青藏高原热力强迫对亚洲夏季风的形成和变化具有重要影响。早期研究指出，青藏高原在北半球夏季作为一个巨大热源(Yeh et al., 1957)，其强烈的地表感热加热可导致对流层低层产生气旋性环流异常，并激发高原南坡的强烈垂直运动，伴随对流层中上层显著的潜热释放，这一现象被称为感热气泵驱动机制(SHAP)(Wu et al., 1997)。然而，自2010年以来，也有研究指出青藏高原平台地区加热对季风环流影响有限，而是其动力隔断作用更加重要(Boos & Kuang, 2010, 2013)。有研究表明青藏高原3km以上平台地区的加热作用在夏季弱于印度北部平坦地形区，其对亚洲夏季风形成和变化的影响非常有限(Rajagopalan & Molnar, 2013)。为了综合理解青藏高原的动力和热力强迫，He et al., (2022) 提出仅计算感热通量不足以代表高原表面的热力强迫作用，而青藏高原地表位涡(TP-SPV)这一物理量能更综合地表征高原地形与热力效应共同作用对大气环流的影响。这些研究为深入理解青藏高原对亚洲夏季风的影响提供了新的视角。
另一方面，在数值模拟研究中，目前研究普遍采用在气候模式中修改地形高度或修改大气非绝热加热，然后开展长期积分，分析敏感性试验与参考试验的差异来理解青藏高原的动力和热力作用。该方法虽可从定性和统计角度理解高原强迫的影响，但尚不足以明确高原强迫对季风变化影响的相对重要性。这是因为亚洲夏季风年际差异非常显著，例如，亚洲夏季风降水过程常与季节内振荡、热带气旋、梅雨锋面云系等活动相关，这些系统在不同年份存在显著差异，在不同的年份中，青藏高原强迫的影响也有可能不同。因此，需发展新方法以深入理解高原热力强迫对季风的影响机制。
为此，本研究基于FGOALS-f2次季节-季节预测系统，通过开展30天延伸期回报试验，从预测的角度探讨青藏高原地形动力热力扰动对下游东亚降水的影响。在此时间尺度下，边界强迫的重要性逐渐超越初始条件，这为理解高原热力强迫何时及如何调控季风提供了新视角。本文挑选青藏高原位涡强迫异常的典型年份和月份作为个例，将再分析资料中青藏高原3 km以上地区的温度和风场以及海洋的海表温度同化到回算试验中，以研究高原地形动力热力强迫以及海温对东亚夏季降水30天延伸期预报的影响，从而进一步揭示高原强迫在典型年份延伸期预报中的作用。该研究不仅有助于理解高原地形加热对东亚夏季风变化的贡献，更为提升延伸期东亚夏季风降水预报技巧提供了新思路。
为了更深入理解 TP-SPV的年际变率，图1给出了青藏高原 3 km以上区域 SPV的气候态异常（相对于 1979—2022年平均值）。整体来看，6月、7月和 8月的时间序列均呈现出 1979—2022年间的轻微上升趋势，并且年际变率的振幅在 6 月（红线）明显大于 7 月（蓝线）和 8 月（绿线）。 进一步分析 TP-SPV 与东亚夏季降水的同期及超前相关性，发现 6月SPV与降水的同期相关系数最高，达到 0.46，而其他月份的相关性均较低。此外，6月至 8月的超前相关性呈现明显下降趋势，且均未通过显著性检验。这表明，相较于 7月和 8月，TP-SPV对 6月下游降水可能具有更显著的影响。特别地，当仅考虑 TP-SPV变化幅度大于标准差5的情形（紫色线），可以发现 TP-SPV在某些极端年份表现出极强或极弱的异常。例如，在1995年和2022年，6月TP-SPV表现出两个强正异常，均超过6 PVU；相比之下，在1983年，6月TP-SPV异常低于-6 PVU，这一值几乎比过去40年其他月份的最低值低两倍。在这些极端年份，TP-SPV可能对周边气候系统产生重要影响。因此，我们进一步研究了 2022年、1995年和 1983年高原热力动力强迫的模拟对下游大气环流和降水延伸期预测的影响。
图1. 1979-2022年青藏高原地表位涡(TP-SPV)异常的年际变率。该时间序列图展示了1979-2022年间青藏高原地区（地形高度超过3千米）6月、7月和8月的月平均SPV异常值（相对于1979-2022年期间平均值的偏差，单位：PVU）。紫色线表示6月青藏高原SPV年际变率标准差超过5 PVU的区域平均值。红色圆圈标注了1983年、1995年和2022年典型年份（这些年份6月青藏高原SPV强度出现显著偏弱或偏强异常）。
