中国东部气温异常型与海表温度异常模关系的诊断

基于国家气候中心整编的160站常规观测气温资料和HADLEY中心的海表温度资料,应用最大协方差分析方法,诊断了中国东部各季节气温异常型和前期海表温度异常(SSTA)模的关系,并重点分析冬季气温与SSTA模的最佳耦合模态及海温异常对大气环流的影响。结果表明:中国东部四季气温异常型与前期海盆SSTA模的显著耦合关系表现出不同的特征。超前6个月的热带太平洋第二模和南印度洋第二模与东部地区冬季气温一致变化型耦合关系最佳。西南冷东北暖的气温异常型与超前4个月热带大西洋一致增暖模有最佳耦合关系。大气环流对与全区气温一致偏冷型对应的SSTA模的回归表现为:西伯利亚高压和阿留申低压增强,东亚大槽加深,中纬度西风加强。对与气温西南冷东北暖型对应的SSTA模的回归表现为:西伯利亚高压和阿留申低压略有增强,东亚大槽槽区附近位势升高,大槽变浅,槽线偏向西南,东部40°N以北风速加强,以南风速减弱。     

1951～2007年南疆地区气温异常的时空变化特征

采用1951～2007年南疆地区站点月平均气温资料和NCAR/NCEP气候月平均资料,运用二项式系数加权平均法、Morlet小波变换等方法分析了南疆地区冬季和夏季气温的季节—年际气候变化特征,及气温异常的时空变化特征.结论如下:南疆地区冬季和夏季气温在气候态上差异明显,1980年代以前的冬季主要为气温负异常,1980年代以后呈现气温异常升高,到2000年以后又开始出现偏冷趋势;夏季气温偏差小于冬季,57 a间南疆夏季气温大致出现两波振荡,异常偏热期大致处于1950年代、1970年代后期和21世纪初,呈20～25 a振荡.冷冬年的频次多于暖冬年,热夏年的频次多于凉夏年.偏冷年在57a时间段内所占比例最多,气温异常低的幅度大于气温异常高的幅度.南疆冬季气温存在2个显著振荡:6～10 a的年际周期和18～20 a的年代际周期;夏季气温有1个最显著的振荡,稳定的20 a为中心的周期.不同的年代和季节气温及气温偏差分布各不相同.从气温长期演变趋势来看不论冬夏南疆北部(天山山脉以南)气温升高,塔里木盆地以及南疆南部地区气温降低.冬季升温区的升温幅度比夏季升温区大,夏季降温区的降温幅度比冬季降温区大.     

中国冬季气温的次季节尺度振荡及其与年际异常的关系

利用全国756站逐日平均气温资料和旋转经验正交展开方法(REOF)、功率谱方法,分析了中国冬季气温次季节尺度振荡的基本特征,并对次季节尺度振荡引起的冬季气温年际异常进行了研究。结果表明:(1)中国冬季气温的次季节尺度振荡存在地域差异。中国南部、西部和东部地区的冬季气温次季节尺度都存在10～20天和20～60天的振荡变化,只是南部和东部地区10～20天振荡较西部更显著。(2)冬季气温的10～90,10～20和20～60天主振荡的强度具有明显的年际变化,其中西北、华中、华南地区振荡周期的年际变化相似;华北、东北地区振荡周期的年际变化相似;西南地区和云南省振荡周期的年际变化相似。(3)中国冬季气温的次季节尺度振荡与冬季气温的年际变化有密切的关系。区域主振荡强弱年对应的中国冬季气温存在明显的异常,且相应的次季节变化与冬季气温年际变化存在负相关关系。     

华南冬季气温异常与ENSO的关系

利用1951一2012年华南192个测站逐月气温资料、NCEP/NCAR再分析月资料、NCC的ENSO监测资料,采用相关分析和合成分析等方法分析了华南冬季气温异常与ENSO的关系。结果表明:华南冬季气温对La Nina事件的响应比对E1 Nino事件显著,La Nina事件当年华南冬季气温以偏低为主,极强La Nina事件对应的华南冬季气温显著偏低,而中部型La Nina事件出现过华南冬季气温显著偏高的情况。当La Nina(El Nino)事件为东部型、Nino区海温异常的峰值月份出现在秋冬季,当年华南冬季气温易偏低(高)。从年际尺度上,当La Nina发生时,在对流层低层激发西太平洋异常气旋环流和北风异常,对应对流层中层北太平洋高压、乌拉尔山高压脊和东亚大槽南段均加强,西太平洋副热带高压减弱,东亚中高纬经向环流明显,冬季风偏强,导致我国大部分地区包括华南冬季气温偏冷,反之亦然。El Nino事件对华南冬季气温的影响具有年代际差异。对应华南冬季气温年代际变化的海温变化明显的区域位于北太平洋,而与ENSO关系不明显。     

