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user: 3. 盛夏“弱台风大暴雨”降水事件频数预报模型的建立 3.1. 盛夏“弱台风大暴雨”降水事件频数的年际年代际变化 为了将盛夏WTHRE与环流场以及温度场进行回归寻找其中的预报因子，统计得到盛夏WTHRE的标准化时间序列(图1)。盛夏WTHRE存在显著的年际变化特征，功率谱分析表明其具有4~5a的显著振荡周期。同时，WTHRE还有较明显的年代际变化，在1985之后年际振幅加大，发生频次增加，5年滑动平均序列较好地反映这一特征。在1985年之前，时间序列主要以负值为主，是盛夏WTHRE的“低潮期”，在1985年之后，近二三十年振幅加大，5年滑动平均值以正值为主，是盛夏WTHRE的“频发期”。 3.2. 预报因子的选取及其影响机制 为了建立可靠的预报模型，需要从各物理场量中选取合适的预报因子，本文从500 hPa环流场、皮温(Skin Temperature)以及海表面温度场入手，并从超前一年的9月和10月(SO − 1)，11月和12月(ND − 1)，同年前期的1月和2月(JF + 0)，3月和4月(MA + 0)，5月和6月(MJ + 0)，以及同期盛夏与WTHRE年际时间序列(图1)的回归场中寻找预报因子进行分析。 图1. 盛夏中国WTHRE频数的标准化时间序列(红色折线)以及5年滑动平均序列(蓝色柱状) 如图2，在盛夏中国WTHRE频数与皮温及海表面温度的回归场中，通过了95%显著性检验的区域主要分布在了巴伦支海海域，东北太平洋海域，赤道中东太平洋海域，南太平洋澳大利亚与非洲之间的海域，以及南印度洋海域。欧亚北部的巴伦支海海域海温(BSSST， Barents-Sea Sea Surface Temperature，10˚E~70˚E；70˚N~85˚N)，显著的暖异常信号从前一年的9月和10月(SO − 1)持续到了同年3月和4月(MA + 0)。东北太平洋海域海温(ENPSST， The Eastern-Northern Pacific Sea Surface Temperature， 180˚E~130˚W， 30˚N~45˚N)从前一年9月和10月(SO − 1)开始出现显著的暖异常信号，一直持续到同年3月和4月(MA + 0)显著性下降，之后的季节信号消散。此外，从前一年9月和10月(ND − 1)开始，中东太平洋海域海温 图2. 盛夏中国WTHRE频数年际时间序列与前一年秋季(SO − 1)到同期盛夏各季度温度的回归场，分别为(a) SO − 1，(b) ND − 1，(c) JF + 0，(d) MA + 0，(e) MJ + 0，(f) JA + 0，其中填色为皮温回归值，等值线为海温回归值，绿色打点区域为通过了95%显著性水平检验的区域 (EMPSST， The Eastern-Middle Pacific Sea Surface Temperature， 180˚E~90˚W， 10˚S~10˚N)异常偏冷，并且随着时间的推进冷异常加强，同样地，一直持续到同年的3月和4月(MA + 0)，表现出了La Niña现象的信号，最强的信号出现在同一年1月和2月(JF + 0)，整个赤道中东太平洋区域都通过了95%显著性检验。同样显著性信号很好的还有南印度洋海域海温(SISST， South India Ocean Sea Surface Temperature， 70˚E~110˚E， 50˚S~15˚S)，从前一年11月和12月(ND − 1)出现显著冷异常一直持续到同一年3月和4月(MA + 0)。 前期回归的海温场，在太平洋表现为北太平洋年代际涛动(PDO)的冷位相，同时中东太平洋海温持续的显著冷异常对应着赤道西太平洋海温持续的显著暖异常，是La Niña事件的信号，这种在PDO冷位相的年代际背景下的La Niña信号，对应着我国华中、华北偏涝 [ 8 ] ，同时La Niña年虽然影响我国的台风会增多，但是强度普遍不如El Nino年份时对我国产生影响的台风 [ 9 ] [ 10 ] ，Carmago等 [ 11 ] 也曾指出在La Niña年台风的强度经常无法达到台风级(TY)。这种降水增多，台风强度减弱的情况，解释了前期的PDO冷位相背景下的La Niña信号，对我国盛夏WTHRE的预报作用。此外，冬季巴伦支海的海温暖异常(BSSST)，可能造成局地海冰异常减少，武炳义等 [ 12 ] 曾指出，这种情况下冬、春季节亚洲大陆冷空气活动偏南，冷空气在东亚地区向南爆发，容易在我国造成强对流降水。南印度洋海温(SISST)的冷异常信号，其西侧区域显著暖异常，这实际上是印度洋偶极子(Indian Ocean Dipole， IOD)正位相的表现，这种海温异常模态 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] 的前期正位相，使得夏季的越赤道气流增强，夏季南海季风和西南季风携带大量水汽输送至我国 [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] ，同时西太平洋副热带高压偏弱 [ 19 ] ，减弱登陆降水台风的引导气流，使得登陆中国的台风移动速度减慢增加停留时间，配合夏季风带来的水汽，构成了WTHRE的客观条件。 