7月末长江流域夏季日最高气温的次季节预报屏障外文翻译资料

 2022-12-19 05:12

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7月末长江流域夏季日最高气温的次季节预报屏障

Jing Yang1,2 ,Tao Zhu1 , Miaoni Gao3, Hai Lin4, Bin Wang5 , Qing Bao6

1北京师范大学地理科学学院地球表面过程与资源生态国家重点实验室/民政部、教育部减灾应急管理研究院，北京，中国，2美国纽约州奥尔巴尼市纽约州立大学大气科学研究中心，3北京师范大学系统科学学院，北京，中国，4加拿大魁北克省多瓦尔市环境与气候变化加拿大气象研究处，5大气科学部门,国际太平洋研究中心,夏威夷大学马诺阿分校,檀香山,HI,美国，6大气科学与地球物理流体动力学数值模拟国家重点实验室，北京，IAP/CAS

摘要:是基于欧洲中期天气预报中心20年（1995-2014）次季节再预报数据评估中国东部夏季日最高气温（Tmax）的动力季节预报技术。发现次季节预报技巧在7月下旬长江流域的日Tmax预报存在显著的屏障，这与当地500hPa的位势高度降低的预测技巧相一致。这个屏障期对应于北太平洋西部副热带高压突然从长江流域向北迁至中国北方时的气候季节内振荡突然的过渡阶段。气候季节内振荡的过渡阶段是以北太平洋西部地区副热带高压最大的日变化为特征，这可能导致位势高度和Tmax次季节预报技巧的下降。结果表明大气次季节性可预测性可能受到局部气候季节内变化的阶段强烈影响。

简要:该研究确定了长江流域7月下旬次季节预报技术的屏障。结果表明，长江流域的大气次季节可预测性可能受到局部气候季节内变化阶段的强烈影响。

1 引言

由于全球变暖，中国的热浪发生次数显著增加 (e.g.,T. Dingamp;Ke, 2015; You 等., 2016)，对健康和经济造成潜在的灾难性影响。对极端高温(EHT)进行可靠的天气和气候预报对于预警系统和防灾减灾来说非常重要 (National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine, 2016)。目前预测的时间尺度为1周至1个月。这被认为是最具挑战性的时间尺度。由于大气中的许多初始信号几乎消失，但下边界条件尚未充分发挥作用。由于EHT次季节预测的一个信号源是大气季节内振荡(Gao 等，2017;Yang 等, 2010)，之前的一些研究试图通过检验统计季节内前兆信号来预测EHT (T. Ding amp; Qian, 2012;Teng等，2013)，并建立了热浪的统计次季节预测模型(Zhu amp; Li, 2017)。然而，即使是最先进的统计次季节模型，在15天的提前时间内也只能捕捉到中国近30%的热浪(Zhu amp; Li, 2017)。相比之下，通过改进大气环流模式和预测技术，目前的动力数值模式显示出对次季节尺度上的极端事件进行技巧预测的能力正在增强(Mariotti等,2018)。世界天气研究计划和世界气候研究计划次季节到季节性（S2S）研究项目(Vitart 等2017),重点关注高影响力的天气事件,建立了可用的大型数据库，为评估当前动力模式对EHT的次季节预测能力提供了新的机会。

因此，评估EHT在华东核心区域的次季节性预测技术具有重要意义。因为华东夏季具有显著的气候季节内环流演变(Y. H. Ding，2005; Wang amp; Xu, 1997)， EHT的次季节预测技巧是否是否受到次季节性演变阶段的影响值得研究。基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)从S2S数据库中获得的S2S再预报数据集，本文报告了不同的次季节预测技巧，并讨论了其相关原因。

2 数据和方法

由于每日2米最高气温(T max)是EHT事件最重要的指标。(如Fischer amp; Schar, 2010)，本研究主要关注的是T max的预测技巧。ECMWF次季节预报系统的再预报要素T max从S2S预测项目数据库中检索(Vitart等.,2017)。ECMWF的次季节预报系统每周一和周四对再预报进行初始化，10个集合成员同时进行初始化，对1995-2014共20年进行再预测。 每次再预测持续47天。为了验证主要发现的可靠性，我们还检验了中国其他两个模型的预测结果(见支持信息图S1)。

Tmax的观测数据来自于CN05.1数据集,它是由中国国家气候中心提供,其空间分辨率为0.25°(Wuamp;Gao,2013;Xu 等.,2009)。中国气象局2000个台站的tmax数据也被用来检验结果的可靠性(未显示)。观测到的大气环流由ERA-Interim再分析数据表示(Dee等., 2011)。所选观测周期与再预测的相似。

