上海地区盛夏高温分布和热岛效应的初步研究

根据1997～1998年的7～8月高温加密观测资料和卫星遥感资料,应用自然正交函数分解技术(EOF),对上海地区盛夏高温分布的气候平均场和第一特征场进行了分析.上海地区盛夏平均高温场分布具有显著的城市热岛效应特征.作者详细讨论了市区建成面积、土地利用类别、人口密度和人为热等都市化因素对热岛效应范围和强度的影响,并做出定量的估计,提出了缓解城市热岛效应的若干对策.第一特征场分析表明,风向是影响上海地区热岛效应范围和强度变化的最主要的气象因子.     

石家庄高温闷热天气气候特征与预报方法

针对近年来频繁发生的高温闷热天气，应用石家庄地区17个站近29年的气温、相对湿度和市区8个自动站气温观测资料，采用EOF方法，分析了高温、闷热日数分布特征。结果表明：石家庄地区高温、闷热分布可由气候平均场和第一、第二特征场合成而得，前两个特征场累积方差达80％以上。纬度、海拔高度、地形与高温闷热分布密切相关，城市热岛效应对高温分布的影响可以通过第一特征场反映出来。高温、闷热的第一、第二特征向量场时间系数是日际变化量，它与石家庄市单站风、气温、本区南北向和东西向气压差密切相关，可根据单站要素预报，用回归方程计算得到，据此构成高温、闷热分布预报的EOF方法。经统计检验、拟合检验及预报检验。该方法取得了较为满意的效果，并可投入业务化。     

河南夏季高温日数的时空分布特征及500hPa环流型

对河南省40个代表站1961-2005年夏季≥35℃高温日数进行经验正交函数(EOF)展开分析,结果显示,前3个典型场基本能反映河南夏季高温日数分布的主要特征,前3个模态的累积方差贡献率达85%。据此,得出河南夏季≥35℃高温日数的时空分布类型为全省一致型、西北至东南差异型和西南至东北差异型。第一模态对应的时间系数序列的变化幅度最大,第二模态对应的时间系数序列的变化幅度比前一个时间序列要小。第一模态的时间系数演变显示,河南夏季高温日数平均呈减少趋势,且存在2~4 a、8~14 a的周期变化,目前河南夏季高温日数正处于偏多状态中。应用逐日20时500 hPa ECMWF北半球格点资料,对1991-2005年河南典型的大面积持续高温下的环流形势进行普查、分类,分别求各种类型下的环流平均场,从而得到河南省高温的两种环流型,即贝加尔湖高压型和副热带高压型。     

空间结构函数在上海地区气象站网设计中的应用

本文把气象要素场的空间结构函数(以下简称结构函数)作为台站网设计的一种依据。初步研究了上海地区气象站网的合理分布。利用上海地区12个台站的逐日平均温度、逐日平均相对湿度及月降水量资料,分别计算了相应要素场的结构函数,从而确定各种插值方法(例如:线性的、等边三角形的、正方形的内插法)的内插标准误差。然后,根据内插标准误差应小于等于观测标准误差的原则,提出上海地区二类站的最佳距离约为50公里,三类站的最佳距离约为30公里。     

贵州夏季最高气温变率的时空分布特征

选取贵州19个代表站点47 a夏季日最高气温月平均及季平均资料,采用EOF分解方法对贵州夏季最高气温的变化进行分析,结果表明:前两个模态的累积方差贡献在82%~89.7%,特征值对应特征向量和时间系数能够较好地反映时空分布特征,第一特征向量代表的空间分布显示:全省变化趋势一致,东北部变化较西南部大,北部、东北部变率变化较南部西南部大;相应地时间系数变化幅度大,都有2~4 a的周期振荡;从第二特征向量代表的空间分布可知:各时段呈现出不一样的变化趋势,时间系数的值也普遍较第一特征向量小,突变不明显。     

河南夏季高温日数的时空分布特征及500 hPa环流型

对河南省40个代表站1961-2005年夏季≥35℃高温日数进行经验正交函数(EOF)展开分析,结果显示,前3个典型场基本能反映河南夏季高温日数分布的主要特征,前3个模态的累积方差贡献率达85%.据此,得出河南夏季≥35℃高温日数的时空分布类型为全省一致型、西北至东南差异型和西南至东北差异型.第一模态对应的时间系数序列的变化幅度最大,第二模态对应的时间系数序列的变化幅度比前一个时间序列要小.第一模态的时间系数演变显示,河南夏季高温日数平均呈减少趋势,且存在2～4 a、8～14 a的周期变化,目前河南夏季高温日数正处于偏多状态中.应用逐日20时500 hPa ECMWF北半球格点资料,对1991-2005年河南典型的大面积持续高温下的环流形势进行普查、分类,分别求各种类型下的环流平均场,从而得到河南省高温的两种环流型,即贝加尔湖高压型和副热带高压型.     

