汪栩加 鄭志海 封國(guó)林 王闊 申茜

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BCC_CSM模式夏季關(guān)鍵區(qū)海溫回報(bào)評(píng)估

汪栩加1鄭志海2封國(guó)林2王闊1申茜1

1蘭州大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院，蘭州730000;2國(guó)家氣候中心氣候研究開(kāi)放實(shí)驗(yàn)室，北京100081

利用國(guó)家氣候中心氣候系統(tǒng)模式（Beijing Climate Center Climate System Model, BCC_CSM）的汛期回報(bào)試驗(yàn)數(shù)據(jù)集，評(píng)估了夏季中低緯度海表面溫度（Sea Surface Temperature，SST）的預(yù)測(cè)能力。結(jié)果表明：該模式對(duì)夏季中低緯海溫具有一定的預(yù)測(cè)能力，且在低緯地區(qū)的預(yù)測(cè)技巧尤為出色。對(duì)太平洋、熱帶印度洋和北大西洋這三個(gè)關(guān)鍵區(qū)進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，該模式對(duì)不同海區(qū)海溫的預(yù)測(cè)能力有所不同。其中，模式對(duì)夏季北太平洋海溫及Ni?o 3.4指數(shù)表現(xiàn)出顯著的預(yù)測(cè)技巧，對(duì)熱帶印度洋、北大西洋海溫及熱帶印度洋全區(qū)一致海溫模態(tài)（Indian Ocean Basin-wide Warming，IOBW）也表現(xiàn)出一定的預(yù)測(cè)技巧，而對(duì)北大西洋海溫三極子模態(tài)（North Atlantic Tripole，NAT）的技巧相對(duì)較低。研究發(fā)現(xiàn)，預(yù)測(cè)技巧與前冬的ENSO狀態(tài)密切相關(guān)，當(dāng)前冬位于ENSO異常位相時(shí)，BCC_CSM模式對(duì)于三大海區(qū)夏季海溫的預(yù)測(cè)技巧要高于前冬位于ENSO正常位相時(shí)，且對(duì)NAT指數(shù)也具有更高的預(yù)測(cè)技巧。前冬ENSO所處的位相對(duì)于該模式對(duì)夏季Ni?o 3.4指數(shù)及IOBW指數(shù)的預(yù)測(cè)技巧影響不明顯。此外，該模式對(duì)夏季海溫的預(yù)測(cè)技巧依賴于超前時(shí)間，預(yù)測(cè)技巧在大部分情形下超前1個(gè)月的預(yù)測(cè)技巧相對(duì)更高。

BCC_CSM模式 夏季海溫 回報(bào) 評(píng)估

1 引言

近幾十年來(lái)，隨著動(dòng)力季節(jié)預(yù)報(bào)的迅速發(fā)展，國(guó)內(nèi)外的氣候預(yù)測(cè)部門都發(fā)展和建立了各自的季節(jié)預(yù)報(bào)模式系統(tǒng)（Vitart，2004；Saha et al., 2010，2014；吳統(tǒng)文等，2013），而且這些系統(tǒng)已逐漸在季節(jié)預(yù)報(bào)中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用（Stockdale et al.，2010；丁一匯，2011）。圍繞動(dòng)力季節(jié)預(yù)報(bào)，研究人員對(duì)這些預(yù)報(bào)模式系統(tǒng)開(kāi)展了大量的評(píng)估工作（Palmer and Hagedorn，2006；Wang et al., 2005；Bader et al., 2008；NRC/NRS，2010；Kumar and Krishinamuriti，2012；董敏等，2013），在此基礎(chǔ)上對(duì)當(dāng)前的動(dòng)力季節(jié)預(yù)報(bào)的水平和技巧有了更為深入的了解和認(rèn)識(shí)。目前氣候模式的季節(jié)預(yù)測(cè)技巧具有很大的空間分布差異：預(yù)測(cè)技巧主要集中在熱帶海洋區(qū)域，尤其是ENSO地區(qū)預(yù)測(cè)技巧最為顯著，熱帶印度洋區(qū)域預(yù)測(cè)技巧次之，對(duì)于中高緯海洋的預(yù)測(cè)技巧普遍較低（Wang et al., 2009）；對(duì)于我國(guó)所在的東亞夏季風(fēng)區(qū)以及汛期降水的預(yù)測(cè)技巧普遍偏低（Sun and Ding，2009；Krishinamuriti and Kumar，2012），關(guān)鍵區(qū)海溫預(yù)報(bào)不夠準(zhǔn)確以及東亞地區(qū)參數(shù)化方案不夠完善是造成技巧偏低其中的重要原因（丁一匯，2011）。

季節(jié)氣候可預(yù)測(cè)的信息源主要來(lái)自于氣候系統(tǒng)中的緩變分量的作用，海洋的記憶是全球季節(jié)氣候預(yù)測(cè)最重要的信號(hào)，因此動(dòng)力模式對(duì)關(guān)鍵區(qū)海溫的預(yù)測(cè)能力備受關(guān)注。厄爾尼諾和南方濤動(dòng)（ENSO）是已知的年際氣候變率最重要的可預(yù)測(cè)源（Bjerkness，1966，1969），熱帶太平洋的海氣耦合現(xiàn)象的尺度較大，對(duì)全球氣候有著重要影響（Lau and Nath，1994；Alexander et al., 2002）。對(duì)東亞地區(qū)而言，ENSO也被認(rèn)為是影響東亞夏季風(fēng)年際異常的關(guān)鍵因子（Zhang et al., 1999；Chang et al., 2000；Zhou and Chan，2007；Zhou et al., 2009），它通過(guò)大氣環(huán)流以“遙相關(guān)”的形式來(lái)影響東亞季風(fēng)系統(tǒng)。研究表明（Zhang et al., 1996；龔道溢和王紹武，1999；金祖輝和陶詩(shī)言，1999；Wu B et al., 2009；Zhou et al., 2009），東亞夏季風(fēng)的強(qiáng)弱與ENSO的位相和強(qiáng)度密切相關(guān)，且不同類型的ENSO事件對(duì)東亞季風(fēng)系統(tǒng)的影響也有明顯差異。因此，動(dòng)力模式對(duì)ENSO循環(huán)的預(yù)測(cè)能力決定著它對(duì)東亞夏季風(fēng)預(yù)測(cè)的可信度。除熱帶太平洋外，其他海域的海溫對(duì)東亞地區(qū)季節(jié)氣候變率同樣存在重要影響，如北太平洋、北大西洋和熱帶印度洋。北太平洋是北半球氣候系統(tǒng)的一個(gè)重要組成部分，它包含了北太平洋濤動(dòng)（North Pacific Oscillation，NPO）和太平洋年代際濤動(dòng)（Pacific Decadal Oscillation，PDO）等氣候模態(tài)，北太平洋海氣耦合系統(tǒng)是對(duì)亞洲和北美等區(qū)域氣候變化影響較大的信號(hào)源之一。北大西洋海溫異常被認(rèn)為是聯(lián)系春季北大西洋濤動(dòng)（North Atlantic Oscillation，NAO）和東亞夏季風(fēng)的重要橋梁（Palmer and Sun，1985），是造成東亞夏季大氣環(huán)流尤其是中高緯度環(huán)流異常的重要原因之一（Wu Z W et al., 2009；左金清等，2012），數(shù)值試驗(yàn)結(jié)果也揭示了北大西洋海溫對(duì)東亞環(huán)流的重要影響（楊修群等，1992；Lu and Dong，2005）。印度洋是亞澳季風(fēng)區(qū)下墊面的一個(gè)重要組成部分，其熱力狀況的改變會(huì)通過(guò)海氣相互作用影響到亞澳季風(fēng)及亞澳地區(qū)天氣氣候異常，是東亞等地區(qū)夏季環(huán)流異常的信號(hào)來(lái)源之一（晏紅明和肖子牛，2000；Guan and Yamagata，2003）。