华北冬季气温年代际变化及大气环流分析

用NCEP/NCAR再分析资料和华北地区冬季气温资料,运用经验正交分解(EOF)和合成分析等方法,分析了华北地区冬季气温年代际异常及同期环流背景场的变化特征。结果表明:华北冬季气温的年代际变化特征明显;北半球冬季环流场的年代际变化是造成华北冬季气温年代际异常的根本原因,在近地面层,西伯利亚高压偏强时,华北冬季偏冷,反之亦然;在对流层中层,东亚大槽及贝加尔湖高压脊为主要影响系统;低空风场分析结果显示,华北冬季偏冷期中、高纬纬向环流减弱,经向环流明显增强,主要盛行偏北风,暖期情况正好相反。另据分析,北极涛动的年代际变化与华北冬季气温异常也有很好的相关性。     

青藏高原地面感热对北半球大气环流和中国气候异常的影响

在青藏高原地面感热通量的基本气候特征以及异常变化的空间结构和时间演变趋势研究的基础上,进一步就高原地面感热异常对北半球大气环流和中国气候异常的影响进行诊断研究,并利用IAP2-LAGCM对青藏高原地面感热异常的影响进行了数值试验.结果表明:冬季地面感热在青藏高原西部、藏南谷地、横断山地区异常偏强,中、东部异常偏弱时,可使北半球500 hPa高度场表现出较明显的EU型和PNA型;高原西部、青海中北部异常偏弱,高原中部及东南部异常偏强时,使北半球100 hPa高度场的年际差异加强;西部、南部为正,柴达木及青海东部地区为负时,则新疆南部、西北东部及江南地区少雨,全国大部地区气温偏高.夏季高原地面感热通量距平特征为西南、藏南谷地、横断山区偏强,高原大部(中心在青海南部)异常偏弱时,则500"a高度场上青藏高原南部(孟加拉湾)高度偏高,高原北部高度偏低,负值区在帕米尔;当感热通量距平特征为高原西南、藏南谷地、横断山区偏弱,高原大部异常偏强时,有利于南亚高压的建立与维持;当地面感热通量呈南正北负距平差异时,长江上游、黄河源头及西北地区东部和东北部分地区降水量比常年偏多,气温偏低,中国东部、南部降水偏少,气温偏高.通过数值模式进行的敏感性试验证实了大气环流及区域气候变化对青藏高原地面感热总体异常的响应.       

印度洋海温异常与中国气温异常的可能联系

利用NCEP/NCAR 50 a冬季再分析资料、英国气象局全球海温资料、中国气象局整编的160站气温资料,采用EOF、合成、奇异值分解等方法讨论了印度洋海温异常对东亚冬季大气环流及气温的影响.结果表明,印度洋海温异常,引起了大气环流的异常,影响了东亚冬季风的强度.当印度洋海温一致变化时,中国温度变化也呈一致;当印度洋海温距平偶极振荡时,中国东、西部的冬季气温也出现偶极变化的现象;印度洋海温偶极振荡正位相年时,东亚冬季风偏弱,中国东北部气温偏高.     

2017年冬季内蒙古气候异常偏冷成因分析

2017年冬季内蒙古气温偏低,冬季各月气温偏低持续时间长,影响范围广。利用107站1961—2017年冬季各月气温资料、NECP环流场和NOAA海温场资料,从欧亚环流特征和赤道中东太平洋海温异常影响角度,分析了2017年冬季气温异常偏低特征及其成因。结果表明:(1)2017年冬季气温以偏低为主,且东部地区持续异常偏低特征比较突出;(2)北半球500hPa高度距平场上,欧亚中高纬度环流形势呈现出与异常偏冷年的环流特征;(3)赤道中东太平洋海温异常偏冷、东亚冬季风偏强均是导致内蒙古东部地区冬季异常偏冷的主要成因。     

