李天宇 朱晓彤 付冬雪，3

（1.吉林省气候中心，吉林 长春 130062；2.吉林省气象科学研究所，吉林 长春 130062；3.长白山气象与气候变化吉林省重点实验室，吉林 长春 130062）

1 引言

延伸期预报是指在10～30d 时间尺度，对天气过程发生的时段和强度进行预测。 延伸期预报是10d 以下中期预测的延伸， 预测内容与气候预测主要预测气象要素的平均值和变化趋势不同，其时效是天气预报达不到的， 预测内容又是气候预测做不到的。因此，延伸期预报是天气预报和气候预测之间无缝隙预测的关键环节[1]。延伸期天气过程预测既是预测技术难点之一， 也是气象服务的重点之一[2]。 目前，数值预测模式在长期的预测过程中所表现出来的预报技巧和误差的稳定性、相似性可能会对较长时间尺度的预测提供一些有用的信息。因此，需要对模式模拟及回报结果与观测进行比较，从而找出模式存在的系统偏差，以便进一步进行延伸期预报服务。目前，国家气候中心第二代月动力延伸预测模式业务系统DERF2.0 已经实现业务化， 如何利用该模式系统的有效信息并在短期气候预测业务中得以应用非常紧迫。 通常动力气候模式对大尺度环流的预测效果优于对降水的预测， 考虑到延伸期时间尺度为10～30d。因此检验DERF2.0 预测产品对东亚环流异常特征的预报技巧， 不仅可以了解动力气候模式对区域气候的预测能力， 而且可以充分利用模式的高技巧信息对区域气候进行解释应用， 从而为区域气候预测业务提供科技支撑。 已有研究表明大气季节内振荡在长期天气和短期气候变化中起重要作用，其时间尺度为10～90d，是引起5～10d 中期以及10～30d 延伸期天气过程主要因子之一[1]。 大气季节内震荡所对应的环流低频系统变化反映了未来几周内大尺度天气系统生消、 维持和衰减的循环过程，对未来10～30d 延伸期的强降水过程预测有很好的指示意义[3-4]。因此，数值预测模式对环流低频分量的模拟和回报预报技巧的检验是考查延伸期预报能力的重要环节。

2 资料与方法

使用的模式资料为国家气候中心第二代月动力延伸期模式业务系统（DERF2.0）的环流产品，水平分辨率为1.0°×1.0°，垂直分辨率为7 层，预测时间为未来53d，研究时段为1983—2015 年。 本文将再分析资料作为环流场观测值， 所使用的大气环流资料为美国环境预测中心和国家大气研究中心（NCEP/NCAR）的再分析资料，包括逐日水平分辨率为2.5°×2.5°、垂直层数为17 层的位势高度场（z），时间为1983 年1 月至2015 年12 月。

距平相关系数（ACC）[5]是指观测值和预报值对气候态平均偏差的相关性， 主要反映观测值与预报值的相似程度。 是世界气象组织（WMO）确定并建议使用的指标之一。

时间相关系数（TCC）[6]是指预测和观测在时间上的相关系数， 能够在统计意义上较好地表征模式对各个格点异常的预测能力， 得到一个完整的相关技巧空间分布。 TCC 范围为-1～1，越接近1表明技巧越高。 预报误差是指预测时预测结果与观测值之间的差异。 滤波方法使用Butterworth 滤波器[7]，用于提取环流的低频分量。

3 结果分析

3.1 夏季东亚地区环流的预报技巧检验

从1983—2015 年平均的不同预测时效的东亚地区夏季和6—8 月500hPa 位势高度场距平相关系数可以看出，夏季和各月ACC 均随预测时效的增加而迅速下降， 可预测性在5d 以内较高（ACC 在0.6 左 右），10d 预 测 时 效 的ACC 在0.3左右，15～20d 预测时效下ACC 为0.1 左右，25d 及以上预测时效下的ACC 迅速下降至0，甚至负值；从各月来看，6—8 月的ACC 数值相差不大， 但大部分预测时效下7 月ACC 大于6 月和8 月，8 月ACC 在40d 预测时效时出现负值， 而6 月、7 月ACC 则始终为正。 以上分析结果符合普遍认为的天气尺度2～3 周的预测上限，并说明DERF2.0 模式对10～20d 的中层大气环流形势具有一定的预测能力，7 月预报技巧优于6 月和8 月。

