2018, Vol. 37
2. 南京信息工程大学 气象灾害预报预警与评估协同创新中心, 江苏 南京 210044;
3. 国家气候中心/中国气象局气候研究开放实验室, 北京 100081
阻塞高压是中高纬度地区最重要的大气环流持续性异常现象之一(Berggren et al, 1949; Rex et al, 1950)。阻塞形势的建立和崩溃常常伴随着大范围环流型的调整, 长时期持续可以造成大范围地区的天气气候异常(He et al, 1995; 张庆云等, 2008; 李崇银等, 2008; Buehler et al, 2011; Dole et al, 2011; Masato et al, 2012)。中国很多灾害性天气和气候都与阻塞高压的建立、维持和消亡有密切关系, 因此我国气象工作者很早就注意阻塞形势的研究(周晓平, 1957; 叶笃正等, 1962; 毕慕莹等, 1992; 吴国雄等, 1994; 肖贻青, 2017)。在冬季, 乌拉尔山地区阻塞高压的崩溃经常在东亚造成大范围的寒潮过程(康志明等, 2010)。2008年1月南方罕见的低温雨雪冰冻灾害就与乌拉尔山阻高的长时间稳定维持密切相关(陶诗言等, 2008; 王东海等, 2008; 高辉等, 2008; 丁一汇等, 2008; 李艳等, 2012), 那次冰雪天气过程的主要成因之一就是亚洲中高纬度阻塞高压稳定维持长达20余天(陶诗言等, 2008)。
东亚夏季风环流及其降水系统不但受热带季风环流和副热带季风环流的影响, 而且还受中高纬度环流及其联系的冷空气活动的影响。中高纬阻塞高压的异常活动对东亚夏季降水有重要的影响, 研究表明, 乌拉尔山与鄂霍茨克海附近的阻塞高压对中国梅雨有重要的影响(陶诗言等, 1958; 张庆云等, 1998, 2008)。东亚夏季降水环流型及长江中下游地区夏季降水的强弱受乌拉尔山和鄂霍次克海形势的影响, 特别是东亚夏季梅雨期异常的降水与中高纬度阻塞型的建立密切相关, 当鄂霍次克海高压建立并稳定时, 亚洲中高纬度及东亚东部地区的距平场易分别形成“+-+”的距平波列, 东亚地区距平波列的这种分布形势及其相互作用常常造成东亚夏季特别是梅雨期降水偏多; 反之, 不利于东亚夏季梅雨期的降水(张庆云等, 1998)。东亚阻塞高压的维持天数与梅雨量及梅雨天数呈正相关关系(Wang, 1992)。欧亚中高纬阻塞高压的异常活动是长江、淮河流域夏季洪涝的重要原因之一(李维京, 1999; 陈菊英等, 2001; 李峰等, 2008; 贾小龙等, 2011; 王小玲等, 2013; 张庆云等, 2014)。因此, 在考虑东亚夏季风环流的形势及其对同期降水的影响时, 中高纬度的环流形势, 尤其是阻塞高压的特征也是实际业务预报中要考虑的一个非常重要的因素。另外, 欧亚大陆阻塞高压对东北地区夏季降水、低温事件(贾小龙等, 2006; 苏丽欣等, 2016)以及我国东部地区的高温也有重要影响(张英华等, 2016)。
但中高纬环流预测无论是中期延伸期还是气候尺度上目前都是一个难点, 而数值模式是开展中高纬环流预测的主要工具, 模式对阻塞形势的预测能力直接影响预报员对中高纬环流的把握。大气阻塞形势的预报也是中期天气数值预报的挑战(王毅等, 2014), 同时中高纬阻塞也是延伸期预测的可预报性来源之一(Waliser et al, 2006)。由阻塞预测带来的误差是动力模式系统偏差的主要贡献之一(Tibaldi et al, 1990, 1995; Colucci et al, 1998)。很多研究检验分析了天气气候模式对阻高的预测。Watson et al(2002)的研究显示, 经过偏差订正NCEP(National Centers for Environmental Prediction)全球谱模式对阻塞高压的可用预测可以延长至延伸期范围。Pelly et al(2003)评估了ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)集合预报系统对阻塞高压的预测, 显示在欧洲-大西洋区域阻塞高压有技巧的预测能够到10天, 同时发现对阻塞高压爆发的预测技巧要低于对阻塞高压崩溃的预测技巧。Matsueda(2009)分析了TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)多个延伸期数值天气预报模式对冬季阻塞形势的预报效果, 发现模式对于欧洲—大西洋地区和太平洋地区的阻塞形势预报能力较高, 而对于乌拉尔山地区阻塞形势的预报能力较低。王毅等(2014)分析了ECMWF集合预报对2008年1月欧亚中高纬阻塞形势的预报。Jia et al(2014)分析了NCEP CFSv2(NCEP Climate Forecast System version 2)对北半球冬季阻塞高压的预测技巧。
