2015/2016年超强El Niño事件背景下我国月预测技巧差异分析

陈丽娟,李想,李维京②,李景鑫③

① 中国气象局 国家气候中心/气候研究开放试验室,北京 100081;② 南京信息工程大学 气象灾害预报预警与评估协同创新中心,江苏 南京 210044;③ 中国气象科学研究院,北京 100081

2015/2016年超强El Niño事件背景下我国月预测技巧差异分析

陈丽娟①②*,李想①,李维京①②,李景鑫①③

① 中国气象局 国家气候中心/气候研究开放试验室,北京 100081;② 南京信息工程大学 气象灾害预报预警与评估协同创新中心,江苏 南京 210044;③ 中国气象科学研究院,北京 100081

2016-10-07收稿，2016-11-09接受

国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2015CB453203;2013CB430203);国家自然科学基金资助项目(41275073);公益性行业(气象)科研专项(GYHY201306032)

利用中国站点观测降水资料、国家气候中心第2代月动力延伸预报模式(BCC_DERF2.0)的回报和预报数据、NCEP/NACR再分析资料和国家气候中心实时发布的月尺度降水预测评分数据,通过评估和诊断分析发现,在2015/2016年超强El Niño事件背景下,这两年内业务发布的月降水预报能力有明显不同,BCC_DERF2.0对月环流的预测技巧也存在差异:在2015年(El Niño发展位相),降水预报和环流预测技巧较高且稳定,而在2016年(El Niño衰减位相)的预报技巧总体偏低。进一步的研究显示,亚洲—太平洋涛动(Asia-Pacific Oscillation,APO)可能是导致2015年和2016年夏季预测技巧高低的重要影响因素。2015(2016)年夏季为APO低(高)指数年,且2016年具有高指数年的典型环流特征。而APO高指数对应的环流特征与El Niño衰减位相对西北太平洋环流的影响不同,在El Niño和APO的物理影响途径不一致时,将直接影响东亚环流可预报性的高低及动力气候模式的预报技巧,即El Niño在发展和衰减位相与APO型不同组合的影响是2015和2016年月预测技巧有差异的重要原因。

El Niño事件

月预测技巧

可预报性

APO指数

ENSO是全球海气相互作用的强信号,对全球气候会产生明显影响,但是对不同地区的影响方式、影响强度及稳定性不同,表现出显著的区域性特征。根据国家气候中心监测,2014年9月至2016年5月发生了一次超强El Niño事件,共持续21个月,其中Niño3.4区海温指数峰值强度为2.9 ℃,出现在2015年11月。按照国家气候中心现行业务标准,本次El Niño事件在持续时间、峰值强度和累积海温距平强度等指标均超过了1982/1983年以及1997/1998年两次超强El Niño事件,是1951年以来第3次超强El Niño事件(邵勰和周兵,2016)。本次超强El Niño事件对全球和中国气候造成了显著影响(陈丽娟等,2016;袁媛等;2016;翟盘茂等,2016)。

已有大量研究探讨ENSO循环与东亚夏季风的关系以及对我国各月和季节的影响(Huang and Wu,1989;Huang and Sun,1992;Zhang et al.,1996,1999;倪东鸿等,2000;Wang et al.,2000;陈文,2002;Wang and Zhang,2002;张立波等,2006;陈丽娟等;2013;张勇等,2015),认为在El Niño的发展期至成熟期,赤道中太平洋及以东地区对流活动加强,而在热带西太平洋海洋性大陆区对流活动偏弱,从而使赤道太平洋洋面上的对流活动异常形成一个偶极子结构。热带西太平洋海洋性大陆上空的对流冷却,使得热带大气在对流层低层产生Rossby波响应,从而在海洋性大陆以北的热带西太平洋和南海地区强迫出反气旋环流异常(称为菲律宾异常反气旋),这个反气旋异常可以从前期冬季持续到夏季。因此在El Niño发展期的夏季,西太平洋副热带高压偏弱偏南,而在El Niño达到成熟期之后的衰减期夏季,西太平洋副热带高压异常偏强偏西,从而加强副热带东亚地区的季风环流,并使得长江流域降水偏多,发生洪涝灾害。对应1982/1983、1997/1998、2015/2016这3次强El Niño事件次年,1983、1998和2016年夏季长江中下游地区均发生了严重的洪涝灾害,基本验证了上述研究结果。但这是否表明在El Niño衰减期,我国月、季气候的可预报性或者预报能力一定较高?

