2020年汛期氣候預測效果評述及先兆信號分析*

劉蕓蕓 王永光 龔振淞 婁德君

1 國家氣候中心，中國氣象局氣候研究開放實驗室，北京 100081 2 南京信息工程大學氣象災害預報預警與評估協同創新中心，南京 210044 3 黑龍江省齊齊哈爾市氣象局，齊齊哈爾 161006

提 要： 2020年汛期準確預測了“我國氣候狀況總體偏差，極端天氣氣候事件偏多”“澇重于旱”的總體特征，對長江中下游、黃河中上游、海河流域以及松花江流域降水較常年同期偏多和遼河流域降水偏少的預測與實況吻合。較好把握了華南前汛期雨季開始偏早、梅雨開始偏早和結束偏晚、華北雨季開始偏晚等雨季進程;但低估了長江中下游降水偏多的異常程度，對江淮西部、漢水降水明顯偏多預測不準確，對四川盆地降水異常偏多也估計不足。對全國氣溫偏高以及我國南方高溫日數偏多等主要趨勢特征的預測與實況一致，對汛期臺風數量較常年偏少及前期生成偏少后期生成偏多,以及在夏末至秋季較常年同期活躍的變化趨勢的預測也均與實況吻合。2020年汛期預測重點考慮了前冬赤道中東太平洋弱暖水衰減的演變趨勢對東亞夏季環流的滯后影響，同時熱帶印度洋的持續暖海溫的接力作用有利于西太平洋副熱帶高壓持續偏強偏西、菲律賓異常反氣旋偏強。預測中低估了熱帶印度洋的異常偏暖程度及其對長江中下游、江淮地區降水的影響，導致預測中出現了較大偏差。國家氣候中心模式對我國東部地區降水整體偏多的特征把握較好，這主要與模式對夏季平均的熱帶和副熱帶主要環流系統的空間分布型預測準確有關。但對季節內尺度的環流變化特征把握不好，包括中高緯歐亞地區在6—7月表現出的“兩脊一槽”雙阻型環流，以及7月副熱帶高壓脊線位置持續偏南，季節進程較常年明顯偏晚。

引 言

我國是全球開展短期氣候預測研究和業務工作最早的國家之一，從1954年開始正式發布相關的預測產品。目前我國短期氣候預測的科技水平、業務能力和現代化程度都有了顯著提升(李維京，2012)，從傳統的經驗統計分析，發展到現階段的動力-統計相結合的預測技術和方法，為國家和政府部門的防汛抗旱和防災減災提供了科技支撐(賈小龍等，2013)。

我國是全球旱澇災害最為頻發的國家之一，也是氣候預測難度最大的國家之一。夏季旱澇影響因子復雜，對其物理過程及詳細機理的認識仍不夠全面和深入，且目前動力氣候模式對東亞夏季降水的可預報能力普遍偏低，導致夏季旱澇預測仍然是一個世界性難題。近年來，氣候變暖背景下極端降水事件頻發，進一步加大了旱澇預測的難度。為此，國家氣候中心每年都組織汛期預測團隊，及時總結汛期氣候預測成敗的原因(陳麗娟等，2016；2019；高輝等，2017；王永光和鄭志海，2018；丁婷等，2020)，分析汛期氣候異常的機理(Yuan et al，2017；鄭志海和王永光，2018；顧薇和陳麗娟，2019；丁婷和高輝，2020；劉蕓蕓等，2021)，以期加深對東亞氣候異常特征的認識，通過總結預測技術和方法，從而進一步提高短期氣候預測水平和服務能力。