美国NCEP新一代的气候预测系统CFSv2是一个大气-海洋-陆面-冰雪全耦合的季节预测系统, 于2011年3月投入业务运行以代替老版本的预测系统CFSv1, 同CFSv1相比, CFSv2在资料同化、模式系统等方面都进行了改进, 在海温、气温、热带季节内振荡(Madden-Julian Oscillation, MJO)等方面表现出较好的技巧(Saha et al, 2014)。目前, 业务预报上对于中高纬环流形势, 尤其是阻塞高压的预测很大程度上依靠动力模式的产品, CFSv2每日发布的未来45天的逐日预报产品目前也被国内各气象业务单位作为延伸期-月尺度预报服务的重要参考, 因此需要对该模式中高纬阻塞形势的预测能力进行检验, 将检验信息提供给预报员作参考。
研究显示我国夏季雨涝灾害主要受乌拉尔山和鄂霍茨克海地区阻塞高压活动影响(张庆云等, 1998; 孙建华等, 2003; 李艳等, 2010)。利用1999-2010年共12年CFSv2的每日未来45天的回报数据, 对夏季(6-8月)欧亚大陆乌拉尔山区域(10°E-70°E)和贝加尔湖(简称贝胡)-鄂霍次克海区域(110°E-180°E)区域阻塞高压及其相联系的东亚气候的预测能力进行检验分析。
2 资料与方法 2.1 模式回报和资料使用的CFSv2预测系统回报资料为1999年1月1日至2010年12月31日共12年, 每天4个时次未来45天的预测结果, 这里使用了日平均的结果, 变量包括500 hPa高度场、表面温度和降水, 空间分辨率均为2. 5°×2. 5°。文中分析的是CFSv2不同预报时效下对北半球夏季期间(6月1日至8月31日)的回报资料。用作模式验证的资料为NCEP新一代的再分析数据CFSR(NCEP Climate Forecast System Reanalysis)(Saha et al, 2010), 变量包括500 hPa高度场和表面温度, 空间分辨率均为2. 5°×2. 5°, 以及GPCP(Global Precipitation Climatology Project)的逐日降水资料(Xie et al, 2003), 资料时间段都为1999-2010年夏季(6月1日至8月31日)。
2.2 阻塞高压定义阻塞高压指数的定义使用了Tibaldi et al(1990)的方法, 该方法可以较好地识别出强而稳定的阻塞高压过程, 易于被业务监测部门使用(王前等, 2017), 也是目前国家气候中心业务上使用的定义(李威等, 2007)。北半球中高纬阻塞的定义如下:
对每个经度, 计算南500 hPa高度梯度(GHGS, Geopotential Hiegt Gradient of South)和北500 hPa高度梯度(GHGN, Geopotential Hiegt Gradient of North)
| $ GHGS = \frac{{Z\left({{∅ _0}} \right) - Z\left({{∅ _s}} \right)}}{{{∅ _0} - {∅_s}}}, $ | (1) |
| $ GHGN = \frac{{Z\left({{∅ _n}} \right) - Z\left({{∅_0}} \right)}}{{{∅ _n} - {∅ _0}}}, $ | (2) |
式中: Z代表 500 hPa位势高度; ∅n=80°N+Δ; ∅0=60°N+Δ; ∅s=40°N+Δ; Δ=5°, 0, -5°。
对某时刻某经度任意一个Δ值, 如果条件满足GHGS≥0, GHGN < -10 m·(deg·lat)-1时, 则该时刻该经度上阻塞发生。在局地瞬时阻塞的基础上, 在某一个区域内, 如果超过连续15个经距上都发生了阻塞, 则定义该区域在某时刻发生了区域阻塞, 主要检验两个区域的阻塞, 即乌拉尔山区域(10°E-70°E)和贝湖-鄂霍次克海区域(110°E-180°E)。考虑到阻塞的持续性, 如果某区域持续4天以上发生区域阻塞, 则定义该区域发生一次区域阻塞事件。发生区域阻塞事件的第一天定义为阻塞开始日, 阻塞事件结束后的第一天为阻塞崩溃日。