海溫異常是季節(jié)預(yù)測(cè)的主要信息源，因此動(dòng)力模式對(duì)海溫的預(yù)測(cè)能力決定著它對(duì)東亞環(huán)流預(yù)測(cè)的能力，對(duì)模式預(yù)測(cè)海溫的能力進(jìn)行評(píng)估可以為模式對(duì)環(huán)流及降水的預(yù)測(cè)能力歸因提供參考。目前，國(guó)家氣候中心已建立了包括?！憽?dú)舛嗳酉嗷プ饔玫臍夂蛳到y(tǒng)模式（BCC_CSM），該模式在氣候特征、年代際變化和季節(jié)內(nèi)振蕩等方面表現(xiàn)出較好的性能（Wu et al., 2010；董敏等，2009），以該模式為基礎(chǔ)國(guó)家氣候中心建立了第二代季節(jié)預(yù)測(cè)模式系統(tǒng)（吳統(tǒng)文等，2013，2014），本文利用該模式系統(tǒng)的歷史回報(bào)資料，評(píng)估了對(duì)東亞夏季環(huán)流系統(tǒng)有顯著影響的太平洋、熱帶印度洋、北大西洋等關(guān)鍵海區(qū)夏季海溫的預(yù)測(cè)技巧，并進(jìn)一步分析了前冬ENSO位相與夏季海溫預(yù)測(cè)技巧的關(guān)系。

2 預(yù)測(cè)模式及數(shù)據(jù)

2.1 BCC_CSM模式簡(jiǎn)介

BCC_CSM是國(guó)家氣候中心自2004年開(kāi)始在NCAR-CCSM框架基礎(chǔ)上，建立包括?！憽?dú)舛嗳酉嗷プ饔玫臍夂蛳到y(tǒng)模式（Wu et al., 2013），該模式能夠?qū)Υ髿?、陸面、海洋、海冰等多圈層進(jìn)行月、季、年尺度的氣候預(yù)測(cè)。BCC_CSM的大氣模式和陸面模式水平分辨率為T106（106波三角截?cái)啵┑闹械确直媛蜀詈夏Ｊ剑R衛(wèi)華和吳統(tǒng)文，2010；董敏和葉正青，2005；王璐等，2009；Wu et al., 2008, 2010；Wu，2012；Chen et al., 2012；郭準(zhǔn)等，2011）；海洋分量模式為美國(guó)地球物理流體動(dòng)力學(xué)實(shí)驗(yàn)室（GFDL）研發(fā)的模塊化海洋模式（MOM）4.0 版本MOM4-L40（Murray, 1996），三極網(wǎng)格，近赤道地區(qū)水平分辨率約為1/3 緯度×1經(jīng)度，中高緯約1緯度×1經(jīng)度，垂直方向40 層。

2.2 數(shù)據(jù)

本文所使用數(shù)據(jù)為由國(guó)家氣候中心提供的第二代季節(jié)預(yù)測(cè)模式系統(tǒng)的歷史回報(bào)數(shù)據(jù)，分析時(shí)間為1981～2007年，大氣初始場(chǎng)采用NCEP（National Centers for Environmental Prediction）再分析資料同化產(chǎn)品的多層次溫度、風(fēng)場(chǎng)及地面氣壓場(chǎng)，海冰初始場(chǎng)采用NOAA（National Oceanic and Atmospheric Administration）最優(yōu)插值的海冰密集度資料，海洋初值采用NOAA GODAS（Global Ocean Data Assimilation System）的多層次溫度場(chǎng)；為實(shí)現(xiàn)氣候系統(tǒng)多變量的整體協(xié)調(diào)性，使用松弛逼近方法完成初始化。初始場(chǎng)分別由每月最后4天日平均大氣場(chǎng)及最后三天日平均海溫場(chǎng)生成，積分時(shí)間6個(gè)月。模式輸出結(jié)果為月平均數(shù)據(jù)，分辨率為160×320，約1.125°×1.125°。分析的目標(biāo)季節(jié)為夏季（6～8月），使用了分別從2月底（超前3個(gè)月預(yù)測(cè)時(shí)間）及5月初（超前1個(gè)月預(yù)測(cè)時(shí)間）起報(bào)的兩組回報(bào)結(jié)果來(lái)進(jìn)行對(duì)比。為了評(píng)估該模式的性能，所用海溫再分析資料為ERRSST.v3b（Smith et al., 2008），分辨率為2°×2°。為了與再分析數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，本文使用雙線性插值將回報(bào)數(shù)據(jù)插值到再分析數(shù)據(jù)同樣分辨率。

為了更好地反映該模式的預(yù)測(cè)性能，對(duì)各個(gè)海區(qū)有代表性的海溫指數(shù)進(jìn)行評(píng)估，所用的海溫指數(shù)有：Ni?o 3.4指數(shù)，定義為赤道中東太平洋海區(qū)（5°S～5°N，170°W～120°W）的海表溫度距平值（Sea Surface Temperature Anomalies，SSTA）；IOBW指數(shù)，定義為熱帶印度洋（20°S～20°N，40°E～110°E）區(qū)域平均的SSTA（Klein et al., 1999；Lau and Nath，2000；Meyers，1996）；NAT指數(shù)，定義為北大西洋中緯度（34°N～44°N，72°W～62°W）與高緯度（44°N～56°N，44°W～24°W）和低緯度（0°～18°N，46°W～24°W）的平均的SSTA之差（Marshall et al., 2001；李建等，2007；Wu et al., 2009；左金清等，2012；Zuo et al., 2013）。

3 BCC_CSM模式海溫預(yù)測(cè)技巧評(píng)估

圖1給出了1981～2007年觀測(cè)與模式回報(bào)的全球中低緯夏季氣候海溫及差值分布。由圖1a?c可見(jiàn)，觀測(cè)與模式回報(bào)的夏季氣候海溫在總體上分布較一致，能較好地反映海溫從熱帶到中高緯遞減的分布特征。赤道東太平洋冷舌區(qū)海溫變化是衡量氣候系統(tǒng)年際變化的重要指標(biāo)，從圖中可以看到模式回報(bào)結(jié)果相對(duì)觀測(cè)冷舌偏西偏強(qiáng)，這也是動(dòng)力模式預(yù)測(cè)這些地區(qū)海溫時(shí)常見(jiàn)的問(wèn)題，如單獨(dú)海洋模式（Stockdale et al., 1993）或是耦合模式（Mechoso et al., 1995；Latif et al., 2001；Lin，2007）中模擬的冷舌海溫都偏低且西伸幅度較大。與冷舌相對(duì)應(yīng)，模式回報(bào)的印度洋—太平洋暖池（以下簡(jiǎn)稱“印太暖池”）范圍偏小、強(qiáng)度偏弱。從超前1個(gè)月預(yù)測(cè)時(shí)間模式回報(bào)與觀測(cè)的差值圖（圖1d，陰影區(qū)域?yàn)?9%信度）可見(jiàn)，海溫差值從南到北緯向呈正負(fù)相間的分布特征，低緯地區(qū)海溫預(yù)測(cè)誤差較小，中緯度的海溫誤差相對(duì)較大，南半球的誤差分布較北半球更為顯著。不同海區(qū)的誤差分布有所不同，印度洋的預(yù)測(cè)誤差較小，誤差較大的區(qū)域主要分布在大西洋、黑潮區(qū)、親潮區(qū)及其延伸體區(qū)（Kuroshio-Oyashio extension，KOE，以下將黑潮、親潮延伸體區(qū)簡(jiǎn)稱為KOE）以及東太平洋中緯度附近等地區(qū)。模式在不同超前時(shí)間預(yù)測(cè)誤差分布較為相似，但超前3個(gè)月時(shí)間預(yù)測(cè)的誤差（圖1e）的較之超前1月時(shí)間預(yù)測(cè)更為顯著，這說(shuō)明超前預(yù)測(cè)時(shí)間增長(zhǎng)，模式的誤差增長(zhǎng)明顯。

