2012年秋季我国气候异常及成因分析

2012年秋季我国气候异常特征总体表现为:气温偏低,降水明显偏多,其中东北、华北以及江南地区降水异常偏多。分析我国气候异常成因表明,我国东北、华北降水偏多主要与西北太平洋中高纬度地区异常的东南风水汽输送有关;而我国江南及华南地区的降水偏多则主要与西太平洋副热带高压西侧的西南暖湿水汽输送密切相关。进一步研究表明,海温异常是影响2012年秋季我国气候异常的最主要的外强迫因子,其中西北太平洋中高纬度地区海温异常偏暖主要影响东北和华北地区的降水,而热带印度洋海温偶极子的正位相分布及赤道中东太平洋地区较弱的暖海温异常分布则主要影响江南及华南地区的降水。     

2022年秋季我国气候异常特征及成因分析北大核心CSCD

2022年秋季,全国气候总体呈现暖干的特征,其中南方大部出现持续高温干旱。秋季平均气温为1961年以来历史同期最高。秋季降水季节内变率大,9月全国大部降水偏少,10月降水总体呈现南北少、中间多,11月我国中东部大部降水偏多而西部大部降水偏少。9—10月环流异常特征显示我国南方上空为偏北风距平,来自南海和西北太平洋的水汽输送条件极差,西北太平洋副热带高压偏强偏西,我国南方受下沉运动控制,有利于大部地区降水偏少、气温偏高,出现持续干旱。海温外强迫影响分析显示,2022年秋季印度-太平洋暖池异常偏暖,热带太平洋中东部偏冷,赤道印度洋西部偏冷,对应赤道印度洋上空纬向季风环流和太平洋上空Walker环流之间为显著的耦合特征。热带印度洋偶极子(TIOD)显著影响区域为江南西部和西南地区东南部,厄尔尼诺-南方涛动显著影响区域是江南大部和华南北部。即2022年秋季我国南方降水异常偏少受到TIOD负位相和拉尼娜状态的协同影响。     

2008年海洋和大气环流异常及对中国气候的影响

2008年,尽管总体来看,全国天气气候的持续异常较弱,未发生大范围持续干旱和严重洪涝灾害,但依然出现了非常显著的天气气候异常特征,如全国平均年降水量比常年偏多,为近10年来降水最多的年份;夏季华南降水异常偏多,黄淮降水偏多;年平均气温偏高,但冬季气温偏低,年初南方遭遇罕见低温雨雪冰冻灾害;在南海和西太平洋生成的台风个数明显偏少,但是登陆台风偏多,初台异常偏早.分析发现,2008年赤道中东太平洋总体处在冷水位相,受海洋异常强迫和海气相互作用的影响,北半球大气环流表现出的主要特征是:500hPa西太平洋副高强度和位置变化较大;冬夏季风均偏强;冬春季西太平洋暖池区热带对流活动偏强,夏秋季则偏弱;1月份,亚洲中高纬度经向环流异常发展,2至4月份则以纬向环流为主,春季后期至秋季,经纬向环流的转换较快,环流的持续性较弱.这些环流异常是影响2008年中国气候异常的主要原因.     

2015年秋季我国气候异常及暖湿成因分析

2015年秋季,全国平均气温较常年同期偏高,降水量偏多明显,为1951年以来同期第三高值,我国总体呈现“暖湿”的特征,但南北方降水特征有明显差异。受水汽条件不同的影响,华南地区为持续性降水,而华北表现为阵性降水。诊断分析表明,华南的持续性降水偏多与超强厄尔尼诺和赤道印度洋偏暖的共同作用有关。赤道东太平洋和赤道印度洋地区海温偏高,加强了西太平洋地区低层的反气旋环流异常,造成西太平洋副热带高压偏强偏西。受副热带高压西侧异常南风的引导,来自南海和西太平洋的异常水汽向华南输送,造成了秋季华南持续降水偏多。而受中高纬度环流经向度偏大的影响,冷空气在华北活跃,配合东路和南路水汽的阶段性输送,则造成了华北的降水偏多。     

