中国气象学会气象青年科技交流会暨2022年青年科学家论坛

本研究使用德国气候预测系统（German Climate Forecast System，GCFS2）输出的回报数据（1993～2016年）对东亚冬季风（EAWM）的预测性能进行全面评估。GCFS2很好的预测了EAWM气候态的主要特征，包括西伯利亚高压、阿留申低压、东亚大槽、东亚高空急流及东亚上空的地表气温和降水，并可以熟练地预测东亚大槽及东亚地表气温的年际变化。GCFS2对一个海平面气压定义的EAWM指数（EAWMI）显示出了预测技巧，同时可以很好的预测与EAWM相关的位于海洋上的大气环流、地表气温及降水异常。GCFS2中EAWM的预测技巧主要得益于对观测中的EAWM-ENSO关系及ENSO遥相关的成功再现，模式中增强的EAWM-ENSO（强于观测，观测中整个24年（1993～2016）EAWM与ENSO的相关系数为-0.46）关系，有助于提前2个月或更长时间预测EAWM。GCFS2中12月初始化的EAWMI在去除ENSO信号后仍有0.42的预测技巧，说明有另一预测源，为冬季巴伦支—喀拉海区域海冰覆盖度（BK_SIC）。观测中BK_SIC减少，增强西伯利亚高压，EAWM从而增强；模式中BK_SIC的变化可以增加西伯利亚高压东北部的可预测性，使得12月初始化的EAWM预测技巧增加。
 

GCFS2，季节预测，东亚冬季风，ENSO，海冰