我们开展了一系列回算试验研究了2022年6月青藏高原（TP）强迫与全球海表温度（SST）对东亚夏季风（EASM）预测的相对贡献（图2）。2022_NO试验的6月平均降水（图2d）表明，模式模拟出一条显著的降水带从华南延伸至西太平洋。与观测结果（图2a）相比，预报的低层风场较为接近，但东亚地区的降水强度被显著低估。如果模式偏差主要源于SST的预测误差，那么在整个预测过程中nudging观测SST强迫应能在很大程度上减少降水偏差。然而，在2022_SST试验（图2b）中，模拟的东亚降水带东移至西太平洋，且降水强度仍低于2022_NO试验。此外，与观测（图2a）相比，SST强迫甚至导致阿拉伯海、孟加拉湾（BOB）和南海（SCS）降水量模拟过强。随后，我们研究了在TP区域同时nudging温度和风场（图2e）的影响。值得注意的是，在2022_TP_TUV试验中，模拟降水强度较2022_NO试验有所增强，并更接近观测（图2a）。这一结果表明，准确模拟TP的热力状态对2022年下游降水强度的预测至关重要。进一步地，我们通过分别在模式中nudging高原区域的热力（T）和动力（U、V）扰动，并对比模式响应（图2c、f），以区分热力与动力扰动的相对贡献。结果表明，热力扰动在决定模拟降水带的整体分布方面起主导作用，该降水带覆盖华南及西太平洋区域，而动力扰动主要影响华南地区降水的发生。这些试验的空间相关系数（PCC）和均方根误差（RMSE）进一步支持了我们的结论，即青藏高原的热力强迫在6月东亚降水的预测中起到更关键的作用，2022_TP_TUV、2022_TP_TA和2022_TP_UV试验的PCC均超过0.7，而SST对2022年6月东亚降水预测的贡献较小，其PCC值仅为0.57。然而，SST在全球降水分布预测中仍然发挥重要作用，其PCC值达到0.74，RMSE为1.89，优于所有其他敏感性试验。
图2. 2022年6月1日起报的30天回算试验和观测对比。（a）为观测的6月平均降水场(mm day-1)和850hPa风场(m s-1)；(b) 2022_SST 为nudging海温试验；(c) 2022_TP_TA 为nudging高原温度廓线试验；(d) 2022_NO 为无nudging试验；(e) 2022_TP_TUV 为nudging高原温度和风场试验；(f) 2022_TP_UV 为nudging高原风场试验。
为了更深入理解不同强迫的相对贡献及其对东亚降水预测技巧的影响，我们进一步分析了各试验预测的环流和降水的日变化过程。500 hPa位势高度异常的预测检验是评估东亚天气系统预测能力的重要变量之一。通常降水发生在500 hPa槽前区域。因此，为了更好地评估日尺度环流演变的预测技巧，我们计算了各试验在东亚区域（20°N–50°N, 105°E–140°E）500 hPa位势高度异常相关系数（ACC），如图3所示。红色虚线表示第14天预测，黑色虚线表示ACC达到0.6的有效预测阈值。 在2022年个例（图3a）中，各敏感性试验在预测前1至14天的能力相近，但在14天之后，不同回报试验之间的差异明显增大。这一结果表明，初始场对2022年东亚降水的影响较大，而SST和TP强迫的影响存在约14天的滞后。此外，在预测的第3天和第11天，预测技巧出现两个显著下降阶段，说明除研究中分析的强迫外，仍有其他因素主导了预测结果。 在14~30天预测，我们发现2022_TP_TUV和2022_TP_TA试验在整个积分过程中（除第21–23天外）表现出比其他试验更高的预测技巧。这一结果强调了TP热力强迫对东亚环流延伸期（尤其是第2–4周）预测的重要作用，至少在2022年尤为重要。
