我國夏季降水預測方法研究進展

劉珂 潘婕 張榮剛

摘要：夏季降水是我國短期氣候預測的重要內容之一，近幾十年我國夏季降水預測技術和方法取得了長足進步。隨著熱帶海洋、歐亞積雪、中緯度環流形勢影響東亞夏季降水的物理機制不斷應用在夏季降水預測中，新一代氣候預測模式系統投入業務化運行，多種模式降尺度釋用技術以及動力一統計相結合的季節預測系統逐漸在季節氣候預測業務中發揮重要作用，我國夏季降水氣候預測能力有了極大提高，我國短期氣候預測逐漸走向以客觀動力物理預測為基礎的時代。

關鍵詞：模式預測；經驗統計；物理統計；降水預測；夏季

中圖分類號：P457.6 文獻標志碼：A doi：10.3969/i.issn.1000-1379.2018.01.005

1 引言

氣候變化已經對全球社會經濟等各個方面產生了廣泛的影響，氣候變化導致的各類極端天氣事件（洪水、干旱、高溫和暴雪等）頻繁發生川，氣候變化成為科學界的研究熱點之一。我國地處東亞季風氣候區，自然條件復雜，氣候變暖背景下的東亞季風氣候同樣發生了深刻變化，其年際、年代際尺度的變化對我國降水的時空分布也產生了重大影響。20世紀70年代末，東亞夏季風從相對較強轉向相對較弱，我國夏季降水隨之在江淮增加，華北減少，呈現出“南澇北旱”的異常情況。伴隨著每年東亞夏季風的暴發和北進，我國從南到北逐漸進入汛期，汛期降水多寡直接影響到我國社會生產生活的各個層面。近年來，針對我國夏季降水的預測成為大氣科學工作者的一個重要研究方向。

我國近代短期氣候預測的研究工作是從涂長望（1944年）開始的，早期的夏季降水預測通過建立局地降水與大尺度環流系統的統計關系進行預測。隨著對氣候系統中海一陸一氣相互作用的物理過程及其對氣候影響的理解不斷深入，在短期氣候預測方面建立了許多統計和動力預測模型，我國汛期降水預測的準確率也在20世紀80年代后明顯提高，但仍存在不足：利用任何一種模型方法或單一物理因子進行預測，其效果都存在較大的不穩定性，原因是預測變量在一次預測中由多個預測因子共同影響，在另一次預測中可能是由少數甚至某一個因子起決定作用。為了減小預測方法的不確定性，利用多種統計和動力預測方法進行集成預測，能在一定程度上減小預測的不確定性。

本文簡要回顧了我國夏季降水預測的歷史和現狀，在此基礎上系統概括了目前我國夏季降水客觀定量化預測業務中使用的主要預測方法。

2 夏季降水預測的主要方法

我國夏季降水預測的主要方法有經驗統計/物理統計方法和數值模式方法。經驗統計/物理統計方法主要是利用預測變量在歷史時期自身所具有的統計規律、前期預測因子和預測變量歷史資料之間的統計關系，預測未來可能出現的情況；數值模式方法則是通過利用大尺度環流模式求解流體力學方程來預測氣候系統的演變情況。

2.1 經驗統計方法

經驗統計方法是短期氣候預測研究中最早使用的方法。該方法的主要原理是根據天氣和氣候過去、現在的狀況和近期演變情況對將來進行判斷，其預測準確率和預測變量與預測因子之間統計關系的穩定性有關。一般來說，歷史資料越長、統計關系越穩定，預測準確率越高。經驗統計方法預測降水主要有三種方法：第一種方法是通過分析降水量曲線的演變趨勢、周期和韻律等，建立降水量自身的統計、相似和周期關系，通過外推進行降水預測；第二種方法主要是利用氣候系統中的某一個或某幾個變量（場）與降水量之間穩定的統計相關關系，通過氣候要素（場）的特征對降水量進行預測；第三種方法是根據預報變量和環流場間的150d韻律關系，首先找到與預報變量具有高度相關的氣候變量（場），該要素場具有明顯的150d變化韻律，而后根據該變化韻律對預報變量進行預測。目前業務部門仍在使用的經驗統計方法主要有：通過分析降水自身演變規律進行預測；通過計算相關系數尋找高相關海表溫度關鍵區作為預測因子進行降水預測（如某些地區夏季降水自身具有的3～8a的周期變化規律）；利用環流因子和區域降水的統計關系（如前冬極渦強度與我國夏季降水分布格局之間的對應關系）進行預測，或尋找與區域降水偏多偏少具有顯著對應關系的環流因子建立點聚圖進行預測；利用500hPa高度場具有預測意義的環流系統（如烏拉爾上阻塞高壓）自身變化規律進行夏季降水預測。雖然經驗統計方法在以往夏季降水預測中得到了廣泛應用，但它也存在一定缺陷，即歷史回報時擬合率很高，但實際預測中準確率較低，原因是利用統計方法發現的所謂“規律”并不一定是客觀存在的規律，可能只是自然界的一種“隨機分布”，因此沒有物理基礎的經驗統計方法不是短期氣候預測的主要途徑。

