Relationship between East Asian Monsoon and Dust Weather Frequency over Beijing

The relationship between dust weather frequency (DWF), which denotes the number of days of dust weather events, over Beijing and the East Asian Monsoon (EAM) was studied using DWF data for Beijing during the period 1951--2006. Results show that, during this period, the blowing-dust weather frequency (BDWF), as well as the indices of East Asian winter monsoon (EAWM) and East Asian summer monsoon (EASM), all decreased considerably, with a t-test confidence level of 99%. The correlation coefficients between the chosen EAWM index and BDWF over Beijing in winter and the following spring were 0.34 and 0.33, respectively, with significance levels of 0.01 and 0.02, respectively. For the chosen EASM index and BDWF, these correlation coefficients were 0.51 and 0.45, respectively, with both at a confidence level exceeding 99.9%. With the linear trends removed, the values (in the same order as above) were 0.14, 0.14, -0.12, and -0.09, all not significant at the 95% confidence level. Clearly, the EAM relates mainly to DWF over long timescales. To a certain extent, the EAM might have some impact on DWF by affecting the associated surface air temperature and precipitation during the corresponding time period in sand-dust source regions at the interannual scale. A stronger (weaker) EAWM might advance (suppress) the occurrence of DWF, and the opposite for the EASM.     

北京风沙天气的气溶胶特征

利用常规气象观测资料、卫星云图以及1988、1990、1992、1993、1995、2000年等年北京风沙天气期间所采集的气溶胶样品的分析结果,研究了北京的风沙天气分布特征,风沙期间大气污染状况,产生风沙天气的主要原因及沙尘的来源等.初步得出北京的风沙天气主要出现在春季,是造成春季大气污染的重要原因之一;北京春季风沙天气是由沙尘暴、浮尘和扬沙造成,但以扬尘引起的频率为最高,占71.4%;风沙期间大气气溶胶与无风沙时气溶胶的物理化学特征有明显的差异;大气气溶胶的物理化学特征显示出,风沙期间的大气气溶胶主要来源于自然源,以局地尘源为主,人为排放的气溶胶作用相对减弱.     

有关南半球大气环流与东亚气候的关系研究的若干新进展

南半球大气环流是全球大气环流的重要组成部分,也是影响气候变化和亚洲季风系统的一个重要因素.中国气象学家很早就注意到南半球大气环流对东亚夏季风降水的影响.近年来,有关南半球气候变率的研究目前正受到世界气象学家越来越多的关注.南半球中高纬大气资料的丰富及南极涛动的确定,使得认识南半球高中纬环流的年际变动规律及其与东亚气候关系成为可能.本文主要介绍近年来有关南极涛动的年际变化与沙尘天气发生频次及东亚冬春季气候的关系,古气候资料揭示的南极涛动与华北降水的关系,以及南半球大气环流与长江中下游夏季降水的关系和南极涛动变率的可预测性等方面的研究进展.并对未来研究方向作了初步的展望.     

北京沙尘天气的变化特征及其沙尘源地分析

通过对北京市沙尘天气的变化特征、出现沙尘天气的天气形势、移动路径、关键区域和地表特征的分析,以及与降水量的相关分析,研究了北京市沙尘天气的变化趋势及其沙尘源地的基本特征。结果表明,近56年来,北京市浮尘、扬沙和沙尘暴等天气现象均呈现出不规则的波动减少的变化态势;进入北京的冷空气和沙尘主要有偏西、西北和偏北三条移动路径;蒙古气旋加冷锋是北京产生沙尘天气的最主要天气系统;影响北京的沙尘质点主要来源于我国内蒙古以及中蒙边境地区;从地表特征来看,北京市周边地区存在着大片的沙尘来源地。沙尘天气与降水量的相关分析表明,沙尘源区的春季降水对当年北京市三种沙尘天气的影响突出,而本地的降水更多的是仅仅影响当年的沙尘暴天气。要缓解北京市的沙尘天气灾害,除了在北京市及其周边地区植树造林、建立生态屏障外,还要加强对沙尘源地的监测与管理,坚持以草定畜、适度放牧,严防植被破坏,同时要及时预报沙尘天气的影响范围和持续时间,把危害降到最低程度。     

