張 雯，馬 陽，王 岱，楊建玲，崔 洋

（1.中國氣象局旱區(qū)特色農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測預警與風險管理重點實驗室，寧夏 銀川 750002；2.寧夏回族自治區(qū)氣候中心，寧夏 銀川 750002；3.寧夏氣象科學研究所，寧夏 銀川 750002）

我國西北地區(qū)東部位于東亞內(nèi)陸腹地，青藏高原邊坡地帶，屬干旱半干旱溫帶大陸氣候，水資源量少質(zhì)弱，對自然降水依賴性強［1-2］。因而降水的異常變化可能引起區(qū)域內(nèi)生態(tài)環(huán)境改變［3-4］，在全球變暖和人類活動的雙重影響下，異常降水的強度和頻率不斷增加［5-7］，區(qū)域生態(tài)保護和高質(zhì)量發(fā)展對短期氣候預測水平的要求隨之提高，這使得西北地區(qū)東部降水預測面臨更為嚴峻的挑戰(zhàn)。

氣候變化不僅是氣候系統(tǒng)內(nèi)各圈層相互作用和大氣內(nèi)部動力過程的結(jié)果，也是多時空尺度現(xiàn)象［8］。由于西北地區(qū)東部處于季風區(qū)和非季風區(qū)分界地帶，降水主要出現(xiàn)在夏季，天氣氣候同時受西風帶、高原天氣系統(tǒng)和東亞夏季風系統(tǒng)影響［9-10］，因此夏季降水也具有相當顯著的年際變化［11-12］，維持著準3 a 周期的特征［13-14］。此外，前人研究指出西北地區(qū)東部夏季降水還具有十分明顯的年代際變化特征［15-16］，例如，其在1976年前后發(fā)生突變［17］；大氣水汽含量在20世紀60年代中期前及80年代中期后較多，70 年代前期較少［18］；90 年代又進入降水相對較少的一個時期［19］。

不同時空尺度的變化，其物理本質(zhì)并不完全一樣，特別是不同時間尺度上，各時間分量間也存在相互影響［20-21］。陸日宇［22］指出，華北地區(qū)夏季降水在年代際、年際尺度上對應(yīng)著明顯不同的環(huán)流異常特征；Xu等［23］在討論我國冬季降水與海平面氣壓場時，通過將年代際和年際變化分離開來，發(fā)現(xiàn)兩者在不同時間尺度上對應(yīng)關(guān)系并不一致；龔敬瑜等［24］對不同時間尺度的江淮梅雨期降水序列與海溫異常的關(guān)系進行分析時，論證了海溫對降水的多時空尺度作用；顧偉宗等［25］的研究表明，黃淮地區(qū)降水在年代際尺度上受北太平洋年代際振蕩（Pacific Decadal Oscillation，PDO）影響，年際及以下尺度上由印度洋北部海溫異常決定，而利用后者作為預測因子建立的模型對年際降水變率有一定提高。從前期信號中找出有效預報因子，并建立其與氣候變量之間的統(tǒng)計關(guān)系，是目前短期氣候預測常用的統(tǒng)計方法［26-27］；彭京備等［28］以雪蓋和海溫的年際、年代際分量等作為預報因子建立的預測模型對我國夏季降水具備一定預報能力；基于時間尺度分離的統(tǒng)計降尺度模型同樣能夠提高華北地區(qū)夏季降水的預測水平［29］。

在短期氣候預測業(yè)務(wù)中利用較長時間序列進行分析時，其中無可避免地包含不同時間尺度的信息，特別是針對年際變率進行預測時，如果僅分析與降水原始序列相關(guān)的海溫異常，其中可能混雜著多時間尺度影響降水異常的因子，即會出現(xiàn)某些外強迫信號預測指示意義不明顯的問題，從而使降水預測及成因分析的難度增加。因此，本文以不同時間尺度為著眼點，將我國西北地區(qū)東部夏季降水變化中的年代際和年際變化分量分開，明確不同時間尺度內(nèi)主導降水變化的海溫模態(tài)，加深對于西北地區(qū)東部夏季降水異常成因的認識，同時建立基于時間尺度分離的海溫預測模型，以期為區(qū)域短期降水預測提供一定參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 資料