圖1 觀測(cè)與模式回報(bào)1981～2007年夏季SST及偏差氣候分布：（a）觀測(cè)；（b）超前1個(gè)月預(yù)測(cè)；（c）超前3個(gè)月預(yù)測(cè)；（d）超前1個(gè)月預(yù)測(cè)偏差；（e）超前3個(gè)月預(yù)測(cè)偏差。圖（d）、（e）陰影區(qū)表示99%的信度；單位：°C

圖2給出了1981～2007年觀測(cè)與模式回報(bào)的全球中低緯夏季海溫年際方差及方差比值（模式回報(bào)的海溫年際方差與觀測(cè)的海溫年際方差比值）分布。觀測(cè)（圖2a）中海溫方差大值區(qū)（年際變率顯著區(qū)）主要集中在赤道太平洋、北太平洋以及北大西洋。模式的回報(bào)結(jié)果在一定程度上反映出了夏季海溫區(qū)域性年際變化特征，但模式回報(bào)結(jié)果（圖2b，c）在赤道太平洋區(qū)域年際變率偏強(qiáng)，中心位置偏西，這與氣候平均中冷舌偏西的問(wèn)題相對(duì)應(yīng)；北太平洋區(qū)域除KOE區(qū)外年際變率偏小，KOE區(qū)附近年際變率明顯偏大；北大西洋區(qū)域年際變率明顯偏大，且隨著模式在超前預(yù)測(cè)時(shí)間增長(zhǎng)，年際變率的差異明顯增大。且由方差比值圖（圖2d，e）可見(jiàn)，北半球尤其是北太平洋區(qū)域大部分地區(qū)方差比分布較為一致且小于1，表明模式在這些區(qū)域的年際變率要小于觀測(cè)；方差比值較大區(qū)域主要分布在南半球中緯度，其中南大西洋方差比大值分布較為明顯，表明在這些區(qū)域模式回報(bào)結(jié)果年際變率相對(duì)于觀測(cè)偏大。

為進(jìn)一步評(píng)估BCC_CSM模式對(duì)于夏季SST的預(yù)測(cè)技巧，圖3為1981～2007年夏季觀測(cè)與模式回報(bào)的全球中低緯海溫相關(guān)系數(shù)分布，從圖中來(lái)看，BCC_CSM模式在低緯地區(qū)都具有較高的預(yù)測(cè)技巧，且北半球的預(yù)測(cè)技巧明顯高于南半球。由圖3a與圖3b對(duì)比可見(jiàn)，預(yù)測(cè)時(shí)間延長(zhǎng)后，模式在大部分區(qū)域預(yù)測(cè)技巧有所下降。KOE區(qū)的預(yù)測(cè)技巧相對(duì)偏低，且超前3個(gè)月的預(yù)測(cè)技巧高于超前1個(gè)月的預(yù)測(cè)技巧，這與預(yù)測(cè)技巧KOE區(qū)具有的動(dòng)力與熱力、大氣和海洋間復(fù)雜的相互作用特點(diǎn)有關(guān)（Kelly et al., 2010），導(dǎo)致耦合系統(tǒng)很難預(yù)測(cè)該地區(qū)的海溫，且大多數(shù)的氣候模式的分辨率太低，難以預(yù)測(cè)出黑潮的位置和強(qiáng)度（Kwon et al.，2010）。另一個(gè)特點(diǎn)是模式對(duì)熱帶印度洋東部的預(yù)測(cè)技巧較低，這可能與模式回報(bào)的冷舌偏西偏強(qiáng)以及暖池區(qū)域較小有關(guān)，且預(yù)測(cè)時(shí)間變長(zhǎng)后，模式的預(yù)測(cè)技巧有所下降，但分布型存在類似的結(jié)構(gòu)特征。超前預(yù)測(cè)時(shí)間為1個(gè)月時(shí)，模式在北大西洋大部分地區(qū)都擁有一定的預(yù)測(cè)技巧，但隨著預(yù)測(cè)時(shí)間的增長(zhǎng)，預(yù)測(cè)技巧在中緯度地區(qū)下降的很快，僅在低緯以及少數(shù)地區(qū)表現(xiàn)出一定的預(yù)測(cè)技巧。從圖4a?b可以看出，模式在不同超前預(yù)測(cè)時(shí)間，均方根誤差（RMSE, Root Mean Square Error）較大值主要分布在南半球區(qū)域以及北大西洋中高緯度與KOE區(qū)附近等區(qū)域，反映了模式在這些區(qū)域的預(yù)測(cè)誤差相對(duì)較大，且隨著超前預(yù)測(cè)時(shí)間增長(zhǎng)而增長(zhǎng)。

圖2 觀測(cè)與模式回報(bào)1981～2007年夏季SST方差及方差比分布：（a）觀測(cè)；（b）超前1個(gè)月預(yù)測(cè)；（c）超前3個(gè)月預(yù)測(cè)；（d）超前1個(gè)月預(yù)測(cè)方差比；（e）超前3個(gè)月預(yù)測(cè)方差比。圖（a?c）單位：°C

圖3 模式回報(bào)與觀測(cè)1981～2007年夏季海溫相關(guān)分布：（a）超前1個(gè)月預(yù)測(cè)；（b）超前3個(gè)月預(yù)測(cè)。彩色陰影區(qū)表示95%的置信度

圖4 模式回報(bào)與觀測(cè)1981～2007年夏季海溫RMSE分布：（a）超前1個(gè)月預(yù)測(cè)；（b）超前3個(gè)月預(yù)測(cè)。單位：°C

圖5 觀測(cè)與模式回報(bào)1981～2007年夏季北太平洋SST的EOF第一模態(tài)及對(duì)應(yīng)時(shí)間系數(shù)：（a）觀測(cè)；（b）超前1個(gè)月預(yù)測(cè)；（c）超前3個(gè)月預(yù)測(cè)；（d）時(shí)間系數(shù)（實(shí)線、長(zhǎng)虛線和短虛線分別為觀測(cè)值、超前1個(gè)月預(yù)測(cè)和超前3個(gè)月預(yù)測(cè)，下同）