在此次强El Niño事件背景下,2015年夏季,我国南方大部分地区降水异常偏多,而北方大部分地区降水偏少,呈现“南多北少”的降水分布特征。2016年夏季,长江中下游降水较常年明显偏多,梅汛期发生洪涝灾害,频繁出现暴雨过程,而华北地区和黄淮北部降水也较常年明显偏多,部分地区出现严重洪涝灾害。2015年国家气候中心发布预报得分较高,取得历史性的好成绩(陈丽娟等,2016)。2016年对长江流域洪涝的预报和服务较为准确,但对北方气候的预报结果与实况差距较大,拉低了对全国的预报得分。这两年的季节预测技巧有差异,进一步对比发现这两年的月尺度预测技巧也有较大的差异。本文试图从业务实际发布预报能力出发,探讨在2015/2016年超强El Niño事件背景下,业务发布预报能力和常用动力气候模式技巧在本次El Niño事件的不同阶段存在差异的可能原因。

1 资料和方法

本文使用国家气候中心第2代月动力延伸预报模式(BCC_DERF2.0)回报和实时预报数据,模式水平分辨率为T106(相当于1.125°×1.125°),垂直方向为26层(Wu et al.,2010;吴统文等,2013);美国气象环境预报中心(NCEP)和美国国家大气研究中心(NCAR)提供的2.5°×2.5°水平分辨率的再分析资料(Kalnay et al.,1996);国家气候中心每月实时业务发布预报评分结果和国家气象信息中心整理的2 000多个观测站的月降水数据。

BCC_DERF2.0大气初始场在实时业务中采用国家气象中心T639业务预报模式初值同化场;海表温度强迫场采用临近的NOAA最优插值海表温度资料OISST。

模式系统采用滞后平均方案进行逐日滚动预报,每日利用1日4次不同时刻初始场(间隔6 h)积分,得到4个样本成员的预报场,每个成员均预报未来55 d。

最终发布的模式预测产品是利用距起报日最近5 d的20个成员所制作的集合平均或概率预报产品。本文取超前时间(leadtime)为10 d、5 d和0 d,即对应每月21日、26日和下月1日起报的月预测结果进行评估分析。

模式气候态取回报场1983—2012年的平均。观测和再分析数据气候态取1981—2010年平均。

2 业务发布月尺度降水预测技巧

邵勰和周兵(2016)指出,2014年9月开始的El Nio事件经历2014年秋季到2014/2015年冬季的缓慢发展以后,在2015年春季快速发展起来,于秋冬季(11—12月)发展成熟,2016年春季衰减并趋于结束。本文将2014年秋季到2014/2015年冬季看作El Nio事件的初期,2015年春夏秋季到2015/2016年冬季为发展期—盛期,2016年初到夏季为衰减期。这其中Nio3.4指数于2015年11月达到峰值,但是SOI(Southern Oscillation Index)指数于2015年夏秋季最强。表明大气的强响应有显著的超前。2016年春季,El Nio迅速衰减,至夏季Nio3.4指数已经小于0 ℃,SOI值已经大于0,海洋大气处于中性状态。

回顾国家气候中心2014年9月—2016年8月的月降水预测评分(评分方法见中国气象局预报与网络司2013年发文《月、季气候预测质量检验业务规定》),在2014年秋季El Nio开始发展时期以及2016年El Nio衰减期,预报评分有较大的波动性,平均值相对较低;而2015年的月降水预报比较稳定,总体评分较高(图略)。由于我国不同月份的降水可预报性不同(Liu et al.,2016),为了增强可比性,选取2015年1—8月和2016年1—8月的相同时段对降水预报进行对比(图1)。可以看到2015年8个月的预报技巧均高于2016年同期,尤其在1—3月和6—8月,特征更突出。

图1 国家气候中心2015年(实线)和2016年(虚线)的1—8月月降水预报评分Fig.1 Scores of monthly precipitation prediction issued by the National Climate Center from January to August 2015(solid line) and 2016(dashed line)

导致预报评分结果的因素除客观因素外,还有一部分人为的因素,比如承担业务实时降水预报发布的值班员有差异等。考虑到在近几年的月尺度预报业务中,由于国内外动力气候模式总体性能提升,预报员对模式环流预测的参考度很高,因此可以通过评估动力模式对环流的预报以获得客观的预报技巧信息。本文以业务常用的BCC_DERF2.0的回报和实时预报结果作为模式代表进行分析。