2.2 物理統計方法

20世紀80年代以后，隨著海一氣相互作用、陸一氣相互作用、大氣遙相關、低頻振蕩等理論研究的不斷深人，短期氣候預測逐漸轉向利用大氣環流、海一氣相互作用、陸一氣相互作用、大氣遙相關等氣候動力學原理進行形勢預測。目前短期氣候預測業務上主要使用的物理統計方法主要包括：利用海表溫度（SST）、ENSO循環、西太平洋暖池對流與我國夏季旱澇的相關關系進行預測；利用季風、熱帶環流、高原積雪等物理因子與我國夏季旱澇之間的物理影響機制進行預測；利用大氣環流異常特征與旱澇的相關關系進行預測；根據西太平洋副熱帶高壓強弱趨勢、位置的持續性、轉折性與夏季旱澇的相關、相似性進行統計分析與預測；根據冬季大氣環流異常、夏季東亞阻塞高壓形勢、大氣遙相關結構與夏季降水的相關、相似性的統計規律進行分析與預測。這些預測因子中，青藏高原熱狀況、亞洲季風、中緯度阻塞高壓、西太平洋副熱帶高壓（簡稱西太副高）和ENSO事件是最重要的5個因素，也是我國夏季降水預測業務中關注的幾個主要前兆信號和預測依據。在具體預報業務中，我國國家氣象局氣候中心分別就高原積雪、200hPa緯向風（前兆季風指數）、西太副高（強度、脊線位置，西伸脊點位置等）、Nino3.4區（5°N-5°S，120°W-170°W）SST等重要的我國夏季降水預測指示因子的現狀以及模式預測結果進行了實時發布。根據發布的這些具有預測意義的環流因子，結合其與我國夏季降水之間的物理預測模型進行夏季降水預測。預測因子與我國夏季降水間的物理預測模型簡要概述如下：

（1）青藏高原冬季積雪影響我國夏季降水的物理概念模型。冬季高原積雪偏多（少），春季高原感熱偏弱（強），引起上升運動較弱，不利于（有利于）高原感熱通量向上輸送，高原上空對流層加熱弱（強），對流層溫度低（高），導致東亞夏季風偏弱（強），長江流域及其以南地區降水易偏多（少）。

（2）亞洲夏季風影響我國夏季降水的物理模型。東亞夏季風偏強（弱）時，對流層低層亞洲熱低壓偏強（弱），西太副高位置偏北（南）、面積偏小（大），南亞高壓偏弱（強），長江中下游地區氣流以下沉（上升）為主、降水偏少（多），華北地區氣流以上升（下沉）為主、降水偏多（少）。預測夏季風強弱的前期環流指標主要有前兆季風指數、冬季風強弱、ENSO事件等。

（3）中高緯度阻塞高壓影響我國夏季降水的物理模型。中高緯度阻塞高壓通過擾動動量的向南輸送，從而改變中緯度地區的平均西風強度，進而影響副熱帶高壓的狀態及其南北進退，最終決定雨帶的位置和維持時間。一般來說，“雙阻型”和“西阻型”環流形勢一般對應長江以南的強降水，“東阻型”對應長江中下游和華南地區的強降水。

（4）西太副高影響我國夏季降水的物理模型。西太副高與我國夏季降水關系最密切的特征是脊線和西伸脊點。西太副高脊線偏北（南）時，西南季風偏北（南），梅雨鋒位于黃河流域（江淮流域），西太副高外圍的暖濕氣流主要輸送至黃河流域（江淮），黃河流域（江淮）降水偏多，我國夏季降水整體表現為北多（少）南少（多）。西太副高南北位置正常時西伸脊點偏西，有利于副高南側暖濕氣流深入我國大陸，有利于大部分地區的降水，其中長江中游至黃河下游易出現異常強降水；西伸脊點偏東時，降水多集中在我國東部沿海地區。

（5）ENSO事件影響我國夏季降水的物理模型。ENSO事件與東亞季風間的關系異常復雜，對其物理機制目前還未完全認識清楚。但是，ENSO事件與我國夏季降水具有顯著的對應關系，即當ENSO事件處于發展階段時，我國江淮地區降水偏多，黃河流域、華北和江南地區降水偏少；當ENSO事件處于衰減階段時，江淮地區降水偏少，黃河流域、華北、江南和華南地區降水可能偏多。