3.1 夏季太平洋

前人大量關(guān)于ENSO關(guān)鍵區(qū)—熱帶太平洋的海溫研究工作揭示了大部分耦合模式在熱帶太平洋地區(qū)擁有較好的預(yù)測(cè)技巧，前文的分析也同樣證實(shí)了這一點(diǎn)。BCC_CSM模式對(duì)熱帶外北太平洋 海溫的預(yù)測(cè)技巧也同樣是本文關(guān)注的重點(diǎn)。主模態(tài)的空間分布反映了北太平洋年際變率最顯著的分布型特征，因此分析了觀測(cè)和模式預(yù)測(cè)的EOF （Empirical Orthogonal Function）模態(tài)的空間分布，限于篇幅，這里僅給出了北太平洋第一模態(tài)的空間分布圖（圖5），從圖5a中可以看出，觀測(cè)中夏季北太平洋海溫第一模態(tài)是東西反位相的空間分布，圖5b和圖5c分別為超前1個(gè)月和超前3個(gè)月的預(yù)測(cè)，可以看出模式預(yù)測(cè)的海溫第一模態(tài)分布特征與觀測(cè)的分布型比較類似，空間分布型的相關(guān)系數(shù)分別為0.8和0.81（表1）。同時(shí)，觀測(cè)的夏季海溫距平的第一模態(tài)的解釋方差比例為27.2%，模式超前1個(gè)月和3個(gè)月預(yù)測(cè)的主模態(tài)分別占了總方差的33.7%和42.9%，這表明模式預(yù)測(cè)比觀測(cè)更容易出現(xiàn)第一模態(tài)的空間分布型。模式的第二模態(tài)的空間分布與觀測(cè)的第二模態(tài)仍有較好的一致性（圖略），超前1個(gè)月和超前3個(gè)月預(yù)測(cè)的空間相關(guān)系數(shù)分別為0.79和0.78，第三模態(tài)空間分布的差異明顯變大，相關(guān)系數(shù)也僅為0.33和0.31。但第二模態(tài)的解釋方差所占總方差的比重模式預(yù)測(cè)小于觀測(cè)。

為了分析模式對(duì)觀測(cè)的第一模態(tài)空間分布型的預(yù)測(cè)能力，將模式回報(bào)結(jié)果的時(shí)空矩陣投影到由觀測(cè)時(shí)空矩陣進(jìn)行EOF分解得到的特征向量上,得到模式回報(bào)相應(yīng)的時(shí)間系數(shù)，圖5d給出了觀測(cè)和模式預(yù)測(cè)的時(shí)間系數(shù)年際變化?？梢钥闯?，觀測(cè)的時(shí)間系數(shù)和模式預(yù)測(cè)的投影系數(shù)年代際震蕩特征十分明顯且均具有一個(gè)逐漸下降的趨勢(shì)，表明在這27年間，該海區(qū)夏季平均海溫西部升高而東部降低，而模式很好的再現(xiàn)了這個(gè)特征及趨勢(shì)，超前1個(gè)月預(yù)測(cè)和超前3個(gè)月預(yù)測(cè)的時(shí)間相關(guān)系數(shù)分別為0.78和0.80，都達(dá)到了99%的置信水平，且超前3個(gè)月的預(yù)測(cè)對(duì)第一模態(tài)空間分布型的年際變率預(yù)測(cè)能力更高。第二模態(tài)和第三模態(tài)超前1個(gè)月的預(yù)測(cè)均好于超前3個(gè)月的預(yù)測(cè)，超前1個(gè)月對(duì)第二模態(tài)和第三模態(tài)的時(shí)間系數(shù)相關(guān)分別為0.77和0.53，超前3個(gè)月則分別為0.64和0.19?？梢钥闯?，超前1個(gè)月預(yù)測(cè)技巧高于超前3個(gè)月的主要原因是對(duì)第二模態(tài)和第三模態(tài)預(yù)測(cè)性能的提高。通過(guò)不同時(shí)效的預(yù)測(cè)效果對(duì)比，我們初步估計(jì)，春季異常的影響可能體現(xiàn)在第二和和第三模態(tài)上，第一模態(tài)的變化可能主要來(lái)自于冬季的異常信號(hào)，具體的可能原因?qū)⒘砦倪M(jìn)行詳細(xì)討論。

表1　北太平洋海溫EOF分析前3模態(tài)方差貢獻(xiàn)百分率及模式與觀測(cè)時(shí)間系數(shù)、空間模態(tài)相關(guān)系數(shù)

圖6 觀測(cè)與模式回報(bào)1981～2007年夏季Ni?o 3.4 指數(shù)和偏差：（a）Ni?o 3.4 指數(shù)；（b）偏差。單位：°C

BCC_CSM模式對(duì)表征ENSO事件的Ni?o 3.4指數(shù)的預(yù)測(cè)技巧優(yōu)劣，是本文研究夏季太平洋年際變率所關(guān)注的另一重點(diǎn)。圖6給出了1981～2007年觀測(cè)與模式回報(bào)的夏季平均Ni?o 3.4指數(shù)及其差值圖，結(jié)果（圖6a）顯示超前1個(gè)月時(shí)間的預(yù)測(cè)在指數(shù)位相變化與指數(shù)強(qiáng)度上與觀測(cè)更為接近，超前1個(gè)月和超前3個(gè)月預(yù)測(cè)的Ni?o 3.4指數(shù)與觀測(cè)的相關(guān)系數(shù)分別為0.83和0.63，都達(dá)到了99%的置信水平，超前3個(gè)月的預(yù)測(cè)技巧明顯低于超前1個(gè)月。從差值圖（圖6b）中可以看出，超前1個(gè)月的預(yù)測(cè)與觀測(cè)差值集中在0附近，變化幅度較??；超前3個(gè)月的預(yù)測(cè)與觀測(cè)的差值位相變化基本與超前1個(gè)月的差值相同，但變化幅度更大。這表明BCC_CSM模式對(duì)于夏季Nino3.4區(qū)SST異常具有較高的預(yù)測(cè)技巧，但隨著超前預(yù)測(cè)時(shí)間的增加，模式的預(yù)測(cè)技巧下降比較快。進(jìn)一步分析了夏季發(fā)生發(fā)展ENSO事件的年份的預(yù)測(cè)技巧，實(shí)況中在夏季發(fā)生El Ni?o 現(xiàn)象的年份有1982、1987、1991、1997和2002年，其中強(qiáng)度較強(qiáng)是1982、1987和1997年，模式在超前1個(gè)月預(yù)測(cè)時(shí)間回報(bào)的指數(shù)都與觀測(cè)基本吻合，其他海溫強(qiáng)度偏弱的年份，模式的回報(bào)的Ni?o 3.4指數(shù)皆弱于觀測(cè)；在夏季發(fā)生La Ni?a現(xiàn)象的年份為1984、1985、1988、1999、2000和2007年，其中強(qiáng)度較強(qiáng)的1988和1999年，模式回報(bào)的指數(shù)皆與觀測(cè)基本吻合，其他海溫強(qiáng)度偏弱的年份，模式回報(bào)的Ni?o 3.4指數(shù)皆強(qiáng)于觀測(cè)。

