冬季青藏高原湿中心区域水汽收支及其与中国降水的关系

利用ERA-Interim再分析资料(0.5°×0.5°)、探空观测资料及中国降水月值格点数据分析了冬季青藏高原(以下简称高原)大气水汽含量平均特征、高原湿中心区域的水汽收支特征及其与中国降水的关系。结果发现:冬季高原东南部地区存在湿中心,对应着水汽含量标准差大值中心;高原湿中心区域的水汽从西、南边界输入,东、北边界输出,净水汽收支多年平均为水汽"盈余";该区域冬季净水汽收入、支出34 a总趋势是增加的,而净水汽收支是减少的,但三者均存在4~6 a左右的周期;冬季该区域净水汽收入对南疆、高原东部—四川盆地及云贵高原的降水有较好的指示性,净水汽支出对西南—华南的我国南方大部分地区降水有较好的指示性,净水汽收支则可表征高原东部及邻近地区、长江中游地区的降水;冬季该区域异常多(少)水汽支出年时,我国南方大部分地区的降水偏少(多),水汽输送场不(有)利于水汽向我国南方的输送及辐合,即其水汽支出的强弱反映了水汽输送的强弱和我国降水的分布,体现出水汽收支通过环流对降水产生重要影响。     

基于再分析资料的西南区域近50a空中水资源的气候特征

利用1961—2012年NCEP/NCAR的再分析月平均资料,分析了中国西南区域(四川、重庆、云南、贵州、广西大部分地区、西藏东部)水汽总量和水汽输送的气候特征。结果表明:西南区域水汽总量近50 a来呈整体减少趋势;水汽含量在850—700 hPa之间最为丰富;西南区域东湿西干,重庆、贵州、广西、四川东部水汽总量相对丰富;影响西南区域全年水汽量的有四个输送通道,春季水汽主要来源于孟加拉湾和偏西气流,夏季主要受到孟加拉湾和印度洋季风影响,秋季水汽主要来源于西太平洋,冬季则主要来源于偏西风和西太平洋;西南区域全年主要为水汽汇合区(除云南大部分地区以外),常年有两个水汽辐合中心,一个在西藏与四川交接处(青藏高原东南侧),一个在贵州及其附近地区;而云南上空主要为水汽辐散,仅夏季部分地区为水汽汇合区。     

青藏高原南侧经圈环流变化特征及其对降水影响分析

基于1979-2015年青藏高原(下称高原)地区气象观测站的逐日降水资料和ERA-Interim逐日再分析资料,分析高原南侧经圈环流的季节演变及年际变化特征,并讨论其对高原降水及水汽输送的影响。结果表明,高原南侧80°E-90°E范围存在前季风环流、季风环流、Hadley环流的季节演变,前季风环流有-0. 377 s~(-1)·(10a)~(-1)减弱的趋势,季风环流有0. 524 m·s~(-1)·(10a)~(-1)显著增强趋势。在90°E-105°E范围存在季风环流和Hadley环流季节转换,季风环流存在0. 413 m·s~(-1)·(10a)~(-1)的增强趋势。基于各经圈环流开始、结束时间的定义,发现在80°E-90°E,前季风环流建立的时间有推迟而结束时间有提前的现象,其维持时间出现每10年-1. 47候的缩短趋势。在90°E-105°E,季风环流维持时间增长,Hadley环流维持时间缩短。前季风环流增强使得高原水汽辐散区辐散增强,水汽辐合区辐合增强,高原西南侧有东北向水汽输送增强,而高原西北侧有西南向水汽输送增强。夏季季风环流增强,高原南部至孟加拉湾地区自南向北的经向水汽输送显著增强,印度洋向高原输送的西南向水汽通量明显增加。前季风环流增强,春季高原中部及西南部降水减少,而东南部和北部降水增加。夏季季风环流增强时,高原南侧上升支增强,高原南部降水增加,而高原北部降水出现减少。     