本文所用資料包括：（1）中國氣象局國家氣象信息中心整編的1961—2020 年夏季（6—8 月）我國西北地區(qū)東部（陜西、寧夏、甘肅及內(nèi)蒙古西部地區(qū)）共計155個氣象觀測站的月平均降水量數(shù)據(jù)，該區(qū)域降水基本屬于同一個氣候分區(qū)［30］；（2）美國國家環(huán)境預測中心和美國國家大氣研究中心（NCEP/NCAR）提供的第一版本月平均環(huán)流再分析資料［31］，水平分辨率為2.5°×2.5°，包括位勢高度場、風場；（3）英國氣象局Hadley 中心提供的海表溫度（Sea Surface Temperature，SST）資料［32］，分辨率為1.0°×1.0°；（4）美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）地球系統(tǒng)研究實驗室（ESRL）物理科學實驗室（PSL）基于HADISST 1.1計算的1870—2015年逐月太平洋十年際濤動（Interdecadal Pacific Oscillation，IPO）指數(shù)［33］，其中春季IPO年代際變化序列由逐年3—5月IPO平均值進行低通濾波處理后得到。用于計算各物理量的氣候基準態(tài)取為1961—2020年平均值。

1.2 方法

由于本文主要基于不同時間尺度展開，因此首先采用功率譜分析，明確西北地區(qū)東部夏季降水原始時序中的年代際、年際振蕩周期，確定不同時間尺度的降水變化規(guī)律。根據(jù)所確定的年代際周期，以低通濾波提取相應(yīng)周期的降水年代際變化分量，采用合成分析確定影響降水年代際變化的海溫模態(tài)；同樣地，采用高通濾波提取年際變化分量，在篩選降水分量異常年的基礎(chǔ)上，相應(yīng)地對海溫、大氣環(huán)流距平場進行高通濾波，剔除年代際信號的影響，而后再次對異常年進行合成，據(jù)此得到不同時間尺度的關(guān)鍵海溫區(qū)及主導海溫模態(tài)。

為比較時間尺度分離與否的預測效果，以原始海溫前兆因子和經(jīng)時間尺度分離得到的海溫因子分別建立兩套西北地區(qū)東部155站夏季降水多元回歸預測模型，利用我國現(xiàn)行短期氣候預測業(yè)務(wù)中使用的趨勢異常綜合評分（Ps）、符號一致率評分（Pc）等方法［34］比較2個預測模型的應(yīng)用效果。

2 西北地區(qū)東部夏季降水年代際變化

對1961—2020 年西北地區(qū)東部區(qū)域平均夏季降水時間序列進行功率譜分析，結(jié)果表明西北地區(qū)東部夏季降水具有3 a、30 a 左右的周期（圖略），其中準3 a為降水的年際振蕩周期，也是西北地區(qū)降水量最顯著的周期之一［35］，準30 a則為年代際尺度內(nèi)的振蕩周期。

濾波處理可以突出強調(diào)不同時間尺度的信號，為提取西北地區(qū)東部夏季降水的年代際變化分量，對1961—2020年夏季降水量距平進行低通濾波（截斷頻率為1/30）得到年代際尺度的降水序列。由圖1 可知，降水總體上呈“旱-澇-旱-澇”的變化規(guī)律，即1963—1977 年和1994—2012 年以降水偏少為主，1978—1993年和2013—2020年以偏多為主。此外，需要注意的是西北地區(qū)東部夏季降水在1976年/1977 年由“旱”轉(zhuǎn)“澇”，其時間節(jié)點與PDO 年代際突變時間基本一致［36-37］。

圖1 1961—2020年西北地區(qū)東部夏季降水量距平及低通濾波Fig.1 The summer precipitation anomalies and low-pass filtering over the east part of Northwest China from 1961 to 2020

為確定年代際尺度內(nèi)西北地區(qū)東部夏季降水的特征，對降水年代際分量進行標準化處理，以超過0.5 的絕對值作為“旱期”（降水偏少時期）、“澇期”（降水偏多時期）的選取標準。據(jù)此，“旱期”進一步明確為1966—1975 年和1996—2003 年、“澇期”為1978—1988 年和2015—2020 年（表1）?！昂灯凇?、“澇期”平均降水量分別為228.0 mm、270.3 mm，且“澇期”、“旱期”降水量差異達42.3 mm，這對于西北地區(qū)東部這樣降水基數(shù)整體較少的地區(qū)而言，意味著降水在不同年代際背景內(nèi)存在著明顯的差異。此外，“旱期”、“澇期”的標準差分別為40.6 mm、47.0 mm，即“澇期”內(nèi)降水年際變率更大，異常變化幅度更明顯。