3.2 夏季熱帶印度洋

圖7a?c給出了觀測(cè)和模式回報(bào)夏季熱帶印度洋海溫EOF第一模態(tài)的空間分布。在圖7a中，觀測(cè)的第一模態(tài)顯示了熱帶印度洋海溫在夏季的空間分布為總體為全區(qū)一致型，但這種分布型已經(jīng)處于衰減狀態(tài)，逐漸在向東西偶極型分布發(fā)展，圖7b和圖7c分別為超前1個(gè)月和超前3個(gè)月的預(yù)測(cè)，可以看出模式預(yù)測(cè)的海溫第一模態(tài)分布特征與觀測(cè)的分布型基本呈現(xiàn)一致，空間分布型的相關(guān)系數(shù)分別為0.84和0.76（表2），但預(yù)測(cè)結(jié)果在不同區(qū)域都出現(xiàn)了相反位相的分布。同時(shí)，觀測(cè)的夏季海溫距平的第一模態(tài)的解釋方差比例為43.5%，模式超前1個(gè)月和3個(gè)月預(yù)測(cè)的主模態(tài)分別占了總方差的40.0%和36.0%，這表明模式預(yù)測(cè)的第一模態(tài)的空間分布型與觀測(cè)基本相當(dāng)。模式的第二、三模態(tài)的空間分布與觀測(cè)的第二、三模態(tài)的一致性有所下降（圖略），超前1個(gè)月和超前3個(gè)月預(yù)測(cè)的空間相關(guān)系數(shù)分別為0.42和0.61，第三模態(tài)空間分布的差異明顯變大，相關(guān)系數(shù)也僅為0.40和0.20。但第二模態(tài)的解釋方差所占總方差的比重模式預(yù)測(cè)均大于觀測(cè)，這表明模式預(yù)測(cè)出現(xiàn)第二模態(tài)的空間分布型的概率要大于觀測(cè)。

表2 印度洋海溫EOF分析前3模態(tài)方差貢獻(xiàn)百分率及模式與觀測(cè)時(shí)間系數(shù)、空間模態(tài)相關(guān)系數(shù)

圖7 觀測(cè)與模式回報(bào)1981～2007年夏季印度洋SST的EOF第一模態(tài)及對(duì)應(yīng)的時(shí)間系數(shù)：（a）觀測(cè)；（b）超前1個(gè)月預(yù)測(cè)；（c）超前3個(gè)月預(yù)測(cè)；（d）時(shí)間系數(shù)

同樣利用投影的方法得到了印度洋夏季海溫模式回報(bào)相應(yīng)的時(shí)間系數(shù)，圖7d給出了觀測(cè)和模式預(yù)測(cè)的時(shí)間系數(shù)年際變化?？梢钥闯?，模式基本再現(xiàn)了夏季熱帶印度洋海溫的變化特征，超前1個(gè)月預(yù)測(cè)和超前3個(gè)月預(yù)測(cè)的時(shí)間相關(guān)系數(shù)分別為0.74和0.71，都達(dá)到了99%的置信水平，且超前1個(gè)月的預(yù)測(cè)對(duì)第一模態(tài)空間分布型的年際變率預(yù)測(cè)能力更高。第二模態(tài)超前3個(gè)月的預(yù)測(cè)好于超前1個(gè)月的預(yù)測(cè)，第三模態(tài)超前1個(gè)月的預(yù)測(cè)好于超前3個(gè)月的預(yù)測(cè)，超前1個(gè)月對(duì)第二模態(tài)和第三模態(tài)的時(shí)間系數(shù)相關(guān)分別為0.44和0.36，超前3個(gè)月則分別為0.37和0.19?？梢钥闯?，模式對(duì)于印太暖池的預(yù)測(cè)誤差使得模式對(duì)熱帶印度洋以及太平洋海溫的主模態(tài)的空間分布誤差增大，且該地區(qū)海溫異常信號(hào)的持續(xù)性要弱于太平洋，主要體現(xiàn)在第二模態(tài)和第三模態(tài)，導(dǎo)致了預(yù)測(cè)誤差增長(zhǎng)。

圖8給出了1981～2007年觀測(cè)與模式回報(bào)的夏季季節(jié)平均IOBW指數(shù)及其差值圖，模式的預(yù)測(cè)結(jié)果的年際變化特征基本與觀測(cè)一致，超前1個(gè)月時(shí)間預(yù)測(cè)和超前3個(gè)月的預(yù)測(cè)與觀測(cè)指數(shù)的相關(guān)系數(shù)分別為0.75和0.69，均達(dá)到了99%的置信水平，但模式預(yù)測(cè)的強(qiáng)度與觀測(cè)存在差異，在1996年之前表現(xiàn)為強(qiáng)度偏弱，在此之后表現(xiàn)為偏強(qiáng)。從圖中（圖8a）可以看出，觀測(cè)的IOBW指數(shù)振幅在隨著時(shí)間減小，且負(fù)指數(shù)的絕對(duì)值在隨著時(shí)間減小。模式回報(bào)的指數(shù)振幅比較平緩，在前期振幅較觀測(cè)偏小，即指數(shù)強(qiáng)度小于觀測(cè)；在后期模式回報(bào)的指數(shù)數(shù)值較之觀測(cè)偏向冷位相，且對(duì)于負(fù)指數(shù)的上升趨勢(shì)預(yù)測(cè)技巧偏低。結(jié)合差值圖（圖8b）可見(jiàn)，模式雖然對(duì)夏季IOBW指數(shù)的變化趨勢(shì)具有一定的技巧，但是對(duì)強(qiáng)度的預(yù)測(cè)還是存在一定的偏差。

圖8 觀測(cè)與模式回報(bào)1981～2007年夏季IOBW指數(shù)和偏差：（a）IOBW指數(shù)；（b）偏差。單位：°C

3.3 夏季北大西洋

圖9a?c給出了觀測(cè)和模式回報(bào)夏季北大西洋海溫EOF第一模態(tài)的空間分布。在圖9a中，觀測(cè)的第一模態(tài)顯示了北大西洋海溫在夏季的空間分布為北高南低的分布型，圖9b和圖9c分別為超前1個(gè)月和超前3個(gè)月的預(yù)測(cè)，可以看出模式預(yù)測(cè)的海溫第一模態(tài)分布特征與觀測(cè)的分布型基本呈現(xiàn)一致，空間分布型的相關(guān)系數(shù)分別為0.73和0.67（表3），但預(yù)測(cè)結(jié)果的南北位相差異偏大。同時(shí)，觀測(cè)的夏季海溫距平的第一模態(tài)的解釋方差比例為39.1%，模式超前1個(gè)月和3個(gè)月預(yù)測(cè)的主模態(tài)分別占了總方差的41.9%和63.7%，這表明模式預(yù)測(cè)尤其是超前3個(gè)月的預(yù)測(cè)更容易出現(xiàn)第一模態(tài)的空間分布型。模式的第二、三模態(tài)的空間分布與觀測(cè)的第二、三模態(tài)的一致性下降很快（圖略），且除超前3個(gè)月預(yù)測(cè)的第三模態(tài)外基本表現(xiàn)為不相關(guān)，超前1個(gè)月和超前3個(gè)月預(yù)測(cè)的空間相關(guān)系數(shù)分別為－0.19和0.03，第三模態(tài)空間分布的差異明顯變大，相關(guān)系數(shù)也僅為－0.10和0.42。且第二、三模態(tài)的解釋方差所占總方差的比重模式預(yù)測(cè)均小于觀測(cè)。

