在全球变暖的背景下，北极增暖与欧亚变冷的趋势变化备受关注。在年际-年代际尺度上，“暖北极-冷欧亚”（WACE）模态是北半球中高纬冬季气候系统变化的最显著模态之一，与中低纬度地区气候异常和极端天气气候事件紧密联系，对欧亚大陆生态系统平衡和中国人群健康也有不可估量的影响。但是，已有的动力预测模式（如CFSv2）对WACE的趋势和年际变化的预测能力还比较有限。那么，是否可以通过建立动力-统计相结合的模型提高WACE的预测水平呢？

南信大王会军院士团队的尹志聪教授和硕士生许天宝开展了相关研究，最新研究成果发表在Advances in Atmospheric Sciences。基于年际增量方法，利用3个观测的前期因子（9月巴伦支-喀拉海海冰、10月北大西洋海温、9月北美土壤湿度）和CFSv2预测的同期冬季巴芬湾-拉布拉多海区域海冰，建立了动力-统计混合季节预测模型。该模型对WACE的年际变化、极值以及三段不同时间段的趋势都有良好的预测效果（图1）。相比于CFSv2，预测的相关系数提高了123%，均方根误差降低了66%。在独立预测中，预测模型也保持了较高的准确性。

值得关注的是，基于模型对于WACE的预测，可以有效提高CFSv2对中国东部地表气温的预测效果。同时，通过进一步探究，发现近些年频繁出现的WACE模态次季节反转，可能是预测误差的重要来源之一。WACE模态的次季节反转这一现象给中高纬及我国的冬季气候预测带来了新挑战。

图1  观测（红色）与CFSv2（a）以及动力-统计模型（b）预测的（蓝色）WACE时间序列。（b）中1983-2015年为留一法交叉验证，2016-2020年为独立预报检验。实线和虚线分别代表观测和预测的线性趋势

论文信息：

Xu, T. B., Yin, Z. C., Ma, X. Q., Huang, Y. Y., Wang, H. J., 2023. Hybrid seasonal prediction of meridional temperature gradient associated with Warm Arctic-Cold Eurasia, Advances in Atmospheric Sciences, doi: 10.1007/s00376-023-2226-3.