平流层爆发性增温（简称SSW）是发生在冬季平流层中的极端事件之一，由于平流层与对流层之间的耦合作用，SSW的影响可能下传至对流层，从而引起对流层的天气气候异常（如极端寒潮等）。因此，量化研究SSW事件的可预报性，对于对流层的次季节到季节预报具有重要的指示意义。
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周欣副教授（通讯作者）和西北工业大学海洋研究院李旋副教授共同指导的2022级硕士研究生张桂萍同学（第一作者）在国际知名期刊《Atmospheric Research》（IF：4.4，JCR一区）上在线发表了研究论文《Quantifying the practical local predictability of the 2021 sudden stratospheric warming event using a nonlinear method》。基于一种用于量化极端事件可预报性的新方法（Backward Searching for the Initial Condition，简称BaSIC），该研究利用次季节到季节预报数据和ERA5再分析数据，量化了2021年SSW强增温事件的实际可预报性上限为17天，并从误差增长角度分析得出此次事件的误差敏感区为欧亚大陆中部地区。这意味着该区域是此次SSW事件预报的关键区域，加强数值模式在该地区的数据同化，将有助于提升模式对SSW事件的实际可预报性上限。
利用非线性方法（BaSIC）计算SSW预报上限的示意图
本研究得到国家自然科学基金（U2442210, 42275059, 42175042）、四川省自然科学基金（2024NSFTD0017, 2023NSFSC0246）和中央高校基本科研业务费专项资金项目（D5000240074）共同资助。
论文信息：
Zhang, G., Li, X., Zhou, X.*, Li, Y., & Chen, Q. (2025).Quantifying the practical local predictability of the 2021 sudden stratospheric warming event using a nonlinear method. Atmospheric Research, //doi.org/10.1016/j.atmosres.2025.108520
