Screening of predictors and development of a statistical prediction model for flood-season precipitation in North—southern Northeast China
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摘要: 华北—东北地区南部夏季受东亚夏季风的影响，频繁发生干旱和洪涝等灾害，但华北—东北地区南部汛期降水成因复杂，其季节预测因子的选择和预报模型还需进一步研究。由经验正交函数分解（EOF）得到1981—2020年华北—东北地区南部汛期（7—8月）降水前两个模态（分别为整体一致型、南北相反型的空间结构），基于信息流特有的因果关系挑选前两个模态的预报因子，并通过多元逐步回归进一步筛选预报因子、建立季节统计预报模型。第一模态降水对应的主成分时间序列（PC1）的预报因子经过筛选有3个，分别为超前5个月的热带西印度洋海表温度（SST）、超前6个月的西西伯利亚平原850 hPa经向风以及超前2个月的热带中太平洋850 hPa经向风。第二模态降水对应的主成分时间序列（PC2）的预报因子经筛选有4个，分别为超前2个月的南印度洋中部SST、超前3个月的鄂霍次克海地区向外长波辐射（OLR）、超前2个月的热带西太平洋850 hPa经向风以及超前9个月的北大西洋涛动指数（NAO）。基于前两模态的回报/预报时间序列的重构场与观测场的时间相关系数（TCC）全场平均达到0.46，实际两个模态的时间序列重构场与观测场空间相关系数（PCC）的年际变化较大，而回报/预报时间序列重构场和观测场年际变化与其类似，其40 a平均PCC为0.35，说明前两个模态重构拟合较好的年份预报技巧也较高。
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关键词:
- 华北—东北地区南部汛期降水 /
- 季节预报模型 /
- 信息流
Abstract: Drought and flood disasters occur frequently in North China, where summer precipitation is under strong influence of the East Asian summer monsoon. Further studies are necessary to analyze predictors of summer precipitation and its seasonal prediction in North China. The first two leading modes of summer (July—August) precipitation in North China during 1981—2020 are the whole anomaly mode and dipole mode obtained by empirical orthogonal function (EOF) analysis. Based on the causality of the information flow method, the predictors of the first two leading modes of summer precipitation in North China are selected first and further screened by multiple stepwise regression, and a statistical prediction model for summer precipitation in North China is then established. Three predictors are selected for the first leading mode, i.e., 5-month-lead sea surface temperature (SST) in the western tropical Indian Ocean, 6-month-lead 850 hPa meridional wind in the West Siberian plain, and 2-month-lead 850 hPa meridional wind in the tropical mid Pacific. Four predictors are selected for the second leading mode, i.e., 2-month-lead SST in the central southern Indian Ocean, 3-month-lead outgoing longwave radiation (OLR) in the Sea of Okhotsk, 2-month-lead 850 hPa meridional wind in the tropical West Pacific, and 9-month-lead North Atlantic Oscillation (NAO). The area averaged time correlation coefficient (TCC) between the reconstructed field based on the hindcast/forecast PCs of the first two modes and observations is 0.46. The pattern correlation coefficient (PCC) between the reconstructed field based on the hindcast/forecast PCs of the first two modes and observations show a large interannual variation, and the 40-year average PCC is 0.35, which is similar to the inter-annual variation of PCC between the reconstructed field based on actual PCs of the first two modes and observations. It is found that the prediction model performs well in the years when the precipitation can be reconstructed by the first two modes. Finally, possible mechanisms for the impacts of these predictors on summer precipitation in North China are preliminarily discussed. -
