2020年国内十大天气气候事件

1长江中下游等地梅雨期及梅雨量均为历史之最2020年我国长江中下游等南方地区梅雨入梅时间早,出梅时间晚,梅雨期持续时间长,梅雨量大,极端降水事件频发。梅雨期雨量达759.2毫米,较常年偏多1.2倍,为1961年以来最多;安徽、湖北、江西等地46县市日降水量达极端事件标准,其中安徽金寨(309.5毫米)、江西新建(220毫米)等4地日降水量突破历史纪录。     

近50a江淮梅雨的区域特征

利用江淮地区44个站1954-2003年50 a逐日降水资料,采用模糊聚类、经验正交函数分解(EOF)、谐波分析和小波分析等方法分析了江淮梅雨期梅雨量的时空变化特征.结果表明:江淮地区梅雨量的空间分布存在显著不同的区域差异,可以分为南、北两个区.梅雨量具有显著的年际和年代际变化特征,南区候平均雨量峰值出现在6月第5候,北区峰值出现在7月第1候,副高脊线的两次北跳分别与江淮梅雨的平均入梅日期(6月第4候)和平均出梅日期(7月第2候)密切有关;南区梅雨量长期变化呈显著的上升趋势,而北区变化不明显;南北两区梅雨量具有显著不同的年际和年代际方差构成.南北两区梅雨量均存在多时间尺度的振荡周期.副热带高压和季风环流的异常直接影响到江淮梅雨期梅雨量的丰枯.     

1885~2000年长江中下游梅雨特征量的统计分析

该文分析了1885~2000年长江中下游梅雨特征量的基本统计特征及其相互关系，在此基础上研究了梅雨较长时间尺度的变化特征。结果发现:①梅雨量的大小与梅雨期的长短和出梅日期的早晚为显著的正相关；②梅雨的主要周期为3 a、6 a和8 a，它们分别与低纬100 hPa高度场、热带系统以及全球陆地温度的变化有关；③控制入梅、出梅和梅雨期6 a左右周期的气候因素是相同的，而3 a左右的周期可能受到不同气候因素的影响；④长江中下游梅雨在近116年期间，经历了6个不同的气候阶段。     

近52年江淮梅雨的降水分型

根据1954-2005年江淮地区梅雨期间的逐日降水资料,采用旋转经验正交函数分解法(REOF)分析得到,江淮梅雨具有江淮型、江南型、淮河型和两湖型4种优势降水型,都存在着6～7年和准20年的周期振荡.20世纪90年代后表现为江南梅雨型减少、而淮河梅雨型增加的趋势.进一步采用系统聚类法对汀淮梅雨期逐年降水场进行客观分型得到,江淮梅雨分为全流域丰梅型、全流域枯梅型、南丰北枯型、北丰南枯型和南北丰中间枯型共5种雨型.全流域丰梅型具有入梅早、出梅晚、梅雨期长、梅雨量大和梅雨强的特点,而全流域枯梅型正好与之相反.雨带型中,以南北(北)丰中间(南)枯型入梅早(晚),南(北)丰北(南)枯型出梅早(晚),这些特征与雨带的地理位置相对应.江淮各梅雨型均具有明显的年代际变化,20世纪90年代主要对应全流域丰梅型和南丰北枯型,而2000年以后以全流域枯梅型、北丰南枯型和南北丰中间枯型为主.近52年中20世纪60年代(90年代)梅雨期最短(长)、梅雨量最少(多)、梅雨强度最弱(强).最后,从南亚高压位置、高空东、西风急流、西太平洋副热带高压和阻塞高压的位置及维持、垂直速度、季风气流的水汽输送6个方面对比了不同梅雨降水型所对应的大气环流特征及主要差异.     

2016年我国梅雨异常特征及成因分析

利用国家气候中心梅雨监测资料和NCEP再分析资料,对2016年我国梅雨异常特征及其大尺度环流成因进行了分析。结果表明:（1）2016年我国梅雨有明显的区域特征,其中江南区入梅偏早14天,与1995年并列成为1951年以来入梅最早的年份,出梅偏晚11天,梅雨期（量）偏长（多）,但梅雨期日平均降水量偏少;长江区入梅和出梅均偏晚,梅雨期接近常年,但梅雨量偏多一倍以上,梅雨量和梅雨期日平均降水量分别为1951年以来历史同期第三和第二高值;江淮区入梅、出梅及梅雨期接近常年,但梅雨量偏多。（2）对流层高、中、低层环流系统冬夏季节性调整和转变显著提前的共同作用,导致了2016年江南区入梅显著偏早;东亚副热带西风急流、西太平洋副热带高压（副高）和东亚夏季风涌在7月中旬阶段性地南落导致了江南区和长江区出梅偏晚。（3）受到前冬超强厄尔尼诺衰减和春、夏季热带印度洋全区一致海温模态偏暖的影响,梅雨期副高异常偏强,副高西南侧转向的水汽输送异常偏强,并在长江区和江淮区与北方弱冷空气辐合,造成梅雨量异常偏多。     