将盛夏中国WTHRE频数与500 hPa位势高度进行回归，得到图3，在前一年11月和12月(ND − 1)， 图3. 盛夏中国WTHRE频数年际时间序列与前一年秋季(SO − 1)到同期盛夏各季度500 hPa位势高度的回归场，分别为 (a) SO − 1，(b) ND − 1，(c) JF + 0，(d) MA + 0，(e) MJ + 0，(f) JA + 0，其中填色为回归值，等值线为气候态平均值，绿色打点区域为通过了95%显著性水平检验的区域 东亚大槽加深，上游的乌拉尔山阻高脊增强，呈显著的类北极涛动(AO)负位相信号，并且随着时间推移，次年夏季东亚大槽变浅，东亚上空出现正压异常(参考图3(e))，有研究指出 [ 20 ] ，在这样的前期与后期场的形势下，由于次年夏季热带大西洋异常偏高的海温对冬季AO负位相有一定的“记忆”，进一步引起环球遥相关定常波列的正位相，从而能够激发北太平洋的La Niña信号，最终导致受到印度季风影响的区域降水增多。这与前面所统计得到的海温回归场形势是相吻合的。 因此，有理由认为，在前期可能存在的这些预报因子的作用下，构成了盛夏中国WTHRE发生的条件。本文考虑将这些有一定季节持续性，并且通过了95%显著性水平检验的区域信号作为盛夏中国WTHRE频数潜在的预报因子进行筛选，建立预报模型。 3.3. 预报模型的建立 基于上文对预报因子的讨论分析，为了构造出预报效果理想的预报模型，对讨论的因子进行多元逐步线性回归，在回归过程中，每一步都进行预报因子引入与剔除的检验，最终筛选出五个因子作为盛夏中国WTHRE频数预报模型的预报因子：前一年11月和12月的东北太平洋区域海温(ENPSST， ND − 1)、前一年9月和10月北欧异常反气旋(NEHgt， SO − 1)、前一年11月和12月巴伦支海海域海温(BSSST， ND − 1)、前一年11月和12月AO指数(AOind， ND − 1)和同一年3月和4月南印度洋区域海温(SISST， MA + 0)列于表1中。 Table 1 Forecast factor of WTHRE frequency in midsummer Chin 物理量 时间 区域 经纬度 海温(ENPSST) ND − 1 东北太平洋 (180˚E~130˚W; 30˚N~45˚N) 位势高度(NEHgt) SO − 1 北欧海 (0˚E~60˚E; 50˚N~75˚N) 海温(BSSST) ND − 1 巴伦支海 (10˚E~70˚E; 70˚N~85˚N) AO指数(AOind) ND − 1 极区/中纬 - 海温(SISST) MA + 0 南印度洋 (70˚E~110˚E; 50˚S~15˚S) 表1. 盛夏中国WTHRE频数的预报因子 最终，通过逐步多元线性回归分析方法对夏半年中国区域内WTHRE频数建立的预报模型为： WTHRE_midsum = 0.28 × ENPSST − 0.26 × NEHgt + 0.41 × BSSST − 0.25 × AOind − 0.45 × SISST 预报因子中贡献最大的为印度洋区域海表面温度(SISST， MA + 0)的负贡献，该区域海温的冷异常有利于盛夏中国WTHRE发生，其次为巴伦支海海域的海温暖异常(BSSST， ND − 1)。此外，两个环流预报因子的贡献均为负贡献，通常在前一年11月和12月(ND − 1)的AO为负位相时或前一年9月和10月北欧异常反气旋(NEHgt， SO − 1)减弱时，对应着次年盛夏中国WTHRE的发生。此外，在回归场中表现突出的拉尼娜信号因子(EMPSST)并没有通过筛选出现在预报模型中，考虑到前期的回归场是一个海洋与大气组成的整体，早有研究指出 [ 21 ] 拉尼娜与巴伦支海海冰减少，以及类AO正位相都有较好的正相关，这两者在预报模型中均有较高的贡献，所以可以认为拉尼娜信号在方程中被其它预报因子所解释。 3.4. 预报模型的交叉检验 通过交叉检验法对所建立的盛夏中国WTHRE频数的预报模型进行检验，如图4所示：其中Yb为预报因子组成的回归方程；Ycv为交叉检验得到的盛夏中国WTHRE频数后报时间序列。对比其中的回归序列Yb和预报序列Ycv，盛夏中国WTHRE频数的预报模型有着不错的稳定性，预报效果的相关系数达到了0.63，通过了99%的显著性检验。该预报模型能在一定程度上预报出盛夏中国区域内WTHRE频数的时间序列，在1994年，1997年和2012年这三个年份峰值预报效果不佳，考虑有其它的因子产生了更大的影响，但是总体趋势基本能够通过预报模型反映出来。 图4. 盛夏中国WTHRE频数的回归及预报。盛夏中国WTHRE频数年际序列(Y)；逐步回归方程时间序列(Yb)；将完整时间序列滑动提取5年，剩余序列建立预报模型，对5年进行滑动后报得到的后报时间序列(Ycv)