受东亚夏季风控制，中国南方易受洪涝影响。在全球变暖背景下，中国南方区域性极端降水愈发频发，对生态系统、社会经济、人民生命安全等诸多方面产生严重影响。然而，中国南方极端降水日数空间分布在多大程度上可预报？这仍是尚未明确的科学问题。因此，寻找中国南方极端降水日数空间分布具有物理意义的可预报性来源，建立基于物理机制的经验预报模型并评估其可预报性，不仅具有重要科学价值，也是气候预测业务的迫切需求，这些问题的解决可为决策者针对南方极端降水的不同空间分布，制定具体防灾减灾方案。

我院李娟教授所在课题组的研究指出，中国南方（31°N以南，110°E以东）极端降水日数主要发生在前夏5月和6月，极端降水日数两个主模态分别为全区一致型分布模态和经向偶极型分布模态。整个南方极端降水日数呈一致型增多时，受到热带西北太平洋反气旋（TWPAC）影响，TWPAC西北侧西南风输送水汽至南方地区，导致整个南方极端降水日数增多；而极端降水日数在南方呈南北反向变化时，主要与副热带西北太平洋异常反气旋（SWPAC）紧密相关。受SWPAC主体区的下沉运动影响，华南地区极端降水日数减少，而SWPAC西北侧的长江中下游地区受西南风水汽输送影响，降水极端降水日数偏多。

基于观测诊断事实、气候动力学理解以及数值模拟验证相结合，发现TWPAC分别与前期3-4月平均的北大西洋三极子（NAT）、北美北部异常增温（NNAW）、以及中西伯利亚积雪减少（CSSD）有物理关联，而SWPAC分别与3-4月平均的北大西洋热带外偶极子（NAD）和2月至4月巴伦支-喀拉海海冰融化倾向有物理关联（图1）。基于这些具有物理意义的预报因子，可以较好的独立预测模态主成分（图2ab）。而基于预测的主成分时间序列和历史观测EOF空间模态，可重建预测的中国南方极端降水日数异常空间分布。结果表明，在1979–2021年平均的空间相关系数技巧为0.28，离完美预报（0.36）仍有进一步提升空间（图2c）。

本工作是课题组基于物理机制构建整个中国各区域性极端降水、极端高温预测系统工作的一块拼图。目前该工作已在Climate Dynamics期刊在线发表（https://link.springer.com/article/10.1007/s00382-023-06681-2）。

图1 前期预测因子影响热带西北太平洋反气旋（TWPAC）和副热带西北太平洋反气旋（SWPAC）异常的机理示意图

图2 观测（黑线）和PE模式预测（彩色）的（a）PC1和（b）PC2，红色（蓝色）为2011-2021年独立期预测（1979-2010年历史回报期），（c）为观测重建（黑色）的和预测重建的中国南方极端降水频次的逐年空间相关系数

文章信息：

Li J., C. Zheng, Y. Yang, R. Lu, Z. Zhu, 2023: Predictability of spatial distribution of pre-summer extreme precipitation days over southern China revealed by the physical-based empirical model. Clim. Dyn., doi: 10.1007/s00382-023-06681-2

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Long Y., J. Li, Z. Zhu, J. Zhang. 2022: Predictability of the anomaly pattern of summer extreme high-temperature days over southern China. Clim Dyn, doi: 10.1007/s00382-022-06170-y

Zhou Z., J. Li, H. Chen, Z. Zhu. 2023: Seasonal prediction of extreme high temperature days in southwestern China based on physical precursors. Adv. Atmos. Sci., doi: 10.1007/s00376-022-2075-5.

Fu S., Z. Zhu, R. Lu. 2023: Changes in the factors controlling Northeast Asian spring surface air temperature in the past 60 years. Clim. Dyn., doi: 10.1007/s00382-022-06569-7.

姚梦莹, 朱志伟, 卢睿, 姚俊强. 2023:中国西北5月和9月地表气温的年际变率机理及其预测. 大气科学, doi: 10.3878/j.issn.1006-9895.2111.21124.