巴州地区近40年降水量变化特征分析

应用巴州地区11个站的降水资料进行统计分析,结果显示：1.40a来全地区年降水量及夏季、冬季降水量都明显增多,春秋季节变化不大.2.年降水量主要表现为全州一致的多雨或少雨空间分布型,其次为南部、北部地区的降水变化的相反趋势,春季降水的空间分布与年相似.3.全年和夏、秋季降水量都存在7.3a的主要变化周期.     

新疆夏季对流性降水时空分布特征及成因分析

利用1979—2016年ERA-Interim再分析数据对新疆地区夏季对流性降水的时空分布特征及环流成因开展了研究。结果表明:(1)新疆夏季降水主要集中在山区,对流性降水占总降水的比例在50%上下,在大部分盆地地区,对流性降水占比达70%以上;(2)对流性降水EOF第一模态表现为塔里木盆地西侧山区和伊犁及天山北麓的反相位变化,这种分布在21世纪00年代以前存在5年和10年左右的周期,而从1995年开始出现突变。而大范围降水塔里木盆地南侧山区和天山区域是同相位的空间型分布;(3)水汽条件和层结不稳定条件的差异共同作用导致了塔里木盆地西侧和伊犁两个地区夏季对流性降水反相位的变化。     

呼和浩特市夏季降水异常的大气环流特征分析

利用呼和浩特市7个气象观测站1961—2017年夏季降水资料序列和美国NCEP/NCAR的1961—2017年夏季北半球月平均500hPa高度场、700hPa经向风场和200hPa矢量风场再分析资料及南亚夏季风强度指数序列,分析了呼和浩特市夏季降水气候特征及其典型年环流场特征,并对南亚季风与呼和浩特市夏季降水相关性做了分析。结果表明:(1)呼和浩特市夏季降水存在显著的年代际和年际变化;(2)夏季典型多雨年和典型少雨年具有明显不同的环流特征;(3)南亚夏季风与呼和浩特市夏季降水关系密切。     

吉林省夏季降水时空变化特征研究

根据吉林省46个气象站1961-2010年夏季6-8月降水资料,采用线性趋势估计、旋转经验正交函数(REOF)等方法,对吉林省夏季降水的空间分布结构和长期变化特征进行了分析.得到如下结论:(1)近50 a吉林省夏季降水整体有减少的趋势,但未能通过显著性检验;从1980s初期开始,夏季极端旱涝事件发生频率有增大趋势,旱涝交替变化更加频繁;在降水异常的背景下吉林省大部分地方的暴雨发生频率呈增多趋势;(2)采用REOF客观的数学方法得到吉林省夏季降水的3个气候分区,即西北部平原区、中南部区和东部山区,这3个分区较好地反映了夏季降水的地域差异分布特征;(3)吉林省3个降水气候区分别呈现不同的降水趋势变化,西北部平原区降水趋势减少导致干旱发生概率增大,中南部区降水趋势增加导致洪涝发生概率增大,东部山区降水稳定少变.     

春季海温对中国夏季降水影响的诊断研究和预测试验

文中利用季降水异常集合的典型相关预测模式 ,以全球春季 (3～ 5月 )海温场作为因子场 ,对中国夏季降水场进行了诊断研究 ,并对 1998,1999及 2 0 0 0年这几个典型的中国夏季降水进行了回报试验。结果表明 ,春季海温与中国夏季降水之间存在较好的关系 ,春季海温在较大程度上决定了中国夏季降水雨带及其分布类型。考虑面积因子的集合典型相关预测方案对中国夏季降水具有较强的回报能力 ,此模式不仅能诊断出降水场和海温场中一些比较典型的空间模态和时间变化规律 ,而且可以再现 1998和 2 0 0 0年中国大部分地区的旱涝灾害。揭示了全球春季海温的异常变化在中国夏季 (6～ 8月 )降水异常中的作用。     