圖9d給出了北大西洋觀測(cè)和模式預(yù)測(cè)特征向量投影對(duì)應(yīng)的時(shí)間系數(shù)年際變化?？梢钥闯?，模式總體表現(xiàn)為與觀測(cè)一致上升趨勢(shì)，這表明最近27年夏季北大西洋海溫有明顯的升高趨勢(shì)，但模式回報(bào)的時(shí)間系數(shù)變化幅度小于觀測(cè)，超前1個(gè)月預(yù)測(cè)和超前3個(gè)月預(yù)測(cè)的時(shí)間相關(guān)系數(shù)分別為0.88和0.70，都達(dá)到了99%的置信水平，且超前1個(gè)月的預(yù)測(cè)對(duì)第一模態(tài)空間分布型的年際變率預(yù)測(cè)能力更高。第二模態(tài)與第三模態(tài)超前1個(gè)月的預(yù)測(cè)皆好于超前3個(gè)月的預(yù)測(cè)，超前1個(gè)月對(duì)第二模態(tài)和第三模態(tài)的時(shí)間系數(shù)相關(guān)分別為0.59和0.45，超前3個(gè)月則分別為0.59和0.30?？梢钥闯?，北大西洋海溫的春季海溫異常信號(hào)明顯強(qiáng)于冬季，第一模態(tài)的差異尤為明顯，這使得超前1個(gè)月預(yù)測(cè)技巧高于超前3個(gè)月。

圖9 觀測(cè)與模式回報(bào)1981～2007年夏季北大西洋SST EOF第一模態(tài)及對(duì)應(yīng)的時(shí)間系數(shù)：（a）觀測(cè)；（b）超前1個(gè)月預(yù)測(cè)；（c）超前3個(gè)月預(yù)測(cè)；（d）時(shí)間系數(shù)

表3　北大西洋洋海溫EOF分析前3模態(tài)方差貢獻(xiàn)百分率及模式與觀測(cè)時(shí)間系數(shù)、空間模態(tài)相關(guān)系數(shù)

圖10給出了1981～2007年觀測(cè)與模式回報(bào)的夏季季節(jié)平均NAT指數(shù)及其差值圖，從圖10a可以看出，超前1個(gè)月預(yù)測(cè)時(shí)間與觀測(cè)的指數(shù)相關(guān)系數(shù)為0.42，通過(guò)了95%的置信水平，超前3個(gè)月預(yù)測(cè)與觀測(cè)的指數(shù)相關(guān)系數(shù)為0.20，這表明模式對(duì)NAT指數(shù)的預(yù)測(cè)技巧很低，尤其是超前3個(gè)月的預(yù)測(cè)。從差值圖（圖10b）中可以看出，模式在不同超前預(yù)測(cè)時(shí)間對(duì)夏季NAT指數(shù)的預(yù)測(cè)技巧基本一致，且在NAT 高指數(shù)年1987、1993和1997年，指數(shù)的差值很大，模式回報(bào)的指數(shù)變化比較平緩，未能反映出指數(shù)強(qiáng)烈振蕩的特征，在其他年份，模式超前1個(gè)月的預(yù)測(cè)對(duì)于NAT指數(shù)的回報(bào)結(jié)果大多偏高?？傮w來(lái)說(shuō)，模式對(duì)NAT指數(shù)的預(yù)測(cè)技巧相對(duì)于Ni?o 3.4 指數(shù)與IOBW指數(shù)來(lái)說(shuō)較低，僅在超前1個(gè)月的預(yù)測(cè)表現(xiàn)出一定的預(yù)測(cè)技巧。

圖10 觀測(cè)與模式回報(bào)1981～2007年夏季NAT指數(shù)和偏差：（a）NAT 指數(shù)；（b）偏差。單位：°C

圖11 模式對(duì)各指數(shù)的預(yù)測(cè)時(shí)效（長(zhǎng)虛線和短虛線分別為2月和5月提供初值）：（a）Ni?o 3.4指數(shù)；（b）IOBW指數(shù)；（c）NAT指數(shù)。單位：°C

3.4 海溫指數(shù)的預(yù)測(cè)時(shí)效

圖11 給出了模式采取不同初值時(shí)對(duì)三個(gè)海溫指數(shù)逐月預(yù)測(cè)技巧隨時(shí)間的演變特征。從圖中可以看出，對(duì)于6至8月的各指數(shù)預(yù)測(cè)，5月的初值相對(duì)而言具有更高的預(yù)測(cè)技巧，即模式超前1個(gè)月的指數(shù)預(yù)測(cè)更具有技巧。各指數(shù)的預(yù)測(cè)技巧基本都隨積分時(shí)間的增長(zhǎng)而下降，大部分情形前期技巧下降比較明顯。比較圖11中的各圖可以看出，模式對(duì)Ni?o 3.4 指數(shù)（圖11a）一直保持了一個(gè)較高的預(yù)測(cè)技巧，而在模式使用5月作為初值時(shí)，后期的技巧在甚至要高于前期。IOBW指數(shù)（圖11b）從二月起報(bào)一直表現(xiàn)出一定的預(yù)測(cè)技巧，在8月份的預(yù)測(cè)技巧甚至略高于5月份初值；而5月份的海溫初值在模式積分四個(gè)月之后到11月份表現(xiàn)出較弱的相關(guān)，這可能與熱帶印度洋全區(qū)一致海溫模態(tài)春夏季較強(qiáng)而在秋季表現(xiàn)的不是很顯著有關(guān)；模式對(duì)NAT（圖11c）的預(yù)測(cè)技巧一直較低，預(yù)測(cè)技巧下降趨勢(shì)也較為明顯，后期預(yù)測(cè)技巧雖有提升但技巧很低。

4 前冬ENSO位相對(duì)于模式對(duì)夏季海溫預(yù)測(cè)技巧的影響

4.1 前冬不同ENSO位相SST合成分析

眾多研究表明，赤道中東太平洋年際變率最強(qiáng)信號(hào)ENSO 事件，它在大平洋、印度洋和北大西洋都存在著顯著的相關(guān)，表明這些海區(qū)的海溫變化受到來(lái)自熱帶太平洋的影響（Latif and Barnett，1995；Lau，1994；吳國(guó)雄和孟文，1998；Alexander et al., 2002）。由于ENSO的成熟期一般在冬季，本文根據(jù)1981～2007年的前冬的尼諾三四區(qū)海溫異常，將回報(bào)結(jié)果分為El Ni?o年、La Ni?a年和正常年三種情況（表4），以此來(lái)分析前冬ENSO位于不同位相時(shí)，對(duì)模式三個(gè)海區(qū)夏季海溫預(yù)測(cè)技巧有何影響。

將模式回報(bào)與觀測(cè)的夏季海溫分別在ENSO不同位相下進(jìn)行合成后進(jìn)行差值分析,前冬不同ENSO位相模式回報(bào)與觀測(cè)的夏季海溫差值如圖12示。前冬ENSO處于不同位相時(shí)，模式回報(bào)的海溫差值分布特征基本一致，差值從北到南為一個(gè)負(fù)正相間的排列，但其強(qiáng)度和通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的區(qū)域范圍有所不同：前冬處于ENSO正常位相時(shí)（圖12a），海溫的差異（通過(guò)99%的置信水平的區(qū)域）比前冬處于異常位相（圖12b?c）更為明顯，這表明前冬的ENSO事件為夏季中低緯度的海溫提供了可預(yù)報(bào)性來(lái)源；前冬處于El Ni?o位相（圖12b）與La Ni?a位相時(shí)（圖12c）兩種情形除在南太平洋等少數(shù)地區(qū)有細(xì)微差異外基本一致。隨著超前預(yù)測(cè)時(shí)間的增長(zhǎng)，如圖13a?c示，海溫差值的總體分布特征與圖12相似，但相對(duì)于超前1個(gè)月時(shí)間預(yù)測(cè)海溫誤差明顯增大。