3 BCC_DERF2.0模式对月平均环流和降水的预测效果

对上述3个区域2014年9月—2016年8月期间500 hPa高度距平场预测与实况的距平相关系数(ACC,Anomaly Correlation Coefficient)计算结果可以看到如下一些特征:

1)模式对热带地区500 hPa高度距平场的预测(图2a)在2015年春夏秋冬季期间技巧稳定且最高,即对应本次超强El Nio事件发展期—盛期;而在其他时段的预测,模式技巧变率大,表现不稳定。

2)模式对西太平洋副热带地区500 hPa高度距平场的预测(图2b)在2015年春夏秋季均较高且稳定,ACC一般在0.4以上,在其他时段的预测技巧变率很大。2014年秋冬季(初期)和2016年春夏季(衰减期)的技巧均出现较大的负相关,即西太平洋副高区域的环流型完全报反。

图2 BCC_DERF2.0模式对500 hPa高度距平场在热带地区(a)、西太平洋副热带地区(b)和欧亚中高纬地区(c)超前时间分别为10 d(实线)、5 d(虚线)、0 d(点线)时的月尺度预测能力评估Fig.2 Anomaly correlation coefficient(ACC) of (a)TR,(b)SHWP and (c)EAM by BCC_DERF2.0 in 500 hPa potential height anomaly when the leadtime is 10 days(solid line),5 days(dashed line) and 0 days(dotted line) respectively

3)模式对欧亚中高纬度地区500 hPa高度距平场的预测(图2c)明显低于西太平洋副热带地区,但是也表现出对2015年各月预测技巧相对较高的特点。超前时间为0 d时,ACC一般也在0.2以上,而其他时段预报技巧很不稳定。由上面动力气候模式实时预测的高度场技巧可以看到,在本次El Nio事件发展期—盛期,模式对高度场热带、副热带、中高纬区域的预测效果总体高于El Nio事件发展的初期和衰减期。

图3 BCC_DERF2.0模式对2014年9月—2016年8月的500 hPa高度距平场不同区域在超前10 d(实线)、5 d(虚线)、0 d(点线)时的平均预测技巧评估Fig.3 Average scores of TR,SHWP and EAM by BCC_DERF2.0 in 500 hPa potential height anomaly from September 2014 to August 2016 when the leadtime is 10 days(solid line),5 days(dashed line) and 0 days(dotted line) respectively

将模式对2014年9月—2016年8月不同区域不同超前时间的500 hPa月高度距平场预测的ACC进行平均(图3)。由图可见,对应不同的超前时间,模式对500 hPa高度场的预测效果有很大的差别。当超前时间为0 d时,对所有区域的预测技巧都是最高的,表明月尺度预测中初值信息的重要性。但值得一提的是,模式预测的ACC也不完全随着超前时间的延长而减小,有的个例、有的区域显示超前10 d时的技巧高于超前5 d,例如欧亚中高纬度地区高度场技巧存在这种情况(图2c)。这种情况是否具有普遍现象,其背后的物理原因还需要更多的研究证实。

3个区域中,西太平洋副高地区的预测技巧明显较高,表明模式对西北太平洋地区海气相互作用的刻画好于其他区域,超前0 d时,平均技巧可达0.42。但是图2显示,在2014年9月—2016年8月的时段内,模式对月尺度预报的技巧变化很大,为了更好地分析这种变化的原因,以超前0 d的个例作进一步探讨。

图4 BCC_DERF2.0模式对2015年(实心柱)和2016年(空心柱)的3—8月500 hPa高度距平场西太平洋副热带地区在超前0 d时的预测评估Fig.4 Scores of SHWP in 500 hPa potential height anomaly from March to August of 2015(solid column) and 2016(hollow column) by BCC_DERF2.0 when the leadtime is 0 days

根据已有研究(Wu et al.,2009),在El Nio发展期的夏季,西太平洋降水与海表温度为正相关,原因是反walker环流和西北太平洋季风的增强。前者造成西太平洋地区降水减少,后者导致潜热通量增强后的海温下降。而在El Nio衰减期的夏季,西太平洋地区降水与海表温度为负相关,主要源于El Nio事件在冬季到盛期之后菲律宾反气旋的维持。反气旋的存在,一方面抑制了降水,另一方面通过加强太阳辐射、减弱潜热通量导致海温的升高。可见在El Nio发展期夏季和衰减期夏季,菲律宾附近的环流和热量状况有所不同。在衰减期的夏季,由于印度洋海温的贡献(Wu et al.,2010),使得菲律宾反气旋的特征更加清晰而具有高可预报性。但是为何模式对2016年夏季环流的预报技巧却比2015年同期偏低?

