在活跃的季风和登陆的热带气旋共同影响下，东亚夏季降雨年际变化的可预测性

《Atmospheric Research》：Predictability of interannual variations in East Asian summer rainfall under the combined influence of active Monsoon and Landfalling tropical cyclones

东亚夏季降水中，季风与台风协同引发的极端降雨（MS-LTC降雨）存在显著年际变异，其主导模态表现为西北太平洋和华北的异常降水中心，伴随东亚经向环流偶极子结构。研究发现，北极格陵兰海冰浓度异常通过海冰-反照反馈和海洋记忆效应持续至夏季，激发下游罗斯比波列形成环流偶极子；同时，赤道中东太平洋冷海温异常通过引潮效应加剧偶极子结构。基于这两个物理前兆构建的统计预测模型，对MS-LTC降雨的年际预测表现出最高预测效能。

　　

张飞|吴志伟

大气与海洋科学系及大气科学研究所/教育部极地大气-海洋-冰系统对天气和气候的关键实验室/复旦大学上海海洋-陆地-大气边界动力学与气候变化重点实验室，上海，中国

摘要

东亚夏季降雨（EASR）在空间和时间上表现出显著的多样性。其中一种突出且具有影响力的形式是季风-热带气旋登陆（MS-LTC）降雨，这种降雨发生在东亚夏季季风（EASM）与登陆的热带气旋（TCs）同时出现时，通常会导致中国出现极端降雨和洪水。然而，控制MS-LTC降雨的物理机制及其季节性可预测性仍不甚明了。1983年至2023年的观测数据显示，MS-LTC降雨的主要模式受年际变化的影响，其特征是两个异常中心分别位于西北太平洋（WNP）和中国北部，并与东亚（EA）的经向偶极环流相关，该环流包括一个低纬度气旋和一个中纬度反气旋。已经确定了两个独立且具有物理意义的前兆：格陵兰海和巴伦支海的北极海冰浓度（SIC）异常，以及远东赤道太平洋（Ni?o1+2区域）的冷海表温度异常（SSTAs）。北极SIC异常可以从前一个冬季持续到夏季，主要通过格陵兰海和巴伦支海的海冰-反照率反馈和海洋记忆效应维持。观测和数值实验都表明，这些异常会激发下游的罗斯贝波列，促进EA区域的经向偶极模式的形成。同时，类似拉尼娜现象的SST降温会在EA区域引发斜压响应，其环流结构与太平洋-东亚（PEA）遥相关相反，从而维持偶极模式。一个基于物理的实证预测（P-E）模型结合了MAM SIC和JFM Ni?o1+2指数，在回溯期间对MS-LTC PC1的预测能力最强。该P-E模型为MS-LTC降雨的季节性预测提供了一个具有物理基础且操作可行的工具。

引言

东亚夏季降雨（EASR）在其空间分布和时间演变上表现出显著的多样性，这是由于热带和非热带系统的共同影响，特别是东亚夏季季风（EASM）和西北太平洋（WNP）的热带气旋（TCs），这两种系统在北半球夏季都表现出明显的变异性（Lau, 1992; Wang and Ho, 2002; Ding and Chan, 2005; Chang et al., 2012; Zhang, 2015; Zhang et al., 2020a）。因此，这种多样性和相关的多尺度相互作用对EASR的季节性预测提出了巨大挑战（Kang et al., 2004; Wang et al., 2005, Wang et al., 2015; Xing et al., 2016; Yim et al., 2016; Liu et al., 2020a; Ma et al., 2025）。

