近年来，世界各地发生了越来越多的复合湿热事件，导致了过高的发病率和死亡率。在过去的十年里，中国东南地区尤其受到湿热事件的影响。然而，对于中国东南部湿热事件的季节预测仍然是一个相当大的挑战。
近日，协同创新中心中高纬气候变异与机理创新团队韩婷婷副教授及其合作者基于年际增量和经验正交函数分析方法，构建了中国东南地区盛夏复合湿热事件的季节预测模型。我国东南地区盛夏复合湿热事件前三个经验正交模态的解释方差约占总方差的70%。因此，针对我国东南地区复合湿热事件年际增量的前三个模态分别构建预测模型（图1）。具体来说，初夏热带西太平洋海温，一月东西伯利亚海冰和一月东非土壤湿度被选择为第一主成分时间序列的三个预测因子，它们通过调节东亚反气旋和高层纬向风来影响我国东南盛夏一致型湿热事件的空间分布。四月青藏高原北部积雪覆盖面积，早春中国东北积雪覆盖，六月拉普捷夫海海冰和四月西北太平洋海温作为第二主成分时间序列的预测因子，它们通过低层经向风异常和高层纬向风异常影响我国东南地区南北偶极子型湿热事件的空间模态。选择晚冬西亚积雪覆盖面积，四月艾拉岛海冰，一月华南土壤湿度和三月西伯利亚土壤湿度作为第三主成分时间序列的四个因子，它们通过影响东亚反气旋和气旋异常的偶极子模态，导致我国东南地区东西反向型湿热事件的空间分布。在1981–2022年交叉验证中，预测和观测时间序列之间的相关系数超过0.75；在2013–2022年独立试报中，二者相关系数均超过0.8。
将预测的时间序列投影到观测的经验正交模态上，重构复合湿热年际增量的空间分布，进一步将该重构场叠加前一年湿热事件观测场，最终得到当年复合湿热事件预测场的空间分布。在1981–2022年的交叉检验结果中，中国东南部绝大部分地区湿热事件的预测值和观测值之间为显著的正相关关系，相关系数最大值为0.80。九年复合湿热事件极端年份，观测和预测的复合湿热事件的空间分布十分一致，空间相关系数范围为0.89 – 0.95。在过去十年的独立试报中（图2），观测和预测的复合湿热事件的空间相关系数均超过0.76，其中八年的空间相关系数大于0.80。此外，在交叉检验和独立试报中预测的高发地区（包括长江流域中下游地区和广西壮族自治区）均与观测值高度一致。
相关的研究成果发表在高水平期刊Atmospheric Research。
图1. 我国东南盛夏复合湿热事件的季节预测模型
图2. 最近十年我国东南地区盛夏复合湿热事件的空间分布（a1-j1）为观测值（单位：天），（a2-j2）独立试报结果（单位：天）。（a2-j2）图中右上数值表示预测场与观测场之间的空间相关系数
文章信息：
Han, T., Sun, W., Zhi, Y., Wang, H., Li, S., Yin, Z. 2024. Seasonal prediction of midsummer compound heat-humidity events over Southeast China. Atmospheric Research, 208, 107541.