近年来，梅雨期降水愈发偏离其绵绵细雨的传统特征，呈现出显著的暴雨、干热双极端化趋势。为了全面刻画梅雨变化特征，使用基于逐日站点观测数据研发的三维烟雨偏离度指数（D2MR）来表征梅雨的更多维度特征，并以其分指数确定逐年梅雨性质。同时，基于ERA5再分析数据和Hadley Centre数据，确定了影响三维烟雨偏离度指数及其分指数的关键前期因子，并采用年际增量方法分别构建了预测模型。结果表明，预测模型对梅雨极端化指数及其分指数具有显著的预测效果，相关系数可达0.72以上，且性能稳定。该模型可以成功捕捉到1963—2025年三维烟雨偏离度指数的年际变化特征及其显著的上升趋势，准确预测出了近些年梅雨愈发极端的情况，同时也很好地捕捉到极端年份的梅雨性质，成功独立预测出了2020年和2024年的暴力梅以及2022年的高温干旱事件。随着梅雨极端事件频发，其对长江流域社会经济的影响不断加剧，针对梅雨极端化进行表征和预测研究，不仅可为防灾减灾及农业规划提供科学支撑，也对理解区域气候变化规律具有重要的现实意义。本文基于D2MR指数对梅雨进行表征，并结合年际增量方法建立了梅雨极端化指数的预测模型。D2MR指数可以衡量梅雨极端化程度，其分指数则确定每年梅雨性质。因此针对总指数和分指数的DY分别建立了预测模型，得到如下结论：
（1）D2MR从降雨连续性的有效中断、雨日降水的总体状态以及闷热程度3个维度，为全面理解梅雨极端化程度提供了全新视角。其不仅可以刻画出梅雨向极端暴雨和高温干旱的2个极端位相偏移的特征，还可识别出极端暴雨和高温干旱二者交替出现的特殊年份。例如，可区别2020年、2024年与2022年的极端暴雨和高温干旱，也可给出2021年和2023年极端暴雨和高温干旱交替出现的特征。
（2）充分考虑陆面、北极和海洋的信号，建立了D2MR及其分指数的预测模型。D2MR预测模型在整体研究期相关性（R=0.82）和准确性（RMSE=0.29）方面表现良好，精确捕捉到了梅雨性质相对标准态的显著偏离以及梅雨极端化的长期趋势。分指数的预测模型则对极端年份的性质有了准确定性，成功捕捉到了显著极端的梅雨年份（2020年、2022年和2024年），实现了多维度预测。在2025年业务试用中，模型给出高温干旱的预测意见，与实时监测高度吻合。
本文的统计预测模型可用于梅雨区梅雨的季节预测，不仅可以预测当年梅雨相对传统梅雨的偏离程度，还可以预测当年的梅雨性质。梅雨极端化指数的变化表明，极端暴雨和高温干旱以及二者交替出现的极端化梅雨将逐渐取代传统烟雨蒙蒙的梅雨，而梅雨区人口密集、经济发达，对梅雨预测需求较高。本文的研究可以提升梅雨预测的可预测性来源，有助于有关部门根据梅雨的极端性质做出相应的区域发展规划和极端天气防范等措施。需要指出的是，虽然本文使用的前期预测因子在短期气候预测中被广泛应用，但对预测因子与预测模型之间的物理机制分析有所欠缺，后续应补充研究相关物理机制。预测模型对梅雨中间年份性质的捕捉有偏差，还应加强分析偏差原因并改进，以进一步提高梅雨预测的准确性。
此外，全球变暖背景下，长江流域的降水量发生了季节性变化。在高排放情景中，该区域入梅时间明显提前，春季降雨显著增加。同时，21世纪以来，长江流域的秋季降水也呈增多趋势，2025年秋季平均降水量为1961年以来历史同期最多。预示着该区域全年降水量的季节分配正在发生改变。20世纪90年代末期，梅雨雨带发生显著北移，长江流域北部地区的梅雨期降水变率增幅远大于南部地区。但目前对于雨带的南北移动更多聚焦于其对暴雨和干旱的影响，对以毛毛雨为主的传统梅雨的影响关注较少。已有研究揭示出，天气尺度的触发会导致梅雨提前北跳，准双周振荡的周期与相位变化则主导了雨带的维持与摆动。在未来研究中，应进一步从多时间尺度协同变化的角度关注梅雨季节性变化与雨带南北移动的物理机制，并在此基础上寻找可预测信号，提高梅雨次季节至季节尺度预测准确性。
引用本文
胡琳曼，宋晓蕾，尹志聪.梅雨极端化的表征和预测［J］.地球科学进展，2026， 41（1）：40-48.
Citation
Hu Linman，Song Xiaolei，Yin Zhicong. Characterization and prediction of the deviation degree of misty rain［J］. Advances in Earth Science，2026，41（1）：40-48. DOI：10.11867/j.issn. 1001- 8166. 2026. 002.CSTR：32269.14.adearth.CN62-1091/P.2026.002.
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