近年来,我国华北地区强降水频发,造成了巨大的经济损失和人员伤亡.然而,目前对于强降水的短期气候预测水平十分有限.因此,本文基于3个独立的预测因子——前期2月印度洋海温(SST＿IO)、2月北亚积雪深度(SDE＿NA)和5月华北融雪(MSDE＿NC),利用年际增量方法(the year-to-year difference, DY),建立了华北地区盛夏强降水频次(heavy precipitation days, HPDs)的季节预测模型.结果表明, SST＿IO通过太平洋-日本遥相关影响华北降水. SDE＿NA通过激发欧亚大陆上空Rossby波向东南传播,进而引起东亚反气旋异常来影响华北降水.MSDE＿NC异常往往伴随着后期盛夏局地的垂直运动异常和比湿异常,从而引起华北降水异常.该预测模型能很好地预测HPDs的年际变化特征,预测与观测的HPDs＿DY(HPDs)的相关系数分别为0.81和0.65.15个极端HPDs年的距平同号率为100%.在1982～2022年留一法交叉验证中, HPDs极值年份距平同号率高达100%,具有较低的均方根误差(1.14).在2013～2022年独立试报结...
近年来,我国华北地区强降水频发,造成了巨大的经济损失和人员伤亡.然而,目前对于强降水的短期气候预测水平十分有限.因此,本文基于3个独立的预测因子——前期2月印度洋海温(SST＿IO)、2月北亚积雪深度(SDE＿NA)和5月华北融雪(MSDE＿NC),利用年际增量方法(the year-to-year difference, DY),建立了华北地区盛夏强降水频次(heavy precipitation days, HPDs)的季节预测模型.结果表明, SST＿IO通过太平洋-日本遥相关影响华北降水. SDE＿NA通过激发欧亚大陆上空Rossby波向东南传播,进而引起东亚反气旋异常来影响华北降水.MSDE＿NC异常往往伴随着后期盛夏局地的垂直运动异常和比湿异常,从而引起华北降水异常.该预测模型能很好地预测HPDs的年际变化特征,预测与观测的HPDs＿DY(HPDs)的相关系数分别为0.81和0.65.15个极端HPDs年的距平同号率为100%.在1982～2022年留一法交叉验证中, HPDs极值年份距平同号率高达100%,具有较低的均方根误差(1.14).在2013～2022年独立试报结...