内蒙古空中水汽资源气候特征分析

利用NCEP/NCAR再分析资料,分析内蒙古地区的水汽资源时空分布特征,探讨该地区水汽通量及收支等特征。结果表明:内蒙古地区年平均可降水量为10~15kg·m~(-2),夏季可降水量最大,冬季最少。全区主要受偏西或西北向的水汽通量影响,除东北部外,全区大部地区为水汽辐散。夏季,东、西部水汽输送特征有很大差异,东部受西南风水汽通量控制,且为水汽辐合。全区年均水汽输入为13.74×107kg·s~(-1),夏季的水汽输入量最多,高达21.93×107kg·s~(-1),秋季最少。全区年均水汽输入量约4.33×10~(15)kg,年均降水量为3.34×10~(14)kg,降水仅占全部水汽输入的7.7%,空中可开发利用的水汽资源很丰富。     

夏季云贵高原地区降水特征及云水资源的匹配

基于云贵高原地区1961—2010年高分辨率(0.5°×0.5°)逐日降水格点资料,分析了云贵高原及东、西两个区域的夏季降水变化特征。并结合欧洲中期天气预报中心(ECMWF)提供的1979—2010年ERA-Interim再分析资料,计算了其夏季水汽输送通量和净水汽收支。结果表明:(1)云贵高原夏季平均降水分布不均匀,存在区域差异:云贵高原西部的中部为降水量低值区,其向南、向西逐渐增加;东部由其东南部向西北部递减的分布形式。(2)将云贵高原分成两个区域,东、西部区域的降水都呈增加的趋势,降水量较高的区域降水增长速度较快。(3)大气中的水汽从云贵高原南边界和西边边界进入,从北边界和东边界流出,全区以净水汽输出为主,输出值与降水的变化都呈增长趋势。其中东部水汽为净输入;西部为净输出,向各区域的水汽输送量逐渐增加与各区降水量呈增长趋势变化同样相一致。(4)影响西部夏季降水的水汽主要源于孟加拉湾北部、南海北部和横断山到四川盆地地区,而东部水汽主要来自南海北部和四川盆地西部。     

青藏高原夏季云水含量及其水汽输送年际异常分析

利用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)提供的1979-2016年ERA-Interim再分析资料分析了青藏高原(下称高原)夏季云水含量及其水汽输送情况。结果表明:高原夏季云水含量占全年48%,东南向西北减少。影响高原云水含量的水汽通道有印度洋通道、南海通道、孟加拉湾北部及伊朗西部通道(依次简称通道1、2、3、4)。高原云水含量和各水汽通道强度均有明显年际变化。云水含量年际变化与通道2,4基本一致。云水含量与各水汽通道强度均呈增加趋势。通道1偏强时,来自印度洋北部和南海的异常水汽在孟加拉湾交汇向高原输送,主要使高原西北部云水含量增多。通道2偏强时,南海、中南半岛的异常偏南通量及孟加拉湾北部的异常西南通量向高原东南部输送更多水汽。通道3偏强时,西风带水汽和来自印度洋水汽更多输送到高原,主要使高原东北部云水含量偏多。通道4偏强时,来自南海-孟加拉湾南部的水汽向高原异常输送,使高原中部、东南部云水含量偏多。此外,西太平洋副热带高压(下称副高)偏西南偏强时,水汽通道2、4强度偏强,有利于水汽向高原输送。     

三江源地区水汽输送的时空变化特征及其机理研究

利用ERA5小时再分析资料分析了1981~2019年三江源地区水汽总量和水汽通量的时空演变规律及其可能成因。结果表明:三江源地区平均水汽总量和水汽通量的空间分布总体呈东南向西北递减的态势；其中，7月水汽表现出明显的异质性，对应平均水汽总量在可可西里和黄河源区的两个高值中心，平均水汽通量则恰好是两个低值区，该月水汽输送在曲麻莱、清水河一带和久治形成两个辐合区；近39年，平均水汽总量与平均水汽通量的经向输送呈增多趋势，但夏季平均水汽通量纬向输送的显著减少导致了其年值的减少；而平均水汽总量与平均水汽通量的年内分配分别呈“单峰”型、“双峰”型分布；西风环流减弱、高原夏季风以及南海夏季风增强，有利于水汽总量的增加和经向输送，而夏季高原热力作用则对水汽经向输送起到一定的扰动作用。      