2.3 检验方法主要对阻塞发生与否进行检验, 包括区域阻塞、区域阻塞事件、区域阻塞事件开始日和结束日, 使用二分型预报检验(Watson et al, 2002)。通过2×2列联表来展示预报与实况之间的关联(表 1)。表中“有”代表观测或预测有阻塞发生, “无”代表观测或预测没有阻塞发生, 表中“A”代表预测阻塞发生并且实况也发生阻塞的天数, 即预测命中数; “B”代表预测阻塞发生但实况没有发生的天数, 即空报数; “C”代表预测没有发生但实况发生了, 即漏报数; “D”代表预测不发生实况也没有发生的天数。对模式预测技巧的检验可以用命中率(Hit rate)、空报率(false alarm rate)、偏差得分(Bias score)和Heidke skill score (HSS)评分衡量。
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表 1 阻塞高压预测与观测的2×2列联表 Table 1 The 2×2 league table of blocking high-pressureprediction and observation |
命中率(Hit rate)表示实况发生的阻塞被准确预测的比例:
| $ {\rm{Hit\;\;rate}} = \frac{A}{{A + C}}. $ | (3) |
空报率(false alarm rate)表示模式的“空报”占模式预报“有”的比重:
| $ {\rm{False\;alarm\;rate}} = \frac{B}{{A + B}}. $ | (4) |
偏差得分(Bias score)表示预报事件发生频数与观测事件发生频数的比值。表明此模式的预报结果是倾向于“空报”(Bias>1), 还是“漏报”(Bias < 1), 最佳值为1, 表示如下:
| $ {\rm{Bias}}\;{\rm{score = }}\frac{{A + B}}{{A + C}}. $ | (5) |
HSS评分衡量了模式预测相对于随机预测的技巧, 0代表没有技巧, 值越大技巧越高, 最佳值为1。
| $ HSS = \frac{{2\left({AD - BC} \right)}}{{\left({A + C} \right)\left({C + D} \right) + \left({A + B} \right)\left({B + D} \right)}}. $ | (6) |
图 1给出了1999-2010年CFSR和CFSv2不同预测时效下预测的阻塞高压出现的频率随经度的分布。由图 1可知, 从CFSR的阻塞分布看, 夏季(6-8月)阻塞在空间分布上较冬季更为广泛, 阻塞发生频率最高的区域主要在西欧到乌拉尔山地区的欧亚大陆西部(10°E-70°E)和贝湖到鄂霍次克海的欧亚地区东部(110°E-180°), 两个区域的阻塞频率较为接近, 最高为15%左右, 阻塞频率最低的区域主要在90°E附近的欧亚大陆中部和100°W附近的北美大陆中部。与北半球冬季相比(Jia et al, 2014), 夏季阻塞的分布不如冬季集中, 冬季主要集中在大西洋和中太平洋地区, 夏季阻塞频率也要明显低于冬季(冬季大西洋地区的阻塞频率平均最高接近25%)。CFSv2较好模拟了夏季阻塞的纬度向分布特征, 但随着预测时效的增加阻塞频率不断降低, 基本在1周左右阻塞频率快速下降, 两周之后阻塞频率下降至模式自由态, 阻塞频率基本维持在2%以下。
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图 1 1999-2010年CFSR和CFSv2不同预测时效预测的北半球夏季平均阻塞发生频率随经度分布 Figure 1 Distribution of blocking frequency with the longitude in CFSR and CFS prediction at different lead times during summertime of 1999-2010 in the Northern Hemisphere |