从1995-2014，再预测数据中的变量年距平通过去除模式气候集合平均进行校正。模型气候排除异常年份后，以交叉验证的方法计算得出。再预测要素距平本质上是提前时间和气候集合平均模型初始化日期的函数。观测要素的距平通过同样的方法得到。

为了研究季节预测技巧的时间变化，我们利用了11个目标日的时间窗，并计算了20个高温季节目标日观测值与不同提前时间内的目标日相应预测值之间的时间相关系数（TCCs）（总共11times;20 = 220个预测）来表示目标中间日期（第6天）的相关预报技巧。我们将11天段向前滑动1天，中间日期（第6天）从7月1日滑动到8月31日，以计算每天的预测技巧。这大致代表了一个特定季节内，次季节预测相关技巧(以下简称技巧)的滑动平均逐日变化。我们还使用其他窗口（例如，9天）检测结果，并且以下主要结果对不同窗口都不敏感（参见图S2的支持信息）。预测技巧作为提前时间和开始日期的函数，我们应用Chiclet图来说明其变化（Carbin等，2016）。为了便于计算和说明结果，我们预处理了ECMWF每周两次的重再预测数据，以便每个每日目标日都有不同提前期的预测（有关程序的详细说明，请参阅表S1的支持信息），并验证了主要结果不受这种特殊处理的影响（参见图S3的支持信息）。

3 华东地区Tmax的次季节预报

3.1 Tmax气候学的次季节预测

以往研究表明，7 - 8月(JA)是华东地区高温天气的多发季节(Gao et al.2018, 2017)。如图1a所示，在JA期间，长江流域(YRB)是Tmax的主要中心，华南(SC)是华东的第二大中心。如图1b所示，在这个高峰期，高Tmax主要发生在8月中旬之前。为了评估Tmax在其高峰季节的次季节预测技巧，我们分别检验了提前2周和3周的20年平均再预报集合平均Tmax(图1c-1f)。ECMWF模式可以提前2周和3周较真实地捕捉到YRB地区Tmax核心区域的气候特征。然而，预测结果存在两个明显的偏差:一是未能再现SC最大中心，二是华北平原上存在一个虚假的最大中心。预测的Tmax区域似乎略有北移，这与预测的西北太平洋副热带高压(WNPSH)气候学位置偏差有关(见支持资料图S4)。

图1：（a, c和 e)中国东部1995 - 2014年7 - 8月期间Tmax空间分布(单位:°c)。蓝色方框分别表示华北平原、长江流域和华南地区。（b，d和f）从7月到8月，111-122°E纬向平均Tmax的演变。 黑色实线是30°C的等值线。 黑色实线是30°C的等值线。(a)(b)及(c)(d)及(e)(f)分别显示欧洲中期天气预报中心CN05.1(观测)及提前2周及提前3周预测的结果。

因此，YRB核心区相对于该次季节预报系统的其他两个区域预测效果最好。在核心区域，观测资料显示最热时期是7月初至8月中旬。在再预测结果中，即使提前3周，也可以很好地预测最热时期。因此，ECMWF模型能够捕捉华东核心区Tmax的主要气候时空特征。

3.2 7月下旬Tmax对YRB次季节预测技巧的障碍

图2a给出了集合平均TCC的Chiclet图，该图展示了预测技巧如何随着目标日期和提前期的变化而变化。令人感兴趣的是，预测技巧在高温多发季节并不稳定。最显著的特征是预测能力在7月下旬急剧下降(至少在7月21日左右)。这里，我们参考7月下旬预测技能的显著降低，将其作为7月下旬预测屏障。这种屏障也可以在其他两个模型的次季节再预测中看到(见支持资料模型说明)。

同样，我们计算了这个季节中可预测天数的时间变化。如果N天的提前时间再预测的TCC第一次不能通过95%置信水平,我们将定义N-1天为中间日(第六天)的可预测天数。图2b显示了可预测天数在7月21日左右突然下降到8天,而预测技能在屏障前后达到10 - 15天。

此外，我们通过一些常用的方法(如Zhu amp; Li, 2017)检验了EHT的预测技巧。我们采用了高温日的命中率(HR)来衡量预测技巧。我们在观测和预报中都采用了热波的相对定义来选择高温日。高温日是指：在整个时期(1995-2014)，以15天窗口为中心，Tmax中超过90%天数的日子(Fischer amp; Schar, 2010)。HR是根据1995年至2014年再预测期间，从7月1日至8月13日每一天为中心，连续11天的预测值与观测值的比率计算所得。如果N天为提前量的HR再预测第一次小于0.5，那么我们将N-1天定义为中间日（第六天）的HR有效天数，因此，如图2c所示HR的急剧下降可以在7月末显示出来。

