姜忠寶 ，王秀娟 ，陳長(zhǎng)勝 ，李尚鋒

（1.吉林省氣候中心，吉林 長(zhǎng)春130062；2.長(zhǎng)白山氣象與氣候變化吉林省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，吉林 長(zhǎng)春130062；3.吉林省氣象臺(tái)，吉林 長(zhǎng)春130062；4.中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所云降水物理與強(qiáng)風(fēng)暴重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100029；5.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京 100049；6.吉林省氣象科學(xué)研究所，吉林 長(zhǎng)春130062；7.中高緯度環(huán)流系統(tǒng)與東亞季風(fēng)研究開放實(shí)驗(yàn)室，吉林 長(zhǎng)春130062）

第二松花江流域（簡(jiǎn)稱二松流域或SSR）主要分布于吉林省東部長(zhǎng)白山區(qū)，地處中高緯東亞季風(fēng)區(qū)，氣候變率大，災(zāi)害多。夏季易出現(xiàn)低溫、干旱和洪澇等氣候?yàn)?zāi)害，尤其是洪澇災(zāi)害影響巨大，常常造成巨大生命財(cái)產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)損失。近些年來，暴雨洪澇災(zāi)害多發(fā)且有增多趨勢(shì)，2010—2018年連續(xù)發(fā)生較重的洪澇災(zāi)害，引起政府部門和人民群眾的極大關(guān)注。

第二松花江流域夏季降水量占全年降水量的60%以上，影響系統(tǒng)復(fù)雜，不僅受到中高緯的冷渦、阻塞高壓和西太平洋副熱帶高壓等影響[1-3]，還受到東亞夏季風(fēng)、冬季積雪、海冰、ENSO事件以及黑潮等因子影響[4-5]，因此夏季降水一直是短期氣候預(yù)測(cè)的重點(diǎn)和難點(diǎn)。以往針對(duì)季節(jié)降水多是基于預(yù)測(cè)因子的相關(guān)性分析進(jìn)行定性趨勢(shì)預(yù)測(cè)，缺乏更加客觀定量的技術(shù)方法。同時(shí)，氣候模式無論是全球氣候模式還是區(qū)域氣候模式對(duì)中高緯氣候模擬和預(yù)測(cè)能力都比較低[6]，目前在我國(guó)實(shí)際業(yè)務(wù)中降水的短期預(yù)測(cè)水平基本上在60%～70%[7]，而第二松花江流域的預(yù)測(cè)水平僅在60%左右。

Wang等[8]首先提出并采用了年際增量開展降水及環(huán)流預(yù)測(cè)研究，并指出把氣候年際增量作為新的預(yù)測(cè)對(duì)象，可能導(dǎo)致實(shí)際氣候預(yù)測(cè)水平的顯著提升[9]。 在對(duì)降水預(yù)測(cè)的研究方面，范可等[10-11]、Zhu[12]、陳紅[13]、肖科麗等[14]、劉婷婷等[15]、李春暉等[16]、鄭然等[17]、呂廷珍等[18]用年際增量方法對(duì)我國(guó)不同地區(qū)的降水進(jìn)行了預(yù)測(cè)，建立的基于增量的預(yù)測(cè)模型，取得了很好的預(yù)測(cè)效果。此方法還在東北地區(qū)冬半年大雪—暴雪日數(shù)[19]、東北冬季氣溫[20]、東北夏季氣溫[21]、北大西洋颶風(fēng)頻次[22]、西北太平洋臺(tái)風(fēng)活動(dòng)[23]、夏季西太平洋副熱帶高壓指數(shù)[24]、青藏高原風(fēng)速對(duì)氣候變暖響應(yīng)[25]等方面得到廣泛應(yīng)用并取得很好的研究成果。

本文采用年際增量方法，通過對(duì)影響第二松花江流域夏季降水的前期因子進(jìn)行分析并說明可能存在的物理機(jī)制，以此確定預(yù)測(cè)因子，建立第二松花江流域年際增量的統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)模型，進(jìn)而定量預(yù)測(cè)第二松花江流域夏季降水，可以為第二松花江流域夏季降水預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)提供重要參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

選用1980—2016年第二松花江流域內(nèi)26個(gè)氣象站的夏季（6—8月）平均降水量資料，資料來源于吉林省氣象局，流域河流和氣象站分布如圖1。1980—2016年NCEP/NCAR再分析的月平均環(huán)流要素場(chǎng)，水平分辨率為2.5°×2.5°，要素包括位勢(shì)高度、緯向風(fēng)、經(jīng)向風(fēng)；NOAA長(zhǎng)時(shí)間序列月平均海溫資料，水平分辨率為 2°×2°。

