全球海溫異常對中國夏季旱澇的影響

全球海溫異常對中國夏季旱澇的影響

1海溫與中國夏季降水的關(guān)系海洋在長期天氣過程中的作用是一個非常重要的因素。過去有關(guān)海溫異常對中國夏季降水的影響,國內(nèi)已有不少研究。許多研究表明,赤道東太平洋海溫的異常變化(如ElNi?nn?o或LaNi?nn?a現(xiàn)象)以及西太平洋暖池與中國夏季降水有一定的對應(yīng)關(guān)系,它主要通過影響具有行星尺度的高低緯度亞洲季風(fēng)系統(tǒng)的相互作用來影響中國夏季雨帶及降水的變化。近些年來,國內(nèi)對印度洋海溫的異常對我國夏季雨帶的影響也做過資料分析和數(shù)值模擬的研究工作,然而,這些研究都著眼于個別海區(qū)或洋流的作用,缺乏對海溫影響的總體考慮和定量估測。美國NASAGoddard空間飛行中心最新研制的用于季降水異常預(yù)測的“典型集合相關(guān)預(yù)測模型”,通過對不同海域的海表溫度各自對區(qū)域氣候的影響權(quán)重綜合作出預(yù)測,大大提高了各季降水的可預(yù)測性。我們曾基于典型集合相關(guān)預(yù)測方案,研究了全球春季海溫異常變化對中國夏季旱澇的影響,并進(jìn)行了預(yù)測試驗,發(fā)現(xiàn)此模式對中國夏季旱澇具有較強(qiáng)的預(yù)測能力。本文將研究全球前期至同期不同季節(jié)海溫與中國夏季降水的遙相關(guān)分布特征,全面分析海溫與中國夏季降水的關(guān)系。特別是通過研究不同海區(qū)海溫對中國夏季降水作用的基礎(chǔ)上,進(jìn)行海溫的分區(qū)預(yù)測集成試驗,來進(jìn)一步考察此集合預(yù)測模式的預(yù)測能力,尋找影響中國夏季降水的強(qiáng)信號因子。2月降水量資料集本文利用美國氣候預(yù)測中心Smith等重建的1951年1月～2000年12月2°×2°的月平均海面溫度(SST)資料(45°S～69°N)作為因子場。預(yù)測量場資料是基于最新版的1951年1月～2000年12月全球陸地月降水資料集(PREC/L),空間分辨率是2.5°×2.5°。模式輸入時,分別將月平均海溫和降水資料進(jìn)行了季節(jié)滑動平均的處理。為消除小尺度噪音影響,模式中將海溫資料進(jìn)一步平滑成了6°(經(jīng)度)×4°(緯度)的資料集,海溫距平場共有1074個格點(diǎn)(60×28經(jīng)緯距),其中格點(diǎn)資料是剔除缺測資料后得到的;在模式移植中構(gòu)造了中國地形文件,夏季(6～8月)降水距平場中有157個格點(diǎn)(28×17經(jīng)緯距),平均值用的是1961～1990年的氣候值,在模式進(jìn)行EOF分解時,進(jìn)一步作了標(biāo)準(zhǔn)化處理。3集成預(yù)測模型最優(yōu)集合典型相關(guān)預(yù)測模式是Barnett和Preisendorfer典型相關(guān)方案(簡稱CCA)的一種改進(jìn),每個預(yù)測都是基于對兩個連續(xù)場進(jìn)行EOF分解的典型相關(guān)分析,而且該方法引進(jìn)了集成預(yù)測的概念,集成預(yù)測的最優(yōu)權(quán)重主要取決于每個預(yù)測場的均方誤差,均方誤差愈小,權(quán)重愈大。為了減少較高緯度的資料帶來的噪音,程序中還考慮了面積因子。