以往的研究主要集中在季风降雨或TC引起的降雨上，这是EASR的两个主要组成部分（Chen et al., 2010; Chen and Chen, 2011）。季风降雨的特点是主要雨带逐渐向北移动，初夏时出现在中国南部，梅雨季节转移到长江流域，最终在夏末到达中国北部（Wang and Ho, 2002; Ding, 2004; Chiang et al., 2020）。TC引起的降雨主要影响中国南部和东部，在北半球夏季，通常定义为TC中心一定半径范围内的降雨。然而，这种方法未能充分捕捉到与TC相关的远距离降雨（Takagi and Wu, 2016; Li et al., 2023a; Luo et al., 2024）。事实上，近年来越来越多的极端降雨事件是由EASM和TC的共同作用引起的。例如，2009年的台风莫拉克和2018年的台风伦比亚与季风槽和西南风相结合，在台湾和中国东部造成了长时间的强降雨（Chien and Kuo, 2011; Wu et al., 2011; Tang et al., 2021）。相比之下，2021年的台风英法和中途岛台风则发生在异常强且向西延伸的副热带高压下，将湿气输送到内陆，分别导致了郑州“7.20”和华北“7.23”极端降雨事件（Wang et al., 2023; Rao et al., 2023; Zhao et al., 2024）。这类复合事件通常发生在EASM强盛且TC活跃时，往往会产生更强烈的降雨，并对内陆地区产生影响，引起了社会和科学界的广泛关注。尽管认识不断提高，但大多数现有研究仍局限于天气形势分析或在不同季风背景下对TC降雨的考察（Zhou and Wu, 2019; Teng et al., 2020, Teng et al., 2021; Zhao et al., 2021a, Zhao et al., 2021b; He et al., 2024）。在此基础上，Wang and Wu (2023) 和 Wang and Wu (2024) 划定了EASR的三部分框架，区分了仅由季风引起的降雨、仅由TC引起的降雨以及季风-TC共同引起的降雨（MS-TC降雨），并证明了这些类型在空间结构和动力控制上存在显著差异。然而，TC登陆——决定降雨分布和强度的关键因素——并未明确纳入他们的框架中。Zhang and Wu (2025) 的最新研究强调了TC登陆的重要性，并引入了季风-TC登陆（MS-LTC）降雨这一类别。他们的结果表明，MS-LTC降雨表现出明显的年际变化，并与同时发生的北大西洋三极海表温度异常（SSTAs）密切相关。尽管如此，其可预测性和潜在前兆仍大部分未被探索，这是提高季节性预测能力和制定更有效的灾害应对策略的关键。

已确定多种因素和遥相关机制是EASR年际变化的关键驱动因素，为预测提供了重要依据。其中，厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）起着主导作用。在厄尔尼诺事件期间，WNP上通常会形成一个异常反气旋，触发太平洋-东亚（PEA）遥相关，从而增加中国南部和日本东部的降雨（Wang et al., 2000, Wang et al., 2017; Wang and Zhang, 2002; Wang et al., 2026）。除了太平洋之外，印度洋的电容效应通过整个盆地的变暖帮助维持这些大气异常，传递厄尔尼诺对EASR的延迟影响（Xie et al., 2009, Xie et al., 2016）。非热带过程也具有重要贡献。北大西洋涛动（NAO）通常伴随着三极SST模式，通过大西洋-欧亚波列调节EASR（Wu et al., 2009a; Gong et al., 2011; Wu et al., 2012a; Sun and Wang, 2012）。此外，青藏高原上的雪盖变化可以改变陆海温差，通过改变与ENSO相关的遥相关路径影响EASM（Wang and Chen, 2008; Wu et al., 2012b; Jin et al., 2018）。前一个季节的北极海冰异常也会产生下游影响，因为海冰范围减少通常与通过罗斯贝波传播的加强的东亚夏季环流相关（Zhao et al., 2004; Wu et al., 2009b; Liu et al., 2020b）。此外，几个大尺度大气遥相关在将远程强迫传递到EA区域方面起着关键作用。全球环流遥相关（Ding and Wang, 2005）和丝绸之路遥相关（Enomoto et al., 2003; Takemura and Mukougawa, 2023）将欧亚和印度季风区域的环流异常连接到EA，而太平洋-日本（PJ）模式（Nitta, 1987）则直接将热带对流异常与EASR联系起来。尽管这些因素和遥相关为EASR提供了有价值的预测依据，但它们作为MS-LTC降雨前兆信号的潜力仍不清楚。这激发了本研究评估MS-LTC降雨的可预测性并确定其潜在前兆的动机。