图 3 标准化的PC1 （a、c）、PC2 （b、d） 与7—8月降水场 （色阶） 和风场 （箭矢；a、b. 200 hPa，c、d. 850 hPa） 的回归分布 （风场黑色箭矢表示通过0.1显著水平检验）
Figure 3. Regressed precipitation （shaded） and wind （vectors；a，b. 200 hPa，c，d. 850 hPa） in July—August onto the normalized time series of PC1 （a，c） and PC2 （b，d） （wind values exceeding 0.1 significance level are denoted by black arrows）
图 1 1981—2020年华北—东北南部汛期 （7—8月） 平均降水EOF分解第一 （a）、第二 （b） 模态空间型 （单位：mm） 和对应的标准化时间序列 （c、d）
Figure 1. Spatial patterns of the （a） first and （b） second EOF modes of summer （July—August） average precipitation in North China during 1981—2020 （unit: mm）; （c） and （d） are normalized PC1 and PC2，respectively
图 2 PC1 （a）、PC2 （b）与1—12月赤道 （10°S—10°N平均） 印度洋—太平洋 （40°E—90°W） SST异常相关 （色阶上的数值分别表示通过0.2、0.1、0.05、0.01显著水平检验）
Figure 2. Correlation coefficients of PC1 （a） and PC2 （b） with the equatorial （10°S—10°N average） Indian-Pacific （40°E—90°W） SST anomalies during January to December （values on the color bar are the significance levels of 0.2，0.1，0.05 and 0.01，respectively）
图 4 1981—2015年华北—东北地区南部汛期降水距平场与EOF分解第一 （a）、第二 （b） 模态空间型标准化投影时间序列
Figure 4. Normalized time series of projection from summer precipitation anomalies over North China during 1981—2015 to the spatial patterns of the first （a） and second （b） EOF modes
图 5 SST对全年 （a、b） 和夏半年 （c、d） 降水投影时间序列Proj1 （a、c）、Proj2 （b、d） 的信息流分布 （打点区域表示通过0.1显著水平检验）
Figure 5. Information flow from SST to monthly Proj1 （a，c） and Proj2 （b，d） of the whole year （a，b） and the summer half year （c，d; dotted areas are for values statistically significant at the level of 0.1）
图 6 OLR对全年 （a、b） 和夏半年 （c、d） 降水投影时间序列Proj1 （a、c）、Proj2 （b、d） 的信息流分布 （打点区域表示通过0.1显著水平检验）
Figure 6. Information flow from OLR to monthly Proj1 （a，c） and Proj2 （b，d） of the whole year （a，b） and the summer half year （c，d；dotted areas are for values statistically significant at the level of 0.1）
图 7 V850对全年 （a、b） 和夏半年 （c、d） 降水投影时间序列Proj1 （a、c）、Proj2 （b、d） 的信息流分布 （打点区域表示通过0.1显著水平检验）
Figure 7. Information flow from V850 to monthly Proj1 （a，c） and Proj2 （b，d） of the whole year （a，b） and the summer half year （c，d；dotted areas are for values statistically significant at the level of 0.1）
图 8 TPSC对全年 （a、b） 和夏半年 （c、d） 降水投影时间序列Proj1 （a、c）、Proj2 （b、d） 的信息流分布 （打点区域表示通过0.1显著水平检验）
Figure 8. Information flow from TPSC to monthly Proj1 （a，c） and Proj2 （b，d） of the whole year （a，b） and the summer half year （c，d; dotted areas are for values statistically significant at the level of 0.1）
图 9 1981—2015年各预报因子与PC1之间超前0—12个月的相关系数 （虚线表示通过0.1显著水平检验，黑框表示超前相关最显著的月份；a. SST1，b. SST2，c. SST4，d. V850_1，e. V850_6，f. U850_4，g. V200_1，h. V200_4，i. EA/WR，j. IPO）