东北夏季(6-8月)气温异常的时空特征分析

利用夏季（6—8月）中国东北地区91站44a气温资料，采用谐波分析方法将该区夏季气温异常变化的年代际、年际尺度分量分离，研究时空特征，然后应用REOF进行气温异常的区划，研究局域异常变化的年代际、年际分量的变化特征。结果发现：1）东北各站夏季异常方差中，东北大部分地区的气温异常的年代际变化分量均明显大于年际变化分量。2）区域气温异常的年代际变化主要特征为线性上升趋势。大范围夏季异常高温（低温）常出现在年代际、年际异常同时为正（负）的年份。3）气温异常可划分为南部型、北部型、东部型、西部型4个型，其中南部型和西部型的年代际变化相对重要，而东部型和北部型的年际变化相对重要。     

华北地区秋季气温的时空变化特征

利用我国华北地区17个站1951-2003年的月平均气温资料,分析了华北地区秋季气温的年际、年代际变化的时空特征.结果发现:秋季气温在20世纪90年代前处于偏高时段,90年代中期以后急剧降温,气温随时间变化而降低的趋势显著.从增温的幅度上看,华北的西部比东部大.日本海附近500 hPa高空环流变化异常与华北地区气温变化...     

江苏冬季气温的年代际变化及其背景场分析

利用1961-2000年江苏省60个台站的月平均气温资料，分析了江苏冬季(12月至次年2月)气温的异常空间分布特征；在此基础上，研究了江苏冬季气温的年代际变化及其对应的大气环流和SST异常的背景场特征；最后，初步探讨了江苏冬季气温的年代际异常与全球气温变化之间的可能联系。结果表明：(1)江苏冬季气温异常表现出整体偏冷或偏暖的趋势；(2)近40a，江苏冬季气温的异常变化具有显著的年代际变化特征，其中1961—1985年为偏冷期，而1986—1999年为偏暖期；(3)江苏冬季冷、暖期的大气环流、SSTA背景场存在显著的差异；东亚冬季风及江苏冬季气温的年代际异常与SSTA的年代际背景有着十分密切的联系。(4)在年代际尺度上，江苏冬季气温的异常变化与全球气温的异常变化具有较好的一致性，尤其是1980年代中期以来的异常升温与全球气温的明显增暖是同步的，可以认为江苏冬季气温的年代际变化主要体现为对全球增暖的响应。     

中国冬季月地面气温的年际变化

基于观测资料和再分析资料,对我国冬季各月地面气温的年际变异时空演变以及它们之间的相互关系、相关的环流异常特征进行了统计诊断分析,并对大气内部的影响过程和机制进行解释。我国冬季各月地面气温的主要年际变异模态是除青藏高原地区外的全国一致型,其次为南北反号分布型。我国冬季1月与2月气温的主要年际变异模态之间存在显著的同相变化关系,而它们与前期12月气温的主要变异型存在一定程度的反相变化关系。我国冬季各月地面气温主要年际变异模态又与欧亚大陆更大范围的高纬—中低纬度地区气温的反号变异型直接相关。与我国冬季各月大范围的地面气温变异相关的温度异常信号存在于深厚的对流层,其中异常信号在地面最显著,其强度随高度逐渐衰减。地表温度异常可以通过地表向上长波辐射通量异常来影响近地面乃至更高层次的气温异常。在冬季各月,欧亚大陆北部上空对流层各层出现的明显西风异常加强,使得高纬度的冷空气南侵活动减弱,从而造成我国乃至更大范围且垂直深厚的气温暖异常。     

