李忠燕 ,谭 文 ,段 莹 ,王 烁 ,严小冬

（1.贵州省气候中心，贵阳 550002；2.贵州省山地气候与资源重点实验室，贵阳 550002；3.贵州省生态气象和卫星遥感中心，贵阳 550002）

引言

气候异常往往与大气环流、海温异常有关[1−7]，因此在气候统计预报业务中通常会基于大气环流特征指数和海温指数建立统计预测模型[8−12]，甚至利用这些特征指数开展农业年景预测[13]或病虫害预测[14−15]。4 月是冬季风向夏季风的过渡时期，同时也是贵州省夏收作物和部分水果的关键生育期、春播作物移栽期、春茶采摘期等，若出现低温天气过程将会对农业生产造成严重的危害[16−18]。2020 年4 月贵州省发生了3 次降温天气过程，其中4 月18 日～4 月25 日的降温幅度最大，4 月23 日全省平均气温甚至降至9.8℃。此次低温过程造成部分水稻、高粱幼苗出现叶片枯黄或死苗，辣椒、烤烟幼苗生长受阻，春茶减产30%，对全省春季农业生产带来了严重影响，因此提高该时段气温的预测准确率对农业生产尤为重要。由于大气海洋等因子对气候预测对象有一定的指标意义且有线性关系，因此利用监测指数建立预测模型成为常见的预测方法。在贵州短期气候预测中虽也常用该方法，但对于不同统计预测模型间的对比分析及回算检验开展的工作较少，因此本文基于中国气象局国家气候中心的130 项大气、海温监测指数与同期贵州省4 月平均气温的相关分析建立不同的统计预测模型，并利用趋势异常综合评分（Ps）评估方法对预测模型回报结果进行检验，以探究气候预测业务中采用怎样的异常等级预测能够提高预测技巧，同时研究传统统计方法预测模型能否把握住4 月贵州省平均气温趋势，提高贵州省4 月气温的预测准确率。……