年際增量法：（1）分別計(jì)算預(yù)測(cè)對(duì)象和影響因子的年際增量（當(dāng)年的變量值減去前一年的變量值）；（2）利用選取的影響因子建立年際增量預(yù)測(cè)模型，并計(jì)算出預(yù)測(cè)對(duì)象的年際增量；（3）將預(yù)測(cè)對(duì)象的年際增量的預(yù)測(cè)值加上前一年預(yù)測(cè)對(duì)象的觀測(cè)值，得到當(dāng)年預(yù)測(cè)對(duì)象的預(yù)測(cè)值。年際增量方法有以下兩個(gè)優(yōu)點(diǎn)：（1）由于年際增量能很好地反映氣候量準(zhǔn)2 a的變化，從而能夠放大預(yù)測(cè)因子和預(yù)測(cè)對(duì)象之間的異常信號(hào)；（2）基于前一年的觀測(cè)信息進(jìn)行預(yù)測(cè)而不是多年距平值，在一定程度上克服年代際和年際變化預(yù)測(cè)信號(hào)不一致的問題，由此對(duì)氣候量的年際和年代際趨勢(shì)變化有較好的預(yù)測(cè)能力[18]。

圖1 第二松花江流域河流和氣象站分布

2 SSR夏季降水年際增量與前期環(huán)流、海溫年際增量的關(guān)系

分析SSR夏季降水年際增量與前冬200 hPa緯向風(fēng)場(chǎng)年際增量的相關(guān)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)SSR夏季降水年際增量與前一年11月200 hPa緯向風(fēng)年際增量在東亞地區(qū)相關(guān)最顯著。從圖2a上可以看到，顯著相關(guān)區(qū)主要位于80°～180°E，高相關(guān)區(qū)從赤道熱帶地區(qū)分別向南北極區(qū)，呈“+、-、+、-”波列分布型，并且相關(guān)波列空間上從低緯到高緯向東傳播，在60°～10°E范圍內(nèi)也存在相同特征的相關(guān)波列，兩個(gè)波列在南半球緯向呈反相關(guān)關(guān)系。據(jù)此，選取50°～70°N，100°～140°E區(qū)域內(nèi)平均200 hPa緯向風(fēng)定義為東亞緯向風(fēng)指數(shù)。第二松花江流域夏季降水年際增量與該指數(shù)在1981—2010年間的相關(guān)系數(shù)為 0.54，通過99.9%的信度檢驗(yàn)，二者這種關(guān)系可能與東亞冬季風(fēng)有關(guān)[26-27]。因此，將前一年11月200 hPa東亞緯向風(fēng)場(chǎng)確定為SSR夏季降水增量的一個(gè)預(yù)測(cè)因子。

SSR夏季降水年際增量與冬季200 hPa緯向風(fēng)場(chǎng)年際增量在赤道中東太平洋存在顯著負(fù)相關(guān)區(qū)，其中，在前一年12月二者的相關(guān)最顯著，從圖2b可以看到，主要相關(guān)區(qū)出現(xiàn)在太平洋，并且從赤道中東太平洋到北極呈“-、+、-、+、-”波列分布，尤其是如果在赤道中東太平洋為異常東風(fēng)增量，將有利于SSR夏季降水為負(fù)增量，從海氣相互作用角度看，這種關(guān)系可能與ENSO事件有關(guān)[28]。據(jù)此，選取國(guó)家氣候中心定義的赤道中東太平洋200 hPa緯向風(fēng)指數(shù)（5°N～5°S、165°W～110°W 區(qū)域緯向風(fēng)平均值的標(biāo)準(zhǔn)化值）作為SSR夏季降水增量的另一個(gè)預(yù)測(cè)因子。

分析SSR夏季降水增量與前期500 hPa高度場(chǎng)年際增量相關(guān)發(fā)現(xiàn)，SSR域夏季降水增量與前一年12月500 hPa高度場(chǎng)年際增量（圖3）在中亞—青藏高原地區(qū)為顯著負(fù)相關(guān)區(qū)，在巴倫支海附近為正相關(guān)區(qū)，形成一個(gè)南北偶極型分布。其中，負(fù)相關(guān)區(qū)與國(guó)家氣候中心定義的西藏高原-2指數(shù)（500 hPa高度場(chǎng)，30°～40°N，75°～105°E，格點(diǎn)位勢(shì)高度與 5000 gpm之差乘以格點(diǎn)面積的累積值）位置大致相同（二者相關(guān)系數(shù)為0.93），研究表明青藏高原積雪可以影響東北夏季降水，少（多）雪年東北地區(qū)夏季降水將偏多（少）[29]。青藏高原下墊面積雪少（多），感熱強(qiáng)（低），上升運(yùn)動(dòng)強(qiáng)（弱），高原上空對(duì)流層加熱強(qiáng)（弱），將導(dǎo)致高度場(chǎng)偏低（偏高）[30]。因此，將西藏高原-2指數(shù)作為一個(gè)預(yù)測(cè)因子。

