引言

短期气候预测是全球气象防灾减灾和气候服务框架(Global Framework for Climate Services，GFCS)的重要组成部分，亦是世界气候研究计划(World Climate Research Programme，WCRP)的核心科学目标内容。我国是世界上开展气候预测业务和研究工作最早的国家之一，自1954年开始正式发布短期气候预测产品(陈兴芳和赵振国，2000)。通过我国气象科技工作者的不懈努力，短期气候预测的业务能力、科技水平和现代化程度都迈上了一个新台阶(李维京，2012)，实现了从经验统计分析到物理统计分析直至现阶段动力统计相结合的预测技术手段，为政府部门部署防汛抗旱和防灾减灾提供了有力的科技支持(贾小龙等，2013)。

我国位于亚澳季风区，青藏高原热动力效应和印度洋、太平洋等海温的共同作用以及亚洲夏季风的影响使我国成为全球旱涝灾害最频发的国家之一，也是气候预测难度最大的国家之一。尤其是夏季旱涝影响因子复杂，使我们对其物理过程及详细机理的认识仍不够全面、深入，且目前业务气候模式对东亚夏季降水的可预报能力普遍偏低，因此现阶段对夏季旱涝的预测仍然是一个世界性难题。尤其是近年来，在气候变暖的背景下，极端降水事件频发进一步加大了对旱涝预测的难度。在短期气候预测水平整体上升的同时，部分年份、地区预报失误的例子并非鲜见。因此深入认识旱涝异常的成因、总结预测的成败将有助于气象工作者提高认知能力。近10年来，国家气候中心加强当年汛期(6—8月)气候异常的预测效果评估和旱涝成因诊断(张培群等，2009；艾婉秀等，2010；贾小龙等，2011；梁潇云等，2012；陈丽娟等，2013；2016；2019；柯宗建等，2014；孙林海等，2015；高辉等，2017；王永光和郑志海，2018)，以求拓展对我国气候异常机理的认识，从而提高短期气候预测能力，更好地满足用户的服务需求。

2019年夏季我国旱涝分布有明显的空间差异，东部主要多雨区位于江南至华南及东北地区，长江中下游降水明显偏少。在3月国家气候中心和水利部水情信息中心联合组织的全国汛期会商中，未能预报长江中下游严重夏旱和江南严重洪涝并举的降水分布格局。从当时预报依据看，无论是前冬青藏高原积雪异常偏多，还是热带海温尤其是厄尔尼诺事件和热带印度洋海温偏暖等传统预测前兆信号均在2019年预报启用失败。因此，本文回顾了2019年汛期降水、气温、热带气旋及夏季风季节进程的预测效果，详细介绍上述因子在3月制作汛期预报时应用的失败，从而给后续分析提供基础参考，并就今后汛期预测需要深入研究的问题提出了初步讨论。

1 资料

文中所用逐日降水资料取自国家气象信息中心发布的《中国国家级地面气象站基本气象要素日值数据集(V3.0)》(任芝花等，2012)，时段为1951—2019年。大气环流资料为NCEP/NCAR逐日再分析资料集中的各层位势高度场、水平风场和水汽场，资料水平分辨率为2.5°×2.5°(Kalnay et al，1996；Kistler et al，2001)。海温资料为美国NOAA提供的线性最优插值全球海温数据(OISST-v2)，网格点分辨率是1°×1°(Reynolds et al，2002)。如无特殊说明，本文中冬季指当年12月至次年2月平均，春、夏、秋季分别为3—5月、6—8月、9—11月的平均。

文中所用东亚副热带夏季风强度指数采用张庆云等(2003)定义，即将东亚热带季风槽区(10°~20°N、100°~150°E)与东亚副热带地区(25°~35°N、100°~150°E)平均的850 hPa风场的纬向风距平差作为季风指数。热带印度洋全区一致海温模态指数(Indian Ocean Basin Wide Mode，IOBW)定义为热带印度洋(20°S~20°N、40°~110°E)区域格点平均海温距平。Niño3.4指数定义为Niño3.4区(5°S~5°N、170°~120°W)区域平均海温距平。积雪面积资料源自国家气候中心气候监测业务结果。

2 2019年夏季气候预测评估 2.1 降水

2019年夏季我国旱涝并举。根据应急管理部(2019)统计，该年7月我国洪涝和地质灾害“南北齐发”，南方出现5次大范围强降雨天气过程，贵州水城7月23日特大山体滑坡灾害造成51人死亡失踪。根据中国气象局国家气候中心(2020)监测，云南初夏温高雨少遭受严重春夏连旱，长江中下游发生严重伏秋连旱。在2019年3月，汛期预测较好把握了“我国气候状况总体偏差，降水呈南多北少分布，极端天气气候事件偏多，旱涝灾害较重”的总趋势。