动力气候模式预测系统业务化及其应用

动力气候模式是目前国际上开展气候预测的主要工具。经过 8年多的研制、发展和业务化过程 ,国家气候中心已建立起第一代动力气候模式预测业务系统 ,并以此为平台 ,形成了一套包括月、季节到年际时间尺度的动力模式预测业务。 2 0年历史回报试验和 1年多的试验性业务运行结果表明 ,该系统对东亚区域的季节预测具有较好的预测能力 ,其预测结果已经在实际业务中得到了应用 ,并成为我国短期气候预测业务的重要参考依据。该文是对该动力模式系统性能的介绍 ,也是对国家“九五”重中之重课题的加强课题“短期气候预测综合动力模式预测系统业务化”专题的总结汇报。     

北京沙尘天气与源地积雪变化的关系

主要分析了北京沙尘天气变化规律及沙尘源区积雪变化与北京沙尘日数的关系,并探讨源区积雪变化影响北京沙尘天气的机制.研究表明55年来北京沙尘日数基本呈减少趋势,但1998～2000年又有所增加,沙尘暴日数也在减少,近10年北京没有出现强沙尘暴天气.而沙尘源区积雪深度和积雪面积与北京沙尘存在明显的负相关关系.冬季源区积雪减少(增加),很可能导致春季沙尘日数增加(减少),作者认为冬季积雪变化引起的土壤含水量变化是影响春季北京沙尘天气的原因之一.     

库尔勒市历年沙尘天气发生特性分析

本文根据1971~2010年库尔勒市气象实测资料,分析了库尔勒市沙尘天气40年变化特征,以及沙尘天气与平均风速,降水量,平均相对湿度,平均地面0cm温度和平均气温等气象因子之间的关系。结果表明:沙尘暴、扬沙、浮尘等沙尘天气在年际、季节与各月变化上具有一致性。20世纪的70年代沙尘天气发生日数最多,从1971~2005年沙尘天气发生日数呈波动下降趋势,1971年最高,共出现沙尘天气112d但不同沙尘天气发生日数最值出现的年份不同,2005~2010年沙尘天气发生日数又开始回升,到2010年沙尘天气的发生次数已接近70年代的平均水平。其次,沙尘天气呈现春夏季节发生日数多,秋冬发生日数少的季节变化趋势,每年的4月沙尘天气出现最多,1月沙尘天气出现最少。沙尘天气的发生与空气相对湿度、降水量呈现极显著的负相关,与风速呈现极显著的正相关,而与气温的变化关系不明显。根据2010年4月的沙尘颗粒物监测表明,沙尘天气使大气中的Ca、Mg、Fe等地壳元素含量增加。      

沙尘天气的数值预报

沙尘天气预报的核心问题是要理解沙尘天气形成的物理机制,并定量地描述风沙的分布、强度、输送与沉降.沙尘天气的形成是一个复杂的物理过程,涉及到大气运动与地表状况等诸多因素.作者介绍了一个以数值预报为核心、以卫星观测与地理信息系统为资料背景的沙尘天气集成预报系统,特别是其中的起沙模式.作者运用该系统预报了2002年春季的沙尘天气,并用天气观测和采样观测资料对预报效果进行了鉴定.分析表明,预报系统不仅能定性预报沙尘天气的空间分布与时间演变,而且能定量预报沙尘源地、大气中的沙尘浓度、沙尘的输送以及沉降.模式72 h的预报仍然有较高的可信度.另外讨论了存在的问题和今后的研究方向.       