由于我国7月气候异常与6—8月(夏季)的气候异常有密切关系,一般都作为代表月份进行重点研究(吴洪宝和段安民,1998)。本文也以7月为代表,进一步分析BCC_DERF2.0对这两年7月西太平洋环流场的预测能力。图5为850 hPa风场的模式预测(以超前时间为0 d的模式预报结果为代表,下同)和实况,可见模式对2015年7月的预测(图5a)与实况(图5b)比较一致,预测在我国东南部到菲律宾北部地区为气旋式环流距平,中南半岛地区为西风距平,这是El Nio发展期的典型特征,模式对此特征的预报技巧较高。同时模式预报降水偏多区在我国长江以南的大部分地区(图6a),与实况相当一致(图6b)。

在2016年7月,实况显示在南海到华南地区为反气旋式环流距平,中南半岛为东风距平(图5d)。但模式预测在中南半岛和我国南海北部均为强西风距平,我国东部地区为弱的偏南风(图5c),即没有预测出El Nio衰减期夏季的典型特征。一般El Nio事件于冬季到盛期之后,菲律宾反气旋维持到夏季是一个显著的特征。相比El Nio发展期,这个信号更容易被模拟和预报,为何模式的预测技巧明显下降?

图5 2015年7月(a,b)和2016年7月(c,d)850 hPa风场距平的BCC_DERF2.0预测(a,c)和实况(b,d)对比(单位:m/s)Fig.5 850 hPa wind anomaly predicted by (a,c)BCC_DERF2.0 and (b,d)observation in (a,b)July 2015 and (c,d)July 2016(units:m·s-1)

对比模式预报的降水场(图6d)和实况(图6c)可见,模式预测降水偏多中心在黄淮南部到江淮地区,与实况(长江流域偏多、黄淮偏少、华北地区偏多)存在空间分布的差异。由于BCC_DERF2.0使用的是大气环流模式,更多受到初值信息的影响,在2015年和2016年的海洋初值信号都比较强时,大气、陆面等其他初值信息的不同将会对预测效果造成明显的影响。

4 预报技巧存在差异的可能原因

图5和图6显示模式对2016年7月环流和降水的预测技巧明显低于2015年同期,对南亚地区和西北太平洋地区环流的预测差异以及我国北方降水预测的差异是主因。为了探寻其误差来源,分析了亚洲—太平洋涛动对预报能力的可能影响。利用Zhao et al.(2007)定义的Asian-Pacific Oscillation(APO)指数,以表征亚洲(60～120°E,15～50°N)—太平洋(180～120°W,15～50°N)地区对流层中高层的热力差异状况,APO指数(IAPO)的计算公式如下:

(1)

其中:T′是500 hPa到200 hPa垂直方向纬偏温度(各格点温度值减去纬向平均值)的平均值。APO指数与亚洲地区的T′为显著正相关,与太平洋地区的T′为显著负相关。即APO指数为正值时,表示亚洲上空的热力强度高于太平洋上空。根据该方法,计算2015和2016年夏季和7月的指数值,将其减去1981—2010年同期平均值后的差值(表现了年际变率)如表1所示:2015年和2016年的夏季和7月,亚洲(陆地)和太平洋(海洋)上空的热力差异不同,2015年APO距平为负值,2016年为正值。即2015年陆地上空相对于海洋的热力较常年明显偏弱,而2016年相对偏强,这种热力差异对应了不同的环流特征。

表1 2015年和2016年的夏季和7月APO指数距平值

Table 1 APO index anomaly in summer(JJA) and July of 2015 and 2016

时间夏季7月2015-0.52-0.5020160.450.40

根据Zhao et al.(2007)的研究,一般在APO的高指数年,对流层高层南亚高压偏强,亚洲西风急流增强,南亚东风急流增强,北太平洋槽增强;对流层低层亚洲低压和北太平洋副高增强,东亚中纬度盛行偏南风,梅雨锋偏北,有利于华北、华南、南亚夏季降水偏多(图略)。