2019年夏季，我国东部主要多雨区位于江南至华南及东北地区(图 1a)。东北大部、江南南部、华南北部、西北地区西部和东北部及山东中部、内蒙古西部和东北部的部分地区、西藏西部、新疆南部等地降水量偏多20%至1倍，局部地区偏多1~2倍。对比实况，可以发现3月发布预报(图 1b)中较好预测了江南、西南东部、东北东部、西北中部地区降水偏多和内蒙古中部及东北部的偏少，但对长江中下游沿江地区及江淮降水明显偏少估计不足，对东北地区西部和北部多雨也未能预测。5月订正预报中，认为“降水呈南多北少分布，旱涝灾害较重”等基本结论不变，并将南方主要多雨中心南移，这一订正结果与实况更为一致(图 1c)，但对东北全区域性多雨仍然预计不足，对江淮地区的少雨干旱也未能在滚动预测及时体现。

6月发布的盛夏(7—8月)预报及时加强了对东北地区降水趋势的订正，准确预测了东北地区降水一致性偏多的特征，对江南—华南的多雨预报也和实况一致(图 2)。从空间相关系数(ACC)和预测评分两个客观评估指标看，5月发布预报优于3月发布预报，盛夏预报优于5月，反映出滚动订正的必要性。但盛夏预测仍未能预报出长江中下游降水明显偏少以及东北北部降水异常偏多的特征(图 2)。

2.2 气温

2019年夏季，除东北地区北部外，全国大部气温较常年同期偏高，其中华北南部、黄淮大部、江汉、西南地区南部等地偏高1 ℃以上(图 3a)。3月发布的夏季气温预测较好把握了全国偏暖的总体特征，但预报东北北部气温偏高，与实况相反，对江淮黄淮气温的异常偏高也预计不足(图 3b)。盛夏高温(≥35 ℃)日数偏多5 d以上的地区主要集中在华北南部、淮河、长江中游、江南及华南北部，这和6月预测盛夏“华北西部、黄淮、江淮、江汉、江南、华南东部等地高温日数较常年同期偏多，将出现阶段性高温热浪”基本一致(图略)。

2.3 台风预测

2019年夏季在南海和西北太平洋海域共有10个热带气旋生成，比常年同期(11个)偏少，有4个登陆，与预测“夏季生成热带气旋个数为8~10个，较常年同期偏少；其中有4~5个登陆，接近常年同期(4.6个)”一致。但对全年热带气旋频数预测存在偏差，2019年3月预计“全年生成的热带气旋个数为23~25个(常年26个)，登陆我国的个数为7~8个(常年7个)，初次登陆我国时间偏晚(常年为6月28日)，登陆强度较常年偏强，路径以西行为主，对东南和华南沿海影响较大”。实况为全年热带气旋生成29个，登陆我国5个，登陆总体强度较强，路径呈西行和北上两类，初次登陆日期为7月3日。其中2019年第9号台风利奇马是当年登陆中国的最强台风，登陆强度达超级强台风级别，陆上滞留时间长，风雨综合强度指数为1961年以来最大。“利奇马”北上影响范围广，共计有12个省(市)受其影响，据应急管理部(2020)不完全统计，“利奇马”造成的直接经济损失超过500亿元。2018年热带太平洋海气处于拉尼娜事件行将结束、厄尔尼诺状态即将发展的气候背景下，西太平洋副热带高压(以下简称副高)异常偏北(Ding et al，2019；Yuan et al，2020；顾薇和陈丽娟，2019；陈丽娟等，2019)，导致该年台风总数明显偏多且北上台风数也最多(Chen et al，2019a；2019b)。而2019年热带海气气候背景与2018年有显著不同，上半年厄尔尼诺事件逐渐衰减结束，副高总体偏南偏西，在传统统计预测模型中，这样的海温和大气环流背景并不利于热带气旋生成频数偏多、路径偏北，但2019年实况却和2018年有较多相似之处，其中机理将进一步分析并另文发表。