河南夏季高温气候特征及500 hPa环流型

对河南省40个代表站1961～2005年45年夏季大于等于35℃高温日数进行经验正交函数(EOF)展开分析。方差累积贡献率和空间分布特征显示,前3个典型场基本能反映河南夏季高温日数分布的主要特征,前3个模态的累积方差贡献率达85%,据此得出河南夏季大于等于35℃高温日数的时空分布类型:全省一致型、西北—东南差异型和西南—东北差异型。第1模态对应的时间系数序列的变化幅度最大,第2模态对应的时间系数序列的变化幅度比前一个时间序列要小,第1模态的时间系数演变显示,河南夏季高温日数平均呈减少的趋势,且存在2～4年、8～14年的周期变化,目前河南夏季高温日数正处于偏多的时段。应用逐日20:00500hPa ECMWF北半球格点资料,对1991～2005年15年河南典型的大面积持续高温下的环流形势进行普查、分类,分别求各种类型下的环流平均场,从而得到河南省高温的两种环流型,即贝加尔湖高压型和副热带高压型。     

2009—2010年黔东北地区夏秋冬连旱成因分析

该文利用黔东北地区10个气象观测站1961—2010年逐日平均雨量资料、美国NCEP/NCAR逐日再分析资料以及国家气候中心提供的环流特征量资料,分析了2009—2010年黔东北地区持续干旱的时空分布及其同期大气环流的异常特征,指出2009—2010黔东北地区地区特大干旱与大气环流异常有很大的关系,中高纬度环流及西太平洋副热带高压、西风带环流、低层流场、水汽输送以及垂直运动持续异常都有关。     

四川省持续性暴雨定义及时空分布特征

采用1961—2014年四川省158个气象站的逐日降水量资料,定义了四川省单站和区域持续性暴雨的标准,分析了近54年四川省持续性暴雨的时空分布特征。结果表明,盆地单站持续性暴雨多发生在9月,主要出现在盆地西北部、西南部和东北部,一般持续3天,一次持续性暴雨事件降水量一般可达150~200mm。而攀西地区单站持续性暴雨发生的次数一般为1~3次,6月发生范围最大,最长持续时间为4天,主要发生在攀西地区东部。区域持续性暴雨多发生在7月,降水中心主要分布在盆地西部沿山一带及盆地东北部,这与单站持续性暴雨频次高值区的分布基本一致。区域持续性暴雨在2001年后发生频次较前期频繁,特别是持续3天的持续性暴雨事件发生频率较高,但是强度略有减弱。     

中国北方苹果种植需水特征及降水适宜性

以中国北方7个苹果主产省为研究区域,基于研究区域及周边100 m范围内210个气象站1970—2019年逐日气象数据和1 km分辨率的数字高程数据,采用最小湿度法对作物系数（K_c）进行逐日估算,并利用基于样条函数插值理论的专业气象插值软件ANUSPLIN对逐日气象数据进行空间插值,计算苹果各关键生育期需水量和降水适宜度。结合苹果优势主产区地理分布确定降水适宜度阈值范围。利用相关数理统计方法明确苹果需水特征和降水适宜度时空变化特征,并对苹果全生育期降水适宜性进行评价。结果表明:苹果全年平均需水量大多数区域为500.0~800.0 mm,萌芽-幼果期、果实膨大期和着色-成熟期平均需水量占全年平均需水量的比率分别为0.186~0.282,0.392~0.562和0.159~0.282。苹果全年、萌芽-幼果期、果实膨大期和着色-成熟期降水适宜度阈值范围分别为0.49~2.07,0.25~1.70,0.54~2.25和0.46~2.65。各生育阶段降水适宜度处在阈值范围内的区域分别占85.4%,87.4%,85.6%和84.9%。苹果全生育期降水的最适宜、次适宜和不适宜区分别占研究区域的31.9%,50.6%和17.5%。     

新龙站近48年气温、降水量变化特征分析

新龙县位于青藏高原向四川盆地过渡面上,平均海拔3500m,研究新龙站的气候变化,对揭示青藏高原的气候有一定的参考价值。本文对新龙站1960～2007年气温和降水量资料进行了统计分析。结果显示：新龙站近48年平均气温略有上升的趋势,近10年处在一个较高的水平;冬季气温有上升趋势,夏季气温变化基本平稳;年平均气温有显著的15年左右的周期变化。降水量变化略有增加的趋势,无显著的年际和年代际变化特征,近年来强降水出现的频率增大。     

CMIP5全球气候模式对上海极端气温和降水的情景预估

基于国际耦合模式比较计划第五阶段(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5,以下简称CMIP5)28个模式的数值模拟结果和1981~2010年华东和上海气温和降水观测数据,评估了该28个气候模式对华东和上海气温和降水的模拟能力,并预估了RCP4.5(Representative Concentration Pathway 4.5)情景下上海2021~2030年极端气温和降水气候的变化趋势和不确定性。结果表明:与观测值相比,模式对华东和上海年平均气温的模拟大多均值偏高、方差偏低;对年总降水量的模拟大多均值偏高,但方差以华东偏高、上海偏低为主;26个模式的气温变化趋势和12个模式的降水变化趋势与观测值相同。选出8个模式的预估结果表明:与2001~2010年相比,2021~2030年上海冬天极端低温的出现日数(冷夜日数)呈减少趋势,不确定性最小;夏天暖夜日数呈增加的趋势,不确定性较小;其他极端气温事件的变化趋势则存在较大的不确定性,冷夜指标的不确定性最大。强降水发生日数和强降水的强度都呈现增加的趋势,且不确定性较小。     

