我国华北地处华北平原，西倚太行山，东临渤海和黄海。近年来，华北地区强降水事件的发生频率和强度均呈增加趋势，强降水事件导致农作物产量减产，严重破坏基础设施以及威胁野生动物生存。因此，深入探究和有效预测华北盛夏强降水对于预防和减轻该地区洪涝灾害具有重要意义。
近日，中高纬气候变异与机理团队研究生蒋顺莉（第一作者）和韩婷婷副教授（通讯作者）利用年际增量方法(DY)，基于3个独立的预测因子——前期2月印度洋海温(SST_IO)、2月北亚积雪深度(SDE_NA)和5月华北融雪(MSDE_NC)，建立了华北地区盛夏强降水频次(HPDs)的季节预测模型。相关的研究成果发表在高水平期刊Science China Earth Sciences和《中国科学·地球科学》上。
本研究利用了年际增量（the year-to-year difference，DY）方法构建了1981–2022年期间华北地区盛夏强降水频次（heavy precipitation days，HPDs）的物理统计预测模型，选取的预测因子包括：前期2月印度洋海温（记为X1）、2月北亚积雪深度（记为X2）和5月华北融雪这3个预测因子（记为X3），
HPDs_DY=0.0296+0.6673×X1-0.8102×X2-0.5284×X3。
这3个预测因子与HPDs年际增量（即HPDs_DY）之间具有稳定的显著相关关系，且该三个因子之间相互独立。进一步分析表明，2月印度洋海温异常可通过太平洋-日本遥相关影响华北降水。2月北亚积雪深度异常通过激发欧亚大陆上空Rossby波向东南传播，进而引起东亚反气旋异常来影响华北降水。5月华北融雪往往伴随着后期盛夏局地的垂直运动异常和比湿异常，从而引起降水异常。
采用留一法交叉验证和近十年独立试报来验证预测模型的预测性能。交叉验证结果表明，HPDs_DY（HPDs距平）的预测值与观测值的相关系数为0.77（0.59）；12年HPDs_DY极值年份的同号率为92.3%，15年HPDs距平极值年份的同号率高达100%。最近十年独立试报结果表明，预测和观测的HPDs_DY（HPDs）之间的相关系数分别为0.93（0.82）。交叉验证和独立试报的均方根误差分别为1.14和0.87。需要指出的是，交叉验证和独立试报结果在2015年、2016年、2017年、2021年和2022年，预测值与观测值几乎一致。这表明，本研究建立的季节预测模型对华北HPDs具有优秀的预测能力，尤其是在HPDs极值年份和近10年。本研究结果对于提升我国华北盛夏强降水的季节预测水平具有重要意义.
基于上述三个预测因子, 建立了华北强降水量年际增量（HP_DY）的物理统计预测模型：
HP_DY=1.2526+21.5813×X1-30.0695×X2-15.9080×X3。
在交叉检验结果中，HP_DY/HP的预测值与观测值的相关系数分别为0.73和0.59。2013–2022年独立试报结果表明，预测与观测的HP_DY/HP的相关系数分别高达0.90和0.77。以上结果表明, 本研究提出的三个预测因子对我国华北盛夏的强降水量和强降水频次均具有重要的预测意义。
图1. 我国华北盛夏强降水的季节预测模型
图 2. 我国华北盛夏强降水频次（HPDs）季节预测结果
第一行为1982–2022年交叉验证结果，第二行为2013–2022年独立试报结果，左侧为 HPDs_DY，右侧为 HPDs距平。图中黑色折线为观测值（单位：days），红色折线为预测值（单位：days）。蓝色和灰色虚线分别表示0值和观测值的1倍标准差。红色阴影表示预测值的±1倍标准差。子图右上角的数字是预测和观测的相关系数
图 3. 我国华北盛夏强降水量（HP）季节预测结果
第一、二行分别为1982–2022年预测模型和交叉验证结果，第三行为2013–2022年独立试报结果。左侧为 HP_DY，右侧为 HP距平。黑色线条为观测值（单位：mm），红色线条为预测值（单位：mm）。蓝色和灰色虚线分别表示0值和观测值的1倍标准差。红色阴影表示预测值的±1倍标准差。子图右上角的数字是预测和观测的相关系数
文章信息：
Jiang S, Han T, Zhou X, Wang H, Yin Z C, Song X. 2024. A robust statistical prediction model for late-summer heavy precipitation days in North China. Science China Earth Sciences, 67, https://doi.org/10.1007/s11430-024-1448-5
蒋顺莉, 韩婷婷, 周昕, 王会军, 尹志聪, 宋晓蕾. 2024. 我国华北盛夏强降水频次的统计预报模型. 中国科学: 地球科学, 54, https://doi.org/10.1360/ N072024-0087