图1 为不同预测时效的东亚地区夏季500hPa 位势高度场距平相关系数年际变化。 可以看出，5d 以内预测时效的ACC 在0.6 左右， 预测效果较好，33a 的预测效果较稳定； 提前10d 的ACC 也较高， 在0.3 左右， 超过0.3 的年份达到55%；提前15d、20d 的预报技巧有所下降，但大部分年份ACC 为0.1～0.2， 超过0.1 的年份分别占51%和24%，20d 预测时效开始有个别年份ACC降为负值； 提前25～40d 的预报技巧迅速降低，ACC 趋近于0，出现负值的年份增多，预报技巧的稳定性也有所下降。

图1 不同预测时效的东亚地区夏季500hPa 位势高度场距平相关系数年际变化（虚线和实线分别为通过信度为90%和95%的显著性检验）

为了检验模式在不同区域的模拟效果及在不同时效下的预报技巧，计算了不同预测时效下的东亚地区夏季500hPa 位势高度33a 平均的时间相关系数空间分布（图2）。 可以看出，TCC 在0d、5d 预测时效下的环流预报技巧总体较高（TCC> 0.5），部分地区甚至可以达到0.8 以上， 中高纬地区预报技巧优于低纬；提前10d 的预测在90°E 以东表现为中低纬地区技巧较高，而90°E 以西则是中高纬技巧较高， 低值中心在巴尔喀什湖附近； 提前15d、20d 的TCC 由低纬向中高纬递减， 低值中心仍在巴尔喀什湖附近， 海洋上空预报技巧优于大陆，20d 预测时效TCC 开始出现负值；25d 及以上预测时效下，TCC 负值主要出现在40°N 以北的地区。 DERF2.0 模式预报技巧的空间分布可能与大气内部混沌效应海陆分布差异有关。

图2 不同预测时效的东亚地区夏季500hPa 位势高度时间相关系数

图3 为不同预测时效的东亚地区夏季500hPa 位势高度预报误差，预报误差的绝对值随预测时效的增加而增大， 这种现象在较长的预测时效下表现更为明显。 整体来看，在副热带20°N附近和中纬度45°N 各有一条误差0 线，高纬度地区普遍为误差负值。两条0 线之间为误差正值，即DERF2.0 模式在中纬度地区的高度场预报值偏大。 在西太平洋副热带高压所处的太平洋上空，DERF2.0 模式误差较小，说明DERF2.0 对西太平洋副热带高压强度预报误差较小， 但对位置的预报误差偏北。

图3 不同预测时效的东亚地区夏季500hPa 位势高度预报误差

从6—8 月不同预测时效的东亚地区500hPa位势高度时间相关系数可以看出，3 个月份TCC在0d、5d 时效下都较高，10d 及以上预测时效下，TCC 逐渐降低至负值。从提前10d 起报开始，各月份的TCC 空间分布有所不同，6 月的TCC 呈纬向带状分布， 低值区位于45°N 以北的中高纬地区，低纬地区上空提前40d 预测才出现较明显的TCC负值；7 月的TCC 低值区位于60°E—80°E 的巴尔喀什湖附近， 并沿着巴尔喀什湖向北形成经向的负值区；8 月TCC 低值区主要位于高纬地区，除副热带地区以外， 中纬度的贝加尔湖附近和日本海—西北太平洋附近也为TCC 高值区。

从6—8 月不同预测时效的东亚地区500hPa位势高度预报误差可以看出，在各时效下，6 月误差绝对值均大于7 月和8 月， 特别是位于贝加尔湖及其以北的显著负误差区在提前20d 时预报误差达到了-80gpm；误差分布在中高纬度地区呈明显“负—正—负—正”型分布，特别是在8 月，这种异常分布与500hPa 高度场气候态相对应， 说明DERF2.0 模式对8 月环流的预测经向度更小；在西北太平洋副热带高压区域，6 月和7 月的误差分布利于西北太平洋副热带高压预测偏北，8 月则更利于西北太平洋副热带高压偏西偏强。

