吴昱树, 陈权亮, 龚海楠, 等. 2024. 德国气候预测系统中东亚冬季风的季节预测及可预报性[J]. 大气科学, 48(3): 1027−1042. WU Yushu, CHEN Quanliang, GONG Hainan, et al. 2024. Seasonal Prediction and Predictability of the East Asian Winter Monsoon by the German Climate Forecast System [J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences (in Chinese), 48(3): 1027−1042.
DOI: 10.3878/j.issn.1006-9895.2206.22072
德国气候预测系统（German Climate Forecast System，简称GCFS2）由德国气象局（DWD）联合地球系统研究与可持续性中心[汉堡大学（UHH）和马克斯·普朗克气象研究所（MPI）]共同开发。GCFS2对冬季欧洲—北大西洋地区的海平面气压、地表气温有较高的预测技巧。GCFS2与GCFS1相比在冬季北半球地表气温、500 hPa位势高度场及阻塞高压频率方面的预测技能有所提高，特别在预测北大西洋涛动（NAO）方面技能明显提升。然而GCFS2对EAWM的预测性能尚未有研究。本文全面探讨了GCFS2对EAWM的预测性能，包括气候态及年际变化特征，重点关注与EAWM年际变率及可预报性相联系的动力—物理过程。得到如下结论：
（1）GCFS2很好地预测了EAWM气候态的主要特征，包括低层西伯利亚高压、阿留申低压、东亚上空低层的风、中层东亚大槽、高层东亚高空急流及地表气温和降水的强度及位置。模式对东亚区域年际变化预测技巧大值区主要位于海洋上，有相关系数大于0.9的区域，这些区域的高技巧来源于ENSO遥相关影响，然而在欧亚大陆中纬度ENSO影响较弱的区域也显示出较高预测技巧，尤其对东亚大槽及东亚地表气温，这在以往研究中所不及。
图 GCFS2在Lead1时对冬季平均的（a）海平面气压、（b）500
hP位势高度、（c）200 hP纬向风、（d）850 hP经向风、（e）850
hP纬向风及（f）地表气温异常预报技巧时间相关系数（TCC）空间分布，打点区域代表相关系数通过0.05显著性水平检验。
（2）GCFS2对一个用SLP定义的EAWMI显示出了预测技巧，整个24年（1993～2016年）Lead0的相关系数高达0.55，与ENSEMBLES相比预测性能有明显提升。模式可以很好的预测与EAWM相关的位于海洋上的大气环流、地表气温及降水异常，显示出与ENSO冷位相相一致的降水空间型及大气遥相关，但对欧亚大陆热带外环流异常预测不足。GCFS2中EAWM的预测技巧来源于ENSO，当模式合理再现观测中的EAWM–ENSO关系（甚至是超越观测）时，有助于增加EAWM的预测技巧。模式中EAWM–ENSO关系，主要取决于模式合理地再现观测中ENSO遥相关。GCFS2可以再现与ENSO相关的流场及赤道太平洋上的降水异常，低层西北太平洋异常反气旋西侧的偏南气流连接着热带和东亚地区，增强了EAWM的预测技巧。
图 1993～2016年（a、c）观测和（b、d）GCFS2提前一个月（Lead1）预测的冬季平均（a、b）500hPa位势高度（填色，单位：gpm）以及（c、d）海平面气压（等值线，单位：hPa）和地表气温（填色，单位：°C）的异常回归到−1×SICI的分布。打点区域表示通过0.05
显著性水平检验。
（3）观测中，EAWM的变化与冬季巴伦支—喀拉海区域海冰覆盖度（BK_SIC）的变化有关，用这一区域平均海冰覆盖度定义的指数（SICI）与EAWMI的相关系数为−0.36，与SHI相关系数为−0.37。BK_SIC的损失可以通过增强西伯利亚高压，使得东亚大陆地表气温出现冷异常。12月初始化（Lead0）的GCFS2中再现了绝对值大于观测的EAWMI与海冰相关系数，模式中SICI与EAWMI及SHI的相关系数分别为−0.48和−0.45，且SHI预测技巧为0.4。同时，模式中可以再现观测中与BK_SIC变化相关的环流及地表气温异常分布，且振幅强于观测，BK_SIC变化产生的位于西伯利亚高压东北部的海平面气压异常分布型类似于Lead0时海平面气压预测技巧分布图。因此，说明冬季巴伦支—喀拉海区域海冰变化可以增加西伯利亚高压东北部的可预测性，使得12月初始化的EAWM预测技巧增加。