表1 西北地區(qū)東部夏季“旱期”、“澇期”降水特征量Tab.1 The summer precipitation characteristics during the drought and flood period over the east part of Northwest China

根據(jù)表1中西北地區(qū)東部夏季“旱期”、“澇期”，分別對各時期內(nèi)前期春季及同期夏季的全球海溫距平場進行合成，探究影響西北地區(qū)東部夏季降水年代際分量的主導海溫模態(tài)?！昂灯凇贝杭荆▓D2a），太平洋海溫異常自北向南呈“暖、冷、暖”三極子型分布特征，其中北太平洋中西部（25°N～50°N，120°E～150°W）為暖海溫異常，熱帶地區(qū)中東赤道太平洋（10°S～10°N，180°W～90°W）為冷海溫異常，另一處暖海溫異常位于南半球澳大利亞東側(cè)（15°S～50°S，150°E～160°W），表現(xiàn)為IPO［38-39］負位相特征。“旱期”夏季（圖2b），太平洋三極子型的海溫異常分布較春季未出現(xiàn)明顯變化，IPO負位相維持。

圖2 西北地區(qū)東部夏季降水“旱期”（a、b）、“澇期”（c、d）的春季（a、c）、夏季（b、d）海溫距平合成分布Fig.2 Composites of SSTa for the drought period(a,b)and flood period(c,d)in spring(a,c)and summer(b,d)over the east part of Northwest China

“澇期”（圖2c、圖2d），太平洋海溫異常與“旱期”呈反位相，北太平洋中西部為異常顯著的冷海溫，北美大陸東側(cè)沿岸及熱帶中東太平洋為暖海溫異常，南半球日界線東側(cè)為顯著的冷海溫異常，太平洋自北向南呈“冷、暖、冷”的IPO 正位相特征，且這種特征由春季持續(xù)至夏季。對此，計算濾波（截斷頻率為1/30）后的春季（3—5 月）平均IPO 指數(shù)與西北地區(qū)東部夏季降水年代際分量的相關(guān)性，兩者相關(guān)系數(shù)為0.46，通過95%顯著性檢驗，表明西北地區(qū)東部夏季降水的年代際分量與IPO關(guān)系密切。

另外，北太平洋“西北冷、東南暖”的PDO 特征同樣顯著，特別是“澇期”春、夏季通過信度檢驗的區(qū)域范圍相對于“旱期”更大、海溫異常程度也更強，即IPO或PDO正（負）位相時期，西北地區(qū)異常偏多（少），與前人的研究結(jié)論一致［40］。

上述分析表明，西北地區(qū)東部夏季降水背景場主要由年代際尺度的IPO 海溫模態(tài)主導，春、夏季IPO 維持正位相特征時，有利于西北地區(qū)東部夏季降水處于偏多的背景；反之，春、夏季IPO 呈負位相時，有利于降水處于偏少背景，其中PDO 在“澇期”更顯著，一定程度上表現(xiàn)出PDO在不同降水背景下的非對稱作用，但總體上年代際尺度的海溫信號仍以太平洋IPO為主。

3 西北地區(qū)東部夏季降水年際變化

原始降水序列中既有年代際變化，又有年際變化，且這2 種尺度的信號通?；旌显谝黄稹Ｒ虼嗽谟懻摻邓觌H變化時剔除年代際的變化，將年際與年代際變化分量分離，強調(diào)年際尺度（10 a 以內(nèi)）的信號。

與前文處理方法相似，首先采用高通濾波（截斷頻率為1/3）提取周期為3 a 左右的降水年際變化分量，以降水年際變化分量中超過1 倍標準差的絕對值定義降水年際分量異常偏多、偏少年。因此，達到標準的降水偏多年為1964 年、1970 年、1973年、1976年、1981年、1990年、1992年、1996年、1998年、2003 年、2007 年和2020 年（共12 a）；偏少年為1969年、1977年、1980年、1982年、1989年、1991年、1997 年、1999 年、2002 年、2004 年和2019 年（共11 a）。對海溫和環(huán)流距平場同樣進行高通濾波，并在上述降水異常年中進行合成，以了解剔除年代際分量后獨立影響降水的海溫、大氣年際分量特征。