因此,新的CCA模式的改進(jìn)包括以下幾點(diǎn):(1)計算中考慮了面積因子;(2)預(yù)測產(chǎn)品的檢驗和評價;(3)通過均方誤差場計算預(yù)測誤差,可進(jìn)行定量的預(yù)測質(zhì)量評估。(4)多種預(yù)測的最優(yōu)集成。預(yù)測的具體步驟如下。3.1計算單次博弈空間(1)對因子場和預(yù)測場分別進(jìn)行EOF分解,計算EOF的系數(shù)Xn(t)和Ym(t)作為CCA的輸入場。其中Xn(t)=JX∑n=11√λxnψn(xi)X(xi,t)Ai,Ai=cos?iΔθΔ?,(1)式中,ψn(xi)是因子場的第n個特征向量,λxn是第n個特征值,X(xi,t)是因子場,JX是因子場中格點(diǎn)的總數(shù)。Ai為第i個網(wǎng)格點(diǎn)所代表的經(jīng)緯度范圍的面積,?i是第i個網(wǎng)格點(diǎn)的緯度,Δθ和Δ?分別是此面積范圍的經(jīng)度與緯度間隔。對預(yù)測量場的系數(shù)Ym(t)可用同樣的方法求得。在本文的試驗中選取的前特征向量的個數(shù):因子場為p,預(yù)測場為q,實(shí)際選取為p=q=15,k=min(p,q)。(2)計算譜空間的交叉協(xié)方差矩陣?ΣΧY≈1ΚΚ∑t=1Χn(t)Ym(t),(2)?Σ′ΧY=?ΣYΧ,(3)其中,K為資料的長度。(3)對兩場分別進(jìn)行CCA分析,并保證特征值是非負(fù)的,且兩矢量是相互正交的。(4)考慮面積因子后,分別計算兩場的第k個空間模態(tài)。uk(xi)=p∑n=1un,keXn(xi)/√λΧn,(4)vk(yj)=q∑m=1vm,keYm(yj)/√λYm,(5)其中,{eXn(i)=ψn(xi)√Ai,eYm(j)=?m(yj)√Bj?(6)這里,un,k和vm,k分別為因子場和預(yù)測場中第k個模態(tài)的權(quán)重;?m(yj)為預(yù)測場第m個特征向量。(5)分別計算兩場第k個典型變量Uk(t)、Vk(t):Uk(t)=∫ΩXX(xi,t)uk(xi)dΩX,(7)Vk(t)=∫ΩYY(yj,t)vk(yj)dΩY.(8)其中,ΩX和ΩY分別為因子場和預(yù)測場的面積。(6)計算兩場第k個典型相關(guān)系數(shù)ρk,使得ρk=maxR(Uk,Vk).(9)(7)計算t′時刻預(yù)測量場?Y(yi,t′)=p∑n=1(p∑k=1vn,kρkUk(t))√λYn?n(yi).(10)3.2從數(shù)據(jù)分析的過程中去計算預(yù)測的效果模式預(yù)測技巧的估計采用兩種檢驗方法。第一種被稱為“型相關(guān)”(PatternCorrelation)的評估方法。表達(dá)式為r=∑iRi?Ri√∑iR2i√∑i?R2i,(11)其中,Ri為第i年預(yù)測場的觀測距平值,?Ri為第i年的預(yù)測距平值。具體做法是:每次模式預(yù)測方程的建立,是由所有可用資料中去掉第k年的資料,然后用保留的第k年的因子資料作為因子場觀測值進(jìn)行預(yù)測,而保留的第k年的預(yù)測對象資料作為實(shí)況。重復(fù)以上過程,使k取遍所有可能的取值,可以得到預(yù)測值序列和實(shí)況序列。通過計算兩個序列的相關(guān)系數(shù)(稱為預(yù)測技巧)來衡量預(yù)測的效果。因為保留的資料沒有參與任何與模式方程建立有關(guān)的過程,所以這些資料可以認(rèn)為是獨(dú)立的。