圖2 SSR年際增量與前一年11月（a）和12月（b）200 hPa緯向風(fēng)年際增量相關(guān)

圖3 SSR年際增量與前一年12月500 hPa高度場(chǎng)年際增量在1981—2010年間的相關(guān)

分析第二松花江流域夏季降水增量與前期海溫增量相關(guān)關(guān)系發(fā)現(xiàn)，前期冬春季赤道印度洋區(qū)一直呈現(xiàn)為顯著的正相關(guān)，其中2月相關(guān)區(qū)最大（圖4a），楊明珠等[31]研究發(fā)現(xiàn)，春季印度洋全海盆的增溫趨勢(shì)與我國(guó)夏季降水的氣候線性變化趨勢(shì)是十分一致的。其中當(dāng)南印度洋偶極子（SIOD）正位相年，夏季中國(guó)東北地區(qū)降水增多，主要通過改變海洋大陸下墊面海表溫度熱狀態(tài)，改變其上空對(duì)流強(qiáng)度以及水汽輸送方向，并間接影響西北太平洋副熱帶高壓的強(qiáng)度和南北位置，進(jìn)而對(duì)中國(guó)雨帶的分布產(chǎn)生影響。 因此定義印度洋 60°E～100°E，10°S～10°N 范圍內(nèi)的海表溫度超過28.0°C的累積值為印度洋海溫強(qiáng)度指數(shù)。該指數(shù)的年際增量與第二松花江流域夏季降水的年際增量在1981—2010年的相關(guān)系數(shù)為0.49，通過99%的信度水平檢驗(yàn)。選取2月該指數(shù)的年際增量作為SSR夏季降水增量的一個(gè)預(yù)測(cè)因子。同時(shí)，西太平洋暖池對(duì)東北夏季降水有重要影響，第二松花江流域夏季降水增量與前一年的秋冬季赤道西太平洋海溫增量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，其中前一年10月相關(guān)區(qū)最大，在圖4b中可以看出，前一年10月西太平洋海溫增量減少對(duì)應(yīng)著SSR夏季降水增量增多。王曉芳等[32]研究表明，中國(guó)東北夏季降水與前期暖池海溫有密切的負(fù)相關(guān)，前一年10—11月暖池區(qū)的海溫為負(fù)異常時(shí)，菲律賓反氣旋異常持續(xù)存在，將激發(fā)夏季東亞—太平洋型遙相關(guān)型（EAP）出現(xiàn)，在高空存在沿西風(fēng)急流傳播的遙相關(guān)波列，導(dǎo)致西太平洋副熱帶高壓西伸加強(qiáng)，中國(guó)東北地區(qū)局地異常低壓和鄂霍次克海阻塞高壓形成，有利于中國(guó)東北地區(qū)夏季降水偏多，反之亦然。因此，定義西太平洋 100°E～140°E，10°S～20°N 范圍內(nèi)的平均海表溫度為西太平洋暖池指數(shù)，前一年10月西太平洋暖池指數(shù)年際增量與第二松花江流域夏季降水年際增量相關(guān)系數(shù)為-0.49，通過99%的信度水平檢驗(yàn)。因此，把前一年10月該指數(shù)增量確定為SSR夏季降水增量的另一個(gè)預(yù)測(cè)因子。

最后，對(duì)第二松花江流域夏季降水年際增量與前期100 hPa經(jīng)向風(fēng)場(chǎng)年際增量做相關(guān)分析發(fā)現(xiàn)，4月相關(guān)區(qū)的經(jīng)向風(fēng)變化與第二松花江流域夏季降水有很好的相關(guān)關(guān)系（圖5），在南北半球各有一條東西向相關(guān)波列，北半球顯著相關(guān)區(qū)從歐亞大陸至太平洋呈“+、-、+、-、+”分布，南半球相似的波列位于南太平洋至南大西洋之間。尤其是東亞地區(qū)的經(jīng)向風(fēng)的大小，反映了東亞夏季風(fēng)的強(qiáng)弱，當(dāng)東北亞地區(qū)夏季南風(fēng)偏強(qiáng)（弱）時(shí)，東北降水明顯偏多（少）[33]。因此，將 100 hPa 的 30°N～60°N、100°E～130°E 區(qū)域內(nèi)平均經(jīng)向風(fēng)定義為東亞經(jīng)向環(huán)流指數(shù)，4月該指數(shù)年際增量與SSR夏季降水年際增量相關(guān)系數(shù)為0.65，通過99%的信度水平檢驗(yàn)，將4月該指數(shù)增量確定為一個(gè)預(yù)測(cè)因子。

