2011/2012年冬季我国异常低温特征及可能成因分析

2011/2012年冬季,我国大部气温异常偏低,全国平均气温仅有-4.8℃,为1986年以来最低值,同时我国内蒙古、新疆、西藏和陕西一些地区日最低气温均突破历史极值。本文利用1951—2010年的中国台站气温资料及NCEP再分析资料对冬季气温异常偏低的原因分析后表明,2011/2012年东亚冬季风异常偏强造成了我国气温大范围异常偏低。异常偏强的东亚冬季风环流系统也表现为:对流层低层西伯利亚地区为异常冷高压控制,对流层中高层从乌拉尔山到贝加尔湖地区上空阻塞异常偏强,东亚大槽异常偏深。进一步的分析表明,2011年冬季时期赤道中东太平洋地区出现的La Nina事件可能是造成东亚冬季风系统异常的原因之一。     

2017/2018年冬季北半球大气环流特征及对我国天气气候的影响

2017/2018年冬季,东亚冬季风强度较常年同期偏强,西伯利亚高压偏强,季内冬季风强弱转换阶段性特征显著。欧亚中高纬以经向环流为主,乌拉尔山高压脊持续发展,东亚槽位置偏西。冬季冷空气过程频繁,受其影响,冬季东北地区气温显著偏低,而高原和西南地区西部异常偏暖。对2017/2018年冬季东亚冬季风偏强的可能原因分析表明,受北太平洋年代际涛动暖位相的调制作用,2017年秋季开始的La Ni〖AKn~D〗a事件对东亚冬季风的影响相对较弱。而冬季北半球极涡持续偏弱,北大西洋海温持续偏暖,中高纬环流系统异常和海温外强迫的共同作用,是东亚冬季风偏强的重要原因。     

与厄尔尼诺和拉尼娜相联系的中国南方冬季降水的年代际异常特征

利用NCEP/NCAR再分析大气环流资料、哈得来中心海温资料、中国700多站降水资料以及全球格点降水资料,详细分析了中国南方冬季降水异常的特征,并揭示了其所对应的欧亚大气环流和东亚冬季风异常与ENSO事件的联系,以及ENSO暖/冷位相对其影响的非对称性。研究进一步证明了厄尔尼诺是导致中国南方冬季降水偏多的重要外强迫因子,并指出拉尼娜对中国南方冬季降水的影响表现出明显的年代际变化特征。1980年之前的拉尼娜年冬季,东亚冬季风显著偏强,东亚大槽偏深,西北太平洋副热带高压偏弱偏东,中国南方受一致偏北风影响,气温偏低,降水偏少,多表现为冷干的气候特征。但1980年之后的拉尼娜年冬季,东亚大槽偏弱,印缅槽偏强,同时在菲律宾以西激发出异常气旋性环流,使得异常偏东风控制中国南方,有利于热带水汽输送增强,因此降水偏多。同时,1980年之后的拉尼娜事件还使得东亚副热带西风急流偏强偏北,中国南方处于急流入口区的右侧,通过二级环流使得中国南方上空的上升运动偏强,有利于降水偏多。因此,1980年之后的拉尼娜年冬季,中国南方易表现出冷湿的气候特征,有时也容易发生低温雨雪冰冻灾害。进一步分析表明,1980年以后拉尼娜成熟期海温异常空间分布型的变化,以及北半球大气环流的年代际变化可能是导致拉尼娜对东亚大气环流的影响在1980年之后发生变化的重要原因。     

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。     

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。     

2018/2019年冬季北半球大气环流特征及对我国冬季气温异常的影响

2018/2019年冬季,东亚冬季风较常年同期偏强,西伯利亚高压偏强。在北半球500 hPa高度距平场上,乌拉尔山地区为高度场正异常,贝加尔湖 巴尔喀什湖地区为高度场负异常,欧亚中高纬整体以经向型环流为主。冬季冷空气活动较频繁且强度偏强,受其影响,除东北地区、西南地区及华南地区中东部等地气温较常年同期偏高外,全国其余地区气温偏低。此外,欧亚中高纬环流季节内调整明显,导致我国气温异常表现出明显的阶段性特征。前期秋季巴伦支海 喀拉海海冰密集度偏低是造成东亚冬季风偏强的重要原因。     

