受东亚夏季风的影响，华南地区的降雨在初夏达到全年峰值，其降水变率在东亚地区最大。在此期间，强降雨事件被视为华南地区最严重的灾害性天气事件之一，对社会经济发展及人民群众的生命安全构成威胁。因此，可靠的次季节降水预测对防灾减灾具有重要意义。
智协飞教授团队最近研究了欧洲中期天气预报中心（ECMWF）模式预报中，初夏华南地区周降水异常（WPA）的前四个主要可预报模态（占总方差的 63.24%）及其相应的信号源。第一、二可预报模态分别为华南地区一致型和经向偶极子型，第三、四可预报模态则呈现三极子型特征。进一步分析发现，热带西太平洋上空的低层异常反气旋和西北太平洋副热带低层异常反气旋，分别是第一、二个可预报模态的关键可预报性来源。尽管 ECMWF 模式对这四个主要可预报模态的降水预报在2周预报时效后几乎没有预报技巧了，但其对大尺度环流特征的预报在4周预报时效仍具有预报技巧。
图1 初夏时节中国南方地区周降水异常（WPA）前四个主要模态（EOF）的空间分布及其方差贡献。
在此基础上，我们利用随机森林方法构建基于ECMWF S2S预报的动力-统计模型（DSM）来重构 WPA 的这些可预报模态。DSM 能够将华南大部分地区 WPA 的预报技巧延长至 4 周预报时效。与 ECMWF 集合平均预报相比，在 3-4 周时效区域平均距平相关系数（TCC）提高约0.1。此外，DSM 较 ECMWF预报 在 TCC 上也有显著提升，主要归因于对第二个可预报模态预报能力的提高。这也进一步印证了团队之前的研究成果，即在深度学习模型U-Net中，加入ECMWF的大气环流预报，能有限提高华南夏季极端降水的预报技巧，有效延长强降水的预报时效到4周。
图2 (a) 850hPa位势高度场异常与降水第二模态（EOF2）模态对应的主成分（PC2）之间的相关系数。(b - e) 提前 1-4周预测的850 hPa位势高度场与PC2之间的相关系数。红色方框代表中国南方地区。
文章近期发表在《Atmospheric Research》，第一作者为博士生吕阳，导师智协飞教授为通讯作者。
论文信息：
Lyu Y, Zhi X*, Zhu S*, et al. Subseasonal prediction of weekly precipitation anomalies over Southern China during early summer based on predictability analysis and machine learning. Atmospheric Research, 2025, 315(9):107927, https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2025.107927
Lyu Y, Zhu S*, Zhi X*, et al. Significant advancement in Subseasonal-to-Seasonal summer precipitation ensemble forecast skills in China mainland through an innovative hybrid CSG-UNET method. Environmental Research Letters, 2024, 19:074055, https://doi.org/10.1088/1748-9326/ad5577
Lyu Y, Zhu S*, Zhi X*, et al. Improving Subseasonal‐To‐Seasonal Prediction of Summer Extreme Precipitation Over Southern China Based on a Deep Learning Method. Geophysical Research Letters, 2023，50(24), https://doi.org/10.1029/2023GL106245