按照這種做法,預(yù)測檢驗的結(jié)果接近實(shí)際預(yù)測情況,而非事后預(yù)測。第二種被稱為“HeidkeScore”的評估技巧(簡稱HS評分),采用兩級評估,表達(dá)式為ΗS=Η-EΤ-E×100,(12)其中,T為預(yù)測的總數(shù),E是正確隨機(jī)預(yù)測的期望值,H是正確預(yù)測的實(shí)際數(shù)。當(dāng)預(yù)測距平值和觀測距平值同號時,認(rèn)為預(yù)測是正確的。如果每種預(yù)測都是正確的,那么HS為100,如果全部錯報,則HS為-100。3.3集合預(yù)測誤差本方法是通過計算均方誤差的大小來進(jìn)行最優(yōu)集成預(yù)測的權(quán)重計算的。集合預(yù)測的誤差計算公式為:E2(y)=∑nE2n?2n(y),第n個模態(tài)的集合預(yù)測誤差公式為E2n=(Η∑h=11(ε(h)n)2)-1.以上的數(shù)學(xué)原理和方法可詳看文獻(xiàn),這里不再贅述。4年齡和地域分布本文用1951～1997年秋季(9～11月)和1951～1998年冬季(12月至翌年2月)、春季(3～5月)和夏季(6～8月)四季的全球1074個格點(diǎn)分別構(gòu)成前期秋、冬、春季及當(dāng)年夏季的季節(jié)滑動平均的海溫場作為因子場,對四季海溫場與中國夏季降水場分別做EOF和CCA分析。分別提取各季SSTA場與中國夏季降水距平場累計方差貢獻(xiàn)占85%以上的前幾個主分量進(jìn)行典型相關(guān)分析。各場累計方差貢獻(xiàn)占85%以上主分量的個數(shù)如表1所示,可以看到各要素場收斂速度較快,前17個主分量就提取了原場85%以上的信息(前9個主分量提取超過原場70%的信息)。前兩對典型因子占較大方差,涵蓋兩場耦合的主要信號,第一、二對典型相關(guān)場的典型相關(guān)系數(shù)超過了0.86,其中轉(zhuǎn)換季節(jié)3～5月SSTA與中國夏季降水相關(guān)最好,由于文章篇幅的限制,本文僅對方差貢獻(xiàn)最大的第一對典型遙相關(guān)場進(jìn)行討論。圖1為秋季(前一年9～11月)全球海溫與中國夏季降水的第一對典型相關(guān)場,可以看出,赤道太平洋、印度洋及大西洋海溫為一致的偏低(高),SSTA相關(guān)最明顯的區(qū)域分別位于西北太平洋、美國大陸南部附近的大西洋區(qū)及南印度洋區(qū)的海洋性大陸附近。印度洋海溫表現(xiàn)為明顯的東暖西冷的海溫分布。對應(yīng)中國夏季雨帶大致呈南北經(jīng)向分布,降水最明顯區(qū)位于西南地區(qū)西部。當(dāng)海溫相反變化時,江淮流域、東北北部、新疆西部及華南降水偏多。秋季是夏季向冬季轉(zhuǎn)換的過渡季節(jié),在夏半年,大陸比海洋暖,低層大氣由海洋指向陸地,即盛行所謂的夏季風(fēng),隨著秋季的到來,大氣長波調(diào)整,冷空氣活動頻繁,大陸降溫迅速,而海溫的持續(xù)性使得海溫相對較高,海陸兩地的熱力溫差減小,夏季風(fēng)減弱,冬季風(fēng)漸漸明顯。上述較明顯區(qū)域海溫的變化反應(yīng)了秋季向冬季轉(zhuǎn)換時海陸熱力差異引起的局地海氣耦合特征對于亞洲季風(fēng)及中國夏季降水的影響。Saha發(fā)現(xiàn)印度洋海溫東暖西冷的分布對季風(fēng)氣流的結(jié)構(gòu)產(chǎn)生東西方向上的差異,有利于形成次一級的垂直環(huán)流和赤道西風(fēng)。