121 a 梅雨序列及其时变特征分析

对2001--2005年长江中下游梅雨期进行了划分。确定的梅雨参数包括梅雨集中期、梅雨长度、梅雨量、梅雨强度、入梅日期和出梅日期等。然后对1885--2005年共121a的长江中下游5站逐年的梅雨参数进行时间演变分析。从各梅雨参数趋势变化上可估计,在未来10a里,梅雨量仍将偏多,梅雨长度将偏长,入梅日期将偏早,出梅日期也将偏早。对梅雨参数进行Morlet小波分析得出,从1980s开始,入梅日期和出梅日期都出现明显的2～3a和6a的年际振荡周期;入梅日期还出现明显的12a左右的年代周期,出梅日期出现了16a左右的年代际周期。进入1990s后,梅雨长度出现了8a的年际周期,梅雨量则出现明显的4a和8a的年际周期以及一个近16a的年代际周期。     

江淮梅雨与东亚副热带夏季风进程变异的关系

根据中国气象局《梅雨监测业务规定》中的入、出梅标准,结合1960—2016年全国661个常规气象站逐日气象资料,以及NCEP/NCAR月平均再分析资料,分析了江淮梅雨和东亚副热带夏季风进程变异的时空特征,提取季风关键区(32°~34°N,112°~120°E,包含17个站点),并分析了江淮梅雨和季风关键区的联系与成因。结果表明:1960—2016年平均梅雨期为6月8日—7月15日,平均梅雨量为303 mm。比东亚平均梅雨季的开始时间早9 d,比其结束时间晚7 d。梅雨量在近57 a中也呈波动式变化,但整体为上升趋势。入梅越早,出梅越晚,则梅雨期越长,梅雨量越多。副热带夏季风推进到关键区的平均时间为5月19日,其在1970s末和1990s末分别发生了由偏晚向偏早和由偏早向偏晚的突变。夏季风到达关键区偏早时,出梅日偏晚,梅雨量偏多,季风到达偏晚时,出梅日偏早,梅雨量偏少。副热带夏季风推进时间和江淮梅雨量呈全区一致的负相关,负相关区位于湖南、湖北及江西三省临近的两湖地区。东亚副热带夏季风到达关键区时间偏早(晚)年,500 hPa高度场上乌拉尔山—鄂霍茨克海为正(负)距平,阻塞高压增强(减弱);日本海附近为负(正)距平,东亚大槽加深(西退北缩),加强(削弱)了槽后冷空气向南输送且不(有)利于中低纬度副热带高压的北跳,西太平洋副热带高压中心强度增强(减弱),位置偏西(东),其西北侧的西南暖湿气流输送加强(减弱),江淮地区有水汽的辐合(辐散),有(不)利于梅雨量偏多。     

近46年江淮下游梅雨期的划分和演变特征

应用近46年江苏省中、南部各五站逐日雨量和西太平洋副高逐候脊线纬度资料分别划分出苏南和江淮两区梅雨期。部分梅雨期内含2段甚至3段梅雨集中期,因此也存在间歇期;出梅并不等同于入（盛）夏,少数年虽出梅却无（盛）夏。在所揭示的一系列区域气候特点中,最值得注意的是首次划分出的江淮梅雨期,它与苏南梅雨期并不尽同,有二成年份出梅期延迟至8月。两区梅雨期都具有很大的年际变化,尤其是苏南梅雨量的年际变化一直处于上升趋势且在近十年达到极大。     

21世纪长江中下游梅雨的新特征及成因分析

利用1961—2011年观测资料分析了长江中下游梅雨各特征量的时空变化特征,尤其是21世纪的新特征,指出2000年以来梅雨入梅偏晚,出梅偏早,梅雨长度缩短,强度减弱。统计发现,在这一时段梅雨期内降水日数明显减少,在梅雨长度缩短的同时,降水日数占梅雨期长度的比例也下降,表明梅雨期内强降水越来越集中。梅雨的这种年代际变化可能和2000年以来北太平洋海温处于PDO负位相,且这一时期拉尼娜事件频繁发生有关。在PDO负位相背景下,我国汛期多雨带位置易偏北,同时由于拉尼娜事件频发,热带西太平洋海温增高,使副热带高压偏强偏西偏北,阻止了源自印度洋和孟加拉湾的西南气流向长江中下游地区的输送,迫使水汽输送路径更加偏北偏西至淮河及以北地区,长江中下游地区低层为正散度距平,梅雨降水减少。     

