【内容介绍】

   中国北方春季沙尘天气频发，对生态环境和人类活动都有重要影响。本研究基于前期夏季华北地区的植被指数（NDVINC）、冬季巴伦支海海冰指数（SICBS）和冬季南极涛动指数（AAOI）对华北以及中国北方地区春季沙尘频次进行了预测。首先，本文基于NDVINC、SICBS和AAOI的年际增量形式和距平形式分别建立统计预测方案。结果表明，使用年际增量形式因子的预测模型预测效果较好，在1983-2016年，交叉检验结果与观测沙尘频次的相关系数为0.80，高于距平模型结果（0.68）。因此，本文皆使用年际增量形式的因子建立预测模型。此外，本文还基于NDVINC、SICBS和来自CFSv2模式结果的春季850-hPa位势高度指数，建立了一个混合动力-统计预测模型。结果表明，该混合动力-统计预测模型对华北春季沙尘的预测水平与统计模型的预测水平相当。而后，本文将统计模型和混合动力-统计预测模型用于扩展到整个中国北方地区245个站点的春季沙尘频次预测，结果仍体现较高的预测水平。本文发现，NDVINC和SICBS两个因子在预测模型中贡献很大，可以提高统计模型对华北地区64%站点的春季沙尘预测水平。


【引用格式】

Ji, L. & Fan, K. (2019) Climate prediction of dust weather frequency over northern China based on sea-ice cover and vegetation variability. Climate Dynamics. https://doi.org/10.1007/s00382-018-04608-w


【关键图表】

附图1 a 中国北方春季平均沙尘频次的观测值，以及混合动力-统计模型的回报结果，及它们的线性趋势；b 混合动力-模型在中国北方245个站点的回报结果与观测的相关系数（三角框内的站点为显著）。