气象联合:【成果简介】动力降尺度-人工智能相结合的中国次季节降水精细化预测研究(U2242207)

发布时间:2024-01-17 浏览量:

李清泉*,罗勇,赵崇博,郭莉,董李丽,王遵娅,王朋岭,黄建斌

国家气候中心  清华大学


1.代表性成果简介:

在全球气候变暖的背景下,我国冬季季节内极端事件频发,对社会经济和生态环境反而造成了更严重的破坏。2021/2022年冬季我国气温在季节内呈现“前冬暖、后冬冷”,2022年2月 为近10年以来最冷的2月。研究表明在前冬,我国暖异常主要与拉尼娜事件引发的PNA型波列下游的异常反气旋有关。在后冬,由于对赤道中太平洋增暖和热带印度洋偶极子的环流响应,来自高纬度和热带印度洋两个“+ - +” Rossby波列共同导致了东亚异常气旋系统。同时,贝加尔湖北侧的阻塞给中国带来了强冷空气,我国后冬地表气温显著下降。全球气候模式可以提前五个月预测此次气温转折事件,但转折幅度较弱。通过动力降尺度,区域气候模式准确预测了前暖后冷的转折特征,这主要得益于更高的空间分辨率和优化的低空物理过程。源于更精细合理的物理过程刻画和模式嵌套技术,区域气候模式有潜力为灾害性气候事件提供更加精准的客观化预测服务。




2.代表性成果列表:

Chong-Bo Zhao, Qing-Quan Li, Yu Nie, Fang Wang, Bing Xie, Li-Li Dong, Jie Wu,The reversal of surface air temperature anomalies in China between early and late winter 2021/2022: Observations and predictions, Advances in Climate Change Research, Volume 14, Issue 5, 2023, Pages 660-670.