2013年夏季内蒙古地区降水异常分析

利用1961—2013年内蒙古地区102个气象台站的观测数据和NCEP再分析资料,分析了内蒙古地区2013年夏季降水特征和降水异常的成因。结果表明:内蒙古夏季降水的整体特点是雨带偏北,6、7月全区大部降水偏多,8月降水强度、范围减弱、减小。大气环流特征为东亚夏季风强度偏强,西北太平洋副热带高压偏强偏北,北太平洋涛动处于负位相,鄂霍次克海阻塞高压稳定维持。受鄂霍次克海阻塞高压阻挡,西北冷空气在内蒙古东北地区堆积,而西北太平洋的反气旋环流又将水汽源源不断的输送到此地,冷暖气流交汇造成该地区降水极端异常。     

2020年汛期气候预测效果评述及先兆信号分析

2020年汛期准确预测了"我国气候状况总体偏差,极端天气气候事件偏多""涝重于旱"的总体特征,对长江中下游、黄河中上游、海河流域以及松花江流域降水较常年同期偏多和辽河流域降水偏少的预测与实况吻合。较好把握了华南前汛期雨季开始偏早、梅雨开始偏早和结束偏晚、华北雨季开始偏晚等雨季进程;但低估了长江中下游降水偏多的异常程度,对江淮西部、汉水降水明显偏多预测不准确,对四川盆地降水异常偏多也估计不足。对全国气温偏高以及我国南方高温日数偏多等主要趋势特征的预测与实况一致,对汛期台风数量较常年偏少及前期生成偏少后期生成偏多,以及在夏末至秋季较常年同期活跃的变化趋势的预测也均与实况吻合。2020年汛期预测重点考虑了前冬赤道中东太平洋弱暖水衰减的演变趋势对东亚夏季环流的滞后影响,同时热带印度洋的持续暖海温的接力作用有利于西太平洋副热带高压持续偏强偏西、菲律宾异常反气旋偏强。预测中低估了热带印度洋的异常偏暖程度及其对长江中下游、江淮地区降水的影响,导致预测中出现了较大偏差。国家气候中心模式对我国东部地区降水整体偏多的特征把握较好,这主要与模式对夏季平均的热带和副热带主要环流系统的空间分布型预测准确有关。但对季节内尺度的环流变化特征把握不好,包括中高纬欧亚地区在6—7月表现出的"两脊一槽"双阻型环流,以及7月副热带高压脊线位置持续偏南,季节进程较常年明显偏晚。     

北半球夏季亚洲—北太平洋间大气质量迁移规律及其与气候异常的联系

通过构建海陆间大气质量迁移(MAMLO,Migration of Atmospheric Mass over regions between Lands and Oceans)指数,对北半球夏季亚洲—北太平洋上空大气质量的迁移规律及其与气候异常的联系进行了研究。结果表明:在北半球中高纬亚洲大陆和中低纬北太平洋上空异常大气质量呈现反相变化。夏季MAMLO指数总体呈缓慢下降的趋势,同时还具有准3 a振荡周期以及显著的年代际变化特征。亚洲大陆中高纬地表气压变化与北太平洋低纬气压变化的反相关关系主要归因于:异常大气质量环流;海陆异常加热对比;Rossby波能传播。MAMLO与欧亚、太平洋地区夏季气候异常关系密切,尤其在中国地区。MAMLO为正(负)时,中国大体呈现出北方降水偏多(偏少)南方降水偏少(偏多)、北方偏冷(偏暖)南方偏暖(偏冷)的空间分布。     