传统梅雨区西北部梅雨期降水特征研究

本文从气候平均角度及年际时间尺度对传统梅雨区(28°~34°N,110°~123°E)的西北部(NW区)梅雨期降水及其与大气环流和海温的关系进行了研究,重点比较其与典型梅雨区梅雨期降水的异同。结果表明:(1)气候平均而言,850 hPa层次上大于40 g·m·kg^-1·s^-1的水汽输送带无法覆盖NW区,导致该地区在35~37候没有类似于江南地区、长江中下游地区和江淮地区梅汛期集中性降水的特征。(2)1979—2017年共39 a中,NW区有24 a出现了梅雨现象,有15 a为空梅,平均入梅日期为6月27日,比长江流域偏晚13 d,平均出梅日期为7月13日,与长江流域相近,梅雨期平均日降水量与长江流域相当。(3)NW区梅雨期时,雨量偏多的地区在我国黄淮地区,此时江南地区雨量偏少。东亚夏季风系统成员,如南亚高压、西太平洋副热带高压、青藏高原南部梅雨锚槽、低层西北太平洋反气旋等都比长江流域梅雨时偏北。(4)与典型梅雨区不同,NW区的入梅时间与赤道印度洋、赤道中东太平洋等关键区海温没有显著关联。     

NEW DEFINITION FOR NORTH HUAIHE RIVER RAINY SEASON AND ATMOSPHERIC CIRCULATION CHARACTERISTICS IN PRECIPITATION ANOMALY YEARS

In this article, a new definition for the North Huaihe River rainy season (NHRS) is presented using summer daily precipitation in East China and subtropical high ridge axis at 500 hPa. By calculating the annual precipitation amounts in the NHRS and Meiyu of the Yangtze-Huaihe Rivers basin (YHMY) from 1961 to 2009, the dates of precipitation beginning and ending as well as the duration of the two rainy seasons in the 49 years are analyzed. Atmospheric circulation characteristics in positive and negative precipitation anomaly years during the NHRS are also studied. Results are shown as follows. (1) The new definition for the NHRS is much easier to use. It involves only two meteorological factors, making its application more practical. It can also distinguish two rainy periods of the NHRS more objectively. (2) The average duration of the NHRS is similar to that of the YHMY, except that its average dates of beginning and ending are about one week later than those of the YHMY. The average precipitation of the NHRS is slightly less than that of the YHMY, and the yearly precipitation variation of the two rainy seasons are similar to each other with no obvious increasing or decreasing trend in the 49 years, but with distinguished decadal and inter-annual variations. (3) In positive precipitation anomaly years, the South Asian high moves more northward and more eastward, the western Pacific subtropical high is located more northward and westward, and the summer monsoon is stronger than normal, resulting in the convergence of the warm and moist southwesterly airflow from the west side of the subtropical high and the cold air from the north side of the northeast trough in North Huaihe River basin.     

近53年江淮流域梅汛期极端降水变化特征

基于1961—2013年江淮流域梅汛期（6—7月）逐日降水资料,利用百分位法确定极端降水阈值,对江淮流域梅汛期极端降水的时空分布及突变特征进行分析,结果表明：95%分位极端降水阈值多在50 mm以上,大值中心主要位于湖北东部到安徽南部一带;平均极端降水强度与阈值大小的空间分布相似。极端降水量和极端降水日数整体呈现由安徽南部向四周递减的空间分布特征,极端降水量约占梅汛期降水总量的1/4~1/3。从季节内分布上看,极端强降水站次在梅汛期呈单峰型分布,各候间差异明显,其中6月第5候到7月第2候最多。极端降水量、极端降水日数以及极端降水量占梅汛期总降水量百分比均具有明显的年际变化,且上升趋势显著;江淮流域梅汛期极端降水量和极端降水站次的这种上升趋势均在1980年发生突变。     

基于CI指数的淮河流域干旱时空特征研究

本文运用淮河流域170个气象台站1961—2010年共50年逐日气温、降水资料以及历史干旱灾情资料,研究CI指数在淮河流域的区域适应性,并以此为基础运用多种统计方法分析淮河流域近50年的干旱时空特征。结果表明：基于CI指数计算得到的历年干旱日数与受灾面积和成灾面积的相关性通过了0.01的显著性水平检验,表明CI指数在淮河流域具有较好的区域适应性。淮河流域年均干旱日数基本呈纬向空间分布,流域北部多于南部;流域东部和西部的干旱日数略有增多趋势,而中部和北部的干旱日数有减少趋势,但均未通过0.05的显著性水平检验;EOF前3个模态累积方差贡献达94.4%,前3个分布型依次为全流域干旱日数一致多或少型、南北相反型以及东西相反型;1961年以来干旱日数共经历了由少到多4个循环交替,目前正处于相对偏少期;M K突变检验表明近50年来淮河流域干旱日数没有明显的突变。     