进一步检验下乌拉尔山区域(10°E-70°E)和贝湖-鄂霍次克海区域(110°E-180°)两个区域发生区域阻塞的预测。按照前文的定义, 区域内连续15个经度以上发生阻塞, 则认为该区域发生了区域阻塞。CFSR中这两个区域发生区域阻塞的气候频率分别为19%和20%, 通过CFSv2中两个区域发生区域阻塞的频率随预报时效的变化(图 2)可以看出, 随着预报时效增加, 两个区域发生区域阻塞的频率呈一致的下降趋势, 两周之后阻塞频率就基本维持在模式比较低的自由态水平。
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图 2 CFSv2不同预测时效预测的北半球夏季乌拉尔山区域(10°E-70°E)阻塞和贝湖-鄂霍次克海区域(110°E-170°E)阻塞的频率 Figure 2 Sector-blocking frequency in Northern Hemisphere in summer predicted by CFSv2 in the Ural sector (10°E-70°E) and the Baikal-Okhotsk sector (110°E-170°E) with different lead times |
利用二分型预报检验, 通过列联表分别计算命中率、空报率、偏差得分和HSS评分进一步对CFSv2对区域阻塞的预测技巧进行评估。从CFSv2不同预测时效下对两个区域阻塞的预测技巧(图 3)可以看出, 对于乌拉尔山区域(10°E-70°E)的阻塞而言, CFSv2的命中率在预测时效为4天以内可以超过80%, 7天以内超过50%, 接近两周之后基本上模式很难预测出阻塞。随着命中率的降低, CFSv2空报率也呈增加趋势, 当预测时效超过8天时, CFSv2的空报率超过命中率。模式的偏差得分也随着预测时效增加而降低, 模式主要表现为对区域阻塞的漏报。HSS评分也随着预测时效增加而降低, 两周之后基本上没有HSS技巧。对于贝湖-鄂霍次克海区域(110°E-180°)的阻塞来说, 预测技巧略低于乌拉尔山区域, 预测时效在3天以内命中率可以超过80%, 超过6天则降至50%以下, 预测时效超过7天时, 空报率超过命中率, HSS评分也略低于乌拉尔山区域, 同样大约两周之后基本上没有HSS技巧。
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图 3 CFSv2不同预测时效下北半球夏季乌拉尔山区域阻塞(a)和贝湖-鄂霍次克海区域阻塞(b)的预测技巧 Figure 3 Skill scores for sector-blocking forecast in the Ural sector (a) and the Baikal-Okhotsk sector (b) in Northern Hemisphere in summer by CFSv2 with different lead times |
考虑到阻塞通常要维持一定时间, 根据区域阻塞的定义, 某区域持续4天以上发生区域阻塞, 则定义该区域发生一次区域阻塞事件。这里进而对两个区域的区域阻塞事件的预测技巧进行检验。首先分析发生区域阻塞事件的频率, CFSR中乌拉尔山区域和贝湖-鄂霍次克海区域发生区域阻塞事件的气候频率分别为13. 5%和14%, 通过CFSv2两个区域发生区域阻塞事件的频率随预测时效的变化(图 4)可以看出, 区域阻塞事件的频率随预测时效的增加而降低, 预测时效延长至1周左右时, 阻塞频率基本降至初始值的一半左右, 两周之后基本没有阻塞发生。从区域阻塞事件的预测技巧(图 5)可以看出, 区域阻塞事件的预测技巧要明显低于区域阻塞的技巧, CFSv2对乌拉尔山区域的阻塞事件在前两天的预测命中率可以超过80%, 超过5天命中率降到50%以下, 超过7天空报率超过命中率, 13天之后基本没有HSS技巧。对贝湖-鄂霍次克海区域而言, 技巧略低于乌拉尔山区域, 仅在超前2天命中率超过80%, 同样超过5天命中率降到50%以下, 超过7天空报率超过命中率, 11天之后基本没有HSS技巧。
