近年来，我国冬季极端低温事件频繁发生，对工农业生产、能源供应及公众健康等造成严重影响，并带来巨大的经济损失。目前针对我国极端低温日数的季节预测主要依赖季节平均的前兆信号。其中黑潮延伸区作为北太平洋海气相互作用最为活跃的区域，其秋季平均海温异常对中国东部极端低温整体一致型变化（EOF第一主模态；图1b）的调控已被广泛认识，并成为预测中的重要指标。我院尹志聪教授和博士生麻晓晴研究发现，黑潮延伸区海温异常在秋季存在显著的位相反转现象（Ma et al., 2025），这一现象对中国东部冬季极端低温日数的预测具有重要的指示意义。海温反转对中国东部极端低温的影响以及预测相关的最新研究成果分别发表于Atmospheric Research和Atmospheric and Oceanic Science Letters。

黑潮延伸区前后秋海温异常的持续与反转均可以影响中国东部极端低温主模态。黑潮延伸区前后秋持续型海温异常主要影响中国东部极端低温一致型分布（EOF第一主模态），而当海温异常在前后秋反转时，在82%的年份中，中国东部冬季极端低温会出现偶极型分布（EOF第二主模态；图1c）。CAM5模式敏感性试验证实了前秋、后秋海温异常及二者符号反转在导致极端低温日数偶极型分布的过程中缺一不可。

基于已有研究揭示出的影响中国东部极端低温主模态的前期因子建立的预测模型（ModelPrevious模型）对东北的预测技巧有限（图1d）。将海温反转因子与已有因子相结合，构建了一个新的中国东部极端低温日数的统计预测模型（ModelPR-SST模型；图1e）。结果表明，ModelPR-SST模型对东北地区极端低温日数预测的改进尤为显著，时间相关系数相对ModelPrevious模型提升了54%，RMSE降低了39%。更重要的是，量化分析显示，针对中国东部极端低温日数预测技巧约16%的改进，是源于引入了黑潮延伸区海温反转这一关键信号（图1d，e）。

图1  (a)1981~2022年秋季平均黑潮延伸区海温的时间序列(黑线)。红点和蓝点分别表示持续偏暖和偏冷年，紫线和绿线分别表示海温在前后秋由暖转冷和由冷转暖的强度，这四种类型年份的逐日海温变化也展示在图中。极端低温日数在(b)海温异常持续年(暖减冷年)和(c)海温异常反转年(由暖转冷减由冷转暖年)的合成。绿色框表示(b)中国中东部(ECC)，(c)四川盆地(SCB)和东北(NEC)。黑色和白色的点分别表示合成的结果高于95%和90%的置信水平。 (d)ModelPrevious模型(已有研究揭示出5因子建立的预测模型)及(e)ModelPR-SST模型(已有研究揭示出5因子和海温反转因子共同建立的预测模型)得到的预测结果在中国东部地区(绿色柱)的贡献程度、相关系数，及在中国东北地区(蓝色柱)的时间相关系数、同号率(单位：1)和均方根误差(单位：10天)

论文信息：

1. Ma, X. Q., Yin, Z. C., Zhang, Y. J., Wang, H. J., 2025. Subseasonal reversal of Northwest Pacific SST anomalies influenced the dipole pattern of cold extremes in China, Atmospheric Research, 315, 107862. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2024.107862.

2. Ma, X. Q., Yin, Z. C., 2025. Improved prediction skill of winter cold extremes in east of China from autumntime phase reversal of Kuroshio Extension SST anomalies, Atmospheric and Oceanic Science Letters, 100726. https://doi.org/10.1016/j.aosl.2025.100726.

系列论文：

Ma, X. Q., Yin, Z. C., Wang, H. J., 2025. Reversal of Kuroshio-Oyashio extension SST anomalies between early- and late-autumn is primarily driven by atmospheric variability. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 130, e2025JD045177. https://doi.org/10.1029/2025JD045177.