圖3是基于西北地區(qū)東部夏季降水年際分量的前期春季、同期夏季海溫異常。降水異常偏少年春季（圖3a），赤道中東太平洋為弱的冷海溫異常，北太平洋暖海溫異常主要位于日界線附近（30°N～40°N，140°E～140°W），其東北側(cè)為顯著的冷海溫異常，南太平洋日界線東側(cè)存在一顯著的暖海溫異常區(qū)，總體上太平洋表現(xiàn)為弱的IPO 負位相特征；赤道西太平洋及赤道印度洋均為顯著的冷海溫異常；大西洋自北向南呈“冷、暖、冷”的海溫分布型，與北大西洋三極子海溫模態(tài)（North Atlantic Tripole，NAT）正位相分布特征相似，但其中低緯的“暖、冷”海溫異常區(qū)位置較NAT更偏西。夏季（圖3b），海溫異常關(guān)鍵區(qū)較春季有明顯調(diào)整，其中北太平洋親潮區(qū)（20°N～40°N，140°E～170°E）為暖海溫異常，赤道太平洋呈“西冷、中東暖”的El Ni?o 海溫異常分布特征，且均通過95%顯著性檢驗；而印度洋和大西洋異常海溫信號則較春季明顯減弱。

圖3 西北地區(qū)東部夏季降水年際分量異常偏少年（a、b）、偏多年（c、d）春季（a、c）、夏季（b、d）海溫距平合成分布Fig.3 Composites of SSTa interannual variations for the drought years(a,b)and flood years(c,d)over the east part of Northwest China in spring(a,c)and summer(b,d)

降水異常偏多年春季（圖3c）與偏少年春季（圖3a）海溫異常呈反位相分布，即北太平洋海溫異常整體不明顯，南太平洋為顯著的冷海溫異常，IPO正位相特征較弱，異常顯著的海溫信號主要集中在印度洋至西太平洋一帶，均為暖異常，其中印度洋海溫異常表現(xiàn)為全區(qū)一致海溫模態(tài)（Indian Ocean Basinwide Mode，IOBW）正位相特征；北大西洋海溫呈“暖、冷、暖”這種類似于NAT 弱負位相的狀態(tài)。夏季（圖3d），赤道中東太平洋冷海溫異常十分顯著，赤道太平洋西側(cè)暖池區(qū)為顯著的暖海溫異常，赤道太平洋為典型的La Ni?a 型海溫異常；印度洋、大西洋幾乎無海溫年際信號。

上述分析表明，主導西北地區(qū)東部夏季降水年際分量的前兆信號可能來自熱帶印度洋、熱帶西太平洋、北大西洋和南太平洋，其中IOBW 負（正）位相、類NAT 正（負）位相、熱帶西太平洋冷（暖）海溫異常以及南太平洋暖（冷）海溫異常有利于西北地區(qū)東部夏季降水年際分量偏少（多），而南太平洋關(guān)鍵區(qū)海溫異?？赡茉谝欢ǔ潭壬戏从矷PO對年際海溫異常的影響［33，41］；同期夏季，則主要受赤道太平洋海溫異常的影響，El Ni?o 和La Ni?a 分別有利于降水偏少和偏多。

大氣環(huán)流異常是直接導致降水異常的原因，為探究年際尺度上環(huán)流變化與西北地區(qū)夏季降水的關(guān)系，圖4 給出降水年際分量異常年同期夏季500 hPa 位勢高度距平合成場。降水偏少年夏季（圖4a），歐亞大陸中高緯新地島附近、貝加爾湖至我國東北以及副熱帶西太平洋上空位勢高度異常分別呈“負、正、負”，且大部區(qū)域通過95%顯著性檢驗，即歐亞地區(qū)中高緯自西向東表現(xiàn)為東傳的緯向遙相關(guān)波列，該波列可能由大西洋海溫強迫激發(fā)，影響著中高緯地區(qū)的環(huán)流系統(tǒng)［42-43］。此時，烏拉爾山高壓脊偏弱，巴爾喀什湖至貝加爾湖一帶為高壓異常控制，由極地南下至中緯度地區(qū)的冷空氣勢力相對較弱；受春、夏季印度洋冷海溫影響（圖3a、圖3b），西太平洋副熱帶高壓強度整體偏弱［44-45］，水汽輸送條件較差，因此不利于西北地區(qū)東部夏季降水異常偏多。