嚴(yán)邦良和張人禾研究指出赤道緯向西風(fēng)異常激發(fā)的開爾文波對暖水東移起著重要的作用,這可能是冬季赤道東太平洋海溫出現(xiàn)了異常增暖的ElNi?no現(xiàn)象的原因(圖2a)。圖2為冬季(前一年12月至當(dāng)年2月)全球海溫與中國夏季降水的第一對典型相關(guān)場。冬季海溫和夏季降水的第一典型因子場與秋季相比有明顯變化。西北太平洋海溫正負(fù)相關(guān)區(qū)東移,印度洋海溫由東暖西冷的海溫梯度變?yōu)闁|冷西暖的異常分布,赤道中東太平洋海溫為正相關(guān),表現(xiàn)出明顯的ElNi?no特征,大西洋30°N正相關(guān)區(qū)變?yōu)樨?fù)相關(guān)區(qū)。對應(yīng)中國夏季降水基本為緯向分布,江淮流域-華中-西南地區(qū)北部至青藏高原、東北北部及華南沿海降水偏多,其他大部分地區(qū)降水偏少,當(dāng)上述海溫相反變化時,對應(yīng)中國夏季降水也出現(xiàn)相反分布。冬季風(fēng)盛行期間,海洋比陸地暖得多,印度洋海溫由東暖西冷的溫度梯度轉(zhuǎn)為東冷西暖的分布,不難看出海陸熱力差異可能對印度洋海溫偶極子振蕩有一定的影響。圖3給出春季(當(dāng)年3～5月)第一對典型相關(guān)場,與冬季相比,太平洋和印度洋海溫均為緯向分布,赤道太平洋海溫雖仍為正距平,但相關(guān)最明顯區(qū)域向南偏移,赤道東太平洋附近出現(xiàn)了一個狹長的負(fù)相關(guān)區(qū)。赤道印度洋海溫表現(xiàn)為東西一致的單極型。大西洋海溫SSTA最明顯區(qū)域位于美國大陸東岸約40°N附近。對應(yīng)中國夏季降水基本為緯向分布,且相關(guān)最明顯的區(qū)域位于西南地區(qū)西部及華中至江淮流域。四川成都附近有一個小的負(fù)相關(guān)區(qū)。華北大部及華南降水呈負(fù)相關(guān)。春季是冬季風(fēng)向夏季風(fēng)轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵季節(jié),海溫異常變化對初夏季風(fēng)的影響尤為重要,從3月份開始,印度洋海溫的變化已基本由冬季風(fēng)轉(zhuǎn)為夏季風(fēng)。從表2典型相關(guān)場的相關(guān)系數(shù)可看出春季海溫變化與夏季降水最明顯。圖4為夏季(6～8月)第一對典型相關(guān)場,印度洋和太平洋海溫仍為南北緯向分布,不同的是,赤道印度洋和中東太平洋變化一致均由正相關(guān)變?yōu)樨?fù)相關(guān),大西洋海溫變化較小,北太平洋和黑潮西風(fēng)區(qū)正相關(guān)區(qū)變?yōu)樨?fù)相關(guān)區(qū)。對應(yīng)夏季降水在108°E以西為南北經(jīng)向雨帶,108°E以東雨帶為緯向變化。降水響應(yīng)最明顯的區(qū)域位于江淮華東沿海、西北地區(qū)東部及華南地區(qū)。當(dāng)海溫呈相反分布時,上述響應(yīng)最明顯區(qū)域的降水分布發(fā)生相反變化。從夏季同期的第一對典型相關(guān)場的分布,可以看到其存在的天氣學(xué)意義也很明顯。