圖4 SSR年際增量與當(dāng)年2月（a）和前一年10月（b）海溫年際增量在1981—2010年間的相關(guān)

圖5 SSR年際增量與當(dāng)年4月100 hPa經(jīng)向風(fēng)年際增量在1981—2010年間的相關(guān)

基于以上分析，確定了6個(gè)預(yù)測(cè)因子：11月東亞緯向風(fēng)指數(shù)（X1），12月赤道中東太平洋200 hPa緯向風(fēng)指數(shù)（X2），12月西藏高原-2 指數(shù)（X3），2 月印度洋海溫強(qiáng)度指數(shù)（X4），10月西太平洋暖池指數(shù)（X5），4月東亞經(jīng)向環(huán)流指數(shù)（X6）。 以上6個(gè)因子都是從前期冬、春季環(huán)流和海溫中選取并對(duì)第二松花江流域夏季降水有較好的預(yù)測(cè)意義。

3 SSR夏季降水增量預(yù)測(cè)模型及檢驗(yàn)

為保證預(yù)測(cè)時(shí)效性，利用選取的6個(gè)前期預(yù)測(cè)因子，應(yīng)用1981—2010年相關(guān)資料，通過多元線性回歸方程建立第二松花江流域夏季降水年際增量預(yù)測(cè)模型。回歸方程表示為：

式中，Y為預(yù)測(cè)的降水年際增量。SSR夏季降水量P預(yù)測(cè)公式為：

式中，Pn為預(yù)測(cè)當(dāng)年夏季降水量，Pn-1為前一年降水量觀測(cè)值。

利用式（1）和式（2）對(duì) 1981—2010年 SSR 夏季降水預(yù)測(cè)值進(jìn)行擬合計(jì)算，并對(duì)2011—2016年進(jìn)行后報(bào)試驗(yàn)。經(jīng)檢驗(yàn)，在1981—2010年SSR夏季降水年際增量的擬合結(jié)果與實(shí)況變化比較一致（圖6a），擬合系數(shù)為0.83，在許多年份，觀測(cè)值和模擬值十分接近，該模型擬合通過了顯著性檢驗(yàn)。將第二松花江流域夏季降水的年際增量加上前一年的觀測(cè)SSR夏季降水量，得到當(dāng)年SSR夏季降水量預(yù)測(cè)值，預(yù)測(cè)模型能成功地模擬出第二松花江流域夏季降水的年際變化（圖6b），在許多年份，預(yù)測(cè)值和觀測(cè)值接近，兩者在1981—2010年擬合系數(shù)為0.67。

由于使用的降水樣本只有30多年，而交叉檢驗(yàn)方法能夠充分利用所有的觀測(cè)資料，因此采用交叉檢驗(yàn)的方法對(duì)預(yù)測(cè)模型性能進(jìn)行檢驗(yàn)。圖7給出了1981—2016年二松流域夏季降水年際增量和降水量的交叉檢驗(yàn)結(jié)果。由圖7可知，預(yù)測(cè)模型能夠較好地響應(yīng)以上時(shí)段的年際增量和降水量異常值的變化，年際增量的預(yù)測(cè)值和觀測(cè)值在1981—2016年的交叉檢驗(yàn)的擬合系數(shù)為0.80，降水量交叉檢驗(yàn)的擬合系數(shù)為0.60。

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)該預(yù)測(cè)模型性能，計(jì)算了擬合和后報(bào)相對(duì)誤差和相對(duì)均方根誤差，發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)模型在1981—2010年相對(duì)均方根誤差是15%，特別是對(duì)SSR降水異常大的年份，預(yù)測(cè)模型也有較好的擬合能力；2011—2016年后報(bào)中的相對(duì)誤差百分率，除了2014年（60.6%）外，預(yù)測(cè)相對(duì)誤差均低于23%（表1）。2013年SSR降水量實(shí)況位于1981—2016年夏季多雨的第5位，為522.0 mm。2014年為297.8 mm，則位于1981—2016年夏季少雨的第2位。因此2014年SSR夏季降水實(shí)際年際增量是自1981年以來最小的，為-224.2 mm，且變化幅度最大，大于兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差（σ=81.1 mm），這種極端的澇、旱年異常轉(zhuǎn)變，導(dǎo)致2014年夏季降水預(yù)測(cè)相對(duì)均方根誤差較大，這也說明影響第二松花江流域夏季降水的系統(tǒng)復(fù)雜，該預(yù)測(cè)模型選取的因子對(duì)大多數(shù)年份較適應(yīng)，而像2014年這種極端年份，也可能主要影響因子是該模型選取的6個(gè)因子之外的其他因子?？傊?，這個(gè)新的預(yù)測(cè)方法對(duì)SSR夏季降水有一定的預(yù)測(cè)技巧，能夠在今后實(shí)際的業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)中具有潛在的應(yīng)用意義。

