地表过程与资源生态国家重点实验室研究生聂会文及郭彦副教授利用29年（1982-2010年）的回报数据，全面评估了北美多模式集合计划（NMME）中三个模式（CFSv2，CanCM3和CanCM4）及它们的集合平均对东亚夏季风（EASM）及其降水的预报能力。评估模式对EASM环流和降水的预报技巧，主要分析了气候态和年际变化的预报偏差。还分析了随超前预报时间的增加，模式对西北太平洋夏季风指数（WNPSMI）和东亚夏季风指数（EASMI）预报技巧的变化，并分析了限制EASMI预报技巧的可能原因。此外，通过分析东亚夏季降水的预报误差和可预测性误差，了解了降水预报误差的主要来源。研究发现：

（1）单个模式通常可以再现EASM环流的气候态特征，但存在一定的偏差。CFSv2模式预报的南海季风槽和副热带高压偏弱。CanCM3模式的偏差表现出一个偏北的副热带高压。CanCM4模式的偏差型与CanCM3大致相同，但偏差值较小。此外，三个模式及多模式集合（MME）明显低估了青藏高原上空出现的强反气旋环流。总体而言，MME的预报能力比单个模式要好。

（2）本研究选用了两个季风指数，即WNPSMI和EASMI。整体而言，模式对WNPSMI的预报技巧高于EASMI。超前预报时间从0个月到6个月，三个模式均能很好地预报WNPSMI。对于EASMI，只有CFSv2模式在超前6个月的预报中给出了可接受的预测水准。当超前预报时间延长至2个月（3个月）时，CanCM3（CanCM4）模式的预报技巧迅速下降。CanCM3模式对EASMI预测失败可能是由于其没有很好地抓住EASMI与厄尔尼诺型海温异常和北印度洋-西北太平洋（NIOWNP）暖海温异常的关系。

（3）对于降水气候态，CFSv2模式高估了南海南部的降水量，而低估了朝鲜半岛和长江-淮河流域的降水量。 CanCM3模式中中国南部和日本南部出现强干偏差，南海和中国西北部出现强湿偏差。CanCM4的偏差型与CanCM3大致相同，但偏差值较小。对于EASM降水的季节内演变，模式基本抓住了其主要观测特征，尽管东亚梅雨带强度被低估且西北太平洋夏季风降雨带位置偏南。CFSv2模式能够很好地再现季风的爆发和撤退过程，而CanCM3和CanCM4模式中季风爆发和撤退的时间都偏早。

（4）模式的可预测性包括两种误差，一种是初始条件误差，另一种是由模式的参数化方案，分辨率和截断而导致的模式缺陷，从而引起的模式误差。预报误差（FE）是指模式与观测之间的差异，它表示由所有可能的原因（例如模式的物理，动力学和初始条件）引起的误差。假设模式是完美的，可预测性误差（PE）很大程度上源于初始条件误差。分析降水的预报误差可知，误差的主要来源是FE而不是PE。FE随着超前预报时间的增加变化不大，PE却显著减小。不过，CFSv2模式中热带西太平洋地区的PE不容忽视，同样的情况存在于CanCM3模式中的西北太平洋地区和CanCM4模式中的青藏高原地区。

图1：在不同超前预报时间下，模式预报的（a）WNPSMI和（b）EASMI与观测之间的时间相关系数

图2：（a）观测的 EASMI与ENSO和NIOWNP指数的超前-滞后相关系数（前一年12月到次年12月）。（b）-（g）分别为三个模式预报的EASMI与ENSO和NIOWNP指数的交叉相关系数

该论文《An evaluation of East Asian summer monsoon forecast with the North American Multimodel Ensemble hindcast data》于2019年10月在期刊《International Journal of Climatology》上正式发表, 该杂志为SCI核心期刊， 涵盖了全球和区域性气候研究领域。

（供稿人：聂会文）