本研究的结构如下：第2节介绍数据、方法和模型。第3节分析MS-LTC降雨的主要模式及其相关环流特征。第4节和第5节分别探讨MS-LTC降雨的非热带和热带起源及其潜在机制。第6节介绍预测MS-LTC降雨的实证模型。最后，第7节总结主要结论并提供进一步讨论。

数据

本研究使用的数据集如下：（1）美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的国际最佳路径档案版本4（IBTrACSv4）（Knapp et al., 2010）。仅考虑达到热带风暴强度的TCs。（2）使用人工神经网络从遥感信息估计降水的数据集——气候数据记录（PERSIANN–CDR）（Ashouri et al., 2015），提供0.25°分辨率的日降水估计值

MS-LTC降雨及其相关环流的年际变化

图1展示了MS-LTC降雨的主要模式及其相关的降雨和环流异常。主要EOF模式（EOF1）占总方差的46.3%，其特征是WNP和中国沿海地区的显著降雨中心，有效捕捉了与TC登陆活动密切相关的MS-LTC降雨的主要空间特征（图1a）。相应的主成分（PC1）表现出显著的年际变化（

北极海冰损失持续性的不同驱动因素：辐射反馈和海洋记忆

先前已有大量文献记录了北极海冰浓度（SIC）异常与EASR之间的联系（Zhao et al., 2004; Wu et al., 2009b; Guo et al., 2014; Liu et al., 2020b; Zhang et al., 2021）。然而，北极SIC变化对MS-LTC降雨的潜在影响仍不够清楚。基于上述环流特征，本节从先验北极

MS-LTC降雨的热带起源：远东赤道太平洋海表温度异常

除了与北极海冰异常相关的非热带强迫外，热带SST变化及其伴随的绝热加热异常也被发现对大气遥相关模式有显著影响（Wang et al., 2000, Wang et al., 2010; Xie et al., 2022; Sun et al., 2024）。为了识别MS-LTC降雨的潜在热带前兆，我们研究了回归到MS-LTC PC1的北半球SSTAs的时间演变。如图9所示，之前的

MS-LTC降雨的实证预测

上述章节介绍了MS-LTC降雨的三个潜在前兆：格陵兰海和巴伦支海的北极SIC异常、NAT SSTAs以及Ni?o1+2区域的冷SSTAs。为了评估这些具有物理意义的前兆对MS-LTC降雨季节性预测的贡献，使用多元线性回归构建了基于物理的实证预测（P-E）模型。交叉验证技术被广泛用于评估P-E模型的稳健性（

结论与讨论

本研究调查了MS-LTC降雨的年际变化，这是一种与活跃的EASM和登陆TCs同时发生相关的EASR类型，探讨了其在非热带和热带地区的可预测性来源，并最终开发了一个用于季节性预测的P-E模型。通过提取1983年至2023年的MS-LTC降雨事件并应用EOF分析，我们识别出一个以两个降雨异常中心为特征的主要模式

资助

中国科学技术部（项目编号：2023YFF0805100），以及国家自然科学基金（NSFC）西太平洋地球系统多圈层相互作用重大研究计划（项目编号：92358302）。

CRediT作者贡献声明

张飞：撰写——原始草稿、可视化、验证、软件、方法论、调查、正式分析、数据管理。吴志伟：撰写——审稿与编辑、监督、资源获取、项目管理、资金争取、概念化。

利益冲突声明

作者声明没有利益冲突。

致谢

本研究得到了中国科学技术部（项目编号：2023YFF0805100）和国家自然科学基金（NSFC）西太平洋地球系统多圈层相互作用重大研究计划（项目编号：92358302）的共同支持。