2023年夏季我国气候异常特征及成因分析

2023年夏季,我国气候特征整体表现为“温高雨少”,区域性、阶段性高温、旱涝等气象灾害明显。降水的空间分布差异显著,主要多雨区位于我国北方,松花江、海河流域出现严重汛情。生成和登陆台风频数均较常年同期偏少,但北上台风却对京津冀等地造成极其严重的雨涝灾害。2023年夏季我国气温为1961年以来历史次高,北方地区暖异常明显,华北、西北等地区阶段性高温热浪尤为突出。华北、东北地区降水偏多是由不同环流系统造成的。其中,华北南部降水异常偏多主要由7月底至8月初一次极为罕见的天气尺度持续性极端降水过程所致,台风杜苏芮和卡努外围环流与异常偏西、偏北的西太平洋副热带高压相配合,再加上太行山东麓的地形效应是其主要原因。盛夏东北东部异常偏南风引导的水汽输送在整个对流层都异常偏强,造成东北北部和东部降水明显偏多,这一异常环流与初夏巴伦支海海冰密集度减小及盛夏西北太平洋海温异常偏暖均有一定关联。     

我国秋季降水的年际变化及与热带太平洋海温异常分布的关系

利用我国160个站点58年(1951～2008年)的降水资料、NCEP/NCAR再分析环流资料和Hadley海表温度资料,对我国秋季降水年际变化的特征和可能成因进行了分析。结果显示,秋季降水前两模态分别反映长江流域及以南地区和长江以北的江淮、黄淮、华北、四川盆地北部至河套等地降水的变化,两降水模态的变化都以年际尺度为主,年代际变化特征不明显。就环流形势而言,第一模态的年际变化主要与西太平洋副热带高压的强度及相应的对流层低层菲律宾群岛附近的异常气旋/反气旋联系紧密,第二模态的年际变化则可能受到副热带高压的南北位置和相应的日本岛附近的异常气旋/反气旋的影响。同时,两模态及相应的异常环流还分别与热带东印度洋和热带西太平洋附近的异常垂直运动关系密切,热带地区的异常垂直运动可能通过经圈方向的异常环流影响到东亚地区。此外,两降水模态不仅与热带地区的异常环流关系密切,而且与热带海温异常也存在紧密的联系。与两模态相关联的热带太平洋海温异常显示出不同的分布特征,当热带东太平洋偏暖/冷,西太平洋偏冷/暖时,长江以南地区降水偏多/少。而当热带东太平洋和中太平洋一致偏暖/冷时,长江以北地区降水易偏少/多。两降水模态与热带海温及热带地区异常环流之间的密切关系显示热带太平洋海温异常的不同分布可能通过激发不同的热带地区异常垂直环流形势而对降水产生影响。     

ENSO与中国夏季年际气候异常关系的年代际变化

利用热带太平洋海表温度和中国降水和气温站点观测资料,通过滑动相关分析,揭示了ENSO与中国夏季年际气候异常关系的年代际变化事实。结果表明:ENSO与中国夏季年际气候异常的关系既有稳定的方面,又存在年代际变化特征。稳定的关系表现在:处于发展阶段的ENSO事件往往造成华北夏季降水偏少;处于衰减阶段的ENSO事件则易引起长江流域及江南地区夏季降水偏多。而二者关系的年代际变化表现在:1970年代中后期,处于发展阶段的ENSO事件引起的夏季降水异常在华南地区由偏少变为偏多,东北地区则由偏多变为偏少,而江淮地区偏多的现象不再明显,华北和东北夏季气温异常也由偏冷转变为偏暖,而华南则有偏冷趋势;处于衰减阶段的ENSO事件引起的夏季降水异常在华北地区由偏多变为偏少,江淮地区降水由偏少变为正常甚至偏多,华北夏季气温异常则由偏冷变为偏暖,长江流域和华南也有偏暖趋势。利用NCEP/NCAR再分析资料合成分析表明,在不同的年代际背景下ENSO引起的东亚中高纬度大气环流异常型发生了明显改变是ENSO和降水气温关系发生年代际变化的原因。     