黑龙江省2006年冬季异常偏暖气候分析

重点分析了2006年黑龙江省冬季异常偏暖是在气候变暖的年代际变化趋势背景下形成的。厄尔尼诺事件的发生、西太平洋副热带高压增强、东亚大槽偏弱、亚洲极涡面积指数偏小和北半球500 hPa大气环流异常等是造成黑龙江省2006年冬季气温持续偏暖的主要原因。     

秋季喀拉海海冰对2020和2021年12月京津冀冷暖反相的影响

2020/2021和2021/2022年冬季京津冀气温呈明显相反的季节内变化特征,前者前冬气温异常偏低后冬偏高,而后者前冬气温极端偏高后冬转冷。这两年前冬冷暖反相的直接原因是亚洲冬季风环流异常。2020年12月欧亚地区为典型的经向环流,西伯利亚高压偏强,乌拉尔山高压脊亦偏强,造成京津冀上空对流层中低层气温一致性偏低,而2021年12月环流形势相反。这两年冬季均处在拉尼娜背景下,但夏秋季喀拉海海冰异常有明显差异,可能是京津冀这两年前冬气温异常相反潜在的外强迫信号。统计和个例分析结果均表明,喀拉海海冰偏多易导致前冬西伯利亚高压偏弱,青藏高原地区海平面气压和亚洲大陆中纬度地区500 hPa位势高度均为正距平,不利于冷空气活动,造成2021/2022年前冬京津冀气温偏高,反之海冰偏少造成2020/2021年前冬偏冷。     

影响2018年汛期气候的先兆信号及预测效果评估

准确预测了2018年我国汛期降水"南北多,中间少,旱涝并重"的总体布局,尤其是准确预测了黄河流域降水异常偏多,而长江流域降水异常偏少的特征;对2018年东部地区季节内雨季进程前晚后早和夏季全国大部气温正常到偏高的预测也与实况一致;对西北太平洋和南海热带气旋生成和登陆我国的数量偏多、西北行和北上为主的移动路径、活跃程度前强后弱的预测与实况吻合。2018年汛期气候预测重点分析了冬季达到盛期的拉尼娜事件及其衰减后热带印度洋海温偏低有利于东亚夏季风偏强的机理,还参考了国内外动力气候模式预测西太平洋副热带高压脊线偏北、菲律宾为气旋式异常环流的结果。对先兆信号影响的诊断分析以及动力模式的结果均预测东亚夏季风明显偏强,西太平洋副热带高压偏北,因此拉尼娜事件和印度洋海温对其滞后响应的偏冷特征是有利于预测汛期长江中下游地区降水明显偏少、北方地区降水偏多的重要先兆信号。     

影响2018年汛期气候的先兆信号及预测效果评估

准确预测了2018年我国汛期降水"南北多,中间少,旱涝并重"的总体布局,尤其是准确预测了黄河流域降水异常偏多,而长江流域降水异常偏少的特征;对2018年东部地区季节内雨季进程前晚后早和夏季全国大部气温正常到偏高的预测也与实况一致;对西北太平洋和南海热带气旋生成和登陆我国的数量偏多、西北行和北上为主的移动路径、活跃程度前强后弱的预测与实况吻合。2018年汛期气候预测重点分析了冬季达到盛期的拉尼娜事件及其衰减后热带印度洋海温偏低有利于东亚夏季风偏强的机理,还参考了国内外动力气候模式预测西太平洋副热带高压脊线偏北、菲律宾为气旋式异常环流的结果。对先兆信号影响的诊断分析以及动力模式的结果均预测东亚夏季风明显偏强,西太平洋副热带高压偏北,因此拉尼娜事件和印度洋海温对其滞后响应的偏冷特征是有利于预测汛期长江中下游地区降水明显偏少、北方地区降水偏多的重要先兆信号。     