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图 4 CFSv2不同预测时效预测的北半球夏季乌拉尔山区域阻塞事件和贝湖-鄂霍次克海区域阻塞事件的频率 Figure 4 Sector-blocking-episode frequency in Northern Hemisphere in summer predicted by CFSv2 in the Ural sector and the Baikal-Okhotsk sector with different lead times |
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图 5 CFSv2不同预测时效下北半球夏季乌拉尔山区域阻塞事件(a)和贝湖-鄂霍次克海区域阻塞事件(b)的预测技巧 Figure 5 Skill scores for sector-blocking-episode forecast in the Ural sector (a) and the Baikal-Okhotsk sector (b) in Northern Hemisphere summer by CFSv2 with different lead times |
进一步对阻塞爆发和结束日期的预测技巧进行检验。从不同预测时效下CFSv2预测的阻塞爆发/结束的频率(图 6)中可以看出, CFSR中乌拉尔山区域和贝湖-鄂霍次克海区域阻塞爆发/结束的频率分别为2%和2. 4%, CFSv2中阻塞爆发/结束频率随预测时效增加而降低, 超过10天后爆发/结束频率变得很低。通过CFSv2对阻塞爆发日期的预测技巧(图 7)进一步可以看出, 对乌拉尔山区域而言, 预测时效在4天以内命中率可以超过50%, 并且命中率高于空报率, 之后预测技巧明显下降, 超过9天基本就没有技巧了。对于贝湖-鄂霍次克海区域而言, 预测技巧略低于乌拉尔山区域, 3天以内命中率可以超过50%, 超过8天HSS技巧为0。图 8是CFSv2对阻塞结束日的预测技巧。对乌拉尔山区域而言[图 8(a)], 对阻塞结束日的预测技巧要低于阻塞爆发日的预测技巧, 命中率技巧都在50%以下, 预测时效超过4天开始技巧下降明显, 超过7天基本没有技巧。对贝湖-鄂霍次克海区域[图 8(b)]而言, 预测技巧在5天时效内下降较小, 命中率在50%左右, 与阻塞爆发日一样超过8天HSS技巧为0。
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图 6 CFSv2不同预测时效预测的北半球夏季乌拉尔山区域阻塞事件和贝湖-鄂霍次克海区域阻塞事件爆发/崩溃的频率 Figure 6 Block onset/decay frequency in Northern Hemisphere in summer predicted by CFSv2 in the Ural sector and the Baikal-Okhotsk sector with different lead times |
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图 7 CFSv2不同预测时效下北半球夏季乌拉尔山区域阻塞(a)和贝湖-鄂霍次克海区域阻塞(b)爆发日的预测技巧 Figure 7 Skill scores for block onset forecast in the Ural sector (a) and the Baikal-Okhotsk sector (b) in Northern Hemisphere in summer by CFSv2 with different lead times |
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图 8 CFSv2不同预测时效下北半球夏季乌拉尔山区域阻塞(a)和贝湖-鄂霍次克海区域阻塞(b)崩溃日的预测技巧 Figure 8 Skill scores for block decay forecast in the Ural sector (a) and the Baikal-Okhotsk sector (b) in Northern Hemisphere in summer by CFSv2 with different lead times |