圖13 同圖12，但為超前3個(gè)月回報(bào)結(jié)果

4.2 不同ENSO位相各指數(shù)預(yù)測(cè)技巧的評(píng)估

為了進(jìn)一步分析ENSO對(duì)于模式對(duì)夏季關(guān)鍵區(qū)海溫預(yù)測(cè)技巧的影響，本文對(duì)前冬ENSO處于不同位相下的模式回報(bào)各指數(shù)進(jìn)行了分類，以便深入分析。如圖所示，在前冬ENSO異常位相下（圖14a? b）觀測(cè)的夏季Ni?o 3.4 指數(shù)數(shù)值總體低于ENSO正常位相下（圖14c），模式的回報(bào)在一定程度上也反映了這個(gè)特點(diǎn)。本文計(jì)算了在前冬位于El Ni?o、 La Ni?a及正常位相下模式回報(bào)的Ni?o 3.4 指數(shù)與觀測(cè)值的差值。計(jì)算公式如下：

其中，代表預(yù)測(cè)場(chǎng)，代表觀測(cè)場(chǎng)，代表同一前冬位相下同一超前預(yù)測(cè)時(shí)間的所有預(yù)測(cè)。超前1個(gè)月時(shí)間預(yù)測(cè)的差值依次為－0.31、0.36和0.31；超前3個(gè)月時(shí)間預(yù)測(cè)的差值依次為－0.58、0.44和0.53，表明前冬ENSO為正常位相與El Ni?o位相時(shí)，模式超前1個(gè)月的預(yù)測(cè)對(duì)于Ni?o 3.4 指數(shù)的回報(bào)與觀測(cè)更為接近，且El Ni?o位相時(shí)回報(bào)偏低，正常位相回報(bào)偏高； La Ni?a位相預(yù)測(cè)技巧再次之，且回報(bào)的指數(shù)偏高。而超前3個(gè)月的預(yù)測(cè)情形正好與前者相反，即模式在前冬位于 La Ni?a位相時(shí)預(yù)測(cè)技巧更高?？傮w來(lái)看，前冬ENSO位相對(duì)該模式的夏季Ni?o 3.4 指數(shù)預(yù)測(cè)技巧影響較小。

熱帶印度洋的IOBW指數(shù)滯后響應(yīng)于赤道東太平洋ENSO 事件 ( Nigam and Shen, 1993；Tourre and White, 1995；Chambers et al., 1999)，前冬ENSO位相為El Ni?o時(shí)（圖15a），IOBW指數(shù)較高且大多位于正位相；前冬ENSO位相為L(zhǎng)a Ni?a時(shí)（圖15b），IOBW指數(shù)較低且大多位于負(fù)位相；前冬ENSO位相為正常時(shí)（圖15c），IOBW指數(shù)位于0附近波動(dòng)，模式的回報(bào)在一定程度上反映了該指數(shù)對(duì)于ENSO滯后響應(yīng)這一特點(diǎn)，其中前冬位于La Ni?a位相時(shí)（圖15b），觀測(cè)的IOBW指數(shù)逐漸由負(fù)位相向正位相變化的趨勢(shì)，而模式未能反映出指數(shù)的這個(gè)變化特點(diǎn)。超前1個(gè)月預(yù)測(cè)時(shí)間與觀測(cè)的差值依次為－0.11、0.13和0.12；超前3個(gè)月預(yù)測(cè)時(shí)間的差值依次為－0.14、0.15和0.11，表明前冬ENSO位相為El Ni?o時(shí)，模式超前1個(gè)月的預(yù)測(cè)對(duì)于IOBW 指數(shù)的回報(bào)與觀測(cè)更為接近，且回報(bào)的指數(shù)總體偏低；正常位相時(shí)預(yù)測(cè)技巧次之，La Ni?a位相預(yù)測(cè)技巧再次之，且這兩種位相回報(bào)的指數(shù)總體偏高。模式超前3個(gè)月的預(yù)測(cè)情形有所不同，模式在前冬位于正常位相時(shí)更具有預(yù)測(cè)技巧。

圖14 前冬ENSO處于不同位相對(duì)應(yīng)的夏季Ni?o 3.4指數(shù)：（a）El Ni?o年；（b）La Ni?a年；（c）中性年。單位：°C，橫坐標(biāo)為挑選對(duì)應(yīng)個(gè)例的年份，下同

圖15 前冬ENSO處于不同位相對(duì)應(yīng)的夏季IOBW指數(shù)：（a）El Ni?o年；（b）La Ni?a年；（c）中性年。單位：°C

如圖16a?c所示，在前冬ENSO位相下的NAT指數(shù)的變率較小，而位于正常位相時(shí)變率較大。超前1個(gè)月時(shí)間的預(yù)測(cè)與觀測(cè)的差值依次為0.48、0.49和－0.63；超前3個(gè)月時(shí)間預(yù)測(cè)的差值依次為0.63、0.37和－0.62。表明前冬ENSO位相為El Ni?o時(shí)，模式超前1個(gè)月的預(yù)測(cè)對(duì)于NAT 指數(shù)的回報(bào)與觀測(cè)更為接近，La Ni?a位相時(shí)次之，正常位相預(yù)測(cè)技巧再次之，且正常位相回報(bào)的指數(shù)總體偏低。模式超前3個(gè)月的預(yù)測(cè)情形也有所不同，模式在前冬位于La Ni?a位相時(shí)更具有預(yù)測(cè)技巧，且預(yù)測(cè)技巧高于超前1個(gè)月的預(yù)測(cè)。

圖16 前冬ENSO處于不同位相對(duì)應(yīng)的夏季NAT指數(shù)：（a）El Ni?o年；（b）La Ni?a年；（c）中性年。單位：°C

5 結(jié)論與討論

本文評(píng)估了國(guó)家氣候中心BCC_CSM模式對(duì)夏季關(guān)鍵區(qū)海溫的預(yù)測(cè)能力。首先對(duì)模式回報(bào)的夏季海溫的氣候態(tài)及年際變化等特征進(jìn)行了整體分析；其次，對(duì)關(guān)鍵區(qū)海溫進(jìn)行了EOF分析，旨在了解模式對(duì)于夏季關(guān)鍵區(qū)海溫的年際變率模態(tài)及其年際變化特征的刻畫(huà)能力；再次，對(duì)關(guān)鍵區(qū)海溫的代表性年際變化指數(shù)進(jìn)行了分析，以此來(lái)了解模式對(duì)于關(guān)鍵區(qū)海溫的年際變率的預(yù)測(cè)能力；最后，分析了前冬的ENSO位相對(duì)于模式預(yù)測(cè)夏季海溫的影響，用來(lái)分析模式的預(yù)測(cè)技巧與前期外強(qiáng)迫的聯(lián)系。結(jié)果表明：

（1）BCC_CSM的回報(bào)結(jié)果基本再現(xiàn)了全球夏季中低緯度海溫的氣候分布特征，但也存在一定的偏差，低緯地區(qū)如赤道太平洋的冷舌、暖池區(qū)，中緯地區(qū)誤差較大的地區(qū)為KOE區(qū)、大西洋中緯度地區(qū)等；從不同超前時(shí)間來(lái)看，模式預(yù)測(cè)技巧在超前1個(gè)月預(yù)測(cè)的氣候態(tài)特征更接近實(shí)際觀測(cè)；

