La Cina settentrionale è stata colpita da una devastante siccità nell'estate del 2015, interessando circa 21 milioni di persone e 3,4 milioni di ettari di coltivazioni in sette province. La perdita economica diretta ha raggiunto fino a 11,48 miliardi di RMB. Nel frattempo, un super El Niño sviluppato, che ha provocato siccità e inondazioni diffuse in tutto il mondo. Con un buon pronostico del super El Niño 2015/16, La versione 2 (CFSv2) del sistema di previsione del clima dell'NCEP ha catturato approssimativamente l'estrema siccità estiva nel nord della Cina. Ciò solleva la questione se il super El Niño 2015/16 abbia aiutato la previsione della siccità estrema dell'estate 2015.
"Un forte El Niño non si traduce necessariamente in una maggiore prevedibilità della siccità estrema, " Il Dr. Xing Yuan dell'Institute of Atmospheric Physics ha detto riguardo alla ricerca recentemente pubblicata dal suo gruppo in Rapporti scientifici . Ritiene che "il verificarsi della siccità nella Cina settentrionale dipenda dal fatto che il precursore a bassa latitudine (ad es. El Niño) evolve sinergicamente con un precursore ad alta latitudine (es. riduzione del manto nevoso primaverile eurasiatico) per innescare un modello di teleconnessione eurasiatica (UE) estivo positivo che favorisca il nord anomalo e l'affondamento dell'aria sulla Cina settentrionale, indebolisce il monsone estivo dell'Asia orientale, e quindi riduce l'umidità trasportata dal sud. Quindi una previsione stagionale di successo della siccità estiva della Cina settentrionale si basa sul fatto che il modello catturi il modello dell'UE".
Secondo Yuan, quasi tutti i membri dell'ensemble CFSv2 hanno predetto abbastanza bene il forte El Niño del 2015, ma alcuni hanno perso la siccità estiva della Cina settentrionale quando non sono riusciti a catturare il modello di circolazione dell'UE. Gli studi di YUAN suggeriscono che un approccio di previsione statistico-dinamico che combini sia i precursori delle basse che delle alte latitudini migliora la prevedibilità di siccità estreme nel nord della Cina. Perciò, è più utile della previsione dinamica a lungo termine.
