏低;三个模式对SCER的预测技巧和对BSISO2指数的预测技巧显著相关,表明BSISO2的预测技巧和SCER概率预测技巧存在显著关联(图1)。进一步探究模式预测误差来源,发现BSISO2引起的水汽辐合异常是影响SCER发生概率延伸期预报技巧的首要因子。当模式能够更好预测BSISO2特定位相下水汽辐合异常时,SCER发生概率的预测技巧会线性增加(图2)。因此,改进S2S模式预测BSISO2及其相关的水汽辐合过程的能力是提高SCER发生概率预测技巧的关键。

本研究着重介绍了BSISO2对SCER延伸期预报技巧的影响,课题组前期也就具有30-90天周期的BSISO1影响南方降水发生概率预测技巧进行了评估,指出极端降水发生概率预测应同时考虑BSISO1和BSISO2综合作用,进而建立更优化的统计-动力模型,以提升华南极端降水的延伸期预报技巧。目前该工作已在Climate Dynamics期刊在线发表。

图1 左:2005–2014年5–8月ECMWF(蓝色)、CMA1.0(橘色)和CMA2.0(红色)模式的单个成员(虚线)和集合均值(实线)对南方区域平均极端降水事件预报的Heidke技巧(HSS)评分随预报提前时间(日)的变化。中:ECMWF(蓝色)、CMA1.0(橘色)和CMA2.0(红色)模式集合均值预报的亚洲季风区BSISO2指数的实际预报技巧(ACC;实线)技巧评分随预报提前时间(日)的变化;其中点划线和点线分别表示基于完美振幅(ACCp)和完美位相(ACCa)假设的潜在可预报性。右:BSISO2和SCER的HSS预测评分的散点图,蓝色(ECMWF,308次预测)、橙色(CMA1.0,120次预测)和红色(CMA2.0,120次预测)圆点的线性拟合线分别用蓝色、橙色和红色表示。其中三角形符号分别为各自的HSS平均,打星表示通过99%置信水平的显著性检验。

图2 上:BSISO2第5、6、7位相下模式所有集合成员对华南极端降水概率百分比变化(y轴)和东亚((0°–50°N, 95°–165°E))整层积分水汽散度(x轴)的PCC技巧评分的散点图。下:同上但x轴为整层积分水汽平流的PCC。蓝色(ECMWF,308次预测)、橙色(CMA1.0,120次预测)和红色(CMA2.0,120次预测)圆点的线性拟合线分别用蓝色、橙色和红色表示。图中给出了相关系数R,三角形符号分别为各自模式的PCC均值,打星表示通过95%置信水平的显著性检验。

文章信息

Zhu Z., Wu J., Huang H. 2023: The influence of 10–30-day boreal summer intraseasonal oscillation on the forecast skill of extreme rainfall over southern China.Clim. Dyn., doi: 10.1007/s00382-023-06900-w.

S2S相关文章

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Zhu Z., Zhou Y., Jiang W., Fu S., P-C. Hsu. 2023: Influence of compound zonal displacements of the South Asia high and the western Pacific subtropical high on Meiyu intraseasonal variation.Clim. Dyn., 61(7), 3309-3325. doi: 10.1007/s00382-023-06726-6.

Zhang K., Li J., Zhu Z., Li T. 2021: Implications from subseasonal prediction skills of the prolonged heavy snow event over southern China in early 2008.Adv. Atmos. Sci., 38(11), 1873-1888. doi: 10.1007/s00376-021-0402-x.

张可越, 李娟, 徐邦琪, 朱志伟. 2023:中国南方降水及其极端事件的动力-统计相结合的延伸期预报.气象学报, 81(1), 79-93. doi: 10.11676/qxxb2023.20220061.

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