大同地区典型沙尘天气过程近地层气象要素演变特征的对比分析

利用2009年3月-2010年3月大同国家基准气候站20m气象梯度塔的风向、风速、气温、相对湿度的观测资料及PM10质量浓度数据、气溶胶散射系数数据,分析大同地区典型沙尘天气过程近地层气象要素演变特征。结果表明,风速在沙尘暴、扬沙的发生、发展过程中均较大,浮尘较小。气温在沙尘暴期间受冷空气的影响迅速减小,而在扬沙和浮尘天气条件下温度的变化主要取决于长短波辐射的强弱和沙尘气溶胶的辐射强迫。相对湿度在沙尘暴期间基本上呈递增态势,结束后比发生前相对湿度增大,在扬沙和浮尘天气条件下,相对湿度与温度完全呈现出反相关关系,且相对湿度均较小。PM10质量浓度在沙尘暴、扬沙、浮尘天气条件下依次递减。沙尘暴期间气溶胶散射系数明显增大。     

2013年梅雨监测及近50年江西梅雨气候特征

利用1959—2013年江西梅雨监测区37站降水量、气温资料和500 hPa西太平洋副热带高压脊线日平均位置资料,根据《梅雨监测业务规定》的相关指标,对2013年江西梅雨进行监测,并采用EOF等方法分析江西梅雨气候特征。结果表明:1)江西于2013年5月25日正式入梅,于6月29日结束,梅雨期总雨量为420.9 mm,梅雨强度为0.58。2)江西梅雨的时空变化特征是北部地区梅雨量的全区一致型分布占总方差的77.8%,将江西北部地区作为一个整体来分析其梅雨量的时空变化特征是合理的。3)江西气候平均入梅日为6月8日,出梅日为7月1日,梅雨季长度为23 d,梅雨量为352.7 mm,梅雨强度为-0.18。入梅日期、出梅日期、梅雨季长度和梅雨强度与梅雨量特征量之间存在显著的相关关系,入梅越早,出梅越晚,梅雨期长度越长,梅雨强度越强,梅雨量就越大。4)梅雨各特征量存在显著的年际和年代际变化特征,5个梅雨特征量具有相同的2—3 a周期变化,另外还主要存在6—8 a、13—15 a和21—23 a周期变化,但各参数在1959—2013年的不同时段具有不同的显著性。     

A Surface-Layer Study of the Transport and Dissipation of Turbulent Kinetic Energy and the Variances of Temperature,Humidity and CO$$_$$

We discuss scalar similarities and dissimilarities based on analysis of the dissipation terms in the variance budget equations, considering the turbulent kinetic energy and the variances of temperature, specific humidity and specific CO\(_2\) content. For this purpose, 124 high-frequency sampled segments are selected from the Boundary Layer Late Afternoon and Sunset Turbulence experiment. The consequences of dissipation similarity in the variance transport are also discussed and quantified. The results show that, for the convective atmospheric surface layer, the non-dimensional dissipation terms can be expressed in the framework of Monin–Obukhov similarity theory and are independent of whether the variable is temperature or moisture. The scalar similarity in the dissipation term implies that the characteristic scales of the atmospheric surface layer can be estimated from the respective rate of variance dissipation, the characteristic scale of temperature, and the dissipation rate of temperature variance.     

Estimating the potential predictability of Australian surface maximum and minimum temperature

A study is made of the potential predictability of seasonal means in Australian surface maximum and minimum temperature using monthly data from December 1950 to November 2000. Because the usual assumption of stationarity cannot be applied to the observations at all stations and for all seasons, a modification to an existing methodology is proposed. Here, we show that, to a first order, monthly mean variances within a season can be modeled by a linear relationship, and inter-monthly correlations can be assumed to be stationary. The intraseasonal component of variability can then be estimated using monthly data. Removing the intraseasonal variance from the total interannual variance allows an estimate of the potential predictability to be made. Surface maximum and minimum temperature has high potential predictability over most of northern Australia in the four main seasons. However, there is high potential predictability only in some of the four seasons for the centre and south of Australia. Surface minimum temperature is generally more potentially predictable than surface maximum temperature. The spatial and temporal patterns of potential predictability are generally consistent with published patterns of hindcast skill from a statistical forecast scheme. A comparison between the intraseasonal variance of Australian surface maximum and minimum temperature estimated using the stationary variance assumption and the linear assumptions showed qualitatively and quantitatively similar patterns of distribution.