我国前冬和后冬气温年际变化的特征与联系

基于我国160个台站观测的月平均地面气温资料,通过考察冬季各月气温之间的联系将11月和12月划分为前冬,次年的1月至3月划分为后冬,并利用160站资料和NCEP/NCAR再分析资料,通过经验正交函数 （EOF,empirical orthogonal function）分解和依赖于季节的EOF（SEOF,season-reliant EOF）分解对近62年来我国前冬和后冬气温各自的年际变化特征、它们之间的联系以及对应的大气环流进行了分析。结果表明,我国前冬和后冬气温年际变化的前两个EOF模态在空间上均表现为全国一致的变化和南北相反的变化;其时间系数的分布表明,当前冬出现全国性偏暖（冷）或北冷（暖）南暖（冷）的气温异常时,后冬出现类似气温异常和相反气温异常的概率均在50%左右。进一步,通过SEOF分解得到了年际变化时间尺度上我国冬季气温演变的两个主要模态。第一模态（SEOF1）为前冬到后冬同相演变型,即前冬全国一致偏暖（冷）时后冬亦全国一致偏暖（冷）,该模态在20世纪80年代中期有明显的年代际增暖;第二模态（SEOF2）表现为前冬到后冬反相演变型,即前冬全国一致偏冷（暖）而后冬全国一致偏暖（冷）,该模态以年际变化为主。对环流场的分析表明,中纬度大气过程特别是大气遥相关型的变化是同向和反向两种演变模态产生的主要原因。SEOF1的环流表现为对流层中层斯堪的纳维亚遥相关型在整个冬季的持续性同号异常,与此相伴的海陆气压差强度和东亚高空急流强度的变化使得前、后冬中的东亚冬季风环流呈一致加强或减弱,从而引起同相演变模态。SEOF2的环流在前冬表现为欧亚遥相关型的特征,整个对流层的变化都很显著,而后冬的环流信号主要在对流层中低层显著,此时表现为类似斯堪的纳维亚遥相关型的特征且符号发生了反转,从而引起反相演变模态。     

中国东部地区冬季气温与北极涛动的关系

利用NCEP/NCAR再分析资料、北极涛动（AO）指数序列及中国160个台站月温度资料,分析1951-2007年中国冬季气温与AO指数的变化特征及其相互关系。结果表明：1951-2007年AO与中国东部地区冬季气温基本呈正相关关系。中国东部地区冬季气温指数（IWT）与北极涛动指数（IAO）均逐渐增强,并有显著的年际和年代际变化,均存在准18 a的周期变化特征。从偏相关系数来看,在年际尺度上,西伯利亚高压对中国东部地区冬季气温的年际变化影响较大,而AO与冬季气温无显著相关关系;在年代际尺度上,AO对中国东部地区冬季气温的影响较显著,比西伯利亚高压影响大。东亚大槽偏弱时,中国冬季气温偏高,AO指数也偏高,反之则相反。在年际尺度上,东亚大槽对中国东部地区冬季气温的年际变化影响较大,而AO与冬季气温无显著相关关系;在年代际尺度上,AO和东亚大槽对中国冬季气温的变化影响均较显著。     

中国冬季气温月际变化特征及其对大气环流异常的响应

基于1951—2014年中国160站月气温和NCEP/NCAR再分析资料,利用季节的经验正交函数分解（S-EOF）等方法,研究了中国冬季气温月际变化的时、空演变特征及其对大气环流异常的响应。结果表明,中国冬季气温在月尺度上常常出现前、后冬相反甚至冷暖交替的现象。中国冬季气温月际变化存在3个主模态:全冬一致型、前后反相型和冷暖交替型。当西伯利亚高压冬季一致偏强（偏弱）时,冬季一致冷（暖）;当海陆热力差异由强变弱、西伯利亚高压强度由强变弱,东亚西风急流比较稳定,强度偏强,位置由南向北移动时,冬季前冷后暖;当大气环流发生突变,尤其是海平面气压场和500 hPa位势高度场上大气活动中心的频繁调整,西伯利亚高压强度在月时间尺度上强弱交替时,冬季气温呈冷—暖—冷交替变化。      

云南冬季气温变化的主要模态及其影响的关键环流因子

为了揭示云南低纬高原地区冬季气温变化的主要特征及影响的关键环流因子,本文利用云南124站地面气象站月平均气温观测资料、 NCEP/NCAR大气环流再分析资料,以及CPC和NCC提供的部分大气遥相关型和环流特征指数,首先分析了云南冬季气温变化的主要特征,表明冬季气温年际变率东部大于西部,主要空间分布有全区一致、东西差异、经向三级差异、西北-东南差异四种型态,前四个模态占EOF总方差贡献的90%,其中前三个模态线性变化趋势明显,第四模态主要表现出显著的年代际波动特征。分析发现相应不同气温模态,中高纬度异常波列呈现出明显不同的形势和走向,与500 hPa中高纬度异常波列相关的四个关键区的高度异常,以及孟加拉湾地区的高低层环流异常对气温主要模态有十分重要的影响：第一模态与东亚中低纬度南（20°N-30°N, 90°E-120°E）北（45°N-60°N, 90°E-120°E）两个区域经向差异密切联系,北低南高（北高南低）形势有利于全区一致偏暖（冷）;第二模态与中高纬度纬向波列有关,当东亚-西北太平洋区域（25°N-45°N, 120°E-160°E）高度偏高（低）、 700 hPa孟加拉湾北...     