印度洋海温的偶极振荡与夏季青藏高原水汽输送的关系

本文应用1961-2005年近45年NCEP/NCAR月平均再分析资料,在分析夏季青藏高原水汽输送通量特征的基础上,研究印度洋偶极指数与夏季高原水汽输送的关系,分析表明：夏季高原水汽的输入主要是受高原南边界水汽输送通量的影响,并且夏季高原区域净水汽与南边界水汽输送通量45年来的趋势变化很一致：都表现出先增加（1961-1980年）后减少（1981-2005年）的趋势变化。印度洋海温的前期变化（前年12月至当年5月）对夏季高原水汽的输送有明显的影响,特别是在1-3月。春季印度洋偶极指数通过对孟加拉湾地区向北的水汽输送通量的影响,进而影响夏季青藏高原水汽输送的异常。     

青藏高原东部及邻近地区水汽输送的气候特征

利用1980—1997年垂直积分的整层水汽输送通量资料,分析了青藏高原东部及其邻近地区水汽输送的气候特征。结果表明,该区的水汽输送具有明显的季节变化特征:冬、春季的水汽主要来源于中纬度的偏西风水汽输送,夏季(7月)主要来源于孟加拉湾和南海,秋季(10月)主要来源于西太平洋地区。季风携带的南来水汽在高原东侧地区的进退比较缓慢,8月初北扩到40°N附近,10月中旬南退出30°N,其强弱和进退异常能影响极端旱涝事件的发生。来自南海、西太平洋地区的水汽输送对高原东部及其邻近地区的影响值得关注。     

夏季青藏高原及周边热力特征与东亚降水的区域关系

基于1979-2011年欧洲中心ERA-interim月平均再分析资料,采用倒算法计算了夏季青藏高原(下称高原)及周边地区大气热源和水汽汇,并通过REOF分析其空间分布特征,划分了5个重要热源区域,最后对比分析各区域的热力特征与东亚地区降水的关系。结果表明,夏季高原及周边地区热源空间分布复杂,局地特征显著,不同区域热源异常具有显著的差异性,其与降水的关系也同样具有显著的区域差异性。其中,高原南侧热源强时,高原主体及印度北部降水增多;高原东北侧热源强时,华北及邻近地区降水增多;高原主体东部热源强时,江淮流域降水增多;高原东南侧热源强时,长江流域降水增多;高原主体西部热源强时,华南降水增多。并且,高原及周边地区不同区域热源异常,影响东亚地区不同区域异常的水汽输送,从而对东亚地区降水产生重要影响。     

月动力延伸预报产品在西北地区月降水预测中的释用

利用西北地区较密的163个气象观测站点逐月降水资料、NCEP/NCAR再分析资料500 hPa逐月高度场和月动力延伸集合预报500 hPa高度场资料, 进行了气候预报、持续性预报、实况解释检验和月动力延伸预报产品释用预测试验的比较。结果表明:实况解释检验结果的准确率 (PS) 评分最高, 气候预报平均PS最低, 月动力延伸预报解释应用方法略低于实况解释检验, 高于气候预报和持续性预报。PS的空间分布表明, 月动力延伸预报解释应用结果和实况回报试验的分布非常相似, PS最大值分布在青海南部、陇南和陕西大部等各月降水气候值相对较大的地区, PS较小的地方则在新疆部分地区、甘肃河西西部等各月降水气候值相对较小的地区, 西北其他地区PS值相差不明显。此外, 利用密集站点资料进行解释应用的效果高于利用稀疏站点资料的结果, 表明更多观测信息的应用有利于改善预测技巧。     

青藏高原地区上空NCEP/NCAR再分析温度和位势高度资料与观测资料的比较分析

利用青藏高原12个探空站资料及NCEP/NCAR再分析资料,对各标准等压面上的月平均温度和位势高度资料进行了比较,结果表明:NCEP/NCAR再分析资料能够客观地反映青藏高原上空温度和位势高度多年平均的气候特征;与实际探空资料相比,在年际变化中再分析资料的温度和位势高度也具有较高的可信度;但在长期趋势变化上,再分析资料在青藏高原对流层低层存在着明显虚假的变化趋势.总之,再分析温度和位势高度资料在青藏高原气候研究中有较高的参考价值,尤其是1979年后再分析资料的质量在平流层低层得到明显的改善.     