1991和1994年南京夏季降水异常与副热带东北太平洋海温异常的联系及成因

利用1979-2015年降水观测资料、海表温度资料及NCEP/NCAR再分析资料,研究了南京夏季降水的时间变化规律,发现南京夏季降水具有明显的年际和年代际变化特征,且总体呈增多趋势。1991年南京夏季降水为极端正异常年份,距平为343.92 mm;1994年南京夏季降水为负异常年份,距平为-273.78 mm。南京夏季降水与副热带东北太平洋（美国加利福尼亚地区西海岸）海温异常存在显著的负相关关系,1991年副热带东北太平洋海温负异常,1994年副热带东北太平洋海温无显著异常。1991年副热带东北太平洋海温负异常,引起该地区上空低层辐散、高层辐合,热带中东太平洋上空低层辐合、高层辐散,这样的环流异常引起中东太平洋上空存在异常上升运动,该异常上升运动则通过纬向垂直环流引起菲律宾附近产生下沉运动并抑制该地区对流活动,激发出负位相的EAP/PJ型遥相关波列,引起了包括南京在内的长江流域降水正异常;同时,水汽由菲律宾地区向南京地区输送并辐合,有利于南京地区1991年夏季降水偏多。1994年副热带东北太平洋海温无显著异常,菲律宾附近对流活动活跃,激发出正异常的EAP/PJ型遥相关波列;同时,水汽由黑潮延伸区经日本列岛向西输送,南京地区为水汽辐散区域,使得1994年南京夏季降水负异常。     

INTERDECADAL VARIATION OF THE RELATIONSHIP BETWEEN ENSO AND SUMMER INTERANNUAL CLIMATE VARIABILITY IN CHINA

Interdecadal variation of the relationships between ENSO and the summer interannual climate variability in China is investigated by using techniques of sliding correlation analysis with the tropical Pacific SSTA and the observed surface air temperature and precipitation from stations in China. The results indicate that there are stable and robust relations that the Northern China is relatively dry during the developing phase of ENSO while the Yangtze River valley is relatively wet during the decaying phase of ENSO. On the other hand, interdecadal variations of the relations are also found in other regions. Over the time both prior to the Pacific decadal climate shift (before the late 1970s) and after it (after the late 1970s), during the developing phases of ENSO the summer precipitation anomaly in South China changed from below to above normal, whereas that in Northeast China changed from above to below normal; the summer surface air temperature anomaly in North and Northeast China changed from cooling to warming, whereas that in South China changed to cooling; during the decaying phases of ENSO the North China changed from wetter to dryer while the Huai River valley changed from dryer to normal; North China, Yangtze River valley and South China tend to be warmer. Based on the composite analysis of the NCAR/NCEP reanalyze datasets, significant differences existing in ENSO-related atmospheric circulation anomaly in East Asia during pre- and post-shift periods may be responsible for the interdecadal variation of relationships between ENSO and surface air temperature and precipitation in China.     

我国华南3月份降水异常的可能影响因子分析

利用1951～2005年华南地区3月份的降水资料、NOAA海温资料、Ni?o3.4指数和NCEP再分析资料,分析了华南3月份降水异常与同期环流场、全球海温场的关系,从环流和海温的角度揭示了华南3月份降水异常的可能原因。结果表明,当华南3月份降水偏多(少)时,在对流层中低层,北太平洋海区存在气旋(反气旋)性环流异常,西太平洋及南海海面上存在反气旋(气旋)性环流异常,这样的环流异常有利(不利)于东南暖湿气流与北方东部异常冷空气在华南地区形成水汽辐合,导致降水显著增多(减少)。进一步的分析表明,ENSO和北印度洋及南海附近海温是影响华南3月份降水异常的重要外强迫因子,ENSO对华南3月降水异常的影响是通过影响春季西太平洋副热带高压和低层风场异常实现的,而北印度洋及南海附近海温对华南3月降水异常的影响则是通过垂直环流场异常和低层风场以及西太平洋副热带高压异常来实现的。     