（2）從方差分析與相關(guān)分析來(lái)看，模式在南半球的海溫預(yù)測(cè)技巧較低，預(yù)測(cè)技巧較高的區(qū)域主要分布在赤道附近，且隨著超前預(yù)測(cè)時(shí)間的增長(zhǎng)，低緯地區(qū)的可預(yù)測(cè)性有所增強(qiáng)，但絕大部分地區(qū)的預(yù)測(cè)技巧都有所降低；

（3）通過(guò)分析BCC_CSM對(duì)夏季回報(bào)關(guān)鍵海區(qū)海溫的EOF分析可知，模式對(duì)于北太平洋、熱帶印度洋、北大西洋的夏季海溫前三個(gè)模態(tài)的空間分布型及其時(shí)間系數(shù)的演變均具有一定的預(yù)測(cè)技巧，北太平洋區(qū)域技巧最高。海溫不同模態(tài)的預(yù)測(cè)技巧來(lái)自于不同的超前時(shí)間的海溫異常，導(dǎo)致了不同模態(tài)的預(yù)測(cè)技巧的差異；

（4）BCC_CSM對(duì)夏季Ni?o 3.4 指數(shù)、IOBW指數(shù)和NAT指數(shù)均具有一定的預(yù)測(cè)技巧，其中對(duì)超前1個(gè)月預(yù)測(cè)的Ni?o 3.4指數(shù)的預(yù)測(cè)技巧最高，但在超前3個(gè)月的預(yù)測(cè)中技巧有所下降；對(duì)IOBW指數(shù)也表現(xiàn)出一定的預(yù)測(cè)技巧；而對(duì)NAT指數(shù)的技巧稍遜一籌，尤其是在超前3個(gè)月的預(yù)測(cè)中，模式幾乎表現(xiàn)的技巧很低；

（5）前冬ENSO位于不同位相時(shí)，BCC_CSM對(duì)夏季海溫預(yù)測(cè)技巧的特征有所不同，前冬位于ENSO位相時(shí)模式對(duì)于三大洋夏季海溫的預(yù)測(cè)技巧高于前冬位于正常位相，前冬處于El Ni?o位相與La Ni?a位相時(shí)模式的預(yù)測(cè)除在南太平洋等少數(shù)地區(qū)有些許差異外基本一致；

（6）NAT指數(shù)在前冬位于La Ni?a位相時(shí)，BCC_CSM模式在超前3個(gè)月的預(yù)測(cè)表現(xiàn)出最高的預(yù)測(cè)技巧；Ni?o 3.4指數(shù)與IOBW指數(shù)在前冬不同ENSO位相下，該模式的預(yù)測(cè)技巧差別不大。

國(guó)家氣候中心在研發(fā)BCC_CSM模式的過(guò)程中，針對(duì)東亞區(qū)域的地形和氣候特點(diǎn)，對(duì)提高和改進(jìn)模式對(duì)東亞區(qū)域氣候的模擬能力進(jìn)行了大量的工作（吳統(tǒng)文等，2013），對(duì)模式的物理參數(shù)化方案進(jìn)行了調(diào)整（Zhang and Mu，2005；顏宏，1987；Wu and Wu，2004），大量的試驗(yàn)表明，該模式對(duì)東亞氣候具有一定的預(yù)測(cè)能力，且改進(jìn)和發(fā)展了一新的積云對(duì)流參數(shù)化方案（Wu et al., 2010），通過(guò)AMIP試驗(yàn)的初步檢驗(yàn)評(píng)估，表明改進(jìn)了BCC_ AGCM對(duì)印度和孟加拉灣地區(qū)夏季季風(fēng)降水的模擬能力。通過(guò)本文對(duì)BCC_CSM模式對(duì)于夏季關(guān)鍵區(qū)海溫的預(yù)測(cè)技巧進(jìn)行了初步評(píng)估，進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)BCC_CSM模式對(duì)于夏季關(guān)鍵區(qū)海溫的主要特征同樣具有較好的預(yù)測(cè)能力，能為我國(guó)的汛期預(yù)測(cè)工作提供參考。同時(shí)BCC_CSM模式還是存在一定的不足，如模式中各子系統(tǒng)的研發(fā)工作同時(shí)進(jìn)行，導(dǎo)致資料同化和預(yù)測(cè)模式子系統(tǒng)的銜接不夠完善；且NCEP、TCC（Tokyo Climate Center）等預(yù)測(cè)中心使用的大氣模式在水平分辨率上相差不大，但大氣和海洋垂直分辨率與國(guó)際上主流業(yè)務(wù)機(jī)構(gòu)相比還是略有差距（吳統(tǒng)文等，2013）。通過(guò)本文的評(píng)估工作，加深了對(duì)海溫的預(yù)測(cè)能力的認(rèn)識(shí)，而對(duì)于該模式對(duì)造成這些關(guān)鍵區(qū)域海溫的預(yù)測(cè)技巧差異的原因還待有進(jìn)一步的研究。同時(shí)，由于模式存在系統(tǒng)性誤差，下一步工作還將結(jié)合誤差特征研發(fā)動(dòng)力統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)方法來(lái)提高該模式預(yù)測(cè)水平。

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Summer Prediction of Sea Surface Temperatures in Key Areas in BCC_CSM Model

WANG Xujia1, ZHENG Zhihai2, FENG Guolin2, WANG Kuo1, and SHEN Qian1

1730000;2100081

In this paper, the authors assess the summer prediction skill of retrospective forecasts of global midlatitudes and low latitudes sea surface temperatures (SSTs) in the Beijing Climate Center Climate System Model (BCC_CSM). Results indicate that the SST forecasts exhibit certain skills in middle and low latitude areas and the skills over much of the low latitude areas are better. Further analysis reveals that model forecasts in different areas of the sea have different skills. Specifically, the SST forecasts exhibit significant skills over much of the North Pacific and the Ni?o 3.4 index in summer, followed by the Indian Ocean, Atlantic Ocean, and the Indian Ocean Basin-wide Warming (IOBW), while the North Atlantic Tripole (NAT) shows a lower forecast skill. Recent investigations have revealed that prediction skill is closely related to the El Ni?o Southern Oscillation (ENSO) phases of the previous winter. When the previous winter phase is characterized by ENSO, SST forecasts exhibit higher skills than when preceded by a neutral phase, and the NAT index also has higher forecast skills. The ENSO phases of the previous winter have little effect on the skills of the Ni?o 3.4 and IOBW indexes. In most cases, as the lead time becomes longer, the model will show a drop in forecast skills for summer SSTs and these indexes.

BCC_CSM model, Summer SST, Hindcast, Assess

1006-9895(2015)02-0271-18

P462

A

10.3878/j.issn.1006-9895.1408.13329

2013-12-11；網(wǎng)絡(luò)預(yù)出版日期2014-09-10

國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目2013CB430204，公益性行業(yè)（氣象）科研專項(xiàng)GYHY201306021，國(guó)家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目41105070、41005051

汪栩加，男，1989年出生，碩士，主要從事短期氣候預(yù)測(cè)研究。E-mail: wangxj2012@lzu.edu.cn

鄭志海，E-mail: zhengzh@cma.gov.cn