2020年夏季我國天氣氣候極為異常，全國平均降水量為373.0 mm，較常年同期偏多14.7%，為1961年以來次多；季節內階段性特征顯著，6—7月多雨帶主要位于江淮地區至江南大部，8月則主要在東北、華北及西南地區，致使2020年夏季雨型分布異常，不是傳統認識上的四類雨型分布(孫林海等，2005)。在3月國家氣候中心與水利部信息中心聯合組織的全國汛期會商中，未能準確預測出我國東部大范圍降水偏多尤其是江淮地區偏多的特征，這與當時對異常先兆信號的分析和認識有關。因此，本文首先回顧了2020年汛期降水、氣溫、熱帶氣旋及夏季風季節進程的預測效果，并對發布汛期預測前重點考慮的多個先兆信號以及這些信號的應用進行了總結分析，最后對季節氣候預測可預報性以及值得深入研究的問題進行了討論。

1 資 料

2 2020年夏季氣候預測效果評估

2020年汛期氣候預測較好地把握了“我國氣候狀況總體偏差，極端天氣氣候事件偏多”“澇重于旱”的總體特征；預測東亞夏季風強度偏弱、副高偏強；全國大部地區氣溫較常年同期偏高、汛期臺風數量較常年偏少及前期生成偏少后期生成偏多、在夏末至秋季較常年同期活躍的變化趨勢，均與實況吻合；準確預測了華南前汛期雨季開始偏早、梅雨開始偏早和結束偏晚、華北雨季開始偏晚等雨季進程。3月底發布汛期降水預測評分為70分，氣溫為84分；4月底降水滾動預測為74分。均超過1981—2010年氣候平均分(67分)。

2.1 降 水

2020年夏季全國平均降水量為373.0 mm，為1961年以來歷史同期次多，僅次于1998年。其中東部大部地區均降水偏多，長江和黃河流域降水量分別較常年同期偏多38%和39%，均為1961年以來最多；淮河和太湖分別偏多45%和64%，均為次多；松花江和海河流域分別偏多15%和10%；僅遼河和珠江流域降水分別較常年同期偏少7%和15%(劉蕓蕓等，2021)。

對比實況和3月底及4月底發布的預報可見，2020年汛期預測準確把握了汛期“澇重于旱”的總體特征(圖1)。3月底發布的預測(圖1b)指出，2020年夏季我國南北方都有多雨區，南方多雨區主要位于江南大部、華南北部和西南地區東部，北方多雨區位于東北地區北部、華北大部、黃淮，上述地區可能出現較重的洪澇災害，長江中下游、黃河中上游和海河流域以及松花江流域降水較常年同期偏多，暴雨過程和日數較多，可能有較重汛情；遼河流域降水接近常年同期偏少。對比實況(圖1a)可以看到，對以上區域的降水異常分布特征及旱澇趨勢都與實況較為一致。但不足的是，低估了長江中下游降水偏多的異常程度，對江淮西部、漢水降水明顯偏多預測不準確，對四川盆地降水異常偏多估計不足。2020年夏季長江中下游沿江地區降水較常年偏多5成以上，局部地區偏多1倍。而預測的南方主要多雨帶中心位置偏南，預測長江中下游地區降水偏多2～5成，低估了其偏多的異常程度；預測江淮西部、漢水地區降水偏少2成左右，與實況相反。在4月底滾動訂正預報中(圖1c)，根據最新的海洋、積雪、大氣等影響因子演變特征以及國內外動力模式的最新預測，維持南北都有多雨區、澇重于旱的總體意見不變，對局部有訂正，將江漢—西北地區東南部的少雨區減小，安徽中部、河南東南部和湖北東北部由偏少訂正為正常。這次訂正使長江—江淮流域的預測更接近實況，但異常程度仍然與實況有較大偏差。

圖1 2020年汛期(6—8月)降水量距平 百分率實況(a)以及3月底(b)和 4月底(c)發布的季節預報Fig.1 Observed precipitation anomaly percentages in the flood season of 2020 (June-July-August) (a) and corresponding seasonal predictions issued at the ends of March (b) and April (c) 2020, respectively

