次季节预报（又称延伸期预报）是指提前一周至一个月的预报。积雪是关键的陆面变量之一，对积雪覆盖的次季节预报在农业生产、水资源管理和交通运输等方面具有重要价值。此外，积雪作为动态的大气下边界条件，其预报也对大气次季节预报有一定影响。因此，研究积雪的次季节预报在理论研究和实际应用中均有益处。我院李文铠副教授和硕士研究生宋金妹，评估了三个数值预报模式对北半球冬季积雪覆盖的次季节预报技巧，并讨论了气温次季节预报对积雪覆盖预测的敏感性。研究成果发表于Journal of Hydrometeorology期刊，主要结论如下。

1. 积雪覆盖的次季节预报技巧

该研究评估了MPAS（Model for Prediction Across Scales – Atmosphere）模式、CMA（中国气象局）模式和ECMWF（欧洲中期天气预报中心）模式对北半球冬季未来一周至四周积雪覆盖的次季节预报技巧。北半球冬季积雪覆盖的次季节变化活跃区主要位于中纬度地区，这些地区的积雪覆盖周平均异常值的标准差较高（图1a）。三个预报模式对中纬度地区积雪覆盖次季节变化的强度具有一定的模拟能力，但相较于观测数据存在一定的低估（图1b−d）。

图1. 观测和预报模式中的积雪覆盖次季节变化强度。填色为冬季积雪覆盖的周平均异常值的标准差，单位为%。a IMS雪盖分析数据，b MPAS模式，c CMA模式和 d ECMWF模式提前三周预报的表现。橙色等值线标记的值为15%。图中洋红色框标记了东亚、欧洲和北美三个子区域

利用持续性预报（即假设发布预报时刻的积雪覆盖异常在未来持续不变）作为基准，检验并比较了三个预报模式对积雪覆盖异常的预报技巧。尽管不同预报模式和不同子区域的预报技巧有所差异（图2），总体而言，ECMWF预报模式优于其他预报模式，对未来4周及以内的积雪覆盖变化具有预报技巧。MPAS和CMA模式在东亚具有提前3周的预报技巧，在欧洲和北美具有提前4周的预报技巧。

图2. 三个预报模式对积雪覆盖异常的预报技巧。a 东亚，b 欧洲和 c 北美区域的平均积雪覆盖周异常的预报技巧，子区域范围见图1中的洋红色框。预报技巧通过预报异常值与观测异常值之间的时间相关系数（TCC；y轴）评估。x轴表示预报提前期（以周为单位）。浅绿色、蓝色和橙色柱分别代表MPAS、CMA和ECMWF模式预报，深绿色柱代表持续性预报。标有“*”的柱表示与持续性预报的TCC的差异具有统计学显著性（p<0.05）

2. 气温次季节预报对积雪预报的敏感性

在现实世界中，由于气温对降雪的影响及积雪反照率效应对大气的反馈，积雪覆盖和近地层气温（SAT）呈现出负相关关系。三个模式都很好地模拟了这种负相关关系，这也意味着，模式在预测积雪时的偏差可能会进一步导致SAT预报的偏差。利用MPAS/Noah模式，设计了“无积雪预报”试验（Exp-Persist）和“完美积雪预报”试验（Exp-Perfect），通过分析这些敏感性试验与控制预报试验（MPAS-Reforecasts）之间的决定系数（r²）的差异，讨论了SAT次季节预报对积雪预报的敏感性。

Exp-Reforecasts和Exp-Persist之间的r²差异量化了在当前MPAS/Noah模式中，预测的积雪覆盖对SAT预报技能的贡献程度（图3）。如果两试验的r²差异不显著，意味着积雪覆盖的预测并没有提高该模式的SAT预报能力，即使没有积雪覆盖预测，SAT预报的准确性也不会显著降低。在MPAS/Noah模式中，预测的积雪覆盖对SAT预报技能有正面贡献，尤其在中纬度地区。这种贡献在提前期为1至2周的预报中相对更明显（图3a和3b），而在提前期为3至4周的预报中则相对有限（图3c和3d）。

图3. MPAS/Noah模式中预测的积雪覆盖对近地层气温预报技能的贡献。衡量指标为Exp-Reforecast和Exp-Persist之间决定系数（r²）的差异。a – d 显示了预报时效为1周到4周的结果。仅绘制了r²差异统计学显著性的格点（p<0.05）

Exp-Reforecasts和Exp-Perfect之间的r²差异量化了预测积雪场中的误差对SAT预报技能的影响（图4）。理想情况下，Exp-Perfect不存在积雪预测误差，从而消除了积雪预测误差对SAT预报技能的负面影响。结果表明，SAT预报中的部分误差可以归因于预报模式积分过程中产生的积雪场预测误差。这种负面影响在提前期为2周的预报中开始明显，并可持续到提前期为4周的预报，主要影响中纬度地区。从另一个角度看，提高积雪预报的准确性可以提升这些区域的SAT预报技能。

图4. MPAS/Noah模式中预测积雪覆盖误差对近地层气温预报技能的影响。衡量指标为Exp-Reforecast和Exp-Perfect之间决定系数（r²）的差异。a – d 显示了预报时效为1周到4周的结果。仅绘制了r²差异统计学显著性的格点（p<0.05）

论文信息：

Li W*, Song J (2024) Evaluation of subseasonal forecast skill for Northern Hemisphere winter snow cover, Journal of Hydrometeorology, 25(9), 1371–1388. https://doi.org/10.1175/JHM-D-23-0190.1