Recent Advances in Dynamical Extra-Seasonal to Annual Climate Prediction at IAP／CAS

Recent advances in dynamical climate prediction at the Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences (IAP/CAS) during the last five years have been briefly described in this paper. Firstly,the second generation of the IAP dynamical climate prediction system (IAP DCP-II) has been described,and two sets of hindcast experiments of the summer rainfall anomalies over China for the periods of 1980-1994 with different versions of the IAP AGCM have been conducted. The comparison results show that the predictive skill of summer rainfall anomalies over China is improved with the improved IAP AGCM in which the surface albedo parameterization is modified. Furthermore, IAP DCP-II has been applied to the real-time prediction of summer rainfall anomalies over China since 1998, and the verification results show that IAP DCP-II can quite well capture the large scale patterns of the summer flood/drought situations over China during the last five years (1998-2002). Meanwhile, an investigation has demonstrated the importance of the atmospheric initial conditions on the seasonal climate prediction, along with studies on the influences from surface boundary conditions (e.g., land surface characteristics, sea surface temperature).Certain conclusions have been reached, such as, the initial atmospheric anomalies in spring may play an important role in the summer climate anomalies, and soil moisture anomalies in spring can also have a significant impact on the summer climate anomalies over East Asia. Finally, several practical techniques(e.g., ensemble technique, correction method, etc.), which lead to the increase of the prediction skill for summer rainfall anomalies over China, have also been illustrated. The paper concludes with a list of criticalre quirements needed for the further improvement of dynamical seasonal climate prediction.     

平流层信号在冬季短期气候预测中的应用

平流层大气环流异常信号被认为对冬季对流层短期气候预测或中长期天气预报具有先兆性指示意义,但到目前为止,仍未真正用于短期气候预测。为了获取更多运用平流层环流异常信号预测对流层及地面短期气候的经验,该文利用北半球环状模 (NAM) 信号对2011—2012年冬季我国北方短期气候进行4次预测,并将预测结果与实况进行对比。在4次短期气候预测中,第2次和第3次预测结果与实况吻合很好:第2次成功预测了1月中旬到2月中旬我国东北和华北地区偏冷,第3次则成功预测了这种偏冷状态的持续。成功的主要原因是2011年12月—2012年2月平流层信号周期确定,且对流层和平流层之间动力耦合关系已经建立完全,平流层异常信号在该时段对流层和地面短期气候具有较强指示意义。     

时空投影模型(STPM)的次季节至季节(S2S)预测应用进展

随着数值天气预报技术和季节动力预报系统的发展,短期天气预报及长期气候预测的能力持续提高,然而介于两者之间的次季节至季节(S2S,两周至三个月)预测技巧偏低,成为当今气象学界和业务服务的难题。南京信息工程大学国家特聘专家李天明教授团队于2012年研发了基于时空投影技术的统计预报模型(STPM),成功地对中国大陆降水和气温距平,以及区域极端降水、夏季高温、冬季低温和西太平洋台风群发事件等高影响天气进行提前10~30 d的预报,并在国家气候中心及多个省份开展了业务应用。STPM也成功应用于台湾春雨预报、南海季风爆发和ENSO预测等季节至年际变化的预测。本文对S2S预测的理论基础、STPM的发展和应用进行了完整的介绍,并讨论了S2S预测业务中所面临的挑战和未来展望。     

北京市持续重污染天气分析

通过对2004-2008年北京市空气持续重污染过程的统计及其对非沙尘型持续重污染天气形势的特征分析,得到以下结论：持续重污染过程具有明显的季节分布特征,主要包括春季沙尘型污染和秋冬季节非沙尘型污染;非沙尘型持续重污染过程期间多对应着大雾、轻雾、霾、烟等低能见度天气,过程后期对应的天气现象多为大风或降水天气。其中大雾天气更易引发长时间持续的空气重污染事件。非沙尘型持续重污染的天气形势特点为：高空多为纬向环流,850 hPa多为暖脊控制,地面多处于弱气压场,鞍形场型污染尤为严重。北京持续重污染多对应区域性污染。     

