近日，Journal of Climate发表了海洋与大气学院最新科研成果“Prediction of Summer Precipitation in North China: Role of the Evolution of Sea Surface Temperature Anomalies from Boreal Winter to Spring”（华北夏季降水预测：从冬到春海表温度异常演变的作用）。该成果第一作者为海洋与大气学院2021级硕士研究生梁煜，通讯作者为学院范磊副教授，合作者为宁夏气象科学研究所杨建玲研究员。
华北地区位于东亚季风系统的北部，夏季华北降水(NCP)同时受到热带和中高纬气候系统的影响，以往的研究广泛探讨了华北夏季降水的同期影响因素，但其预测一直具有挑战性，这很大程度上是由于：在气候预测中广泛使用的前期海表面温度（SST）异常与华北降水几乎没有相关性。因此，确定前期SST对夏季华北降水的预测能力以及如何提取有效信号，是提高华北夏季降水预测技巧的关键。
本研究发现，尽管华北降水与前期冬春季SST异常的关系非常微弱，但是从冬到春SST异常的变化倾向（ΔSST）却对夏季华北降水具有很强的指示作用。作者利用“经验最优因子筛选（EOS）”方法从SST场中提取了华北降水的最佳预测因子组合，即“赤道东太平洋秘鲁沿岸”和“西印度洋索马里沿岸”两个沿岸海区的SST异常从冬到春的变化（如图1a所示）。其中，索马里沿岸从冬到春的SST异常（ΔWIO）具有变冷的倾向时表明南亚夏季风爆发偏早，并可预示夏季La Niña的发展，激发夏季东亚上空的经向波列，造成华北地区南风异常，有利于水汽向华北区域输送（图2c，f）。另一方面，秘鲁沿岸从冬到春的SST异常变化（ΔEP）则反映了ENSO的位相转换。夏季中纬度的环球遥相关波列（CGT）通过位于东北亚上空的异常中心影响华北地区的水汽输送，从而导致华北夏季降水的异常（图3c，f）。这两个沿岸海区从冬到春的SST变化倾向具有相对独立性，因此他们的组合能够有效预测华北夏季降水。
本研究结果 表明，华北夏季降水的最佳前兆信号不在于SST异常本身，而在于SST异常的变化倾向。这一结果打破了以往SST在华北夏季降水预测应用中的局限性，为提高华北夏季降水的预测技巧带来新的前景。
图1. (a) 华北降水(NCP)与SST异常变化倾向(ΔSST)的相关系数图（紫色虚线表示由EOS筛选出的格点范围）。(b)-(c) PC2和PC1与ΔSST的相关系数图。阴影线表示显著性水平为0.05的区域。(d)-(e) PC2和PC1（蓝线）以及NCP (灰色柱)的时间序列。(f) 使用PC1和PC2作为因子对NCP进行的留一交叉验证回报。
图2. 索马里沿岸SST异常从冬到春的倾向(ΔWIO)为变冷（左列）和变暖（右列）时的大气异常合成图。阴影、等值线和矢量分别表示标准化降水场、200hPa位势高度（等值线间隔4 gpm）和850 hPa风场。从上至下分别表示冬、春、夏季。
图3. 与图2类似，但展示的是秘鲁沿岸SST异常(ΔEP)为不同的变化倾向时的情况。
发表文章列表：
Liang, Y., L. Fan, and J. Yang, 2023: Prediction of summer precipitation in North China: Role of the evolution of sea surface temperature anomalies from boreal winter to spring. J. Climate, 36, 3737-3747.
文章链接：https://doi.org/10.1175/JCLI-D-22-0559.1.