2.4 夏季风雨带季节进程预测

我国东部地区具有典型的季风气候特点，每年雨带自南向北推进。因此对汛期雨带季节进程的预测是汛期预测和服务的重点内容之一。2019年对季节内雨季进程的预测和实况均一致，具体预测和实况对比如下：(1)2019年4月底预测南海夏季风于5月第2候爆发，明显早于多年平均日期(5月第5候)，实况是5月第2候爆发，预测和实况一致；(2)预测西南雨季开始时间偏晚，实况是西南雨季于6月第3候开始，明显偏晚于常年(5月下旬)；(3)2019年中国梅雨呈现出很强的区域差异性，其中江南梅雨于6月5日开始(多年平均为6月8日)，结束于7月16日(多年平均为7月8日)。梅雨期长度明显偏长，梅雨量比常年偏多56%。在5月底预测江南梅雨开始时间早、雨量明显偏多，和实况一致；(4)预测长江中下游梅雨“开始日期偏晚，梅雨期雨量正常至略偏多”，实况是长江中下游梅雨于6月17日开始(多年平均6月14日)，梅雨量比常年偏多3%；(5)预测江淮梅雨“入梅时间偏晚、梅雨量明显偏少”，实况是整个夏季期间江淮地区未能达到入梅标准；(6)预测华北雨季开始时间偏晚，实况是华北雨季于7月23日开始(多年平均为7月18日)。

3 冬季青藏高原积雪异常偏多

青藏高原对周围大气形成一个高耸的冷热源，通过辐射、感热和潜热作用，对全球大气环流和气候变化产生特殊的热力影响。而前期高原积雪面积的多少会直接影响夏季高原的热力效应。研究表明，高原积雪与500 hPa位势高度表现为明显的反相关关系(赵振国，1999)，说明高原积雪可以通过改变自身上空大气环流异常进而影响下游的东亚夏季风。大量的研究揭示二者之间的密切联系以及详细机制，这里不一一介绍，相关研究进展见朱玉祥和丁一汇(2007)、李栋梁和王春学(2011)、段安民等(2014；2018)、王顺久(2017)。长期以来，前冬高原积雪面积的异常是我国汛期降水预测业务中非常重要的一个前兆信号(陈兴芳和赵振国，2000；赵振国，1999)。

2018年12月至2019年2月，青藏高原积雪面积均较常年异常偏多，距平值分别为50万、68万和71万km²，对应距平百分率分别为67%、71%和85%，整个冬季积雪面积距平百分率为74%(图 4)，这一数值超过3倍标准差，是近40年来最多的冬季。从图 4可以看到，近40年来，高原积雪面积正距平百分率超过和接近40%的冬季共有四年(时间为前一年12月至当年2月)，除2018/2019年冬季外，还有1982/1983年、1997/1998年和2007/2008年冬季，其中前两个冬季的后期夏季长江中下游地区均发生了严重的汛情，2008年长江中下游降水也整体偏多。因此，从极端年份分析，前冬多雪年有利于夏季长江中下游多雨，这也是2019年汛期预测中重点考虑的外强迫前兆信号。

基于1981—2018年冬季高原积雪面积对后期夏季全国各站降水做了一元线性回归，图 5基于回归模型给出了当积雪增多70%后，夏季降水的异常分布情况。可以看到，长江中游地区降水可偏多40%以上，而2018/2019年冬季高原积雪偏多达74%，这表明长江中下游发生严重汛情的概率很高，这也是导致2019年3月绝大部分机构预测长江多雨的最主要原因之一。从图 5还可以看出，江南北部也为正距平区，但江南南部和华南均无明显差异。图 5的回归结果和之前的研究结论一致。

为进一步分析高原积雪和夏季长江中下游降水关系的稳定性，分析了二者的21年滑动相关。可以看出。在20世纪90年代以后，二者的正相关关系非常稳定且相关值可通过0.05显著性水平检验(图 6a)。从气候预测业务的角度，关系显著且稳定的外强迫信号是重点考虑对象。考虑1998年长江中下游地区发生了极端洪涝且前期高原积雪异常偏多，为排除极端个例影响，去除1998年这一特殊年份。滑动相关的结果仍然表明，积雪和降水存在非常稳定的相关关系(图 6b)，虽然数值较图 6a有一定程度下降，但也均通过0.05显著性水平检验。这表明，基于前期高原积雪异常偏多预测长江中下游夏季降水同样偏多在统计上是合理的。但在2019年，这一关系发生了明显的反转。高原积雪异常偏多，长江中下游区却出现了罕见旱情。说明基于积雪这一传统的前兆信号预测2019年汛期降水出现了失败。失败原因和中高纬度大气环流的作用有关(丁婷和高辉，2020)，此部分将另文发表。