圖4 西北地區(qū)東部夏季降水年際分量異常偏少年（a）、偏多年（b）夏季500 hPa位勢高度距平合成分布Fig.4 Composites of 500 hPa geopotential height anomalies interannual variations for the drought years(a)and flood years(b)over the east part of Northwest China in summer

偏多年夏季（圖4d），歐亞中高緯新地島附近、貝加爾湖至我國東北以及副熱帶西太平洋等環(huán)流關(guān)鍵區(qū)上空位勢高度異常與偏少年基本相反，呈“正、負、正”分布特征，表明烏拉爾山高壓脊偏強、偏東，巴爾喀什湖至貝加爾湖一帶為異常低壓，受印度洋偏暖影響（圖3c、圖3d），西太平洋副熱帶高壓偏強，且位置偏西、偏北，我國中高緯地區(qū)為“西低東高”分布型，冷空氣通過烏拉爾山高壓脊南下，經(jīng)貝加爾湖地區(qū)低值系統(tǒng)向南、向東輸送，西北地區(qū)東部正位于副熱帶高壓西側(cè)邊緣地帶，受到上述兩系統(tǒng)共同影響，易造成降水偏多。

圖5進一步給出西北地區(qū)東部夏季降水年際分量異常年低層700 hPa 風場異常。降水偏少年夏季（圖5a），貝加爾湖東側(cè)為反氣旋性環(huán)流異常，西北地區(qū)東部受偏東北風影響，但該東北風異常由大陸反氣旋環(huán)流帶下，并非來自西太平洋，因此水汽條件不足，不利于降水異常。偏多年夏季（圖5b），我國東部至日本南部上空為一反氣旋性環(huán)流異常，其中心位置大致位于35°N、130°E，同時熱帶東風異常十分顯著，該氣流在75°E 附近向北輸送，而后轉(zhuǎn)向東，并匯入我國東部至日本南部上空的反氣旋環(huán)流異常，西北地區(qū)東部則位于該反氣旋環(huán)流異常西側(cè)，此支氣流來自太平洋較濕潤，一定程度上有利于研究區(qū)夏季降水偏多。

圖5 西北地區(qū)東部夏季降水年際分量異常偏少年（a）、偏多年（b）700 hPa風場距平合成分布Fig.5 Composites of 700 hPa wind anomalies interannual variations for the drought years(a)and flood years(b)over the east part of Northwest China in summer

4 基于時間尺度分離的西北地區(qū)東部夏季降水預測應(yīng)用

綜上所述，西北地區(qū)東部不同時間尺度的降水分量受到不同海溫模態(tài)影響。為進一步體現(xiàn)時間尺度分離對區(qū)域年際降水異常的作用，本文利用原始降水時序同樣進行前兆海溫信號的篩選，并基于原始和時間尺度分離這兩類海溫異常信號分別作為預測因子，建立針對研究區(qū)內(nèi)155 個氣象觀測站的兩套夏季降水預測模型，并根據(jù)短期氣候預測業(yè)務(wù)需求，對其預測應(yīng)用效果進行簡要評估。

對西北地區(qū)東部夏季原始降水序列按降序排列，以降水距平偏多（少）的前5 高（低）值來確定典型降水異常年。因此，降水異常偏少年為1969 年、1974 年、1991 年、1997 年、2015 年，偏多年為1981年、1988年、2003年、2018年、2020年。為確定上述降水異常年的主要海溫前兆因子，類似地，對這些異常年的海溫距平進行合成。由圖6 可知，赤道東太平洋（5°S～5°N，120°W～80°W）、熱帶西北太平洋（5°S～20°N，130°E～150°E）均為前期海溫關(guān)鍵區(qū)，即無論在降水異常偏多年（圖6a）還是偏少年（圖6c）的春季，上述關(guān)鍵區(qū)海溫異常均十分顯著，因此以區(qū)域平均海溫異常構(gòu)建原始前兆海溫信號，分別稱作赤道東太平洋海溫指數(shù)（SSTI_1）、熱帶西北太平洋海溫指數(shù)（SSTI_2）。需要注意的是，與基于時間尺度分離的海溫年際分量場（圖3）相比，盡管海溫年際分量與原始海溫異常的空間分布具有一定的相似性，例如熱帶西太平洋海溫區(qū)始終是關(guān)鍵海區(qū)，體現(xiàn)出年際變化在多時間尺度作用中的主要地位，但海溫年際分量場中前期春季異常顯著的類IOBW、類NAT 型和南太平洋海溫異常的海溫模態(tài)（圖3a、圖3c）在原始海溫合成場中并沒有明顯體現(xiàn)。

