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地科院刘健教授课题组在Nature Communications上发表研究成果

  

我校地理科学学院刘健教授的重点国际合作项目组于2015518日在Nature子刊、国际权威杂志Nature Communications上发表了题为近年来全球增温背景下印度季风降水预报的再思考Article研究论文(Wang, B. et al. Rethinking Indian monsoon rainfall prediction in the context of recent global warming. Nat. Commun., 2015, 6: 7154  doi: 10.1038/ncomms8154IF=10.742)。论文的第一编辑是地科院兼职教授、国际合作项目的美方负责人Bin Wang教授。刘健教授和Bin Wang教授是这篇文章的共同通讯编辑。

 

印度季风又称西南季风,是影响印度和我国西南地区夏季降水的重要因素,与我国东部大范围区域夏季气候具有显著的相关关系。印度夏季风降水的正确预报,对于印度和中国的粮食安全、经济发展、生产生活、以及旱涝灾害防治等具有重要作用。因此,自1886年以来对印度夏季风降水预报已开展了大量的研究,已建立了相应的统计预报模式和动力预报模式,并应用于印度气象部门的业务预报,而且对1960 1988年间印度夏季风降水的预报较好,预报技能(预报值与观测值的相关系数)达0.63。然而,从1989年以来,无论统计预报模式还是动力预报模式的预报能力均急剧下降,1989 2012年间预报技能介于-0.120.24之间。为什么自1989年来的预报能力会显著降低?是什么原因导致的?如何才能提升预报技能?该文对此进行了研究。

基于对1900年以来观测资料的分析以及对海--气反馈过程及遥相关关系的认识,该文从海表温度场及海平面气压场中遴选出了两类前兆信号(春季持续信号和春季趋势信号),并通过统计显著性检验最终确定了4个反映不同物理过程的预报因子,即东太平洋ENSOEPT),中太平洋ENSOCPT),巨型ENSOPSH)和亚洲低压异常(NAT),构建了一个物理-经验预报模式(P-E model)。该模式对1989 2012年间印度夏季风降水的预报技能为0.51,对1921 2012年间的预报技能为0.64,较大地提升了现有模式的预报水平。该文还探讨了前人的统计和动力预报模式在近三十年全球增温背景下预报能力显著降低的原因,发现近三十年来随着全球增温的加剧,赤道太平洋海表温度主要呈现为中太平洋厄尔尼诺(CP-ENSO)分布模态,有别于之前的东太平洋厄尔尼诺(EP-ENSO)模态,而这在之前的模式中均未得以体现。实际上,之前的统计预报模式未能包含CPTPSHNAT这三大信号,而动力预报模式未能包含CPTNAT这两大信号,从而导致这些模式自1989年来的预报能力显著降低。

新型预报因子的获得及物理-经验预报模式的建立,对于提高印度夏季风降水的预报水平具有重要的科学意义,对于引导相关区域的粮食生产及防灾减灾具有较大的实用价值。

(地科院供稿)

2015.5.25

论文链接地址:

http://www.nature.com/ncomms/2015/150518/ncomms8154/full/ncomms8154.html

发布时间:2015/05/25
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