Long-Lead Predictability of Western North Pacific Subtropical High
JGRA 20220306 港科大陆梦茜课题组
西北太平洋副高的长期可预测性
研究背景和目的
2020年超强梅雨季对中国经济和人员都造成了极大的损失，这表示对EA夏季降水长期预报的研究是非常重要的。之前的研究人员通过探寻ENSO和IOD与东亚夏季降水的关系得到了一系列进展，但仍然无法准确的预测到2020年东亚的超强降水，甚至动力和统计模式也不能取得更好的效果，急需寻找到更好的预测因子。
西北太平洋副热带高压(WNPSH)与东亚天气气候关系密切，梅雨雨带和WNPSH脊线在夏季更是存在六次的同时北跳，如果可以提前预测WNPSH在夏季的变化，势必可以提升对东亚降水的预测。此外，ENSO还可以作为东亚天气气候和遥远的外部强迫连接的桥梁，也就是说，WNPSH的长期超前预报是EA夏季降水长期超前预报的关键。
数据和方法
物理变量
1979-2020 每小时 1°*1°和月平均 2.5°*2.5° ERA-5再分析数据，包括海平面气压，10m/200hPa风场，200hPa位势高度，850hPa风场和位势高度，对流层温度（200-850hPa），OLR。
20℃等温线高度来自于GODAS
SSTA->ERSST V5
所有的每日异常数据都以5天滑动平均的偏离值计算，SSTA为近30年平均算得。
气候指数
月平均WNPSH指数：15-25°n，115-150°e区域平均850hPa位势高度
DJF nino3.4/4指数：12-2月nino3.4/4区域3个月平均SSTA
SON IOD指数：9-11月西印度洋（10°S-10°N，50-70°E）区域平均SSTA减去东印度洋（0-10°S，90-110°E）区域平均SSTA。
3-5月印度洋海盆一直变暖指数（MAM IOBW）：热带印度洋（20°S-20°N， 40-110°E）区域平均SSTA。趋势定义为有两个月间隔的变量场的差值。
预测指标选择方法
使用超前滞后相关图在选定区域（20°S-60°N，40°E-80°W，超前5-17个月）建立WNPSH指数与所选物理量的关系，考虑每个物理量的趋势和原数据。趋势定义为有两个月间隔的变量场的差值。
潜在预测因子相关性的显著性水平为99.9%，且要超过64个网格（2.5*2.5）。
确定潜在预测因子后使用逐步回归法选择预测因子的最佳组合，注意不会同时选择大于0.8的预测因子来避免共线性，且最多考虑四个预测因子模型来避免过拟合。
常用气候指标人工纳入潜在预测因子库。
不完全拘泥于黑点区域，选择稍大的区域使其之后更方便应用。
leave 1-year out进行交叉验证评估模型表现。
论证过程
通过逐步回归得到了三个最优预测因子和线性预测模型，预测因子分别为1. 赤道中太平洋在前一年11月和9月的SSTA差（180-120°W，5°S-10°N）；2. 热带印度洋在前一年10月和8月的纬向风异常差（10°S-5°N 75-90°E；5-15°N 50-70°E）；3. 热带太平洋200hPa高度场在当年2月和前一年12月的差（20°S-15°N，105°E-140°W）。
通过交叉验证有较好的时间相关系数为0.78，还拥有很好的鲁棒性。三个因子相对重要性分别为0.46，-0.45和0.48。
1. 赤道中太平洋在前一年秋季的变暖可以对IOD和Ei nino提供比ENSO成熟特征更早的迹象
赤道中太平洋海温变暖激活了印太大气桥，引发皮叶克尼斯反馈，在印度洋建立海气耦合自我维持系统，此外，激发向西传播的赤道开尔文波通过低层西风引发较强厄尔尼诺事件。
2. 热带印度洋东向加速度可作为IOD的代表
东风吹动海水导致温跃层西厚东薄（即激活向东传播的rossby波），暖水到了西部->东风蒸发效应导致东部SST进一步降低->东西海温梯度通过东西气压低度维持并进一步增加热带印度洋东风（印度洋海气耦合自我维持系统）
之后东风减弱使得东部冷海温异常减弱，而西部缓慢下沉的rossby波依然维持较暖的海温，于是使得IOD->IOBW。整个印度洋的海温升高激发湿绝热调整从而使得整个对流层温度升高，激发向西北方向传播的开尔文波，为夏天较强的WPSH做出了主要贡献。
作者认为IOD对第二年7月的强WPSH事件形成有更直接的贡献，而不仅仅与厄尔尼诺事件有关，超级IOD可以在没有强厄尔尼诺事件的情况下独立发声，如2020年的超强梅雨。
3. 赤道太平洋上层高压的增强将热带海洋变暖作用于WNPSH
热带海洋（印度洋和太平洋）的变暖，促进局地对流使得更多的水汽凝结释放潜热，加热了热带整层对流层，这种高压格局甚至可以持续到5月。
结论：
在本研究中，作者将WNPSH作为讨论北方夏季EA天气状况的长周期预测性的锚点。我们采用数据挖掘的方法，从前一年秋季不同的赤道海面温度（SST）模式（如ENSO和IOD）到北方夏季WNPSH的复杂连锁反应中提取三个信号。这些信号的两个季节的提前量以及它们与常规气候指数的不一致性，为我们加深对海陆空耦合系统的理解和提高对未来北方夏季天气状况的长提前量预测提供了机会。
体会思考：
本文着眼于ENSO和IOD事件的整个演化过程，从长时间尺度上综合前人研究结果分析了使用数据挖掘方法得到的三个超前WNPSH预测因子，加深了对印太耦合海气相互作用系统的认识，并对影响夏季EA的关键系统WNPSH尝试预测，取得了很好的效果。
但对于6月WNPSH的预测仍然是个挑战，与之相关的太平洋东亚遥相关理论中主要元素的捕获和对具体演化时影响过程如两步Gill响应和西北太平洋局地海气相互作用的分析解释，需要进一步的分析研究。