长江中下游地区近60a降水变化规律研究

利用1958—2017年长江中下游地区426个国家站逐日降水资料,通过线性趋势分析法、EOF分解法,使用五个降水特征量,分析了60 a来长江中下游地区降水的变化规律。结果表明:(1)长江中下游地区年降水量呈上升趋势,线性趋势为2.21 mm·a~(-1),夏季的线性趋势为2.03 mm·a~(-1),冬季雨量略增,而春、秋两季雨量略减;(2)年降水日数的线性趋势为-0.46 d·a~1,春、秋、冬三季降水日数均有减少,夏季持平;(3)降水强度呈弱上升趋势,降水强度的高值中心在江西以东大部以及湖北东部、安徽南部边缘,夏季的降水强度最大,冬季的最小,四季的降水强度均有弱增加趋势;(4)降水变异系数的高值中心位于安徽西北部边缘,最高值为0.25,低值中心位于湖南西部,最低值为0.14;春季的降水变异系数最低,夏季整体稳定,秋冬两季的波动性较大;(5)以年降水量作为指标可以把长江中下游地区划分为三种空间分布型,即长江中下游流域区域一致型、长江中下游北部和南部南北反相变化空间型以及长江中下游东部和西部东西反相变化空间型。     

内蒙古夏季降水特征及其与全球海温异常的统计关系

利用1961—2010年内蒙古自治区102个气象站夏季(6—8月)降水量资料,采用EOF、小波分析等方法,对内蒙古地区夏季降水量的空间分布特征和时间演变规律进行了诊断分析。结果表明:内蒙古夏季降水的空间分布既有整体的一致性,也存在东、西部相反变化的差异。近50a来,内蒙古地区夏季降水有减少趋势,并存在6⁸年周期变化;对内蒙古夏季降水与前一年1月到当年8月全球逐月海温求相关,选取影响内蒙古夏季(6—8月)降水的海温关键区(268年周期变化;对内蒙古夏季降水与前一年1月到当年8月全球逐月海温求相关,选取影响内蒙古夏季(6—8月)降水的海温关键区(26⁴2°S,9342°S,93¹40°W)及相应的关键时段(当年1—5月)进行分析,内蒙古夏季降水与关键区海温有很好的负相关关系,关键区海温的异常可预示内蒙古夏季降水异常。     

北京地区夏季极端降水变化特征及城市化的影响

应用北京地区20站1971—2010年降水记录及城市发展数据,采用百分位方法定义极端降水事件的阈值,分析了北京地区夏季极端降水事件的时空变化特征及城市化的影响。结果表明：(1)北京夏季极端降水阈值及频数存在较强局地性特征,基本沿地形高度分布,极端降水频数多发区与高阈值区不完全对应;(2)近40年极端降水频率及强度均呈现下降趋势,年际及年代际差异显著;(3)城市化发展不同阶段极端降水强度及频数均有不同的分布形态,城市化对城市不同区域极端降水影响不一样,城市化导致城市下风向近郊区极端降水强度、次数均表现为增多趋势;(4)城市对极端降水的影响还与天气过程强度有关,强天气背景下城市对极端降水频数的影响程度高于对降水强度的影响。     

我国春夏季地气温差的时空变化特征及其与夏季降水的联系

利用1960~2006年我国地温、气温逐日4个时次[02:00(北京时间,下同)、08:00、14:00和20:00]的和中国降水台站观测资料以及NCEP/NCAR再分析资料,分析了我国春季(3~5月)和夏季(6~8月)地气温差的时空变化特征及其与夏季降水的联系。分析结果表明:我国春季地气温差主要存在着3种空间模态分布,第1模态表现出我国西部地区地气温差为正值,我国东部地区从南至北呈现出"-、+、-、+"空间分布特征;而第2模态则呈现"+、-、+"的空间分布特征;第3模态则表现出一致的空间分布特征。我国夏季地气温差同样存在着3种空间模态分布,第1模态表现出我国东部和西部地区夏季地气温差反相的空间分布特征;第2模态则呈现出"-、+、-"的空间分布特征;而第3模态则表现出"+、-、+、-"的空间分布特征。分析结果进一步表明我国春季和夏季地气温差第1模态与我国长江中下游地区夏季降水均存在正相关关系,而与华北地区出现负相关关系。而且,夏季更加显著。这主要是由于我国东部和西部热力差异增强,有利于在我国东部地区出现西北风异常,这说明东亚夏季风偏弱,不利于水汽向北输送,有利于华北地区降水偏少。并且,在我国东南部地区出现水汽辐合和上升运动,从而有利于我国长江中下游地区夏季降水偏多。     