Figure 9. Correlation coefficients between each predictor with leading month from 0 to 12 months and PC1 during the period of 1981—2015 （dashed lines represent correlation coefficients statistically significance at the level of 0.1；the black box represents the month with the largest correlation coefficient；a. SST1，b. SST2，c. SST4，d. V850_1，e. V850_6，f. U850_4，g. V200_1，h. V200_4，i. EA/WR，j. IPO ）
图 10 实际PC1 （柱状） 和拟合/预报PC1 （黑线） 时间序列 （r1为实际PC1和拟合PC1的相关系数，r2为实际PC1和预报PC1的相关系数）
Figure 10. Time series of actual PC1 （histogram） and hindcast/forecast PC1 （black line） （r1 and r2 are the correlation coefficients between actual PC1，hindcast PC1 and forecast PC1，respectively）
图 11 1981—2015年各预报因子与PC2超前0—12个月的相关系数 （虚线表示通过0.1显著水平检验，黑框表示超前相关最显著的月份；a. SST7，b. SST10，c. SST11，d. OLR13，e. OLR14，f.V850_7，g. V850_8，h. SC，i. NAO）
Figure 11. Correlation coefficients between each predictor with leading month from 0 to 12 months and PC2 during the period of 1981—2015 （dashed lines represent correlation coefficients statistically significance at the level of 0.1；the black box represents the month with the largest correlation coefficient；a. SST7，b. SST10，c. SST11，d. OLR13，e. OLR14，f. V850_7，g. V850_8，h. SC，i. NAO）
图 12 实际PC2 （柱状） 和拟合/预报PC2 （黑线） 时间序列 （r1为实际PC2和拟合PC2的相关系数，r2为实际PC2和预报PC2的相关系数）
Figure 12. Time series of actual PC2 （histogram） and hindcast/forecast PC2 （black line） （r1 and r2 are the correlation coefficients between actual PC2，hindcast PC2 and forecast PC2，respectively）
图 13 1981—2020年7—8月观测降水距平场与EOF前两个模态重构场的TCC分布 （a. 实际PC重构场，b. 预报PC重构场）；观测降水距平场与实际重构场 （黑线）、回报重构场 （蓝线） 和预报重构场 （红线） 的PCC年际变化 （c；m1为观测场与实际重构场40 a平均PCC，m2为观测场与回报/预报重构场40 a平均PCC）
Figure 13. Distribution of the time correlation coefficient （TCC） between observed precipitation anomalies and reconstructed precipitation with the first two EOF modes in July—August during 1981—2020 and their PCs （a），hindcast/forecast PCs （b）；inter-annual variation of the pattern correlation coefficient （PCC） between the observed precipitation anomaly field and the actual reconstructed field （black line），the hindcast reconstructed field （blue line） and the forecast reconstructed field （red line） （c；m1 and m2 are the 40-year averaged PCCs between the observed field，the actual reconstructed field and the hindcast/forecast reconstructed field，respectively）
图 14 2019 （a）、2020 （b）、2021 （c）、2022年 （d） 华北—东北地区南部汛期平均降水观测场 （a1—d1）、预报重构场 （a2—d2）、相似性预报场 （a3—d3） （单位：mm）
Figure 14. Average observed precipitation （a1—d1），reconstructed precipitation （a2—d2） and similarity precipitation （a3—d3） of July—August in North China in 2019 （a），2020 （b），2021 （c） and 2022 （d），respectively （unit: mm）
图 15 华北—东北地区南部汛期降水两个模态的预报因子物理机制示意 （a. 第一模态，b. 第二模态；虚线为200 hPa风场，实线为850 hPa风场；L、H分别为500 hPa低压和高压；D、G分别表示海平面气压的低压和高压）
