海河流域夏季强降水次季节振荡特征及延伸期预报

海河流域夏季强降水易引发洪涝灾害。为提高强降水预报时效性和准确性，基于1961–2020年中国气象观测站逐日降水数据，使用傅立叶谐波分析、多变量经验正交分解和卷积神经网络回归等方法，分析海河流域夏季强降水及关键环流系统次季节振荡特征，构建融合物理统计和深度学习的强降水分级预测模型。结果表明，（1）10–30 d次季节振荡（ISO 10–30 d）对夏季侯平均降水年际变率的贡献显著高于其他时间尺度，强降水发生时，对流层低层ISO 10–30 d华北气旋促进暖湿水汽强烈辐合，中层欧亚大陆中纬度ISO 10–30 d“西低东高”环流形势显著增强动力抬升；（2）850 hPa华北涡度指数与500 hPa东北亚高度差指数超前强降水有显著预见期，大雨较中雨预报时效延长；（3）基于最优预见日构建强降水延伸期分级预测模型，提前8和18 d预报大雨及以上过程准确率分别为72.0%和66.0%，提前8 d预报中雨准确率为64.3%。研究揭示了关键大气次季节信号对海河流域夏季强降水的影响机制及其预测价值，为提高我国北方汛期强降水次季节预测精度和增强极端天气气候事件早期预警能力提供科学依据。