近日，普林斯顿大学丁修远团队在《Science Advances》发表了题为 “Stratospheric wave predictability enhances surface forecasts over North America”的研究论文。

次季节到季节（Subseasonal-to-Seasonal，S2S）预测能力的提升具有广泛的社会经济效益。平流层变率已被认为是 S2S 时间尺度上地表可预报性的重要来源，但其对北美极端低温事件预测的影响仍未得到充分认识。本研究利用一个耦合 S2S 预报系统的回报试验（hindcasts），在延长冬季期间的低层平流层中识别出一种具有较高可预报性的波-1型（wave-1-like）模态。该模态以强烈的平流层波动活动为特征，可使北美地区第二周气温预报技巧提高约15%（2%～28%），同时使北美极端低温事件发生的可能性提高50%。当预报以这种波-1型平流层模态为条件时，极端低温事件的预测技巧提高了28%；受益区域覆盖了超过69%的加拿大人口和超过30%的美国人口。研究表明，这些预报技巧的提升主要归因于平流层与对流层之间的垂直波动耦合，其作用机制不同于广为人知的平流层突然增温（Sudden Stratospheric Warming，SSW）向下影响机制。通过依据平流层状态对预报进行条件筛选，本研究表明，强平流层行星波活动可构成提高冬季 S2S 预测技巧的重要“机会窗口”，为北美寒潮等极端低温事件的提前预测提供了新的动力学依据。
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