2.2 氣 溫

2020年夏季全國平均氣溫為21.5℃，較常年同期(20.9℃)偏高0.6℃(劉蕓蕓等，2021)。從空間分布看，全國大部地區氣溫接近常年同期或偏高，其中江南南部、華南東部、西南東南部及遼寧北部、西藏西部等地偏高1～2℃；黑龍江東北部和新疆中部部分地區偏低1～2℃(圖2a)。根據國家氣候中心監測，2020年夏季福建、廣東平均氣溫為1961年以來歷史同期最高，湖南、海南、云南、貴州為次高，江西和廣西為第三高。7月11日以來，江南東南部、華南東部等地出現區域性高溫天氣過程，持續時間為1961年以來歷史第二長，僅次于2013年6月29日至8月29日的高溫天氣過程。

圖2 2020年汛期(6—8月)氣溫距平 實況(a)和3月底發布的季節預報(b)Fig.2 Observed air temperature anomaly in the flood season of 2020 (June-July-August) (a) and corresponding seasonal forecast issued at the end of March 2020 (b)

2020年3月底發布預測指出“全國大部地區氣溫接近常年同期到偏高，黃淮西部、江淮、江漢、江南北部等地區高溫(≥35℃)日數較常年同期偏多，可能出現階段性高溫熱浪(圖2b)”。汛期的氣溫預測體現出全國氣溫偏高以及我國南方高溫日數偏多等主要趨勢特征，與實況一致；但對我國中東部部分地區氣溫偏低估計錯誤，這與2020年汛期我國東部大范圍降水偏多估計不足有關。

2.3 熱帶氣旋

表1給出了2020年夏季(6—8月)在西北太平洋和南海地區的熱帶氣旋(臺風)各特征量的實況與預測結果。實況顯示，2020年夏季西北太平洋生成臺風(8個)及登陸我國(4個)個數均比常年同期(11.2個，4.6個)偏少。其中6月生成1個并登陸；7月無臺風生成和登陸，為1949年以來首次“空臺”的7月；8月生成(7個)及登陸(3個)個數均較常年同期(5.8個，1.9個)偏多。臺風活躍的階段性特征突出，且登陸臺風具有“生成源地偏西、生命史短、近海加強、影響偏輕”的特點。

表1 2020年汛期(6—8月)熱帶氣旋預測和實況對比Table 1 Prediction and observation of tropical cyclone features over the Northwest Pacific and the South China Sea in the flood season of 2020

2.4 東部雨季季節進程

表2 2020年汛期主要氣候事件的預測與實況對比Table 2 Prediction and observation of major climate events in the flood season of 2020

3 2020年汛期預測先兆信號及應用

2020年的汛期預測及服務能取得較好效果，與發布預測前對氣候系統先兆信號的全面分析以及對動力氣候模式有效信息的提取密不可分，尤其是在眾多信號面前，如何提取主導信號并把握各主導信號的協同作用尤為重要。首先對預報對象和多個預報因子的關系進行了分析，從年際和次季節尺度等多方面進行診斷分析，并在不同超前時間點提供了詳略不同的預測服務信息：3月底給出汛期氣候趨勢展望；4—5月，根據亞洲夏季風的季節推進特征，對汛期氣候趨勢進行滾動訂正，同時提供季節內氣候事件特征的趨勢預測；6—8月，根據動力氣候模式提供的最新預測以及夏季風推進的特點，給出季節內氣候事件的開始(結束)時間及強度等詳細預測信息。

3.1 厄爾尼諾事件

3.2 熱帶印度洋

圖3 2019年秋季至2020年夏季及相似年 同期的指數演變(a)，以及7個 演變相似年的夏季降水合成場(b)Fig.3 Seasonal variation of index from autumn 2019 to summer 2020 and other seven years with similar evolution (a), and the composite of summer precipitation anomaly in the seven similar years (b)