进一步分析与阻塞相联系的环流形势, 图 9给出了CFSR和CFSv2中发生阻塞和没有发生阻塞的500 hPa高度场的差值, 考虑到CFSv2在预测时效10天左右还可以维持一定的阻塞频率(见图 2), CFSv2给出的是预测时效1~10天的平均。由图 9(a)可以看到, CFSR中当乌拉尔山区域发生区域阻塞时, 西欧到乌拉尔山地区500 hPa维持一个北高南低的经向偶极型环流形势分布, 同时可以看到从阻塞区域向极区延伸到达北美的一个“+-+”的遥相关分布型, 和从阻塞区域向下游延伸至贝湖和东亚区域的“+-+”的遥相关分布型。CFSv2可以较好再现乌拉尔山区域阻塞相联系的环流形势, 包括乌拉尔山地区的偶极型分布和向极区、下游延伸的两只遥相关波列[图 9(b)]。当贝湖-鄂霍次克海区域发生区域阻塞时[图 9(c)], 贝湖-鄂海地区北侧高度场偏高, 南侧偏低, 形成偶极型分布, 同时向极区和北美延伸, 形成“+-+-“的遥相关波列分布, 同时在上游欧亚大陆也存在一个自西欧到东亚大陆的“+-+-”波列。CFSv2可以再现阻塞区的偶极型环流分布和向极区-北美延伸的“+-+-“的遥相关型, 但是上游地区欧亚大陆的“+-+-”波列不是十分清楚[图 9(c)]。
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图 9 北半球夏季乌拉尔山区域(a, b)和贝湖-鄂霍次克海区域(c, d)有阻塞和无阻塞之间500 hPa高度场的差值(单位: gpm) Figure 9 Difference of blocked and non-blocked composite of 500 hPa geopotential height for the Ural sector (a, b) and the Baikal-Okhotsk sector (c, d) blocking for CFSR (a, c) and CFSv2 prediction (b, d) in Northern Hemisphere in summer. Unit: gpm |
从乌拉尔山地区发生区域阻塞和没发生区域阻塞下气温和降水率的差值(图 10)可以看出, CFSR中发生阻塞时乌山附近温度异常偏高, 以东至贝湖地区温度偏低, 东亚地区大部温度偏高[图 10(a)], 与500 hPa高度场异常分布相对应[图 9(a)]。对应的阻塞区域降水偏少, 而东亚地区华北黄淮降水偏少, 东北和南方地区降水偏多[图 10(b)]。CFSv2可以较好再现阻塞形势下温度的分布特征, 只是乌山以东至贝湖地区的负温度距平比CFSR中偏弱[图 10(c)], CFSv2中这一区域的500 hPa高度负距平也要弱于CFSR[图 9(b)]。对降水而言[图 10(d)], CFSv2较好再现了乌山阻塞区域降水偏少的特征。对于东亚地区, 东北地区降水偏多的特征有较好表现, 华北黄淮降水偏少要弱于观测, 同时东部多雨带位置比观测结果略偏北。
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图 10 北半球夏季乌拉尔山区域有阻塞和无阻塞之间表面温度(a, c, 单位: ℃)和降水率(b, d, 单位: mm·d-1)的差值 Figure 10 Difference of blocked and non-blocked composite of surface temperature (a, c, unit: ℃) and precipitation rate (b, d, unit: mm·d-1) in observations (a, b) and CFSv2 forecasts (c, d) for the Ural sector blocking in Northern Hemisphere in summer |
图 11给出了贝湖-鄂海地区发生区域阻塞和没发生区域阻塞下气温和降水率的差值。当贝湖-鄂海地区发生阻塞时, 对应500 hPa高度场异常分布[图 9(c)], 阻塞区温度异常偏高, 阻塞区以南的东亚至北太平洋地区温度偏低[图 11(a)], CFSv2较好再现了观测的阻塞形势下的温度分布特征[图 11(c)]。对降水而言, 当贝湖-鄂海地区有阻塞发生时, 东亚地区我国长江及其以南至日本南部为一条降水异常偏多带, 另外东北地区降水偏多, 江淮降水偏少[图 11(b)]。这与前人(陶诗言等, 1958; 李维京, 1999; 张庆云等, 2008; 王小玲等, 2013)的研究结果相一致, 当夏季鄂霍茨克海地区发生阻塞时, 亚洲中高纬度及东亚东部地区的距平场易分别形成“+-+”的距平波列, 有利于我国南方地区的降水。这种环流形势在CFSv2中也可以比较清楚的看到[图 9(d)], 因而CFSv2较好再现了降水异常的分布特征, 尤其是抓住了我国长江以南降水异常偏多的特征[图 11(d)]。