圖6 西北地區(qū)東部夏季原始降水異常偏少年（a、b）、偏多年（c、d）春季（a、c）、夏季（b、d）海溫距平合成分布Fig.6 Composites of 500 hPa geopotential height anomalies for the drought years(a,b)and flood years(c,d)over the east part of Northwest Chinain in spring(a,c)and summer(b,d)

降水異常偏少年春季，SSTI_1為暖異常，SSTI_2為冷異常；偏多年春季，兩項指數(shù)均與偏少年呈反位相，即SSTI_1、SSTI_2 與西北地區(qū)東部夏季降水分別為負、正相關(guān)關(guān)系，但其相關(guān)系數(shù)均未通過顯著性檢驗。西北地區(qū)東部夏季“旱期”SSTI_1、SSTI_2 與降水距平的符號相反率、一致率分別為50%、61%；“澇期”為59%、53%，反映出兩項指數(shù)在“旱期”、“澇期”的預測參考性不同，其中SSTI_1 在“澇期”的符號相反率更高，而SSTI_2 在“旱期”的一致率更高，指示性也相對更高。

由于南太平洋海溫異常一定程度上可能反映的是IPO年代際尺度的影響，因此基于海溫年際分量可篩選出3 個海溫因子，分別來自熱帶印度洋（15°S～10°N，40°E～100°E）、熱帶西太平洋（15°S～15°N，105°E～135°E）和北大西洋（5°N～50°N，85°W～30°W），其中北大西洋海溫指數(shù)由大西洋3 個關(guān)鍵區(qū)海溫距平標準化后共同建立（高緯區(qū)域-中緯區(qū)域+低緯區(qū)域）。為了方便，分別將它們稱為熱帶印度洋指數(shù)（SSTI)_3）、熱帶西太平洋指數(shù)（SSTI_4）及北大西洋海溫指數(shù)（SSTI_5），3項海溫指數(shù)與降水均為正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)分別為0.32、0.42和0.48，均通過95%顯著性檢驗，各項海溫指數(shù)與降水距平的年際變化也表現(xiàn)出較好的趨勢一致性（圖略）。

西北地區(qū)東部夏季“旱期”3項海溫指數(shù)的符號一致率均超過60%，其中降水與SSTI_3、SSTI_4 的符號一致率均為67%，與SSTI_5 的符號一致率為61%；“澇期”3 項海溫指數(shù)與降水的符號一致率為53%～65%，其中SSTI_5最高為65%，SSTI_4為次之59%，SSTI_3為53%。由此可知，基于時間尺度分離得到的海溫年際分量在“旱期”、“澇期”內(nèi)具有一定指示意義，特別是在“旱期”符號異常的一致性更高。

在考慮上述3 項海溫年際分量指數(shù)基礎(chǔ)上，結(jié)合年代際尺度的IPO 信號，對西北地區(qū)東部155 個氣象站建立基于時間尺度分離因子（3 項年際海溫指數(shù)和1 項年代際海溫指數(shù)）的夏季降水多元回歸預測模型，稱為尺度分離模型；為與基于原始海溫因子建立的模型進行預測效果對比，以SSTI_1、SSTI_2 同樣建立多元回歸預測模型，稱為原始模型，建模時段為1961—2010年，獨立檢驗時段為2011—2020年。

結(jié)合1961—2010 年建模時段內(nèi)兩套降水預測模型的擬合信息，在西北地區(qū)東部范圍內(nèi)，通過計算155 站降水預測序列與觀測序列的相關(guān)系數(shù)，基于原始模型得到的155 個相關(guān)系數(shù)中通過95%、99%信度檢驗的站數(shù)占比分別為35%、14%，研究區(qū)各站平均解釋方差為6%；基于尺度分離模型得到的155 個相關(guān)系數(shù)通過95%、99%信度檢驗的站數(shù)占比分別為84%、61%，平均解釋方差為17%，均高于原始模型，預測擬合效果較原始模型明顯提高。