預測中利用偏相關的方法，考慮了在排除ENSO影響下的前冬—春季印度洋暖海溫對夏季環流的影響，發現其有利于副高偏強、偏西，以及菲律賓附近異常反氣旋環流的維持(Xie et al,2009；Yuan et al,2012；劉蕓蕓和陳麗娟，2019)。在印度洋暖海溫異常的相似年的降水合成則反映出有利于夏季江淮流域顯著偏多(圖4b)，這與2020年夏季的環流和降水實況更為接近。而從最新的夏季降水成因分析中也發現，2020年熱帶印度洋顯著偏暖的先兆信號是我國乃至東亞地區夏季降水顯著偏多的主要原因之一(Ding et al,2021；Takaya et al,2020)。

3.3 青藏高原積雪

除海溫異常信號外，國家氣候中心監測顯示2019/2020年冬季的青藏高原積雪面積較常年顯著偏多168.8×106km2，為1980/1981年冬季以來次多，僅少于2018/2019年冬季(圖5a)。根據已有研究，高原積雪偏多，經過熱力異常和動力異常的作用，有利于東亞夏季風偏弱，初夏長江流域降水偏多(張順利和陶詩言，2001；陳興芳和宋文玲，2000；竺夏英等，2013)。在做汛期預測分析時，一方面關注到了高原積雪的異常偏多信號，有利于初夏江淮梅雨偏多；另一方面還注意到冬季高原積雪與夏季降水的關系有年代際尺度的變化，兩者在1981—2019年的相關系數可達到0.4，通過了0.05的顯著性水平檢驗(圖5b)，但2000—2019年的相關關系明顯減弱(圖5c)。從冬季青藏高原積雪面積距平的歷史序列可知(圖5a)，1982/1983、1997/1998、2007/2008、2018/2019年冬季高原積雪也顯著偏多，其中前兩個冬季的后期夏季長江中下游地區發生了嚴重汛情，2008年長江中下游降水也整體偏多。但2019年夏季南方主要多雨區位于江南至華南地區，而長江中下游沿江地區及江淮降水明顯偏少(丁婷等，2020)。統計相關和個例分析使得在做2020年汛期夏季預測時對青藏高原積雪面積異常偏多這個陸面信號考慮不夠全面。但從2020年夏季降水實況來看，前冬的高原積雪異常偏多可能也會對夏季江淮流域洪澇有一定貢獻。未來工作還將對其展開更為深入的分析。

圖4 1961—2020年夏季標準化的熱帶印度洋 一致模(IOBM)指數(a)，以及6個正IOBM 指數相似年的夏季降水合成場(b)Fig.4 The normalized summer Indian Ocean Basin-wide Mode (IOBM) index from 1961 to 2020 (a)， and the composite of summer precipitation anomaly in the six similar years of positive IOBM index (b)

圖5 1980/1981—2019/2020年冬季青藏高原積雪面積距平(a)，及其分別與1981—2019年(b) 和2000—2019年(c)夏季降水的相關分布Fig.5 The winter snow cover anomaly over the Tibetan Plateau from 1980/1981 to 2019/2020 (a)， and its correlation distributions with summer precipitation anomalies during 1981-2019 (b), and 2000-2019 (c), respectively