东亚区域气候变化的长期数值模拟试验

文中利用NCAR的中尺度模式MM 5V3对东亚地区进行了 10a的长期积分模拟试验 ,并着重对冬、夏两季东亚区域气候变化特征进行了分析。分析结果表明 :(1)模式能够合理地模拟出 10a冬、夏平均的区域气候特征。模拟的 10a冬季平均降水的分布和强度与实际比较一致 ,对夏季降水分布特征的模拟也比较合理 ,但模拟的夏季华北降水偏多。模式对冬季平均场的模拟要优于对夏季的模拟 ;(2 )模式对降水、地面气温年际变率的模拟较为合理 ,模拟的中高层环流、温度场等要素的距平相关系数都比较高 ;(3)模式对不同ElNi no年对东亚区域气候变化影响的模拟能力有所不同 ,模拟的 1992 ,1995年的结果比较合理 ,但对 1998年模拟得不理想 ;(4)MM5V3模式具备一定的区域气候模拟能力。     

基于低频振荡特征的夏季江淮持续性降水延伸期预报方法

本文利用1981~2008年我国南方地区200站逐日降水量、NCEP再分析资料和NCEP气候预报系统 (CFS) 的模式回算数据, 针对降水低频信号, 分析了江淮地区夏季降水的延伸期可预报性, 并选取对江淮持续性强降水有显著影响的东亚环流指数作为预报因子, 以降水20~50天低频分量作为预报量, 进行了针对江淮地区夏季持续性强降水过程的延伸期预报试验。结果表明, 江淮地区夏季降水具有明显的20~50天周期的低频振荡特征。降水的20~50天低频振荡, 尤其是峰谷值位相的变化与实际降水集中期和中断期的交替有较好的关系, 研究20~50天降水低频分量的延伸预报, 对于江淮地区夏季持续性强降水过程的延伸预报有一定的指示意义。本文尝试提出一种基于大气环流低频信号和数值模式预报产品的动力与统计相结合的预报方法, 以期为江淮地区夏季持续性降水过程的延伸期预报提供参考。     

大兴安岭和长白山地形影响东北夏季降水的数值模拟研究

利用区域数值模式WRF-ARW（V3.9）开展高分辨率数值模拟试验,研究了东北地区大兴安岭和长白山地形对该地区夏季降水的单独和共同影响。结果表明,东北地区两大山脉地形可以显著影响东北及其周边区域的大气环流和降水。大兴安岭和长白山地形的阻挡作用使得夏季偏南气流在两个山脉的迎风坡一侧堆积,引起局地水汽增加并产生上升运动,因此两个山脉的迎风坡一侧降水增加;而在两个山脉的背风坡一侧,局地水汽减少并伴随下沉运动,因此两个山脉的背风坡一侧降水减少。大兴安岭地形的存在使得其东侧到松嫩平原地区夏季降水增加1.09 mm d?1（相较参照试验增幅为30%）,而使其西侧蒙古东部地区夏季降水减少0.69 mm d?1（相较参照试验减幅为24%）;长白山地形的存在使得长白山南侧到朝鲜半岛地区夏季降水增加1.76 mm d?1（相较参照试验增幅为26%）,而使其北侧三江平原地区夏季降水减少0.81 mm d?1（相较参照试验减幅为22%）。当大兴安岭与长白山同时存在时,两者的协同作用会减弱蒙古东部、松嫩平原和朝鲜半岛地区夏季降水的响应,而增强三江平原地区夏季降水的响应。该研究结果对于理解东北地区当代气候的形成具有重要的科学意义。     

江苏夏季降水特征及其与太平洋海温的关系

利用江苏省13个代表站41 a(1960-2000年)的夏季降水资料及 NCEP/NCAR月平均再分析资料,运用合成和相关分析方法考察了江苏夏季旱涝年环流特征以及夏季降水异常与太平洋海温的关系.结果表明:江苏夏季降水存在明显年际变化;江苏夏季涝(旱)年500 hPa东亚及西太平洋地区从低纬到中高纬呈"正负正"("负正负")的高度距平分布;江苏夏季降水与东亚夏季风指数反相关;江苏夏季降水的偏多(少)通常与前冬北太平洋海温偏暖(冷)有关.春季赤道东太平洋海温偏暖(冷),夏季降水偏多(少).     