4 2018—2019年厄尔尼诺事件及热带印度洋持续暖海温

作为全球气候系统年际异常最主要的影响因子，厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)事件的发生、发展和位相差异都会造成东亚夏季风强弱的变化，并导致旱、涝灾害的发生。最典型的是1997—1998年赤道东太平洋发生的超强厄尔尼诺事件导致夏季我国长江发生全流域性大洪水(中国气象局国家气候中心，1998；李维京，1999；陈烈庭，2001；王钦等，2012)。2014—2016年，赤道中东太平洋再次发生了超强厄尔尼诺事件，并于2015年11月达到峰值。受其影响，2016年夏季长江流域降水明显偏多，中下游出现严重汛情，部分地区洪涝灾害极为严重(袁媛等，2017)。除ENSO外，热带印度洋海温也会导致夏季风环流和夏季降水的异常(陈丽娟等，2013)。热带印度洋全区一致海温模态(IOBW)则是热带印度洋海温变化的最主要模态。已有研究指出，通过“大气桥”(Klein et al，1999；Lau and Nath, 2000)或印度尼西亚贯穿流(Meyers，1996)等机制，当赤道中东太平洋有厄尔尼诺(拉尼娜)事件发展时，在冬季至次年春、夏季，热带印度洋海温往往表现为全区一致偏暖(偏冷)，在该过程中印度洋起一种信号储存的电容器效应(Yang et al，2007；Xie et al，2009)。当热带印度洋一致偏暖时，长江流域夏季降水易偏多(Hu et al，2011)。

2018年9月开始，赤道中东太平洋发生了一次弱的厄尔尼诺事件。根据国家气候中心监测，该次事件于2018年11月达到峰值(10—12月Niño3.4区海温指数滑动平均值为1.0℃)。同时IOBW指数自2018年11月开始持续为正位相。图 7为东亚副热带夏季风强度指数(张庆云等，2003)与前期至同期沿赤道(5°S~5°N)海温相关图。可以看出，在前一年秋季，赤道东太平洋为显著的负相关区，到了冬季，显著的负相关区除东太平洋外还扩大至热带印度洋地区。春季，除3月东太平洋地区负相关仍显著外，其他两个月明显减弱，但热带印度洋地区仍稳定维持显著负相关。在夏季同期相关场上，东太平洋地区已转为弱的正相关区，但热带印度洋的显著负相关持续。相关结果表明，厄尔尼诺事件对东亚夏季风的影响主要表现为超前半年影响，但热带印度洋则体现为从冬到夏的持续影响，也即体现出热带印度洋的接力作用(高辉等，2017；Yuan et al，2017)。

统计结果表明，冬季赤道东太平洋海温偏暖(厄尔尼诺事件)且热带印度洋冬、春、夏持续偏暖时，有利于后期东亚夏季风偏弱，导致主要多雨区出现在长江中下游和淮河流域。在2019年3月全国汛期会商时，厄尔尼诺的空间型演变尚不明朗，为此根据任宏利等(2017)选取东部型和中部型两种不同类型的厄尔尼诺作对比分析(图 8)。可以看出，对于典型的东部型厄尔尼诺事件，后期降水分布特征为长江中下游和江南东部多雨，而江南西部和华南地区降水易偏少。对于中部型厄尔尼诺事件，夏季长江中游和淮河地区降水易偏多，江南西部和华南西部降水偏少。但从图 1a结果看，2019年夏季江南华南均偏多，而无论是长江中下游还是淮河均少雨干旱。很显然，2019年夏季降水异常的分布无论和中部型厄尔尼诺还是东部型厄尔尼诺的影响均不一致。进一步分析发现，2019年东亚夏季风的强度指数为0.4(丁婷和高辉，2020)，这与图 7的统计结论也不符。这表明，中等和弱的厄尔尼诺对东亚夏季环流的影响确实易受其他因子调制，与薛峰和刘长征(2007)、刘长征和薛峰(2010a；2010b)研究相符。此外，高辉等(2017)对比了1981年之后所有厄尔尼诺年及中等以上厄尔尼诺年夏季降水分布，发现中等以上厄尔尼诺年长江多雨的信号更为清晰。这也表明，传统物理统计预测模型中提及的ENSO正(负)位相易造成长江中下游多(少)雨的统计关系主要由强ENSO事件决定，季节预测业务中对弱ENSO年海温信号的参考需要谨慎。

需要说明的是，东亚季风系统的复杂性使得我国汛期降水预测受到多时间尺度和多因子的共同影响，具有较大的变率和不确定性。而这种不确定性受不同因子强度、位置或形态的影响，导致每年汛期气候的可预报性存在很大差异。限于篇幅本文仅列举了前冬高原积雪和热带海温异常两个汛期降水前兆信号并加以分析。