4 動力氣候模式預測及應用

除物理診斷外，還分析評估了國內外動力氣候模式的預測結果。國家氣候中心BCC_CSM1.1 m模式預測2020年夏季北半球極渦較常年同期偏強，中高緯歐亞大陸地區以緯向環流為主，包括我國東北地區在內的貝加爾湖以東東北亞大部分區域均為顯著正高度距平區；副熱帶西北太平洋地區高度場也為正距平分布，有利于副高偏強西伸(圖6b)。其他國外氣候預測中心(如NCEP、ECMWF、TCC等)的動力模式對歐亞環流型的預測與國家氣候中心類似(圖略)。考慮到東亞夏季風、副高和菲律賓反氣旋的強弱對我國汛期氣候及主要多雨帶空間分布有直接的影響，重點對比了各模式對副高各特征指數(劉蕓蕓等，2012)與菲律賓反氣旋指數(Wang et al,2000)的預測(圖7)。結果顯示，3月下旬起報的多模式集合預測夏季副高顯著偏強偏西，6月脊線位置接近常年同期，7—8月偏北，菲律賓反氣旋偏強，這樣的環流形勢有利于我國長江及其以北地區降水偏多。與實況(圖6a)對比可知，上述各動力模式對夏季平均的熱帶和副熱帶主要環流系統的空間分布型預測效果較好，但對季節內尺度的環流變化特征把握不好，包括中高緯歐亞地區在6—7月表現出的“兩脊一槽”雙阻型環流，以及7月副高脊線位置持續偏南，主要多雨帶維持在江淮至江南北部地區，7月底副高才第二次北跳，季節進程較常年明顯偏晚(劉蕓蕓等，2021)。由于模式在主要多雨帶季節進程上的預測失誤，從而導致主要多雨區較實況偏北，高估了華北區域的降水，而低估了長江及其以南區域的降水。Liu et al(2019a；2019b；2021)專門針對目前國內外主要氣候模式的季節和季節內尺度的預報能力進行了詳細評估，發現氣候模式普遍存在對夏季主要多雨帶強度預報偏弱和北抬時間偏早的系統性偏差。這為今后的汛期氣候預測中如何準確應用模式預測信息提供了參考。

圖6 觀測的2020年夏季500 hPa高度場(a) 以及BCC_CSM1.1 m模式2020年3月起報的結果(b) (實線：位勢高度，單位：gpm；填色：距平)Fig.6 Observed summer 500 hPa geopotential height anomaly in summer 2020 (a) and seasonal prediction initiated from March 2020 by BCC_CSM1.1 m (b) (solid line： geopotential height, unit: gpm; colored: anomaly)

圖7 2020年3月起報的逐月副高強度指數(a)、西伸脊點指數(b)和脊線指數(c)， 及菲律賓異常反氣旋指數(d)的多模式集合預測Fig.7 The multi-model prediction of monthly atmospheric circulation indices initiated from March 2020, including intensity (a), westernmost point (b), and ridgeline (c) of western Pacific subtropical high indices, and the Philippine Sea anomalous anticyclone index (d)

5 結論與討論

2020年汛期準確預測了“我國氣候狀況總體偏差，極端天氣氣候事件偏多”“澇重于旱”的總體特征，對長江中下游、黃河中上游、海河流域以及松花江流域降水較常年同期偏多和遼河流域降水偏少的預測與實況吻合；但低估了長江中下游降水偏多的異常程度，同時對江淮西部、漢水降水明顯偏多預測不準確，對四川盆地降水異常偏多估計不足；較好把握了華南前汛期雨季開始偏早、梅雨開始偏早和結束偏晚、華北雨季開始偏晚等雨季進程；對全國氣溫偏高以及我國南方高溫日數偏多等主要趨勢特征的預測與實況一致，但對我國中東部部分地區氣溫偏低估計錯誤；對汛期臺風數量較常年偏少及前期生成偏少后期生成偏多、在夏末至秋季較常年同期活躍的變化趨勢的預測與實況吻合。

在2020年汛期預測中，將診斷分析和國內外動力模式預測結果相結合。在分析先兆信號時，重點考慮了前冬赤道中東太平洋弱暖水衰減的演變趨勢對東亞夏季環流的滯后影響，同時熱帶印度洋的持續暖海溫的接力作用有利于副高持續偏強偏西、菲律賓反氣旋偏強。國家氣候中心氣候預測模式對我國東部地區降水整體偏多的特征把握較好，這主要與動力模式對夏季平均的熱帶和副熱帶主要環流系統的空間分布型預測準確有關。但對季節內尺度的環流變化特征把握不好，包括中高緯歐亞地區在6—7月表現出的“兩脊一槽”雙阻型環流，以及7月副高脊線位置持續偏南、季節進程較常年明顯偏晚。