中国东部夏季降水与东亚垂直环流结构及其预测试验

本文在分析中国东部夏季降水的时空分布特征基础上, 从东亚高、中、低层大尺度环流异常着手, 选取对中国东部夏季降水异常有显著影响的大气环流预报因子, 分别应用逐步回归和最优子集回归法两种统计降尺度方法, 以动力气候模式CAM3.1预报输出的大气环流预报因子为基础, 以中国东部夏季降水的典型空间分布型为预报对象, 建立动力与统计相结合的中国东部夏季降水预测模型, 并对1981～2000年的中国东部夏季降水进行回报试验。结果表明: 中国东部夏季降水具有4类典型的空间分布型式, 且具有显著的准2年和年代际尺度振荡周期; 东亚高、中、低层大气环流异常的特定配置, 对东部夏季降水的空间分布型有显著影响; 使用两种降尺度方案建立的动力与统计相结合的预测模型对中国东部夏季降水异常具有一定的预报技巧, 可以在一定程度上提高动力模式对中国东部夏季降水的预报效果。     

近42年西藏高原雅鲁藏布江中游夏季气候趋势和突变分析

根据1957－1998年雅鲁藏布江中游拉萨、日喀则、泽当、江孜4个站6－8月的平均气温、降水资料，通过线性趋势估计和多项式函数拟合等方法分析了雅鲁藏布江中游地区夏季气候长期趋势变化和周期变化，并利用滑动T检验等方法讨论了突变的问题。结果表明：在过去42a里，该流域夏季气温有明显的上升趋势，1980年突变增暖非常明显；而夏季降水呈下降趋势，60年代中后期至80年代末降水普遍偏少，90年代降水出现回升势头。气温、降水的主要周期集中在高频波段，显著周期为2．8－3．5a。     

ENSO对中国夏季降水可预测性变化的研究

众多研究表明,ENSO对东亚夏季风尤其是中国夏季降水存在很大影响,已成为中国夏季降水首要的预测因子。传统的预测模型认为,当前期ENSO为暖位相状态时,夏季中国主要雨带位置偏南,长江流域降水偏多;反之,当前期ENSO为冷位相状态时,夏季中国主要雨带位置偏北,长江流域降水偏少。基于1951—2003年中国160站月平均降水资料和同时段的NOAA ERSST海表温度资料,讨论了中国夏季降水和前冬Nino3区海温关系的年代际变化。分析结果显示,近20年来二者相关性已大大衰减。作为中国夏季降水的主要预测指标,ENSO的指示意义也相应减弱。在1951—1974年,依据前冬Nino3区SSTA预测夏季降水符号准确率在67%以上的站数有43站,但在1980—2003年,同样准确率的站数只有15站。在前一个研究时段,这43站呈区域性分布于东北地区、黄河和长江流域,但后一个研究时段内的15站分布分散,不利于区域性预测。相关分析结果表明,在20世纪70年代中期之前,当前冬赤道东太平洋海温偏高时,华北和江南南部的多数测站夏季降水偏多,淮河流域降水偏少,同时梅雨开始偏晚。反之,当前冬赤道东太平洋海温偏低时,华北和江南南部夏季降水易偏少,淮河流域降水则偏多,同时梅雨开始偏早。但在20世纪80年代之后,上述对应关系较难成立。因此,在汛期预测业务中参考ENSO的作用时必须充分考虑年代际背景的差异。     