Precipitation climatically features over the Huai River Basin,China

The temporal and spatial characteristics of precipitation in the HRB (Huai River Basin) were studied using the observation data of monthly precipitation provided by the National Climate Center from 1961–2016 and the NCEP/NCAR global monthly reanalysis data. The results showed that: (1) The precipitation was mainly concentrated in summer, accounting for 52% of the total annual precipitation; there was more precipitation in the south, less in the north, and more in the coastal areas, less in the inland in summer; (2) The precipitation showed obvious decadal variations, especially in summer; the range of variation of most regions is above 140 mm; and significant decadal abrupt changes of precipitation from “abnormally less” to “abnormally more” appeared around 1979.     

NASA/Goddard长波辐射方案在GRAPES_Meso模式中的应用研究

本文将NASA（National Aeronautics and Space Administration）/Goddard长波辐射方案引入到GRAPES_ Meso（Global/Regional Assimilation and PrEdiction System_Meso）模式中,对2006年4月中国地区进行了一个月的模拟试验,并与相应的NCEP（National Centers for Environmental Prediction）再分析资料进行了对比分析。试验结果表明:在模拟区域内,使用GRAPES_Meso模式进行24 h、48 h预报得到的晴空大气顶向外长波辐射通量（the clear sky outgoing longwave radiation flux,OLRC）、地面接收到向下长波辐射通量（the clear sky downward longwave radiation flux at ground,GLWC）分布形势与NCEP再分析资料具有较好的对应关系;模式预报24 h、48 h OLRC和NCEP再分析资料月平均误差百分比控制在－10%～＋10%以内,GLWC月平均误差百分比比OLRC略大,但总体上两者误差都在合理和可接受范围之内。OLRC和GLWC 24 h、48 h的预报和NCEP再分析资料的逐日距平相关系数及标准误差的对比显示,模式24 h预报OLRC、GLWC的距平相关系数月平均值分别为0.96、0.98,标准误差月平均值分别为24.54 W m-2、27.23 W m-2;模式48 h预报OLRC、GLWC的距平相关系数月平均值分别为0.9521、0.9804,标准误差月平均值分别为22.43 W m-2、27.64 W m-2。总体上,模式24 h、48 h预报OLRC和GLWC的距平相关系数都在0.93以上,标准误差都在31 W m-2以内,且GLWC预报和NCEP再分析资料的相关性比OLRC略好,OLRC预报与NCEP再分析资料的的标准误差比GLWC略小。通过和RRTM长波辐射方案对比可知,两者的预报水平基本一致。本文研究结果表明,引入NASA/Goddard长波辐射方案后的GRAPES_Meso模式整体上能够较好地预报OLRC和GLWC,该辐射方案可以作为模式GRAPES_Meso的备选辐射方案之一。     

中亚感热异常对我国西北温度、 降水的影响

利用1954-2004年NCEP/NCAR月平均再分析感热资料和我国西北地区31个测站温度、降水资料,采用SVD分析方法,分析了中亚感热场与我国西北地区温度、降水场的关系.分析表明:(1)4～9月的中亚感热与来年我国西北地区1月的温度呈显著的负相关.(2)5～7月中亚感热主要影响我国西北的新疆大部、甘肃、宁夏、陕西等地区来年1月的温度.(3)5～6月、7～9月、10～12月中亚感热分别影响我国西北7月、10月和来年2～3月降水.(4)5～6月中亚感热与7月我国西北的甘肃中南部、新疆东南部和阿勒泰地区的降水呈负相关关系.     