Figure 15. Schematic diagram of the predictors of the first two modes of summer precipitation in North China （a. the first mode，b. the second mode; dotted line represents 200 hPa wind，solid line represents 850 hPa wind；L and H represent 500 hPa low pressure and high pressure respectively，and D and G represent low pressure and high pressure of sea level pressure respectively）
1981—2020年实际PC1/PC2 （实心圆点） 以及2019—2022年预报PC1/PC2 （空心星形） 散点分布
Scatter plot for actual PC1/PC2 （dots） during 1981—2020 and hindcast/forecast PC1/PC2 （pentagrams） during 2019—2022
（a） 热带中太平洋5月V850 （V850_6） 和PC1时间序列；（c） 7—8月SST （色阶，单位：°C） 和200 hPa风场 （箭矢，单位：m/s） 对V850_6的回归分布；（e） 7—8月降水 （色阶，单位：mm/d） 和850 hPa风场 （箭矢，单位：m/s） 对其回归分布；b、d、f 同a、c、e，但为热带西太平洋5月V850 （V850_7） 和PC2时间序列 （黑色箭矢表示通过0.1显著水平检验，*和**分别表示相关系数通过0.05和0.01显著水平检验）
（a） Time series of V850 in May in the tropical mid Pacific （V850_6） and PC1；（c） Regressed SST （shaded，unit：°C） and 200 hPa wind （vectors，unit：m/s ） in June—August onto V850_6；（e） regressed precipitation （shaded，unit：mm/d） and 850 hPa wind （vectors，unit：m/s）；b，d，f are same as a，c，e but for V850 in May in the tropical West Pacific （V850_7） and PC2 （wind values exceeding 0.1 confidence level are given in black； * and ** represent correlation coefficient exceeding the 0.05 and 0.01 significance level，respectively）
前期冬季 （a、b）、前期春季 （c、d）、同期夏季 （e、f） SST （色阶，单位：°C） 和850 hPa风场 （箭矢，单位：m/s） 与PC1 （左列）、PC2 （右列） 的回归分析 （图中打点区域、蓝色箭矢表示通过0.1显著水平检验）
Regressed SST （shaded，unit：°C） and 850 hPa wind （vectors，unit：m/s） in previous winter （a，b），previous spring （c，d） and current summer （e，f） with PC1 （left column） and PC2 （right column） （only values exceeding 0.1 confidence level are given）
表 1 区域平均SST对Proj1、Proj2信息流结果
Table 1. The results of information flow from area averaged SST to Proj1 and Proj2
序号 区域 范围 Proj1 Proj2 全年 夏半年 全年 夏半年 1 热带大西洋 （5°S—5°N，50°W—10°E） 通过 通过 未通过 未通过 2 南大西洋中部 （5°—35°S，10°W—10°E） 通过 通过 未通过 未通过 3 南大西洋南部 （45°—55°S，10°W—10°E） 通过 通过 未通过 未通过 4 热带西印度洋 （5°S—10°N，45°—55°E） 未通过 通过 未通过 通过 5 南印度洋 （50°—60°S，100°—140°E） 通过 通过 未通过 未通过 6 热带西太平洋 （5°S—10°N，120°—160°E） 未通过 通过 未通过 未通过 7 南印度洋中部 （15°—35°S，75°—95°E） 未通过 未通过 通过 通过 8 太平洋北部 （20°—30°N，160°E—160°W） 未通过 未通过 未通过 通过 9 太平洋中部 （5°—15°N，170°E—140°W） 未通过 未通过 未通过 通过 10 太平洋南部 （15°—35°S，175°E—155°W） 未通过 未通过 未通过 通过 11 大西洋北部 （50°—65°N，15°W—0°） 未通过 未通过 通过 通过 
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表 2 区域平均OLR对Proj1、Proj2信息流结果
Table 2. The results of information flow from area averaged OLR to Proj1 and Proj2
序号 区域 范围 Proj1 Proj2 全年 夏半年 全年 夏半年 1 地中海地区 （30°—45°N，0°—35°E） 通过 通过 未通过 未通过 2 非洲东部 （EQ—10°N，25°—45°E） 通过 通过 未通过 未通过 3 阿拉伯海 （10°—25°N，50°—80°E） 通过 通过 通过 通过 4 华北至蒙古高原 （35°—50°N，100°—120°E） 未通过 通过 未通过 未通过 5 海洋性大陆 （10°S—5°N，100°—135°E） 未通过 通过 未通过 未通过 6 热带中东太平洋 （EQ—10°N，150°—110°W） 未通过 通过 未通过 未通过 7 南太平洋 （15°—25°S，135°—115°W） 通过 通过 未通过 通过 8 亚马孙平原 （5°S—5°N，50°—70°W） 未通过 通过 未通过 未通过 9 南大西洋中部 （10°—20°S，10°W—10°E） 未通过 通过 通过 通过 10 南大西洋南部 （45°—55°S，20°W—20°E） 未通过 未通过 未通过 通过 11 印度洋西部 （5°S—5°N，45°—65°E） 未通过 未通过 通过 通过 12 阿拉伯海 （15°—25°N，60°—70°E） 通过 通过 通过 通过 13 贝加尔湖以北地区 （55°—65°N，110°—130°E） 未通过 未通过 未通过 通过 14 鄂霍次克海地区 （45°—55°N，145°—165°E） 未通过 未通过 通过 通过
