长江流域年降水预测动力-统计降尺度方法及其应用

杨雅薇,陈丽娟,沈秉璐

摘要 基于站点资料、再分析数据和动力气候模式回报数据，利用经验正交函数分解（EOF，Empirical Orthogonal Function）迭代和年际增量方法，探讨了长江流域年尺度降水异常的动力-统计降尺度预测方法及其应用效果。结果表明，基于再分析数据的年尺度环流场，建立的长江流域年尺度降水异常增量的统计降尺度预测方案，其26 a回报检验的距平相关系数（ACC）平均达0.6，证明该方案具有较高的可预报性。进一步利用模式预测的年尺度环流场，建立了年降水异常增量的动力-统计降尺度预测方案，其ACC平均为0.42，显示了较高的回报技巧，远优于模式直接输出的年降水动力预报结果。通过分析调制年降水预报技巧高低的因素发现，赤道中东太平洋年平均海温距平为负值时，预报技巧更高，ACC平均达0.5以上。在拉尼娜发展年或拉尼娜持续年的冷水背景下，利用EOF迭代选取的特征向量偏多时，多尺度的大气环流信息被纳入预测模型中作为预测信号，预测技巧得到了提高。

关键词 年降水;EOF迭代;年际增量;动力-统计降尺度方法

长江作为亚洲和中国第一大河，流经区域地形复杂，天气气候复杂多变，且是中国最主要的人口居住区和经济产业发达区，旱涝灾害对生产生活的影响很大（Dou et al.，2020;Zhou et al.，2020），因此做好不同时间尺度的天气气候预测对流域防灾减灾和生产规划具有重要意义。在短期气候预测业务中，延伸期、月、季节尺度的降水预测和服务相对比较成熟，年尺度的……