對于印度洋海溫(如圖4a),夏季風(fēng)期間阿拉伯海和孟加拉灣海溫與赤道印度洋海溫變化相反,當(dāng)阿拉伯海和孟加拉灣海溫上升,赤道印度洋西部低層的輻散氣流加強(qiáng),相應(yīng)加強(qiáng)了反Walker環(huán)流的下沉氣流,沿赤道的西風(fēng)氣流加強(qiáng)(西南季風(fēng)加強(qiáng)),因而使得雨帶向北向東伸展,造成青藏高原、華東沿海及華北大部降水偏多,這與文獻(xiàn)的分析是一致的。另外,對北太平洋和黑潮西風(fēng)區(qū),沿海海溫與東部海溫變化相反,沿海海溫上升,東部海溫降低,使得偏東氣流加強(qiáng),造成東北北部和華南沿海多雨。因此,亞洲季風(fēng)的異常變化是控制中國氣候異常的主要因素之一,該典型相關(guān)場的分布特征進(jìn)一步表明了全球海溫的異常變化對中國夏季降水影響的重要性?？傊?從秋、冬、春、夏季全球海溫與中國夏季降水的第一對典型相關(guān)場的空間結(jié)構(gòu)可明顯看出,與中國降水相關(guān)的印度洋、太平洋和大西洋海溫存在著明顯的季節(jié)變化,這種季節(jié)變化對中國夏季緯向和經(jīng)向雨帶有著一定的影響。印度洋海溫存在著明顯的偶極子現(xiàn)象,一般在秋、冬季主要表現(xiàn)為東西相反的偶極振蕩,春、夏季印度洋海溫主要表現(xiàn)為東西一致的南北振蕩。Webster等和Saji等根據(jù)海表溫度距平分析的結(jié)果,指出印度洋海溫存在偶極子現(xiàn)象,并指出印度洋偶極子在季節(jié)到年際尺度的氣候變率中,印度洋起到了非常積極而獨(dú)立的作用,并闡述了偶極子對周邊地區(qū)氣候的影響;Behera等利用2.5層海洋模式研究熱帶印度洋海表溫度的年際變化,揭示了熱帶印度洋西部和東南部海表溫度具有很大的季節(jié)和年際變化。譚言科和張人禾利用長期觀測資料分析了印度洋海溫距平的年際變化及其海氣耦合特征,結(jié)果表明熱帶印度洋海溫距平的變化存在顯著的距平符號東西一致的單極型和距平符號東西相反的偶極型,其出現(xiàn)的概率分別為67%和33%。李崇銀等對近百年的觀測資料的分析表明,赤道印度洋海溫存在著偶極子型振蕩的變化特征,它在9～11月最強(qiáng),而在1～4月最弱。因此,赤道印度洋在春、夏季主要表現(xiàn)為南北振蕩。陳烈庭的分析研究指出,在ElNi?no期間,印度洋東暖西冷的海溫梯度是減弱的,而在反ElNi?no時期這種東暖西冷的溫度梯度是加強(qiáng)的。張人禾和黃榮輝等的研究表明,印度季風(fēng)區(qū)的水汽輸送和東亞季風(fēng)區(qū)的水汽輸送與中國的降水有密切聯(lián)系,并指出了印度洋上的對流加熱異常對水汽輸送和中國降水有重要影響。這些研究結(jié)論與全球海溫和中國夏季降水的遙相關(guān)特征是一致的。太平洋海溫主要表現(xiàn)為南北緯向振蕩,赤道中東太平洋海溫的異常偏暖(或偏冷)對江淮流域降水有著明顯的正(負(fù))相關(guān)。另外,美國大陸附近的大西洋海溫也在不同季節(jié)以某種配置與中國降水有關(guān)。不同季節(jié)SSTA分布特征表明,印度洋、太平洋和大西洋海溫的異常變化通過海氣耦合作用可能影響中國夏季雨帶的移動。本文的研究進(jìn)一步表明了亞洲季風(fēng)和全球海溫的異常變化對中國夏季降水的重要影響,其所包含的天氣學(xué)含義也是清晰的。5海溫或海溫的季節(jié)分布雖然海溫變化具有全球結(jié)構(gòu),但各個海區(qū)的變化既相互聯(lián)系又各有特點(diǎn)。