热带印度洋偶极子与中国夏季年际气候异常关系的年代际变化

利用中国站点观测逐月降水和月平均气温资料以及NCEP/NCAR再分析资料,揭示了热带印度洋偶极子(IOD)与中国夏季气候异常关系的年代际变化.结果表明:IOD与中国夏季年际气候异常的关系既有稳定的一面,又存在着年代际变化.较为稳定的关系表现为:IOD与同年夏季长江黄河之间的降水变化存在显著负相关,与四川气温变化存在显著正相关;IOD与次年夏季四川降水存在显著正相关.伴随发生在20世纪70年代末的大尺度环流年代际转型,IOD与中国气候年际异常的联系亦发生变化:IOD正位相年的同年夏季降水异常型,由中国大部分地区偏少变为长江以南(北)偏多(少),气温由西南地区东部偏暖变为长江以南(北)偏冷(暖);次年夏季降水由全国大部分地区偏多变为长江以南(北)偏少(多),气温由全国大部分地区相关不显著变为黄河以南大部分地区显著偏暖.在IOD负位相年,中国夏季气候异常的特征与IOD正位相年相反.在20世纪70年代末的大尺度年代际气候转犁前后,与IOD相关的东亚大气环流异常特征明显不同.在IOD发展阶段,在70年代末以前,印度夏季风和南海季风偏强,副热带高压势力偏弱,导致中国华南大部分地区降水偏少,华北西部以及内蒙古中部等地降水偏多;70年代末以后,东亚大陆中纬度为弱的东风距平,导致新疆北部降水偏少,气温偏高,华南降水偏多.在IOD次年夏季,70年代末以前,华南、河套以及四川等地盛行偏南气流,降水偏多;70年代末以后,南亚高压和西太平洋副高偏西偏强,华南、江南降水偏少.     

我国南方盛夏气温主模态特征及其与海温异常的联系

利用NCEP/NCAR大气环流资料、HadISST海温数据以及中国160站气温数据等,通过EOF分解、线性相关等统计方法,分析了我国南方盛夏气温异常的主导模态及其所对应的关键环流系统和可能的海洋外强迫信号。结果表明:我国南方盛夏气温偏高有两种不同的分布模态,一是以江淮地区为中心的江淮型高温,二是以江南和华南为中心的江南型高温,导致这两种高温型发生的环流影响系统和海温外强迫因子均有显著差异。影响江淮型高温的关键环流系统是高低空正压结构的高度场正距平和偏弱的东亚副热带西风急流。而影响这两个关键环流系统的海洋外强迫因子包括热带印度洋至东太平洋的"-+-"海温异常分布型及北大西洋中纬度的暖海温异常。2016年盛夏江淮型高温的大气环流和海温异常均表现出典型江淮型高温年的特征,更好的证明了统计分析的结论。而江南型高温的关键环流系统主要是加强西伸的西太平洋副热带高压。其海洋外强迫因子包括前冬赤道中东太平洋的暖海温异常和春季-盛夏热带印度洋全区一致型暖海温异常,其中热带印度洋海温的影响更为持续和显著。     

西北区东部夏季极端降水事件同太平洋SSTA的遥相关

利用近50年月平均NCEP再分析高度场、风场、NOAA重构海表温度以及中国西北区东部38个台站逐日降水资料,运用SVD及合成分析等方法,研究了太平洋SSTA对我国西北区东部夏季极端降水事件的可能影响。结果表明,冬季太平洋海表温度对后期西北区东部夏季极端降水事件的影响最显著,并且赤道中东太平洋是影响西北区东部夏季极端降水事件的关键区,当赤道中东太平洋海表温度发生异常时,首先引起纬向和经向垂直环流圈发生异常,进而强迫大气环流发生调整,先后通过PNA和WP遥相关使得西太平洋副热带高压发生异常,最终使得西北区东部夏季极端降水事件发生异常。     