圖6 1981—2016年第二松花江流域夏季降水年際增量觀測(cè)（藍(lán)線）、模擬（紅線）的時(shí)間序列（a）和降水量觀測(cè)（藍(lán)線）、模擬（紅線）的時(shí)間序列（b）

圖7 1981—2016年第二松花江流域夏季降水交叉檢驗(yàn)的年際增量觀測(cè)（藍(lán)線）、模擬（紅線）的時(shí)間序列（a）和降水量交叉檢驗(yàn)的觀測(cè)（藍(lán)線）、模擬（紅線）的時(shí)間序列（b）

4 結(jié)論與討論

本文應(yīng)用1980—2016年第二松花江流域（SSR）夏季降水資料和相關(guān)的環(huán)流場(chǎng)、海溫場(chǎng)資料，利用年際增量法，在海溫、環(huán)流、緯向風(fēng)、經(jīng)向風(fēng)中選定了6項(xiàng)具有物理意義的預(yù)測(cè)因子，分別是前一年11月東亞200 hPa緯向風(fēng)、12月西藏高原-2指數(shù)、12月赤道中東太平洋200 hPa緯向風(fēng)、10月西太平洋暖池和當(dāng)年的2月印度洋海溫、4月東亞100 hPa經(jīng)向風(fēng)，然后利用1981—2010年這 6個(gè)預(yù)測(cè)因子，通過多元線性回歸方法建立SSR年際增量的預(yù)測(cè)模型，進(jìn)而對(duì)SSR夏季降水進(jìn)行預(yù)測(cè)。經(jīng)檢驗(yàn)，該預(yù)測(cè)模型對(duì)1981—2010年SSR夏季降水年際增量有很好的擬合能力（擬合率為0.83），SSR夏季降水預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)況在1981—2010年擬合系數(shù)為0.67，SSR夏季降水在1981—2010年相對(duì)均方根誤差是15%。在對(duì)2011—2016年后報(bào)的相對(duì)誤差百分率，除2014年（60.6%）外，預(yù)測(cè)相對(duì)誤差均低于23%。由于目前對(duì)中高緯地區(qū)的夏季降水預(yù)測(cè)缺乏技巧較高的方法，因此年際增量法在對(duì)SSR的夏季降水預(yù)測(cè)有應(yīng)用價(jià)值。

表1 模型對(duì)SSR夏季降水在2011—2016年的后報(bào)中的相對(duì)預(yù)測(cè)誤差百分率

以上的研究表明利用年際增量法對(duì)第二松花江流域夏季降水預(yù)測(cè)是可行的，只要選取相應(yīng)的影響因子，便可以實(shí)現(xiàn)定量預(yù)測(cè)降水量，對(duì)第二松花江流域夏季降水預(yù)測(cè)具有潛在的應(yīng)用意義。但從后報(bào)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，后報(bào)年份較少，第二松花江流域位于東亞中高緯地區(qū)，影響其夏季降水的因子很多，有年際影響因子還有年代際影響因子，且因子之間可能存在相互影響，有些影響機(jī)制尚不清楚，像太平洋年代際振蕩（PDO）在2013—2014年從負(fù)位相轉(zhuǎn)向正位相，這種PDO年代際轉(zhuǎn)變是否是2014年夏季降水的主要影響因子，還有待研究。此外，雖然該方法在預(yù)測(cè)中顯示出較好的預(yù)測(cè)效果，但只是對(duì)上述預(yù)測(cè)因子與SSR夏季降水之間聯(lián)系機(jī)制做了簡(jiǎn)要說明，由于選取因子的技巧要求較高，該模型選取的6個(gè)因子可能不能完全描述對(duì)SSR夏季降水的影響，因此還可以考慮其他影響因子，如下墊面（積雪、海冰、土壤濕度）的影響，并進(jìn)一步深入分析研究影響因子物理機(jī)制，不斷地檢驗(yàn)和完善預(yù)測(cè)模型。