徐邦琪教授应邀作学术报告


发布时间:2022-12-26浏览次数:10


2022年11月25日下午,南京大学大气科学学院举行了第六十六期“风云英华”学术讲座活动。本次讲座邀请到了南京信息工程大学徐邦琪教授,为我院师生作题为《灾害天气的延伸期预报理论与方法研究进展》的报告分享。徐邦琪教授长期致力于季节内振荡动力学、季节内振荡和天气-气候相互作用、延伸期预报理论与方法的研究,发表学术论文90余篇,其中以第一/通讯作者在Science Advances、PNAS、BAMS等期刊发表SCI论文47篇,SCI总引2200余次。担任J. Climate、JMR、AOSL编委;主持完成国家重点研发计划项目,获国家杰出青年科学基金项目资助。

图1. 背景介绍

在本次学术报告中,徐邦琪教授首先介绍了延伸期预报的研究背景,并通过对2021年7月河南暴雨以及2022年五月的华南龙舟水两个极端天气案例的预报技巧分析,强调了10-30天极端天气预报技巧薄弱是致灾严重的主要原因。同时,延伸期/次季节预报是气象理论和业务的世界难题,因此亟待攻克。

徐老师基于S2S多模式数据评估,探究了灾害天气的延伸期可预报性来源。通过对2018年东北亚热浪期间MJO位相的研究分析,解释了潜在的可预报性来源与西太暖池MJO对流有关。另外,还通过对长江流域热浪的S2S模式预报评估,揭示了季节内振荡与陆气过程对热浪预报误差的影响。然后通过对河南暴雨预报的误差来源分析,揭示了对季节内振荡环流以及对应的多尺度相互作用的低估是模式对强降水低估的一个主要原因。

图2. 季节内震荡和陆气过程对热浪预报的影响

徐老师接着介绍了灾害天气延伸期预报的方法,包括时空投影方法、动力-统计结合的延伸期台风预报模型、基于卷积神经网络的延伸期统计预报模型以及基于优化BMA的多模式概率预报技术、基于AI的概率预报技术等等。

最后,徐老师讲述了延伸期预报理论面临的挑战和发展展望。未来,仍需要提高对多尺度相互作用过程的理解和模式的模拟能力,挖掘延伸期可预报性来源(如海-陆-冰-气多圈层的相互作用),以及预报预测方法的开发与研制。此外,对于新型复合极端天气事件的发生机制、延伸期可预报性、预报方法的研究还应进一步开展,并且推动10-30天预报产品的应用性,加强跨领域合作。

图3. 挑战与展望

徐邦琪教授的报告十分系统全面地梳理了灾害天气延伸期预报的可预报性来源、预报理论和方法,以及该领域面临的挑战和对未来的展望。将近一小时细致精彩的报告赢得了我院师生和许多外校师生的热情响应,参会的老师和同学就报告中的相关问题展开了深入的讨论交流,增进了对延伸期预报理论和方法的认识与理解。

参考文献:  

Hsu, P.-C.*, Y. Qian, Y. Liu, H. Murakami, and Y. Gao, 2020: Role of abnormally enhanced MJO over the Western Pacific in the formation and subseasonal predictability of the record-breaking Northeast Asian heatwave in the summer of 2018. J. Climate, 33, 3333–3349. DOI: 10.1175/JCLI-D-19-0337.1.

Qian, Y., P.-C. Hsu*, H. Murakami, B. Xiang and L. You, 2020: A hybrid dynamical-statistical model for advancing subseasonal tropical cyclone prediction over the western North Pacific. Geophys. Res. Lett., 47, e2020GL090095. DOI: 10.1029/2020GL090095.

Xie, J., J. Yu, H. Chen, and P.-C. Hsu*, 2020: Sources of subseasonal prediction skill for heatwaves over the Yangtze River Basin revealed from three S2S models. Adv. Atmos. Sci., 37, 1435–1450. DOI: 10.1007/s00376-020-0144-1.

Hsu P.-C.*, T. Li, L. You, J. Gao, and H-L Ren, 2015: A spatial-temporal projection model for 10-30 day rainfall forecast in South China. Clim. Dyn., 44, 1227–1244. DOI: 10.1007/s00382-014-2215-4


  • 南京大学仙林校区大气科学楼
    江苏省南京市栖霞区仙林大道163号
    210023