哈尔滨市空气质量特征及其与气象要素的关系

利用哈尔滨市2014—2016年逐日空气质量指数(AQI)数据,结合同期气象观测资料,分析了哈尔滨市空气质量的变化特征、主要污染物及与主要气象要素之间的关系。结果表明:近3 a间,哈尔滨空气质量为良级别的天数最多,占47%,达到污染级别的天数占31%,2016年空气质量最佳,优良级别的天数达到284 d,占全年78%;春夏季AQI指数较低,秋冬季AQI指数明显偏高,9月空气质量全年最佳,1月空气质量最差; PM_(2. 5)是造成哈尔滨空气污染的最主要污染物,其次是PM₁₀、NO_2和臭氧8 h(O3-8 h); AQI与气压之间以正相关为主,秋冬季最为显著;与风速主要表现为负相关,冬季尤为显著;与气温的关系受到采暖的干扰差异较大,年尺度及秋冬季呈负相关,月尺度呈正相关;与降水日数呈负相关;与相对湿度冬季表现为显著正相关,而5—9月为负相关。     

2009年冬季黑龙江省气温异常诊断分析

利用常规观测的温度资料、国家气候中心提供的环流特征量、NCEP/NCAR再分析资料和美国气候预测中心(CPC)提供的AO指数等,分析了2009年11月到2010年2月的北半球大尺度环流及物理量特征。探讨了2009年冬季黑龙江区域温度异常偏低的可能成因。分析表明,北半球极涡向南扩展,欧亚大陆上空经向环流占优势,北方冷空气活动偏强,西伯利亚高压异常强大,AO负异常偏强是造成黑龙江地区2009年冬季温度偏低的主要原因。     

2008—2018年黑龙江省大气自净能力变化特征分析

利用2008—2018年黑龙江省33个观测站的定时观测气象资料,按照国标《大气自净能力等级》（GB/T34299—2017）,分析了黑龙江省大气自净能力时间、空间的变化特征,并以省会城市哈尔滨为例,结合逐日空气质量指数（AQI）数据,分析了大气自净能力与AQI的关系。结果表明：2008—2018年黑龙江省平均大气自净能力指数为12.6×10⁴ km·a^-1,整体呈上升趋势,2015年以来大气自净能力明显增强。春季大气自净能力最高,秋季次之,冬季最低;空间分布大致呈北低南高分布,包含二、三级两个级别,春季全省各地均处于第二级别,有利于对大气污染物的清除,冬季漠河处于第五级别,不利于对大气污染物的清除;哈尔滨市冬季AQI与大气自净力指数呈显著负相关,考虑了通风量和雨洗作用的大气自净能力与AQI关系密切,直接影响着空气质量状况。     

黑龙江省沙尘天气发生的气候背景和预报方法

对2000～2003年黑龙江省较典型的7次沙尘天气过程进行气候条件和地面天气形势分析，并对沙尘天气影响下哈尔滨地区的空气污染状况特别是颗粒物污染进行了分析。结果表明：持续少雨、高温、春季大风是发生沙尘天气的气候条件；沙尘天气发生时，中等以上污染的地面天气形势有高低压同时发展、强低压发展、春季其它类型鞍形场均值区和弱低压内3种类型；在沙尘天气影响下，哈尔滨地区的颗粒污染物浓度迅速上升，形成中、重度污染。建立了未来24h发生沙尘天气的高空及地面预报模型。     

基于慢特征分析的哈尔滨市气温预测研究

慢特征分析方法(Slow Feature Analysis,SFA)是从已知的非平稳时间序列中提取缓变信息的有效方法。本文首先通过Logistic非平稳时间序列模型对SFA方法提取慢特征信息的能力进行了检验,然后以哈尔滨市为黑龙江省代表站,对月气温距平序列进行慢特征信号提取及预测研究。结果表明:慢特征分析方法可以有效地提取哈尔滨市气温距平序列中的慢特征信号。提取的慢特征信号能够反映原序列的变化趋势、极值等信息。拟合和预测试验表明,与平稳性模型相比,引入SFA信号后的气温预测模型可以在一定程度上提高预测能力,改善预测效果。对近48个月独立样本预测也得到相同结论。     

1961-2010年黑龙江省水稻延迟型冷害时空变化特征

利用1961-2010年黑龙江省62个气象站资料,基于5-9月平均气温和水稻冷害等级行业标准,利用累积距平和小波分析等方法分析水稻延迟型轻度、中度和严重冷害的空间分布特征及时间变化规律,以期为水稻延迟型冷害的研究提供基础。结果表明：1961-2010年黑龙江省水稻延迟型冷害主要集中发生在黑河、齐齐哈尔、哈尔滨东部、牡丹江西部和三江平原东部地区。1961-2010年黑龙江省水稻延迟型冷害存在明显的阶段性变化,1994年后转入新的较少发生阶段,2000年后黑龙江省水稻延迟型冷害发生明显减少。黑龙江省水稻延迟型轻度冷害和中度冷害存在21 a和9 a左右的变化周期,水稻延迟型严重冷害存在21 a左右的周期变化。     