图6 2015年7月(a,b)和2016年7月(c,d)BCC_DERF2.0预测(a,c)和实况(b,d)的降水距平百分率(单位:%)Fig.6 Precipitation anomaly in (a,b)July 2015 and (c,d)July 2016 by (a,c)BCC_DERF2.0 and (b,d)observation(units:%)

对比2016年7月和2015年7月的150 hPa高度场及距平场,可以看到2016年7月(图7b)南亚高压明显强于2015年同期(图7a),且14 400 gpm等值线明显东伸北扩,而北太平洋(180～120°W,15～50°N)区域高度场明显低于2015年同期,表明太平洋槽增强;850 hPa高度场上,2016年亚洲区域高度场偏低,为低槽,而在西北太平洋和东太平洋高度场偏强,表明北太平洋副热带系统的脊线向东北移动(图7d),都是高指数年的典型特征。而在2015年7月亚洲低压偏弱,西北太平洋高度场偏低,副热带系统明显偏南(图7c),是低指数年的特征。

进一步对比150 hPa纬向风距平场,2015年7月,亚洲区域10～20°N为西风距平,30～40°N为东风距平,50～60°N为西风距平(图8a),是典型低指数年的特征;而在2016年7月,20～30°N的印度及其邻近地区为东风距平,40～50°N的中亚到东北亚地区为西风距平(图8b),虽然风场异常值不是很大,但是风场位相分布与典型高指数年对流层高层南亚为东风距平、亚洲中纬度为西风距平的特征相吻合。而在对流层高层这样的环流形势下,有利于低层南亚季风区为西风距平,南亚季风偏强,印度南部到中南半岛降水偏多,梅雨锋区偏北。而BCC_DERF2.0模式预报的降水距平百分率场(图6c)显示梅雨锋区在黄淮南部到江淮地区,反映出APO高指数年的部分特征。

通过上述分析可知,2016年7月(代表夏季),一方面受El Nio衰减的影响,有利于主要多雨区在长江流域,华北少雨;而另一方面受APO高指数的影响,有利于梅雨锋区偏北,主要多雨区在华北。降水实况(图6d)为我国东部有两条主要多雨带,分别在长江流域和华北地区。而长江流域和华北同时出现洪涝的情况在历史上很少出现。预报员在实时业务预测时都关注到了El Nio衰减的可能影响,没有考虑APO指数所反映的对流层中高层海陆热力差异的可能作用。动力模式预测梅雨锋偏北,但是没有预测华北主体地区明显偏多。也就是对El Nio衰减期和APO高指数的组合年,模式预测技巧降低。

图7 2015年7月(a,c)和2016年7月(b,d)的150 hPa(a,b)和850 hPa(c,d)高度场(等值线)及其距平场(阴影区)(单位:gpm)Fig.7 (a,b)150 hPa and (c,d)850 hPa geopotential height(line) and anomaly(shaded) in July (a,c)2015 and (b,d)2016(units:gpm)

图8 2015年7月(a)和2016年7月(b)的150 hPa纬向风距平场(单位:m·s-1)Fig.8 150 hPa zonal wind anomaly(units:m·s-1) in July of (a)2015 and (b)2016

5 结论与讨论

本文从国家气候中心发布的月尺度降水预测技巧出发,指出在2015/2016年超强El Nio事件背景下,两年内的月预报水平有明显不同,而业务常用的BCC_DERF2.0对环流的预测能力也表现出类似的特点:在2015年(El Nio发展位相)预报技巧较高且稳定,而2016年(El Nio衰减位相)预报技巧总体偏低。经过对比发现2016年春夏季对西北太平洋环流型的预测技巧相比2015年同期明显偏差。

两年的预测技巧差异显示本应在可预报性相对较高的El Nio衰减年有高技巧的动力模式没有出色的表现。本文进一步分析了技巧高低的可能原因,发现亚洲—太平洋涛动可能起到显著的影响。利用Zhao et al.(2007)定义的APO指数以及对高、低两类指数年对应的环流合成结果,分别计算了2015和2016年的指数值并与合成结果进行了对比。2015年为低指数年,而2016年为高指数年。对比显示2016年环流具有典型高指数年的部分特征,对流层高层南亚高压偏强,亚洲西风急流增强,南亚东风急流增强,北太平洋槽增强;对流层低层亚洲低压和北太平洋副高增强,东亚中纬度地区为弱偏南风距平,梅雨锋区偏北。而动力模式也预测出部分APO高指数年对应的环流特征,如东亚中纬度为弱偏南风距平,梅雨锋区偏北。而在典型的El Nio衰减年夏季是有利于梅雨锋区偏南,即长江流域多雨。这说明2016年APO高指数对应的环流特征与El Nio衰减位相对西北太平洋环流和我国气候的影响不一致。在两种异常信号的影响不一致时,直接影响到可预报性的高低,也影响到动力气候模式的预报技巧。