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表 3 区域平均V850对Proj1、Proj2信息流结果
Table 3. The results of information flow from area averaged V850 toProj1 and Proj2
序号 区域 范围 Proj1 Proj2 全年 夏半年 全年 夏半年 1 西西伯利亚平原 （50°—60°N，75°—90°E） 未通过 通过 未通过 未通过 2 大兴安岭 （40°—50°N，115°—125°E） 通过 通过 未通过 未通过 3 印度尼西亚西部 （EQ—15°S，100°—115°E） 通过 通过 未通过 未通过 4 西太平洋 （10°—30°S，150°—165°E） 通过 通过 未通过 通过 5 南太平洋 （20°—40°S，175°—160°W） 未通过 通过 通过 通过 6 热带中太平洋 （EQ—10°S，160°—120°W） 通过 通过 未通过 未通过 7 热带西太平洋 （EQ—10°S，145°—165°E） 未通过 未通过 未通过 通过 8 东太平洋 （5°—20°S，105°—85°W） 未通过 未通过 通过 通过
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表 4 区域平均TPSC对Proj1、Proj2信息流结果
Table 4. The results of information flow from area averaged TPSC to Proj1 and Proj2
区域 范围 Proj1 Proj2 全年 夏半年 全年 夏半年 高原东侧 （27°—32°N，92°—100°E） 未通过 未通过 通过 通过
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表 5 各类指数对Proj1、Proj2信息流结果
Table 5. The results of information flow from indices to Proj1 and Proj2
序号 指数 Proj1 Proj2 全年 夏半年 全年 夏半年 1 AMO 通过 未通过 未通过 未通过 2 AO 未通过 未通过 未通过 未通过 3 EA/WR 未通过 通过 未通过 未通过 4 副高面积 未通过 未通过 未通过 未通过 5 副高强度 通过 未通过 未通过 未通过 6 IOD 未通过 未通过 未通过 未通过 7 IPO 未通过 通过 未通过 通过 8 NAO 未通过 未通过 未通过 通过 9 NAT 未通过 未通过 未通过 通过 10 Nino1+2 通过 通过 未通过 未通过 11 Nino3 未通过 通过 未通过 通过 12 Nino3.4 未通过 通过 未通过 通过 13 Nino4 未通过 通过 未通过 通过 14 Nino CT 未通过 通过 未通过 未通过 15 Nino WP 未通过 未通过 未通过 未通过 16 ONI 未通过 通过 未通过 通过 17 PDO 未通过 未通过 未通过 未通过 18 PMM 未通过 未通过 未通过 未通过 19 PNA 未通过 未通过 未通过 未通过 20 QBO 未通过 通过 通过 通过
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1 区域平均U850对Proj1、Proj2信息流结果
1. The results of information flow from area averaged U850 to Proj1 and Proj2
序号 区域 经纬度 Proj1 Proj2 全年 夏半年 全年 夏半年 1 柴达木盆地 （35°—45°N ，90°—105°E） 未通过 通过 未通过 未通过 2 热带西太平洋 （2.5°S—2.5°N，155°—165°E） 未通过 通过 未通过 未通过 3 热带东太平洋 （5°—15°N，120°—80°W） 通过 通过 未通过 未通过 4 南大西洋 （20°S—30°S，30°—10°W） 未通过 通过 通过 通过 5 北印度洋 （5°S—5°N，50°—70°E） 未通过 未通过 通过 通过
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2 区域平均U200对Proj1、Proj2信息流结果
2. The results of information flow from area averaged U200 to Proj1 and Proj2
序号 区域 经纬度 Proj1 Proj2 全年 夏半年 全年 夏半年 1 非洲中部 （EQ—10°S，15°—35°E） 未通过 通过 未通过 未通过 2 非洲以南海域 （35°—45°S，15°—30°E） 通过 未通过 未通过 未通过 3 热带东太平洋 （5°—15°N，120°—90°W） 未通过 通过 未通过 未通过 4 加勒比海 （5°—15°N，65°—85°W） 未通过 通过 未通过 通过 5 巴西北部 （5°N—10°S，30°—70°W） 通过 通过 通过 通过
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3 区域平均V200对Proj1、Proj2信息流结果
3. The results of information flow from area averaged V200 to Proj1 and Proj2
序号 区域 经纬度 Proj1 Proj2 全年 夏半年 全年 夏半年 1 西西伯利亚平原 （50°—70°N，75°—90°E） 未通过 通过 未通过 未通过 2 新疆西藏地区 （30°—50°N，80°—95°E） 通过 通过 未通过 通过 3 华北至蒙古高原 （35°—55°N，105°—125°E） 通过 通过 未通过 未通过 4 西太平洋 （EQ—20°S，150°—170°E） 未通过 通过 未通过 通过 5 南太平洋 （35°—55°S，180°—165°W） 未通过 通过 未通过 通过 6 南太平洋 （25°—40°S，150°—130°W） 未通过 通过 未通过 未通过
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