图3. 3个典型年份区域平均(20°N–50°N, 105°E–140°E)的500hPa位势高度异常预测的ACC评分技巧。 (a) 2022年；(b) 1995年；(c) 1983年。其中ALL为全球nudging T, U, V和SST试验；NO 为无nudging试验；SST 为nudging全球海温试验；TP_TA 为nudging高原温度廓线试验；TP_TUV 为nudging高原温度和风场试验；TP_UV 为nudging高原风场试验。
我们进一步评估了各试验对逐日降水演变的预测能力，结果如图4所示。2022年6月东亚区域(20°N–50°N, 105°E–140°E)观测的区域平均降水时间序列（图4a）显示，该月共出现5次降水峰值。其中，采用ERA5环流数据强迫的ALL试验较好地再现了所有降水峰值，仅在第5天高估降水强度、第10天及第16–20天低估降水强度，相关系数达到0.65。而原始预测（NO）试验及nudging SST的试验均未能成功再现降水的时序变化，其相关系数分别为-0.41和0.32。其主要原因在于，这两组预测试验均在6月整体低估了降水强度。相比之下，TP_TUV和TP_TA试验均表现出较高的相关性，而TP_UV试验的预测技巧较低。结果表明，TP的热力强迫对于2022年6月东亚降水演变的预测至关重要。
图4. 3个典型年份区域平均(20°N–50°N, 105°E–140°E)的逐日降水量(mm day-1)预测时间序列。 (a) 2022年；(b) 1995年；(c) 1983年。其中ALL为全球nudging T, U, V和SST试验；NO 为无nudging试验；SST 为nudging全球海温试验；TP_TA 为nudging高原温度廓线试验；TP_TUV 为nudging高原温度和风场试验；TP_UV 为nudging高原风场试验。图注中试验后面的数字为预测和观测时间序列的线性相关系数。
图5.准确模拟青藏高原（TP）地表位涡（SPV）及上空热力结构如何改善东亚延伸期降水预测示意图。TP SPV 及其上空非绝热加热的准确模拟提升了模式对高原南侧低层水汽输送和中纬度高原至东亚上空天气尺度波动的预测能力，这两者的准确预测有效的改善了与东亚强降水相关的强上升运动的预测，因此提高了东亚夏季降水的预测水平。
我们在图5中给出了2022年6月TP SPV影响东亚夏季降水预测的示意图，揭示了相关物理过程。准确模拟TP SPV及其相关高空加热过程能够提升对青藏高原高层天气尺度波动的模拟精度，有利于准确预测天气尺度波动往下游传播的速度和位相。此外，由于青藏高原下垫面的热力强迫效应造成低层气旋式环流异常，高原的“抽吸作用”的准确模拟促进了东亚陆地低层水汽输送的准确模拟。这两个过程共同有助于准确预报东亚地区强垂直上升运动及其相关的降水过程。
总的来说，本研究从次季节预测的角度，进一步深化了我们对青藏高原热力动力强迫作用对大气环流影响相对重要性的认识，同时也有助于进一步改进模式，为进一步模式物理过程参数化研发提供参考。上述研究于2025年2月在线发表在《npj Climate and Atmospheric Science》上。论文第一和通讯作者为中国科学院大气物理研究所何编研究员、其他作者为何欣雨博士生、刘屹岷研究员、吴国雄研究员、包庆研究员、胡文婷研究员、生宸研究员、冯适健博士生。研究主要由国家自然科学基金（42122035、42288101和42475020）共同资助。
参考文献：
He, B., He, X., Liu, Y., Wu, G., Bao, Q., Hu, W., ... & Feng, S. (2025). Role of thermal and dynamical subdaily perturbations over the Tibetan Plateau in 30-day extended-range forecast of East Asian precipitation in early summer. npj Climate and Atmospheric Science, 8(1), 40.