中国东部夏季分区降水对海温异常响应特征的研究

用刘征宇最新发展的广义平衡反馈方法结合经验正交分析和旋转经验正交分析法,研究中国东部6个分区夏季降水异常对各海盆海温异常(SSTA)模态的响应特征,探讨了东北区降水异常对SSTA的响应机制。结果表明:各分区降水异常对SSTA的响应特征有明显差异。东北区降水异常对热带太平洋SSTA的回应显著,当SSTA表现为类似El Niño模时,该区夏季降水增加;江淮区降水异常同时受到中纬度以及热带SSTA的强迫,对热带太平洋SSTA的类似La Niña Modoki模、北大西洋SSTA三极型模等回应显著;西南地区的降水异常主要与中纬度SSTA有密切关联。对流层高度场对热带太平洋SSTA类似El Niño模的直接回应在热带太平洋上空为显著正异常。通过东亚—太平洋型遥相关波列使东北地区上空高度场出现负异常,并在其西侧形成负异常中心,对流层低层为气旋性环流异常。这一环流回应与东北地区夏季降水偏多时的环流特征相近。     

The interannual variation in monthly temperature over Northeast China during summer

The interannual variations of summer surface air temperature over Northeast China （NEC） were investigated through a month-to-month analysis from May to August. The results suggested that the warmer temperature over NEC is related to a local positive 500-hPa geopotential height anomaly for all four months. However, the teleconnection patterns of atmospheric circulation anomalies associated with the monthly surface air temperature over NEC behave as a distinguished subseasonal variation, although the local positive height anomaly is common from month to month. In May and June, the teleconnection pattern is characterized by a wave train in the upper and middle troposphere from the Indian Peninsula to NEC. This wave train is stronger in June than in May, possibly due to the positive feedback between the wave train and the South Asian rainfall anomaly in June, when the South Asian summer monsoon has been established. In July and August, however, the teleconnection pattern associated with the NEC temperature anomalies is characterized by an East Asia/Pacific （EAP） or Pacific/Japan （PJ） pattern, with the existence of precipitation anomalies over the Philippine Sea and the South China Sea. This pattern is much clearer in July corresponding to the stronger convection over the Philippine Sea compared to that in August.     

Variability and predictability of Northeast China climate during 1948–2012

In this work, authors examine the variabilities of precipitation and surface air temperature (T2m) in Northeast China during 1948–2012, and their global connection, as well as the predictability. It is noted that both the precipitation and T2m variations in Northeast China are dominated by interannual and higher frequency variations. However, on interdecadal time scales, T2m is shifted significantly from below normal to above normal around 1987/1988. Statistically, the seasonal mean precipitation and T2m are largely driven by local internal atmospheric variability rather than remote forcing. For the precipitation variation, circulation anomalies in the low latitudes play a more important role in spring and summer than in autumn and winter. For T2m variations, the associated sea surface pressure (SLP) and 850-hPa wind (uv850) anomalies are similar for all seasons in high latitudes with significantly negative correlations for SLP and westerly wind anomaly for uv850, suggesting that a strong zonal circulation in the high latitudes favors warming in Northeast China. The predictability of precipitation and T2m in Northeast China is assessed by using the Atmospheric Model Inter-comparison Project type experiments which are forced by observed sea surface temperature (SST) and time-evolving greenhouse gas (GHG) concentrations. Results suggest that T2m has slightly higher predictability than precipitation in Northeast China. To some extent, the model simulates the interdecadal shift of T2m around 1987/1988, implying a possible connection between SST (and/or GHG forcing) and surface air temperature variation in Northeast China on interdecadal time scales. Nevertheless, the precipitation and T2m variations are mainly determined by the unpredictable components which are caused by the atmospheric internal dynamic processes, suggesting low predictability for the climate variation in Northeast China.