以我國短期氣候預測現(xiàn)行業(yè)務(wù)評分方法為標準，采用Ps、Pc 方法對兩套降水預測模型進行檢驗。由圖7a 可知，在獨立檢驗時段的10 a 中，基于尺度分離模型有7 a 夏季降水Ps 評分高于原始模型，年均Ps 相對誤差提高6%；年均Ps 評分為69%，較原始預測模型（Ps 評分63%）提高6%。另外，對于Pc 評分而言，尺度分離模型同樣也有7 a 降水得分高于原始模型，年均Pc相對誤差提高8%；年均Pc評分為54%，較原始預測模型（Pc 評分47%）提高7%。上述結(jié)果表明，基于時間尺度分離建立的海溫預測模型整體效果優(yōu)于原始預測模型。因此，進行時間尺度分離是尋找外強迫因子的有效方法之一，由此建立的客觀預測方法對短期氣候預測也具有一定意義。

圖7 2011—2020年基于尺度分離模型、原始模型的西北地區(qū)東部夏季降水Ps（a）、Pc（b）評分Fig.7 The Ps(a)and Pc(b)scores of summer precipitation over the east part of Northwest China based on scale separation model and original model from 2011 to 2020

當前，在短期氣候預測業(yè)務(wù)中很難判斷眾多外強迫因子中哪些因子正在或即將發(fā)揮主要作用，本文以時間尺度分離為著眼點，對外強迫因子進行篩選，考慮了其背后可能存在的物理機制并初步建立了多元線性回歸模型，旨在為短期氣候預測提供參考依據(jù)。但氣候系統(tǒng)是極其復雜的，不僅需要考慮不同時間尺度的相互作用，還需考慮眾多因子之間協(xié)同、抵消等作用，氣候及其變化是一個非線性耗散系統(tǒng)的狀態(tài)和行為［46］，不能僅以線性關(guān)系來描述。因此在探究包括海溫在內(nèi)的其他具有物理意義的外強迫信號基礎(chǔ)上，考慮氣候系統(tǒng)中非線性關(guān)系，發(fā)展客觀預測方法，進一步完善和發(fā)展預測模型是另一項意義深遠的工作。

5 結(jié)論

利用1961—2020年我國西北地區(qū)東部夏季6—8 月155 個國家基準站降水量資料、NCEP/NCAR 環(huán)流再分析以及英國Hadley 逐月SST 資料，采用時間尺度分離的方法，探究了主導西北地區(qū)東部夏季年代際、年際降水分量的海溫模態(tài)，并利用上述海溫模態(tài)提取前兆因子，構(gòu)建基于時間尺度分離因子的西北地區(qū)東部夏季降水預測模型，并與未進行尺度分離的原始海溫預測模型進行對比。主要結(jié)論如下：

（1）我國西北地區(qū)東部夏季降水具有顯著的30 a 左右年代際震蕩周期，1961—2020 年間降水總體呈現(xiàn)出“旱”-“澇”-“旱”-“澇”的變化特征，且“澇期”內(nèi)降水異常變化的幅度更明顯。西北地區(qū)東部夏季降水年代際分量主要由IPO 主導，春、夏季IPO正位相時，有利于西北地區(qū)東部夏季降水處于偏多的背景；反之，IPO負位相時，降水年代際背景偏少。

（2）西北地區(qū)東部夏季降水還存在準3 a 的年際震蕩周期，通過時間尺度分離得到影響降水年際分量的主導信號來自春季赤道印度洋、赤道西太平洋和北大西洋，當春季類IOBW 為負（正）位相、類NAT 為正（負）位相及熱帶西太平洋為冷（暖）海溫異常分布，對應(yīng)于夏季中高緯貝加爾湖地區(qū)出現(xiàn)異常高（低）壓，西太平洋副熱帶高壓偏弱（強）、偏南（北）時，我國中高緯位勢高度異常呈“西高東低”（“西低東高”），西北地區(qū)東部降水易偏少（多）。

（3）2011—2020 年獨立檢驗時段內(nèi)，基于時間尺度分離模型的西北地區(qū)東部夏季降水預測評分技巧較原始模型有明顯提高，其中年均Ps、Pc 相對誤差分別提高6%、8%，年均Ps、Pc 評分分別提高6%、7%?？傮w上，通過時間尺度分離得到的海溫因子具有一定預測指示性，據(jù)此建立的降水模型預測準確率也相對更高。