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Analysis of different monthly prediction skills over China during the 2015/2016 super El Nio event

CHEN Lijuan1,2,LI Xiang1,LI Weijing1,2,LI Jingxin1,3

1NationalClimateCenter/LaboratoryforClimateStudies,CMA,Beijing100081,China；

2CollaborativeInnovationCenteronForecastandEvaluationofMeteorologicalDisasters(CIC-FEMD),NanjingUniversityofInformationScience&Technology,Nanjing210044,China；

3ChineseAcademyofMeteorologicalSciences,Beijing100081,China

The ENSO cycle is a strong signal in atmosphere-ocean interaction,and plays a significant role in the global climate,including the East Asia monsoon region.Typically,in the developing phase of El Nio,the convection is strong in the east-central tropical Pacific,and weak in the west tropical Pacific and Maritime continent.In the following summer,the northwest subtropical high is weaker than normal,and is located southward from its normal position.As a result,the southwest jet stream from the Bay of Bengal is weaker than normal,and carries less moisture to mainland China.In the decaying phase of El Nio,the Philippines anti-cyclone can persist until summer,and the northwest subtropical high is strong and located westward from its normal position.The southwest jet stream from the Bay of Bengal is much stronger than normal and carries more moisture to mainland China.In addition,the Yangtze River typically experiences flood events.Aside from the ENSO cycle,the vertical averaged eddy temperature difference between the Asian and Pacific may have less influence on the East Asia summer monsoon.The Asian-Pacific Oscillation(APO) and its associated indexes can be used to identify this difference.With higher APO index years,in the upper troposphere the summer South Asian high and North Pacific trough are stronger,while the westerly jet stream over Asia and easterly jet stream over South Asia are strengthened.Further more,in the lower troposphere the Asian low and North Pacific subtropical high are stronger.The anomalous westerly prevails over South Asia,and the Meiyu front is located northward from its normal position.Such a circulation pattern may lead to greater rainfall in northern China,southern China and South Asia.Further analysis shows that the combined impact of the ENSO phase and APO index has different predictability for the East Asia climate.This paper will study the 2015/2016 monthly prediction skill differences under the background of super strong El Nio events and different APO index conditions.

The data used in the paper include station precipitation data,BCC_DERF2.0 hindcast and forecast data,NCEP/NCAR reanalysis data,and the scores of NCC issued monthly precipitation forecast.Some of the results are obtained through verification methods and diagnostic techniques,as follows:

(2)The APO index is low in summer 2015 and high in summer 2016.The effect of low APO on East Asia circulation is consistent with that of the El Nio developing phase in 2015,while that of the high APO on East Asia circulation is not consistent with that of the El Nio decaying phase in 2016.That is to say,the eddy temperature difference between the Asian and Pacific in 2016 is favorable for strong Asia summer monsoons,while the El Nio decaying phase leads to weak summer monsoons.

(3)The circulations in 2016 show some typical features of higher APO index conditions,and BCC_DERF2.0 can predict most of the features of the high APO index conditions in 2016.The summer rainfall anomaly in 2016 shows that both the Yangtze River and northern China experienced flood disasters.These facts imply that the climate features in 2016 are multi-factor results.

(4)The combined effect of the APO index and El Nio phase may have different predictabilities on the monthly East Asian circulation.The skill of BCC_DERF2.0 depends on these two factors,as does the monthly precipitation in 2015 and 2016.

(责任编辑：孙宁)

陈丽娟,李想,李维京,等,2016.2015/2016年超强El Nio事件背景下我国月预测技巧差异分析[J].大气科学学报,39(6):756-765. Chen L J,Li X,Li W J,et al.,2016.Analysis of different monthly prediction skills over China during the 2015/2016 super El Nio event[J].Trans Atmos Sci,39(6):756-765.

10.13878/j.cnki.dqkxxb.20161007001.(in Chinese).

10.13878/j.cnki.dqkxxb.20161007001

*联系人，E-mail:chenlj@cma.gov.cn