随着灾害性天气气候事件的频繁发生，提前两周准确预测周平均降水、风、光等气象要素，即高技巧“次季节预测”，是防范洪水、热浪、野火等自然灾害，实现新能源高效利用、物流高效运营、农业安全生产等社会高质量运转的基础。然而，当前国际上最先进的预测系统，如ECMWF系统，对周平均陆地降水的预测技巧（0.5相关系数阈值）也只有一个星期，难以满足高质量社会发展的需求。其背后一个原因是我们尚不清楚哪些极端事件具有较高的可预报性。
为解决次季节预测技巧偏低的国际难题，中山大学大气科学学院通过走访各省、州、室气象局，吸取各区域的预测经验，与国家气候中心等国内外机构合作，从可预报性的角度解释了高技巧次季节预测难以突破一周的原因，并提出了通过识别高技巧预测机会和障碍（OBs-Opportunities & Barriers）来提高预测水平的行业应用方法（图1）。
以东亚夏季风降水为例，其次季节可预报性主要来源于强次季节事件；稳定传播的欧亚和热带大气波动作为预测机会（Os），其驱动的强次季节事件的预测技巧能够提高到两周，而不稳定传播的青藏高原-东亚季风波列作为预测障碍（Bs），其驱动的强次季节事件预测技巧不足一周。在业务操作中，我们需要建立一套历史回报系统，用于辨识高技巧预测的OBs；如果系统预警两周后会发生强降水、高温、无风、无光等强次季节事件，需在过去几天的观测数据中辨识有无预测机会（Os）的信号，如果有则需要提高此次预测的信心发布预警。辨识出来的障碍（Bs）也为预测系统的改进提供研究的方向。
本文提出的高技巧次季节预测机会与障碍（OBs）辨识方法可以帮助我们识别不同极端事件的可预报性。例如针对致灾极端暴雨的天气预报，可以分辨出哪些中尺度对流系统（MCS）控制的暴雨具有较高的预报技巧，服务于早期预警。
*文本来自中山大学大气学院风能预报预测实验室刘飞教授。
图1：高技巧次季节预测机会与障碍（OBs）辨识方法。
1.针对预测对象，辨识历史回报实验中预测技巧好/坏的次季节事件；
2.确定观测资料中好/坏事件的前期信号；
3.计算前期信号传播稳定度，稳定度高/低的信号为预测机会/障碍；
4.在实际预测中，根据观测中有无预测机会来确定提前两周的预测信心。
改自Liu et al. 2024BAMS.
论
文
🔹论文标题：
Opportunities and barriers for skillful sub-seasonal prediction of East Asian summer precipitation
🔹本文作者包括：
中山大学大气学院风能预测实验室刘飞（通讯）
广东省气象局周家辉
中山大学大气科学学院董文杰（通讯）、范可
夏威夷大学Bin Wang
热带所Jeremy Cheuk-Hin Leung
瑞典哥德堡大学/清华大学Deliang Chen
中科院大气物理研究所林中达、黄刚
海洋局第二研究所In-Sik Kang
中国气象局巢清尘、柯宗建、刘伯奇
南京信息工程大学徐邦琪
Liu F.*, J., Zhou, B. Wang, J. Leung, D. Chen, Z. Lin, I. Kang, Q. Chao, Z. Ke, K. Fan, B. Liu, G. Huang, P. Hsu, and W. Dong*,
2024: Opportunities and barriers for skillful sub-seasonal prediction of East Asian summer precipitation. Bulletin of the American Meteorological Society., 105, E2216–E2230, https://doi.org/10.1175/BAMS-D-24-0055.1.
期刊介绍
Bulletin of the American Meteorological Society
本刊是针对大众读者的AMS旗舰期刊，覆盖天气、水和气候领域的同行评审文章、简述、评论和趣事短文。
美国气象学会公报 /
BAMS
ISSN: 0003-0007
eISSN: 1520-0477
https://www.ametsoc.org/index.cfm/ams/publications/bulletin-of-the-american-meteorological-society-bams/