降尺度方法在安徽省月降水量预测中的试用

基于NCEP/NCAR 500 hPa高度场、T63月动力延伸预报500 hPa高度场和安徽省降水资料,依据动力预报产品释用方法中所建立的月降水距平百分率预报方程,从月和旬两种不同时间尺度以及固定资料和选择资料来反演方程系数共4种降尺度方法来预报安徽省20个代表站月降水。1995—2005年11 a的回报检验表明了4种方法都具有较好的预报能力,从旬时间尺度较月尺度来预报月降水具有优势,在汛期和汛期降水偏多年更为明显。     

两种再分析资料平流层温度场的对比分析

在Lorenz环流分解基础上,比较了全球平流层低层ECMWF和NCEP/NCAR两种再分析资料月平均温度场的差异。结果表明：（1）纬向的平均温度无论DJF季度还是JJA季度100 hPa,30°S～30°N纬带都是冷中心;在该冷纬带ECMWF资料温度均值显著低于NCEP资料,ECWMF资料的年际方差显著小于NCEP资料。（2）30 hPa以上NCEP资料的定常波比较杂乱,在中纬大陆上出现与事实不符的高低中心,而ECMWF资料反映的气温定常波则比较合理。（3）ECMWF资料在100 hPa和10 hPa上气温异常未能充分地反映近50 a来3次强的火山喷发引起的平流层增温。     

Evaluation of maximum and minimum temperature of NCEP-NCAR reanalysis data over Greece

Summary Assessment of the reliability of NCEP-NCAR reanalysis data has been the subject of much recent climatological research. In this study, an attempt is made to evaluate the reanalysis data for maximum and minimum temperatures over Greece for the period 1958–2000. Considering that available observations for Greek stations are not included as input in the NCEP-NCAR reanalysis data, the evaluation was made using gridded observational data derived from long time series for the examined area, using an objective scheme. The reanalysis data were compared with respect to the intra-annual variability for extreme years, the inter-annual variability of the corresponding temperature anomalies, and their ability to represent cold and warm spells. Also, the correlation patterns between the two datasets of daily and monthly values were examined. In general, it was found that there was good agreement between the two datasets, although some regional and seasonal differences existed and these were associated with topographical features not correctly represented by the reanalysis model resolution, such as land-sea distribution and orography.     

4种再分析月降水数据在内蒙古地区的适用性分析

利用1981—2020年气象台站的实测降水数据,对CRA40、ERA5、JRA55和MERRA2这4种再分析月降水数据在内蒙古地区的降水分布特征,与实测降水的相关性和误差进行分析。结果表明：（1）内蒙古地区4种再分析降水数据的空间分布与台站降水基本一致,误差分析表明CRA40与MERRA2的数据质量较高,ERA5次之,而JRA55数据质量相对较差。（2）CRA40和MERRA2在1983—1986年存在明显的降水低估,ERA5在2005年之后的内蒙古中东部出现明显的降水低估,JRA55在115°E以东存在明显降水高估,在115°E以西则以降水低估为主。（3）4种再分析月降水数据的年内最大均方根误差和绝对误差均集中在6—8月,与台站降水相关系数的年内最小值均出现在7月,内蒙古夏季汛期是再分析降水误差产生的主要时段。     

江淮地区ERA-Interim再分析与观测温度资料对比分析

通过对比江淮地区1992-2016年08和20时的ERA-Interim再分析资料与观测资料的温度要素,发现它们在垂直方向上的偏差存在从低层到高层先减小后增大的特点,对流层低层各站偏差的空间差异明显,到中高层各站偏差趋于一致。偏差存在明显年际变化,500 hPa及以上等压面在2000年前后再分析资料比观测资料存在由偏低向偏高的转折;除地面外,其他高度上两种资料的平均绝对偏差均呈显著减小趋势。在偏差的月际分布上,地面和500 hPa以上高度再分析资料普遍比观测资料偏高,各高度上平均绝对偏差在8-9月最小。进一步对各天气现象下两种资料比较发现,雪、雨夹雪、冰粒子和冻雨天气发生时,地面至1000 hPa和850 hPa上再分析资料比观测资料偏高;大雾天气发生时,再分析资料比观测资料在1000 hPa偏高幅度明显高于地面。可见,在江淮地区使用ERA-Interim再分析温度资料判别降水相态时,大气边界层和850 hPa温度需慎重使用,近地层虚假逆温对大雾判别会产生很大影响。