各個海區(qū)的海溫在不同時段對中國夏季旱澇的影響也是不同的。究竟哪個區(qū)域的海溫在不同季節(jié)起著主要的作用,這一點(diǎn)很難從海溫的空間分布型看出。下面將利用“典型集合相關(guān)預(yù)測模型”的預(yù)測功能,選擇1998及1999這兩個典型年份,通過對全球海溫的分區(qū)對這兩年進(jìn)行預(yù)測試驗,以此來研究不同海域在我國夏季降水異常中的作用,并根據(jù)不同海區(qū)的影響權(quán)重綜合作出預(yù)測,檢驗此集合預(yù)報模式的預(yù)測能力。5.1主分量的分布對1951～1998年全球春季海溫(45°S～69°N,0°～360°E)做自然正交函數(shù)分解,由于前16個主分量提取了原場83%以上的信息(前9個主分量提取超過原場70%的信息)。第一個主分量其方差貢獻(xiàn)最大為22%,第二個主分量其方差貢獻(xiàn)為9.7%。因此,第一主分量在較大程度上反映原場的信息。由于主分量變化僅與空間有關(guān),而與時間無關(guān),其他季節(jié)的EOF分解,其全球海溫的分布型大致相同。根據(jù)第一個主分量的大值中心,在全球海溫場中選擇如下六個區(qū)域:(5°S～3°N,210°E～270°E)赤道東太平洋區(qū)(1區(qū));(27°N～39°N,192°E～228°E)北太平洋區(qū)(2區(qū));(23°N～31°N,132°E～162°E)黑潮西風(fēng)區(qū)(3區(qū));(21°S～13°S,54°E～108°E)南印度洋區(qū)(4區(qū));(31°N～39°N,282°E～330°E)北大西洋區(qū)(5區(qū));(30°S～21°S,204°E～264°E)南太平洋區(qū)(6區(qū))。具體如圖5所示。5.2分區(qū)集成預(yù)測的有效性下面,分別用六個海區(qū)的春季海溫與中國夏季降水場做EOF和典型相關(guān)預(yù)測。預(yù)測中一改傳統(tǒng)用均方誤差的大小做集合權(quán)重的做法,改用以各個海區(qū)預(yù)測時,正的型相關(guān)系數(shù)的大小來做權(quán)重集成。具體做法是:對六個海區(qū)分別作預(yù)測時型相關(guān)系數(shù)為正的預(yù)測進(jìn)行集成,這種集成是一個插值的過程,由于北大西洋區(qū)、北太平洋區(qū)及黑潮-西風(fēng)漂流區(qū)型相關(guān)系數(shù)為負(fù),所以不參與集成。圖6a～c分別是赤道東太平洋、南印度洋和南太平洋春季海溫對1998年夏季降水的預(yù)測,赤道東太平洋型相關(guān)和HS評分分別為0.13和0.02,南印度洋型相關(guān)和HS評分分別為0.27和0.27,南太平洋型相關(guān)和HS評分分別為0.11和0.13。這說明南印度洋春季海溫在1998年中國夏季旱澇預(yù)測中起著主要的作用,并且從南印度洋區(qū)(圖6b)、Ni?no3區(qū)(圖6a)可看出,春季海溫主要對東北地區(qū)和江淮流域及華南大部預(yù)報較好。集成預(yù)測(圖6f)型相關(guān)和HS評分分別為0.28和0.27,與圖6e的觀測場相比,集成預(yù)測比各個分區(qū)預(yù)測更接近觀測場,預(yù)測評分也有所提高。