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图 11 北半球夏季贝湖-鄂霍次克海区域有阻塞和无阻塞之间表面温度(a, c, 单位: ℃)和降水率(b, d, 单位: mm·d-1)的差值 Figure 11 Difference of blocked and non-blocked composite of surface temperature (a, c, unit: ℃) and precipitation rate (b, d, unit: mm·d-1) in observations (a, b) and CFSv2 forecasts (c, d) for the Baikal-Okhotsk sector blocking in Northern Hemisphere in summer |
检验了CFSv2对北半球夏季中高纬不同区域阻塞高压及其相联系的东亚气候的预测能力, 主要结论如下:
(1) CFSv2较好模拟了夏季北半球阻塞高压发生频率的纬向分布特征, 但随着预测时效的增加模式预测的阻塞频率不断降低, 预测时效超过1周之后阻塞频率下降明显, 两周之后阻塞频率基本下降至模式自由态。
(2) CFSv2对夏季乌拉尔山区域(10°E-70°E)的阻塞预测命中率在预测时效7天以内可以超过50%, 超过8天时, 空报率超过命中率。模式偏差主要表现为对区域阻塞的漏报。两周之后模式基本没有预测技巧。夏季贝湖-鄂霍次克海区域(110°E-180°E)的阻塞预测技巧略低于乌拉尔山区域, 预测时效超过6天时命中率技巧降至50%以下, 时效超过7天时, 空报率超过命中率, 两周之后模式基本没有技巧。
(3) CFSv2对阻塞事件的预测技巧要低于区域阻塞的技巧。对乌拉尔山区域阻塞事件的预测超过5天命中率降到50%以下, 两周左右之后基本没有技巧。贝湖-鄂霍次克海区域阻塞事件的技巧略低于乌拉尔山区域, 同样超过5天, 命中率降到50%以下, 11天之后基本没有HSS技巧。
(4) CFSv2对乌拉尔山区域阻塞爆发的预测在4天以内命中率可以超过50%, 超过9天基本就没有技巧。对贝湖-鄂霍次克海区域阻塞爆发的预测技巧略低于乌拉尔山区域。CFSv2对乌拉尔山区域阻塞结束日的预测技巧要低于阻塞爆发日的预测技巧, 超过7天基本没有技巧。对贝湖-鄂霍次克海区域阻塞结束日的预测技巧在5天时效内下降较小, 命中率在50%左右, 与阻塞爆发日一样超过8天基本没有技巧。
(5) CFSv2可以较好再现夏季乌拉尔山和鄂霍茨克海地区发生阻塞时与之相联系的环流形势以及气温、降水异常的分布特征, 尤其是亚洲中高纬度及东亚东部地区的环流异常特征及其与我国长江流域及其以南地区降水容易偏多之间的联系。
本研究仅是对CFSv2对夏季阻塞的预测能力进行检验, 供使用者在使用模式预测结果时参考。对检验结果还有待更深入的诊断, 以帮助模式性能的改进。比如, 分析结果中值得注意的一点是CFSv2随着预测时效的增加, 阻塞发生的频率会快速下降(图 2), 这在一些天气模式中是不明显的, 如NCEP的全球谱模式(Global Spectral model, GSM)(Watson et al, 2002)和ECMWF的集合预报系统(Pelly et al, 2003)。阻塞频率随着预测时效下降过快可能是影响模式预测技巧的原因之一, 需要进一步诊断分析。另外, 研究显示概率预报技巧可能要高于确定性预报技巧(Pelly et al, 2003; 王毅等, 2014), 但由于资料的限制, 只能对确定性预报结果进行检验评估, 概率预报可能是提高阻塞预测技巧的途径之一。
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3. National Climate center, Beijing 100081, China