2.3 數值模式方法

全球大氣計劃中的THORPEX科學計劃報告中說“數值預測的成功是20世紀最重大的科技和社會進步之一”。由于數值預測方法是從大氣內部的物理規律出發建立數學物理模型，用數學物理方法并借助巨型計算機技術來預測未來天氣變化，因此相對于天氣學的定性預測以及統計預測來說更有優勢，目前已被廣泛用于短期、中期、月、季天氣預測業務中。已有研究表明，大氣環流模式（GCM）能很好地預測出全球變化的主要大尺度環流形勢，特別是能較好地預測熱帶地區對流層的大氣環流形勢。Climate Forecast Sys-tem （CFS）和IAP2_L GCM（中國科學院大氣物理研究所兩層模式）都能成功模擬出亞洲夏季風系統、主要降水中心以及大尺度環流系統的氣候及年際尺度的變化越勢，同時也能“抓住”東亞大部分地區梅雨帶的降水中心、量值以及北跳的規律。但是，對降水的預測隨模式、區域和季節的不同，預測性能存在較大差異。我國短期氣候預測業務中，基于BCC -AGCM2.2（國家氣候中心大氣環流模式）的月動力延伸預測模式系統（DERF2.0）已經進入了每日定時運行階段。回報技15分析表明，DERF2.0對全球熱帶和副熱帶地區的氣溫和降水有一定的預測能力，但在我國中西部地區的預測水平還不高。目前，國際上包括歐洲中期數值預測中心（ECMWF）、英國氣象局（UKMO）、美國國家環境預報中心（NCEP）等在內的主要業務機構均在利用區域耦合氣候模式開展季節內到季節一年際尺度的短期氣候預測，這也是未來我國短期氣候動力預測技術發展的方向。

2.4 動力和統計預測方法相結合

GCM對局地區域特征和動力過程的預測能力極其有限，尤其是熱帶外降水。目前有兩種方法可以彌補這一不足：一是發展更高分辨率的GCM；二是采取降尺度方法。第一種方法需要大量的計算機，同時GCM仍有一些固有問題，而第二種方法應用得更廣泛，降尺度方法包括動力降尺度和統計降尺度。動力降尺度方法是將GCM的輸出場作為邊界條件，嵌套區域氣候模式，獲得更高分辨率的回報結果，研究表明動力降尺度在預測、模擬東亞季風、降水上具有更好的回報能力，同時對極端降水也有更好的回報表現。目前，我國在短期氣候預測中使用的區域氣候模式主要包括PRECIS（ProvidingRegional Climates for Impacts Studies）、RegCM（RegionalClimate Model Version）系列、WRF（Weather ResearchForecast）模式等。

相對于動力降尺度，統計降尺度是另外一種將有效的大尺度環流引入局地、區域變量的途徑，它能揭示一個或多個大尺度氣象背景場（預測因子）和局地變量（預測量）之間的穩定關系，即將大尺度信息投射到局地變量上，利用預測因子和預測量之間的關系進行區域要素預測。典型相關分析如CCA（典型相關性分析）、SVD（奇異值分解）、EOF（經驗正交函數）、多元線性回歸等方法是目前統計降尺度預測中最常見的幾種。除此之外，還根據GCM在熱帶具有較強模擬能力的特點，建立了熱帶大氣環流與區域預測變量的預測模型——熱帶相似理論。Lang X.M.等的研究表明，熱帶相似理論顯著提高了東亞夏季降水的預測能力。我國短期氣候預測的業務中，動力與統計集成的季節氣候預測系統（FODAS）就是以氣候模式（BCC_CGCM）為動力核心來分析模式誤差，以歷史相似作為統計手段進行的針對性預測。業務實踐中相對于其他預測方法，FODAS表現出更強的預測能力。

3 夏季降水預測的展望

夏季降水預測是短期氣候預測的一項重要內容。目前的短期氣候預測在預測方法和預測理論方面都已經取得了眾多研究成果，并發展了許多效果較好的預測模型，短期氣候預測業務水平有了顯著提高。在氣候系統觀測資料和氣象理論方面取得較大進展的當下，我國夏季降水預測方法呈現出以下趨勢：

（1）隨著氣候動力學理論和短期氣候變化物理過程研究的深入，更多的前兆預測信號和影響因子及其影響機制被揭示出來。總結對區域降水變化具有顯著影響的影響因子和預測因子，提取具有前兆意義的預測指標、強信號，比如前冬歐亞積雪異常的預測信號等，建立預測模型并將其應用在夏季降水預測中。

（2）使用經驗統計方法選取預測因子時，盡量選取經過數值模式驗證、動力學研究證實的具有一定物理基礎的高水準預測因子，選取通過更高統計檢驗水準的數學統計方法，減少缺乏物理機制和不符合動力規律帶來的不確定性。

（3）隨著動力預測技術的不斷提高，在夏季降水預測中越來越多地使用動力延伸預測技術，并在此基礎上改進氣候模式的解釋應用技術，促進動力預測和統計預測方法的結合，完善模式預測系統。