近50年来中国夏季降水及水汽输送特征研究

利用1951-2006年中国448站夏季降水资料、NCEP/NCAR VersionⅠ的再分析资料,研究了近50年来中国夏季降水年代际变化特征及其分区,并从季风性水汽输送的变化角度出发,讨论了影响中国一些主要地区降水变化的可能机制.研究发现:(1)从总体上来说,自1951年至今,中国夏季降水存在3个突变时段,即1956-1960年,1980年前后以及1993年以后.且90°E以东突变后的主要变化特征都是多雨区由北向南传播,而90°E以西则是多雨区由南向北传播;2)近56年来就110°E以东的中国东部夏季降水而言,1980年以后多雨区由华北南移到长江中下游,又于1993年以后由长江中下游继续南移至华南;3)中国东部各地区降水和850 hpa风场、整层水汽输送场的相关分布一致表明,中国110°E以东各降水区以南为来自偏东偏南的季风性异常水汽输送,而以北为来自偏北风和相应的异常水汽输送,两者在降水区汇合造成风和水汽输送异常辐合.因而,西太平洋副热带高压南侧的东南季风及其异常水汽输送、北方冷槽的偏北风及其异常水汽输送是中国东部夏季降水异常的主要成员,这和一般认为的这些地区降水异常来自孟加拉湾的季风性异常水汽输送的观点不同,需要作进一步研究.总之,对于中国东部旱涝的形成,应该重点注意来自西北太平洋副热带高压西侧的直接或间接经南海到达的异常四南季风性水汽输送.     

基于小时降水资料研究北京地区降水的精细化特征

根据北京全区2007~2014年117个自动气象站逐小时降水资料,在揭示降水总体时空特征的基础上,进一步研究了北京地区各季（以春、夏、秋为主）降水的精细化特征。研究发现:北京全区年均降水量存在两个高值中心（城区和下风方向的降水高值中心）,城市热岛效应可能是城区高值中心形成的重要影响因素之一;北京全区降水的季节分布不均,日分布也不均匀;城市化对北京地区降水的影响具有季节差异,夏季短历时和中历时降水在城区和东北部存在显著的大值区,受到城市热岛效应的影响可能较为明显,长历时降水在城区反而相对偏低,而春季城区短、中历时降水并未偏多,长历时降水却在城区出现明显的高值中心;降水日变化季节差异明显,春、秋两季呈现双峰型变化,而夏季呈现单峰型变化,该日变化的特征与全区降水的空间分布格局关系紧密。     

初夏东亚-太平洋大气热源与长江流域及邻近地区7、8月降水异常的关系

用1958～2000年NCEP/NCAR再分析资料、中国160站降水量及1958～1998年月平均海温资料分析了中国夏季相邻月份降水异常型的相关特征，及其与大气热源的关系和相关物理过程。结果表明，7月长江流域的降水异常与8月长江和黄河之间地区的降水异常有很好的同号性。7、8月长江流域及附近地区持续性偏旱（涝）与太平洋洋盆尺度的大气热源异常有关，并与前期5、6月热带中、东太平洋大范围的热源异常、青藏高原热源异常也有密切的联系，即当5、 6月赤道东太平洋的大气热源正异常，而赤道中太平洋北侧的热源负异常，则中国7月长江中下游偏涝，8月长江中上游与江淮流域和内蒙古东部偏涝，华南偏旱；反之亦然。前期热带中、东太平洋上空的热源异常中心和与之联系的异常垂直运动中心的西扩和西移，以及青藏高原东部的热源异常中心是影响我国7、8月持续偏旱（涝）的重要环流异常特征。另外，南海－西太平洋海温在前期也已经具有我国夏季长江流域发生旱涝对应的同期海温异常分布型的特征。     

THE INDIAN SUMMER MONSOON AND SUMMER RALNFALL IN NORTH CHINA

The analyses have been made of the summer precipitation data over Indian and North China during1891—1983.The statistic results show that the climatic characteristics of the Indian summer monsoon rainfallare similar to summer rainfall in North China,and a steady and significant positive correlation exists be-tween them.The circulation systems associated with the Indian monsoon and the rainfall in North China in summerhave also been discussed.It is found that there are same predictors in April to be used for the forecast ofNorth China rainfall and Indian monsoon.