中国夏季降水的组合统计降尺度模型预测研究

现阶段的动力气候模式尚不能满足东亚区域气候预测的实际需求,这就需要动力和统计相结合的方法,将动力模式中具有较高预测技巧的大尺度环流信息应用到降水等气象要素的统计预测模型当中,以改善后者预测效果。本文中所介绍的组合统计降尺度模型,可将动力气候模式预测的大尺度环流变量和前期观测的外强迫信号作为预测因子来预测中国夏季降水异常。交叉检验结果显示,组合统计降尺度预测模型的距平相关系数较原始模式结果有较大提高。在实时夏季降水预测中,2013～2018年平均的预测技巧相对较高,趋势异常综合检验（PS）评分平均为71.5分,特别是2015～2018年平均的PS评分预测技巧达到72.7分,总体上高于业务模式原始预测和业务发布预测的技巧。该组合统计降尺度模型预测性能稳定,为我国季节预测业务提供了一种有效参考。     

2004年北京市沙尘天气对空气质量影响的对比分析

北京市环保局近几年的空气质量监测报告表明：PMIO污染显著,一直居高不下,是最主要的污染物,全年中其占首要污染物的天数超过90％;SO2的污染趋势已经得到控制;NO2的污染状况改善相对较小,但整体呈现缓慢下降的趋势。通过对2004年春季北京市发生的3次沙尘天气过程的分析与比较,结合北京市3月份的空气污染物浓度（或指数）的变化情况,总结了沙尘天气对空气质量的影响情况,为今后北京地区沙尘天气的空气质量预报提供参考。     

p-·RCM模式对中国区域气候季节变化的模拟

通过对区域气候季节变化的模拟,对p-·坐标系区域气候模式的模拟能力进行了检验。模式较准确地再现了中国区域气候系统的季节性变化特征及中国东部降水带的季节性进退,模拟的各气候区降水的季节变化趋势也与实况基本相符,但模式低估了华东和华南地区的春季降水,而高估了华东、西南和西北地区的秋季降水。     

近10年东亚沙尘气溶胶时空分布与起尘通量的数值研究

利用一个耦合了沙尘模型的区域气候模式RegCM3和NCEP再分析资料,对近10年(2000-2009年)东亚地区沙尘气溶胶(直径≤20μm)时空分布特征和起尘通量进行了数值模拟。结果表明,(1)耦合模式能较好地模拟东亚地区沙尘气溶胶的时空分布特点。东亚地区沙尘气溶胶光学厚度、柱含量高值区主要位于塔克拉玛干沙漠和巴丹吉林沙漠。沙尘气溶胶柱含量的季节变化特征明显,春季最大,冬季次之,秋季最小。东亚地区110°E以东,沙尘主要以700hPa高度为中心向东传输。(2)东亚地区起沙源区主要位于塔克拉玛干沙漠、巴丹吉林沙漠、藏北沙漠化地区及蒙古国西南部,起沙强度存在明显的季节变化。2000-2009年东亚地区年平均起沙通量为1015.34mg.m-2.d-1,其中62.4%和2.3%分别通过干、湿过程重新沉降在东亚地区,其余35.3%被净释放进入大气或进行远距离传输。     

南京信息工程大学气候预测系统1.0版简介

南京信息工程大学气候预测系统1.0版(NUIST CFS1.0)是基于日本海洋科学技术开发机构(JAMSTEC)的SINTEX-F模式发展而来,可以实现对全球气候异常的季节-年际预测。对过去近40 a的集合历史回报预测试验结果的评估发现,该预测系统对热带太平洋和印度洋海温异常具有良好的预测技巧,并且该系统能提前1.5~2 a对ENSO(Nino3.4指数)做出有技巧的预测(即相关系数达0.5),同时也可以提前1~2个季节对印度洋偶极子(IOD)做出有较高技巧的预测,展现了对主要热带气候信号的良好预测技巧。但是与国内外所有动力模式预测系统类似,该系统对东亚地区的气候异常预测还存在较大的不足。考虑到ENSO对东亚地区气候异常的强烈影响,本文尝试去除与ENSO预测相关的系统偏差来初步订正东亚地区夏季温度异常和降水距平百分率的预测结果。对比订正前后的结果表明,这一简单的订正方法有助于提高我国气候异常的预测准确率。同时选取2019年夏季气温异常和降水距平百分率的实时预测结果作为个例进行分析,发现订正能够提供一定的技巧改善,但与观测结果相比仍存在较大偏差,需要在今后的工作中不断改进完善。此外,本文也初步评估了NUIST CFS1.0对我国冬春季的气候预测技巧,并提供了经简单订正后的2019/2020年冬季和2020年春季的实时预测结果。     