5 结论与讨论

通过前文分析可知，2019年汛期较好预测了“气候状况总体偏差，降水呈南多北少分布，极端天气气候事件偏多，旱涝灾害较重”的总体特征。对江南、西南东部、东北东部、西北中部地区降水偏多和内蒙古中部及东北部的偏少预测与实况一致；5月发布的滚动预测将南方主要多雨中心南移，这一订正结果与实况更为一致。6月发布的盛夏预报及时加强了对东北地区降水趋势的订正，准确预测了东北地区降水明显偏多的特征。对南海夏季风于5月第2候爆发、西南雨季开始时间较常年偏晚、梅雨最先于江南地区开始及时间较常年偏早、长江中下游入梅较常年偏晚、华北雨季开始时间偏晚等季节内进程预测也和实况一致。夏季气温预测较好把握了全国偏暖的总体特征及盛夏高温(≥35℃)日数偏多5 d以上的地区。对夏季台风频数的预测也与实况接近。

2019年汛期降水预测也存在明显的不足之处。首先是对长江中下游沿江降水明显偏少预测错误。在3月底的汛期预测中，根据前期厄尔尼诺事件和热带印度洋海温演变及高原积雪异常偏多的特征，综合国内外气候模式和客观方法预测结果进行研判，成功排除主雨带中心位于华北、淮河及华南等地区的可能，预计主雨带中心将位于长江中下游和江南地区。多年降水资料分析表明汛期长江中下游和江南北部的降水基本为一致性变化，3月起报的国内外动力模式和客观预测结果也均反映了这种变化特征，这导致对主雨带范围和中心位置的预测出现了偏差，在准确预测江南降水偏多的情况下对长江中下游沿江地区及江淮降水明显偏少估计不足。此外对东北地区多雨的范围和异常程度估计不足，东北北部夏季受东北冷涡影响显著，8月中旬超强台风利奇马北上也加剧了东北北部地区降水正异常的程度，同时使得东北中南部降水由前期偏少转为偏多。因此，对东北冷涡活跃程度及北上台风影响估计不足是导致对夏季东北地区降水偏多的范围和程度预测出现明显偏差的主要原因。

通过对2019年汛期预测的分析，汛期降水和传统影响因子不匹配、非对称的复杂性研究还需要深入开展。2019年夏季长江中下游降水偏少2~5成，与2018年夏季的降水特征相似，但这两年的夏季风环流有本质的差别。2018年夏季，西北太平洋副高异常偏北，脊线位置为有记录以来最北，夏季风强度也为历史最强，这样的环流导致水汽输送异常偏北，从而导致长江流域降水明显偏少，这与科学研究得出的夏季风偏强有利于长江流域偏旱的规律认识相一致。但2019年夏季，副高偏强，位置明显偏南，夏季风强度接近正常，这种环流形势应该有利于长江流域多雨，也是3—5月预测长江中下游夏季降水偏多的主要分析依据之一。然而，2019年的结果与目前认识的规律相反。在影响东亚夏季风的外强迫信号方面，2019年与2018年也存在显著差异。2018年气候背景为拉尼娜，热带印度洋为冷海温，前冬高原积雪偏少，外强迫信号有利于夏季风偏强，从而导致长江中下游少雨。但2019年气候背景为厄尔尼诺，热带印度洋偏暖，前冬高原积雪异常偏多，这些都是有利于东亚夏季风偏弱和长江中下游多雨的典型前兆信号，然而2019年的夏季降水实况却呈明显偏少的特征。从2019年东亚夏季风环流尤其是夏季风强度和副高形态位置及强度看，无论是2018—2019年厄尔尼诺事件还是热带印度洋持续暖海温的影响都比较有限，这可能和已有研究指出的弱厄尔尼诺事件易受其他影响信号调制有关(Xue and Liu, 2008)。基于高原积雪这一传统的前兆信号预测2019年汛期长江中下游降水也出现了失败，对比了1998年和2019年这两个高原积雪异常多年份春季大气环流的差异，并结合张顺利和陶诗言(2001)研究，发现在2019年从春到夏过渡时段高原积雪的影响已中断，5月高原东侧500 hPa的垂直速度和1998年及多雪年合成均相反，积雪对夏季风和雨带影响的中断还需进一步分析。初步的研究结果也指出，导致南方降水异常更直接的原因与中高纬度大气环流的作用有关，2019年东亚中高纬度异常强的低槽可能是长江中下游少雨和江南多雨的直接原因(丁婷和高辉，2020)。上文分析表明，汛期气候预测仍然是一个极具挑战性的科学难题。