图2：(a)预测技巧和(b)欧洲中期天气中心在1995年至2014年期间，从7月1日至8月31日，对长江流域11天平均Tmax的可预测天数预测，作为日期（水平轴）和（a）提前期/（b）可预测天数（垂直轴）的函数。(c)欧洲中期天气预报中心在1995年至2014年期间，以每年7月1日至8月13日为中心的11天长江流域高温天气的有效命中率。

4 讨论:造成次季节预测障碍的原因

先前的研究已经表明，YRB的Tmax与WNPSH脊附近的下沉运动密切相关（如，Gu等，2016; Peng，2014）。因此，我们检验了20个再预测年中每个网格点的YRB区域平均Tmax距平与每个格点500hPa位势高度（GHT500）之间的逐日关系（图3a）。图3a确实显示在JA期间最大正相关位于YRB上方。为了理解7月下旬在季节性时间尺度上对YRB的预测屏障，我们对GHT500的相关技巧进行了类似于图2的分析（图3b）。结果表明，7月下旬GHT500的预测技巧也是最低的，表明在北方夏季Tmax和GHT500的预测技巧密切相关。

图3：(a) 1995-2014年7 - 8月长江流域Tmax平均观测值与各格点500 hpa位势高度距平的相关系数。黑色圆点表示99%置信水平下显著的值。(b)与图2a相同，但其预测变量是500百帕位势高度。

图4：(a)1995-2014年7月1日至8月31日西太平洋副高西脊点所在纬度的演变。黑色实线分别表示7月1日至20日、7月21日至8月10日和8月11日至31日期间的平均值。(b) 在图3所示区域（25-37°N，104-125°E）平均500 hPa位势高度距平的11天滑动方差 ,从7月1日到8月31日期间1995年至2014年(黑线)和可预测天数(红线),与图2b一样。x轴表示每个11天滑动平均时间序列的中间日期(6th)。WNPSH=西太平洋副热带高压。

WNPSH的GHT500次季节性演变与东亚-西北太平洋季风的气候季节内振荡(CISO)密切相关(Wang amp; Xu, 1997)。图4a显示了由西伸脊点的纬度表示WNPSN向北演变，定义该地区(60°N,90 - 180°E)北方夏季5880线最西端位置的纬度为副高西伸脊点。显然，气候学上的WNPSH北跳发生在左右的7月底初21日，这与以往的研究(如Wang amp; Xu, 1997)一致。突变实际上是CISO快速过渡阶段的表现。图4b显示，WNPSH在7月21日左右，也就是这个突变的过渡阶段之前，出现最大的日变化。7月21日前后的大日变化可能会增加预测的不确定性，降低Tmax的可预测性。CISO的过渡阶段也有可能提供一种环境，导致混沌性质的大气变化。因此，在YRB的Tmax次季节预测中，可以明显地检测到7月末的屏障。

5 结论

基于ECMWF的次季节再预测结果，我们对华东地区7、8月Tmax在高峰季节的次季节预测技巧进行了评估。YRB地区是Tmax在华东地区的核心区域。ECMWF超前2周和3周的预测捕捉到了Tmax气候特征，在YRB区域效果最好(图1)。最显著的发现是，Tmax在YRB上空的次季节预报技巧在7月末存在一个显著的障碍。研究发现，在YRB区域，Tmax与GHT500位势高度之间存在的逐日相关性，而在屏障期，GHT500的预测能力也出现了急剧下降。

进一步分析表明，7月下旬是CISO在气候上的一个快速过渡阶段，期间WNPSH经历了一次北跳。CISO的过渡阶段对应于WNPSH位置最大的日变化。可以想象，预测能力的下降是由于CISO阶段过渡时WNPSH突变以及伴随的内部变异幅度较大所致。结果表明，由于季节内振荡对年循环的锁相作用，大气的次季节可预测性会发生显著变化。

参考文献

Carbin, G. W., Tippett, M. K., Lillo, S. P., amp; Brooks, H. E. (2016). Visualizing long-range severe thunderstorm environment guidance from CFSv2.Bulletin of the American Meteorological Society, 97(6), 1021–1031. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-14-00136.1

Dee, D.

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