广西夏季降水量潜在可预报性估计

研究和评价短期气候预测方法必须了解月或季平均量的年际变率有多少是可以被预报出来的。通常认为, 总的年际变率能够被划分为主要来源于大气下边界条件持续性强迫的可预报成分和来源于“天气噪声”的不可预报成分, 这两个成分的方差之比给出潜在预报性的测度。文章用低频白噪声延伸法及日降水量独立和相关假设下的方差分析方法估计了广西夏季降水量潜在可预报的气候信号方差和天气噪声方差。结果表明:全区都存在潜在可预报信号, 在中部和东部气候信号最强, 南部最弱。以绝对误差小于均方差0.68倍作为预报正确的标准, 则预报正确率上限在自治区中部和东部约为72 %, 南部约为59 %, 北部和西部约为62 %。     

2005年我国沙尘天气的若干特征分析

2005年我国共出现了11次沙尘天气过程,其中沙尘暴4次、强沙尘暴1次,是沙尘天气频次明显偏少、强度明显偏弱、影响范围明显偏小的一年.春季(3～5月)的沙尘天气过程明显少于近6年的平均值,沙尘暴和强沙尘暴过程远少于2000、2001和2002年,该季累计出现的沙尘天气、沙尘暴总站日数较2000～2005年同期平均水平偏少4～7成,创近6年的最低值.分析表明,2004/2005年冬季我国北方地区雨雪偏多,地表积雪偏多,土壤表层湿度偏大,是导致2005年沙尘天气明显偏少、强度偏弱的主要原因.此外,冬末春初北方气温偏低,土壤解冻晚,延迟了沙尘天气的发生,造成早春沙尘天气显著偏少,沙尘多发期偏晚.     

Regional climate change experiments over southern South America. I: present climate

We present an analysis of a regional simulation of present-day climate (1981–1990) over southern South America. The regional model MM5 was nested within time-slice global atmospheric model experiments conducted by the HadAM3H model. We evaluate the capability of the model in simulating the observed climate with emphasis on low-level circulation patterns and surface variables, such as precipitation and surface air mean, maximum and minimum temperatures. The regional model performance was evaluated in terms of seasonal means, seasonal cycles, interannual variability and extreme events. Overall, the regional model is able to capture the main features of the observed mean surface climate over South America, its seasonal evolution and the regional detail due to topographic forcing. The observed regional patterns of surface air temperatures (mean, maxima and minima) are well reproduced. Biases are mostly within 3°C, temperature being overestimated over central Argentina and underestimated in mountainous regions during all seasons. Biases in northeastern Argentina and southeastern Brazil are positive during austral spring season and negative in other seasons. In general, maximum temperatures are better represented than minimum temperatures. Warm bias is larger during austral summer for maximum temperature and during austral winter for minimum temperature, mainly over central Argentina. The broad spatial pattern of precipitation and its seasonal evolution are well captured; however, the regional model overestimates the precipitation over the Andes region in all seasons and in southern Brazil during summer. Precipitation amounts are underestimated over the La Plata basin from fall to spring. Extremes of precipitation are better reproduced by the regional model compared with the driving model. Interannual variability is well reproduced too, but strongly regulated by boundary conditions, particularly during summer months. Overall, taking into account the quality of the simulation, we can conclude that the regional model is capable in reproducing the main regional patterns and seasonal cycle of surface variables. The present reference simulation constitutes the basis to examine the climate change simulations resulting from the A2 and B2 forcing scenarios which are being reported in a separate study.