中国南方春季大尺度大气水汽汇时空变化特征

用1958-2004年NCEP/NCAR再分析资料分析了中国南方春季大尺度大气水汽汇的时空变化特征。结果表明：华南中东部、广西北部-湖南西部-贵州东部地区是中国南方春季水汽汇的两个主要变异中心区。华南中东部春季水汽汇具有明显的年际和年代际变化特征,并以年代际方差占优;广西北部-湖南西部-贵州东部地区春季水汽汇以年际变化为主。华南中东部以及广西北部-湖南西部-贵州东部地区水汽汇的强度异常与东亚上空水汽输送异常导致上述地区垂直积分的水汽通量辐合的异常密切相关,当中国南方上空有西南（东北）风水汽通量距平,即西南风水汽输送增强（减弱）时,则上述地区上空的水汽汇偏强（偏弱）。     

2012/2013年冬季中国气温异常成因分析

2012/2013年冬季,我国平均气温为-3.8℃,较常年同期(-3.4℃)偏低0.4℃,就空间分布来看,我国东北、华北、黄淮、江淮和新疆北部气温较常年同期偏低。利用1951-2013年国家气候中心整理的全国160站月平均气温资料、英国Hadley中心全球海温资料、NCEP/NCAR再分析大气环流资料、德国不莱梅大学提供的海冰卫星遥感资料,通过EOF分析、回归分析、合成分析、相关分析方法研究了引起2012/2013年冬季我国气温异常的东亚中高纬大气环流异常,并从海洋环境要素异常的角度分析造成这种环流异常的原因。分析结果表明:2012/2013年冬季我国气温异常分布主要是由于北极涛动(AO,Arctic Oscillation)呈负位相,西伯利亚地区高度场异常偏高,东亚大槽明显偏深的环流形式引起的。而太平洋年代际振荡(PDO,Pacific Decadal Oscillation)负位相是引起西伯利亚高压强度偏强和东亚冬季风强度偏强的年代际海洋背景,前期9月海冰范围异常偏小是导致2012/2013年冬季AO呈现负位相及我国东北和新疆北部呈现异常低温的主要原因。     

陕西冬季气温变化特征及其成因

利用1961—2012年NCEP/NCAR再分析资料以及陕西月平均气温资料,分析陕西冬季气温年际变化特征及其形成机制。结果表明:陕西冬季气温主要呈全区一致的空间分布型,低温年,500h Pa高度场我国西部存在稳定的负距平,垂直方向呈准正压结构,西太平洋遥相关型(WP)与第一模态时间系数的相关性最显著。中高纬地区海温可能是影响陕西冬季气温的主要强迫因子,西北太平洋海温负异常,黑潮区、热带印度洋、北大西洋海温显著偏低,有利于陕西冬季气温偏低,且这些关键区海温的异常信号,在前期夏、秋季已经表现明显,对冬季气温预测有指示意义。     

江苏省冬季气温、降水年代际异常及相关分析

利用NCEP/NCAR再分析资料和江苏省冬季气温、降水资料,运用带通滤波、经验正交分解(EOF)和相关分析等方法,分析了江苏省冬季气候年代际异常及同期气温与降水的相关特征.结果表明:江苏省冬季气候的年代际变化具有很好的空间一致性,表现为全省整体偏暖(偏冷)和偏涝(偏旱)的趋势;冬季气候存在明显的年代际突变,时间在1980s中期前后,平均气温从偏冷时期向偏暖时期转换,降水由偏少期向偏多时期转换.通过冬季同期降水和气温的相关分析发现,降水和气温具有一定的正相关性,而他们的年代际分量的正相关性更为显著,这与冬季大气环流场和海温场的年代际变化有密切的关系.