基于自然灾害风险理论的黑龙江省玉米干旱风险评价

为了明确黑龙江省玉米干旱风险区划,为农业防灾减灾和保障玉米安全生产提供参考,选取黑龙江省玉米主要种植区44个农业气象站1971-2017年气象资料及农业资料,划分玉米全生育期为玉米生长前期（出苗-抽雄）,玉米生长后期（抽雄-成熟）,基于自然灾害风险评价方法,以水分亏缺指数确定不同生育期干旱指标,考虑危险性、暴露性、脆弱性和防灾减灾能力4项要素,引入权重系数,采用灰色关联度方法,确定四个因子对灾害发生的不同影响程度,构建危险性评估模型,评估黑龙江省玉米干旱风险,并进行了干旱风险区划。结果表明：在玉米不同发育期,干旱风险指数高值区均主要位于松嫩平原地区,其中,黑龙江西部地区为玉米干旱高风险区,中高值区分布在哈尔滨双城区以及绥化市肇东县。黑龙江省西南部地区肇州、肇源、安达等地区为中等风险区。而低值区主要分布在黑龙江东部三江平原地区以及黑河、伊春、牡丹江等地。研究结果可为黑龙江省玉米干旱防灾减灾工作提供理论依据。     

黑龙江省“冷”“暖”冬时空分布特征

利用黑龙江省61个站1961～2006年冬季平均气温观测资料,首次采用月平均气温权重系数法确定了黑龙江省“冷”“暖”冬的标准,分析了黑龙江省“冷”“暖”冬的气候变化趋势和空间分布特征。结果表明：在1980年以后呈明显变暖趋势,冬季平均气温和暖冬指数的气候变率分别为0．568℃／10a、13％／10a,增暖高于全国平均水平;黑龙江省大部份地区冷暖冬权重系数指标的气候变率在0．4℃～0．8℃／10a之间,山区大于相对较湿润的平原。     

青藏高原5月大气热源与黑龙江省盛夏降水的关系

利用1961—2017年黑龙江省夏季降水资料和NCEP再分析资料,采用奇异值分解、相关分析、回归分析等方法,研究了青藏高原大气热源与黑龙江省盛夏降水的关系及可能的影响机制。结果表明:5月青藏高原热源与黑龙江省7月降水关系最密切,当5月高原东部热源偏强时,7月黑龙江省中部降水显著偏少。5月热源偏强年,在副热带西风急流的作用下,7月中纬度环流呈现类似“丝绸之路”型遥相关波列,同时东亚沿岸环流呈现类似“东亚—太平洋”型遥相关波列,在二者共同作用下黑龙江省受反气旋式环流影响,7月降水偏少。     

黑龙江省土壤湿度及其对气温和降水的敏感性分析

气温和降水量变化是影响土壤湿度变化的主要原因,研究土壤湿度对气温和降水的敏感性对区域农业生产、生态环境治理和经济可持续发展有重要意义。采用1984-2007年黑龙江省73个气象观测站的气温、降水数据和13个土壤湿度观测站土壤观测数据,利用EOF、相关分析等数理分析方法,对黑龙江省土壤湿度与气温、降水量之间的关系进行了研究。结果表明：1984-2007年黑龙江省土壤湿度变化在不同区域存在差异：除三江平原中西部地区外,大部分农区土壤湿度变化趋势一致,20世纪90年代中期以前基本偏湿,而90年代中期以后则为偏干,2001年偏干严重。土壤湿度对气候变化响应的敏感性也不同,松嫩平原（西南部除外）是土壤湿度对气温和降水变化敏感区域;松嫩平原西南部对气温敏感;伊春南部地区-哈尔滨东部-三江平原西部为降水敏感区;逊克、伊春北部、牡丹江和三江平原东部土壤湿度对气温和降水均不敏感。