干旱是一种破坏性强的气象灾害，对农业生产和人类基本供水产生重大影响。中国东北地区作为我国重要的粮食生产基地，春季正值东北春播耕种时节，严重干旱可导致粮食减产并造成巨大经济损失。然而，针对该区域春季干旱的准确短期气候预测，目前仍面临着巨大挑战。

近日，大气科学学院中高纬气候变异与机理创新团队韩婷婷副教授（通讯作者），硕士研究生孙婉莹（第一作者，现为博士研究生）及其合作者基于标准化降水蒸散指数（SPEI），结合年际增量和EOF分析方法，构建了1980–2022年东北地区春季干旱的季节预测模型。影响我国东北春旱年际变化的前两个主导空间模态分别是全区一致型与南北偶极型，并且前两个模态的解释方差约占总方差的64%。因此，本研究为前两个EOF模态对应的时间序列分别建立了预测模型（图1）。对于第一主成分时间序列，选择前期十二月副热带大西洋海温与秋季东欧土壤湿度作为预测因子，二者可通过激发向东北亚传播的罗斯贝波列并调节蒙古反气旋，进而影响东北地区春季干旱全区一致模态的发生。前冬东亚积雪、前期九月中国西南地区土壤湿度和前期十二月波弗特海海冰作为第二主成分时间序列的预测因子，它们则是通过引起东北亚地表热通量异常、垂直运动异常以及气旋性环流异常，共同导致我国东北地区春季干旱南北偶极型的分布。在1980–2022年交叉验证中，预测和观测时间序列之间的相关系数超过0.84，同号率超过88.37%；在2013–2022年独立试报中，二者相关系数均超过0.73，同号率超过83.72%。

将上述两个预测的时间序列投影至原始的观测空间模态上，重构中国东北春旱年际增量的空间分布，随即再将重构场叠加上前一年的春旱的观测场，最终实现当年的中国东北地区春旱的空间分布预测。中国东北全区的预测与观测的SPEI普遍呈现显著正相关，最高相关系数达0.72（图2）。在8个极端干旱年中，其中有6年预测与观测结果的空间相关系数超过0.70。在独立试报中，2017与2019年的空间相关系数均超过0.90。干旱的季节预测可为东北地区防灾减灾策略的制定提供科学依据。

图1. 我国东北春季干旱的季节预测模型

图2. 中国东北地区8个极端干旱年春季SPEI的空间分布

(a1–a8)表示观测的结果，(b1–b8)表示交叉验证的结果。(b1–b8)图右上角的数值表示预测和观测SPEI的空间相关系数。黑色打点表示SPEI小于等于−1.50

文章信息：

Sun, W., T. Han#, Y. Zhi, S. Li, H. Wang, Z. Yin. 2025: Seasonal Prediction of Spring Drought over Northeast China. Journal of Applied Meteorology and Climatology, 64, 1017–1032.