期刊：Communications Earth & Environment
中科院分区和影响因子：1区Top（8.1）
对持久性热浪的准确预报需求日益增长，然而从根本上限制其可预报性的过程仍 poorly understood（知之甚少）。本研究利用实时次季节到季节（S2S）预报集合，研究了2022年8月长江流域（YRV）热浪的可预报性，这些集合系统性地低估了该事件的强度。为识别限制可预报性的因素，我们分析了多尺度过程，包括大尺度环流异常、局地对流和土壤湿度条件。分析表明，区域降水能够有效区分地表最高温度预报技巧的高低。定量归因分析指出，降水而非局地高压，解释了地表温度集合离散度的大部分，表明降水-土壤湿度耦合是主要的限制因素。利用简单热浪模型进行的数值试验表明，增加降水可使地表升温降低高达约4°C，而减少降水则可使升温增强约2°C。这些发现强调了改进对流表征以提升热浪可预报性的重要性
图1 2022年长江流域热浪期间的温度和降水异常。a) 基于ERA5再分析的2022年7月逐日最高2米气温（T2max）异常（填色，单位：°C）。蓝色虚线框表示长江流域区域（27–33°N，100–120°E）。b) 同a)，但为2022年8月。c) 基于MSWEP V2的2022年8月逐月降水异常（填色，单位：mm/月）。蓝色虚线框表示长江流域区域，红色虚线框表示巴基斯坦区域（22–32°N，63–73°E）。
图2ECMWF和CMA模式对2022年夏季长江流域T2max的次季节预报。a) ECMWF逐日集合平均T2max预报的Chiclet图，作为验证日期（横轴）和预报时效（纵轴）的函数。b) 同a)，但为CMA模式。a)和b)下方的橙色曲线：表示ERA5再分析的逐日T2max（单位：°C）。c) ECMWF于2022年7月28日起报的T2max集合平均（灰色线）。根据8月10日至23日平均T2max将集合成员分为三组：暖组（红线）、中组（橙线）和冷组（蓝线）。黑色线为ERA5的T2max。d) 同c)，但起报日期为2022年8月8日。
图3 回报试验和实时8月预报中T2max、降水和土壤湿度之间的关系。a) 20年回报试验（2002–2021年）的相关性：T2max与降水的关系。起报时间为8月8日，评估时段为8月10日至23日的平均值。b) 同a)，但为降水与土壤湿度的关系。c) 同a)，但为实时预报（2022年）。d) 同b)，但为实时预报（2022年）。
图42022年8月10日至23日长江流域热浪期间的大尺度环流异常。a) ECMWF于2022年8月8日起报的500 hPa位势高度异常（等值线，单位：gpm；红色为正，蓝色为负）。b) ERA5再分析的500 hPa位势高度异常。
图5使用六个关键因子的多元线性回归模型预测T2max。a) 线性回归模型预测的T2max与ECMWF预报T2max的散点图。每个点表示一个预报集合成员。斜率和相关系数标注于子图左上角。b) 移除各因子后R²的减少量。分析中土壤湿度被替换为其残差。
降水-土壤湿度耦合的主导作用：定量归因分析表明，在六个被考察因子中，长江流域降水对集合离散度的贡献最大（R²减少约0.20）。土壤湿度残差贡献次之（约0.04），而远程因子（北欧高压、西太平洋副热带高压）贡献可忽略不计。局地高压（Z500异常）对集合离散度的贡献极小（R²减少仅0.004），说明大尺度环流并非预报不确定性的主要来源。
降水对热浪强度的决定性影响：简单热浪模型（Z-model）敏感性试验显示：降水加倍可使地表最高温度降低约4°C，降水减半则使温度升高约2°C。降水与温度呈显著负相关（相关系数达-0.93）。这种非对称响应表明降水减少的增温效应强于降水增加的降温效应。
S2S模式的系统性预报偏差：现有次季节-季节预报模式在提前2-5天能预测显著偏暖，但低估幅度达1-2°C。预报时效超过两周后，技巧显著下降。模式能够合理捕捉大尺度环流结构，但无法准确表征局地对流和土壤湿度反馈过程，导致对热浪强度的系统性低估。
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Lv, B., Wang, S., Chen, G., & Xiang, B. (2026). Precipitation and soil moisture coupling constrains subseasonal predictability of a prolonged extreme heatwave. Communications Earth & Environment. https://doi.org/10.1038/s43247-026-03341-1
Hydrometeorological frontiers
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