2003年夏季中高纬度环流与淮河流域降水

研究了 2 0 0 3年夏季中高纬环流特征以及乌拉尔山、鄂霍茨克海和贝加尔湖三个地区阻高指数逐候的变化情况。 6月下旬至 7月上旬东亚中高纬出现“双阻”形势 ,造成淮河流域持续一个多月的集中强降水 ,但是在 7月底 ,鄂霍次克海阻高再度建立并持续 ,致使盛夏西太平洋副热带高压较常年偏南 ,所以雨带的位置也未能北移。因此 2 0 0 3年夏季主要雨带维持在淮河流域     

1961—2008年淮河流域主汛期极端降水事件分析

利用淮河流域117个台站1961－2008年主汛期（6－8月）逐日降水资料,采用降水百分位数法划分极端降水阈值,建立极端降水事件时间序列;在此基础上揭示淮河流域极端主汛期降水事件时空演变特征。结果表明：淮河流域主汛期极端降水总量年际变化大,其强弱与旱涝格局基本对应。极端降水事件发生频次的多寡很大程度上影响着淮河流域主汛期降水量。一致性分布是淮河流域主汛期极端降水事件发生频次的最主要空间模态,其发生频次空间上可分为流域中东部、中北部、西南部、西北部及南部5个主要区域。极端降水事件总体上有增加趋势,特别是流域     

江南南部初夏汛期降水特征Ⅱ：雨季指数与影响雨季的大气环流关键区

借鉴梅雨指数的定义,选取贵溪、德兴、玉山、衢州、龙泉为5个代表站,建立了江南南部初夏雨季指数。近50a来,江南南部初夏雨季平均开始日和结束日分别是6月10日和7月1日,比江淮梅雨早约8d左右;雨季平均长度为20．5d,雨季内雨日数平均为15．5d;江南南部初夏雨季开始日经历了一个显著的“V型”变化过程,结束日呈“纺锤型”振荡变化;雨季的长度和雨日数没有明显的线性趋势变化,但20世纪80年代期间的雨季长度和雨日数年际变化大,旱涝频率高、强度强;20世纪60年代和21世纪以后雨季偏弱年较多。影响江南南部初夏雨季开始早晚的大气环流关键区主要在乌拉尔山附近,若乌拉尔山附近为阻高型（低槽型）,则雨季开始早（晚）;中高纬系统、太平洋副高和南亚高压也都有影响。影响雨季强度的大气环流关键区分别在东半球的北极区、中低纬度西北太平洋和鄂霍次克海附近上空。     

淮河流域水汽收支的若干特征

利用欧洲中心１９８０－１９８６年７年逐日资料和同期淮河流域的降水资料,计算了该地区的大气水汽汇的时间变化和空间分布,并分析了它们与降水量和蒸发量的关系。结果表明：淮河流域的７年平均降水量为８５７．５ｍｍ,年蒸发量为８４２．０ｍｍ,水汽收支大致相当。水汽汇的年际变化较大。７年平均水汽汇最大值在淮河上游信阳一带,最小值位于流域东部。淮河流域平均降水在７月份最大（２１１ｍｍ）,蒸发量同时达到最大（１６７     

未来气候变化对淮河流域径流的可能影响

采用新安江月分布式水文模型, 结合1961—2000年历史月气候资料和4个CGCMs的3个SRES排放情景下 (B1, A 2, A 1B) 未来降水和气温情景模拟结果, 对过去淮河流域的径流进行模拟检验并对未来2011—2040年的径流影响进行评估, 为水资源管理和规划提供依据。结果表明:水文模型能较好地反映年、月流量以及多年平均值和季节的变化; 年流量模拟一般好于月流量, 淮河干流主要控制水文站如王家坝、鲁台子、蚌埠的年流量模型效率系数均在80%以上; 多年平均值模拟效果好, 平均绝对相对误差为10%。多数CGCMs不同排放情景下气候模拟结果表明:未来2011—2040年, 淮河流域气候将趋于暖湿, 但年径流量将可能以减少趋势为主。这对淮河地区水资源的可持续发展以及东线调水工程水资源统一调配和管理提出了较大的挑战。淮河流域大部分区域2011—2040年月径流量减少将主要发生在1月和7—12月, 变化趋势较为确定; 4—6月, 径流量将以增加趋势为主, 不确定性较大; 2—3月, 径流具有增加趋势的地区多分布在淮河以北地区, 具有减少趋势的地区则多分布在淮河干流及以南地区和洪泽湖、平原区, 这些地区增加或减少趋势的不确定性较大。