3.2 夏季东亚地区环流低频分量的预报技巧检验

利用Butterworth 滤波器分别对夏季和6—8月模式预测场和观测场上东亚地区不同预测时效500hPa 高度场进行滤波， 分别滤出10～20d 的准双周低频振荡以及30～60d 的低频分量， 再利用ACC、TCC 等统计方法对低频分量进行检验评估。

从东亚地区夏季500hPa 位势高度场及其10～20d、30～60d 低频分量在不同预测时效下的距平相关系数可以看出，滤波后30～60d 低频分量的预报技巧明显提高。 10～20d 低频分量在5d 及以上预测时效下的预报技巧不佳，因此10～20d 低频分量可能是对DERF2.0 模式延伸期预报结果的订正重点。

图4 是东亚地区夏季500hPa 位势高度场低频分量的ACC 年际变化。 与图1 对比来看，10～20d 低频分量在提前10d 时ACC 就下降至0.2 以下； 提前20d 时出现ACC 负值的年份占48.5%，而滤波前这一比例为15.2%； 随着预测时效的延长，提前40d 时ACC 稳定性与滤波前接近。 综合来看，10～20d 低频分量在10～40d 的预报技巧和稳定性欠佳。 30～60d 低频分量的ACC 明显较高，在提前0～10d 时比滤波前更稳定； 在提前15d 预测时效时的稳定性有所下降，大部分年份ACC 超过0.2，个别年份出现ACC 负值。 但整体来看，滤波后的30～60d 低频分量在提前0～40d 时平均预报技巧较滤波前明显提高。需要注意的是，本文仅讨论了对流层中层（500hPa）的模式预报技巧，对流层其他高度的结果可能有所不同， 还需要更加细致的研究和讨论。

图4 提前10d 的东亚地区夏季500hPa 位势高度场10～20d（a）、30～60d（b）低频分量在不同预测时效下的距平相关系数年际变化（虚线和实线分别为通过信度为90%和95%的显著性检验）

以提前10d 为例， 在TCC 空间分布异常场（图5）中可以明显看出，滤波后30～60d 低频分量的预报技巧较滤波前（图2）有明显提高。 10～20d低频分量TCC 高值区在40°N 及其以南的中低纬度地区， 低值区位于高纬度地区；30～60d 低频分量TCC 高值区则位于贝加尔湖及其以北的大陆高纬度地区。 这种分布可能与低频振荡信号来源有关， 即10～20d 的准双周振荡信号来源于低纬，季节内振荡（30～60d）信号则来源于高纬。

图5 提前10 d 的东亚地区夏季500hPa 位势高度场10～20d（a）、30～60d（b）低频分量时间相关系数

4 结语

（1）DERF2.0 模式对夏季东亚地区500hPa 高度场预报技巧随时效的增加而迅速下降， 可预测性在10d 以内较高； 对7 月预报技巧优于6 月和8 月。 提前10d 以内的预测效果较稳定，提前25～40d 的预报技巧迅速降低。 在空间分布上， 提前10d 以内在90°E 以东表现为中低纬地区技巧较高，而90°E 以西则是中高纬技巧较高；提前15d以上预报技巧由低纬向中高纬递减， 海洋向大陆递减。 6 月预报技巧呈纬向带状分布，由低纬向高纬递减；7 月为经向分布，低值区位于巴尔喀什湖附近；8 月在副热带地区、中纬度的贝加尔湖附近和日本海—西北太平洋附近预报技巧较好。

（2）预报误差方面，在高纬度地区对500hPa高度场的预报值偏小，在中纬度地区预报值偏大，对西太平洋副热带高压强度预报误差较小， 对位置的预报误差偏北。 在各时效下，6 月误差绝对值均大于7 月和8 月。 对8 月环流的预测经向度更小；在西北太平洋副热带高压区域，6 月和7 月的误差分布利于西北太平洋副热带高压预测偏北，8月则更利于西北太平洋副热带高压偏西偏强。

（3）DERF2.0 模式对30～60d 低频分量的预报技巧较好， 在贝加尔湖及其以北的大陆高纬度地区技巧较高；10～20d 低频分量在10～40d 的预报技巧和稳定性欠佳， 空间分布上在中低纬度技巧较高。10～20d 低频分量可能是对DERF2.0 模式延伸期预报结果的订正重点。