將圖6f、d與圖6e相比,不難看出集成后的預(yù)測結(jié)果雖與全球春季海溫所做的預(yù)測(圖6d)(型相關(guān)系數(shù)為0.19,HS評分為0.13)在中國東部的江淮流域-華南沿海、東北地區(qū)以及新疆西部地區(qū)的雨帶預(yù)測基本與實(shí)況一致,但集成預(yù)測在華南沿海、河套及內(nèi)蒙古的少雨帶的分布比全球海溫所做的預(yù)測(圖6d)更接近實(shí)況。為了進(jìn)一步檢驗這個集成預(yù)測系統(tǒng),又用這六個海區(qū)的春季海溫分別對1999年夏季降水做預(yù)測。預(yù)測中,由于黑潮-西風(fēng)區(qū)及南太平洋區(qū)的型相關(guān)系數(shù)為負(fù),所以不參與集成。與圖7f(觀測場)相比,赤道東太平洋區(qū)(圖7a)和北太平洋區(qū)(圖7b)均對華南-青藏高原雨帶及新疆北部和河套附近的旱情預(yù)報較好,但對江淮及黃河以北的旱情預(yù)報與實(shí)況相反;圖7c(南印度洋區(qū))中,100°E以西及黃河以北地區(qū)對南印度洋海溫有較好的響應(yīng),大西洋區(qū)(圖7d)海溫則對華南大部,尤其110°E以東的黃淮及以北的旱情預(yù)報較好。從四個海區(qū)的集成預(yù)測(圖7g)來看,除河套和華中部分地區(qū)外,其余大部地區(qū)的旱澇均與實(shí)況一致,尤其華南-青藏高原新疆西部雨帶以及黃淮及以北的旱情預(yù)測尤為明顯。將全球春季(3～5月)海溫對1999年中國夏季降水的預(yù)測(圖7e)與實(shí)況場(圖7f)相比,很顯然,全球春季海溫對1999年的預(yù)測是不成功的,尤其在中國東部地區(qū)的預(yù)報與實(shí)況完全相反,但分區(qū)集成預(yù)測卻在江淮及黃河以北地區(qū)的預(yù)報得到了很大改善,而且長江以南及青藏高原的多雨中心也預(yù)報得比較好。這說明分區(qū)集成預(yù)測由于突出了敏感海區(qū)的預(yù)測,避免了不敏感海區(qū)所帶來的噪音,從而有效地提高了預(yù)測的準(zhǔn)確性,這可能是1999年夏季降水的海溫分區(qū)集成預(yù)測明顯優(yōu)于全球春季海溫預(yù)測的可能原因。在海溫的分區(qū)集成預(yù)測中,上述四個海區(qū)的型相關(guān)系數(shù)和HS評分分別為北大西洋區(qū)為0.32和0.24;南印度洋區(qū)為0.26和0.15;北太平洋區(qū)為0.22和0.19;赤道東太平洋區(qū)為0.05和-0.10。顯然,北大西洋春季海溫在1999年夏季預(yù)測中起著主要的作用,南印度洋、北太平洋區(qū)海溫的異常變化對1999年夏季預(yù)測也起了重要的作用。用以上四個海區(qū)的冬季海溫對1999年中國夏季的集成預(yù)測試驗(圖8)可看出,東北北部和江淮流域及華南大部地區(qū)對Ni?no3區(qū)(圖8a)和南印度洋區(qū)(圖8b)的冬季海溫有很好的響應(yīng),但到了春季Ni?no3區(qū)和南印度洋區(qū)海溫對這些地區(qū)的響應(yīng)信號已經(jīng)減弱,尤其春季Ni?no3區(qū)海溫不再對中國110°E以東地區(qū)的旱澇預(yù)報表現(xiàn)出正反饋的信號,南印度洋(圖7c)春季海溫則對1999年夏季整個華北、河套及以西地區(qū)的旱澇有較好的響應(yīng),北大西洋冬春季海溫都對1999年江淮及華北的旱情預(yù)測起到了積極的作用,并表