基于多种资料的青藏高原地表感热的对比分析

青藏高原地表感热通量是高原热源的主要分量之一,对高原局地天气系统、我国天气气候以及亚洲季风等都有着重要影响。选取1980～2016年青藏高原的站点资料和ERA-Interim、NCEP1、NCEP2再分析资料,计算高原地表感热通量的分布状况和时间变化特征并对不同资料得到的结果进行比较分析,结果表明:4种资料在夏季的空间分布、年际变化,高原中部的年际变化,以及长期变化趋势上具有较好的一致性,其中ERA-Interim感热资料较优于其他两种再分析资料。青藏高原的地表感热通量分布呈西高东低的特征,年均最大值出现在柴达木盆地,最小值位于贡山;区域平均值春季最大,冬季最小。感热逐月变化呈单峰型分布,不同分区的年际变化均在2001年或2003年由减弱趋势转变为增强趋势。      

春夏季青藏高原与伊朗高原地表热通量的时空分布特征及相互联系

伊朗高原和青藏高原热力作用对东亚区域气候具有重要影响。基于1979—2014年欧洲中心ERA-interim月平均再分析地表热通量资料,分析了春、夏季青藏高原与伊朗高原地表热通量的时、空分布特征以及春、夏季青藏高原与伊朗高原地表热通量的关系。结果表明,春、夏季青藏高原与伊朗高原地表热通量在季节、年际和年代际尺度上具有不同的时、空分布特征。对于青藏高原,春、夏季地表感热呈西部大东部小、地表潜热呈东部大西部小;地表感热在春季最大且大于地表潜热,地表潜热在夏季最大且大于地表感热。在年际时间尺度上,春、夏季青藏高原地表热通量异常的年际变化在东、西部不一致,青藏高原西部,地表感热与地表潜热有较强的负相关关系。青藏高原地表感热异常具有很强的持续性,当春季地表感热较强（弱）时,夏季高原地表感热同样较强（弱）。青藏高原东部与西部地表热通量的年代际变化有明显差异,春（夏）季青藏高原东部地表感热呈显著的年代际减弱趋势,1998（2001）年发生年代际转折,由正异常转为负异常;而青藏高原西部地表感热在春季则有显著的增大趋势,2003年发生年代际转折,由负异常转为正异常。青藏高原东部地表潜热仅在春季为显著减弱趋势,2003年出现年代际转折,由正异常转为负异常;青藏高原西部地表潜热在春、夏季都有显著减弱趋势,年代际转折出现在21世纪初,由正异常转为负异常。对于伊朗高原,春、夏季地表热通量的空间分布在整个区域较一致,地表感热在夏季最大,地表潜热在春季大、夏季小,但各季节地表感热都大于地表潜热。相对于青藏高原地表感热,伊朗高原地表感热在各月都更大。在年际时间尺度上,春、夏季伊朗高原各区域地表热通量异常的年际变化较一致;地表感热与潜热有很强的负相关关系;伊朗高原地表感热、潜热异常都具有持续性,当春季地表感热（潜热）通量较强（弱）时,夏季地表感热（潜热）通量同样较强（弱）。伊朗高原北部与南部地表热通量的年代际变化存在差异。其中,春、夏季伊朗高原北部地表感热（潜热）呈显著增强（减弱）趋势,在20世纪末发生了年代际转折,春、夏季北部地表感热（潜热）由负（正）异常转为正（负）异常。而伊朗高原南部春、夏季地表热通量无显著变化趋势,但春季地表感热、潜热与夏季地表感热同样在20世纪末存在年代际转折,地表感热（潜热）由负（正）异常转为正（负）异常。春、夏季两个高原地区地表热通量的关系主要表现为:就春季同期变化而言,伊朗高原地表感热与青藏高原西部地表感热具有同相变化关系,与青藏高原东部地表感热具有反相变化关系,伊朗高原地表潜热与青藏高原东部地表潜热具有同相变化关系;就非同期变化而言,春季伊朗高原地表感热与夏季青藏高原东部地表感热存在反相变化关系。      

青藏高原地面加热场年际变化特征及其与西风急流关系研究

利用ERA-Interim地表热通量再分析资料(包含感热通量及潜热通量数据)分析了1979年3月至2009年2月青藏高原地区(下称高原)地面加热场的时空分布特征及其年际变化趋势。突出青藏高原地面加热场与西风急流的联系,分别探讨了青藏高原春季感热及潜热变化的可能影响机制。结果表明:(1)高原感热空间分布大体呈现为自西北向东南递减的特征,潜热与感热呈反相的空间格局,自西北向东南逐渐增强。(2)相比于夏、秋、冬三季,春季高原地表热通量年际变化特征较为突出,其中感热通量显著减少,潜热通量显著增加[分别为-1.83和0.79 W·m~(-2)·(10a)~(-1)],该趋势和全年平均热通量年际变化情况一致。(3)就年际变化而言,春季感热通量与潜热通量之间存在明显的负相关(相关系数为-0.69),表明可能存在某一气候因子使得春季感热减弱而使潜热增强。进一步分析发现,高原地面加热场与西风急流存在密切的联系,春季西风急流的减弱在影响高原感热强度的同时,对高原潜热也具有较大影响。其可能影响机制如下:受高原上空西风急流减弱的影响,高原地表风速减弱从而导致感热通量显著减少;春季西风急流的减弱导致印缅槽的增强,在孟加拉湾上空形成一异常气旋环流,使该地区对流增强、水汽上升异常,同时气旋中北向暖湿气流将水汽携带至高原南侧,并通过影响高原降水量改变其潜热通量。     

青藏高原地面感热及其异常的诊断分析

利用青藏高原主体60个地面气象观测站1961～2000年历年各月本站气压、地面气温、风速、地表温度等资料,计算了高原地面拖曳系数CD和地面感热通量.通过主成分分析、主值函数和功率谱分析等方法,对各季代表月CD系数和地面感热通量的基本气候特征,以及地面感热通量异常变化的空间结构和时间演变趋势作了较系统的诊断研究.结果表明:利用40年资料计算的拖曳系数与地面感热通量可以较好的反应青藏高原下垫面感热的基本气候特征,即高原CD系数东南部大,西北部小;冬季大,夏季小.多年平均高原地面感热通量仅在冬季小范围出现弱的负值,其余季节感热均为正值.感热通量大的地方其年际变化也大,其年际异常的主要空间型,第一是南北差异,第二东西差异,第三为高原主体及东部地区与外围的差异.其在年际变化中存在明显的10年际以上变化趋势,具体表现在1961～2000年期间,冬季高原北部和西部地区地面感热有减弱趋势,而高原中部和东南部呈明显的上升趋势.夏季高原主体及东部地区感热通量不断加强,而高原西部地区则相反.春、夏、秋三季均以13年以上的长周期振荡为主,冬季第一主分量表现为准3年的短周期变化.       

6种地表热通量资料在伊朗—青藏高原地区的对比分析

基于JRA25、ERA40、ERA-Interim、NCEP1、NCEP2和20CR,对比了不同资料中气候平均(1979—2008年)伊朗—青藏高原感热通量和波文比的季节演变,以及夏季高原感热的年际变率和线性趋势。6套资料均表明,由春到夏亚洲大地形区域地表热状况的季节演变存在明显差异,青藏高原东南部低空气旋生成,一方面增多了局地降水,减弱了地表西风,造成潜热加强,感热减弱,波文比减小;另一方面加强了伊朗高原的东北风,抑制了当地降水,令感热加强,波文比增加,构成了青藏—伊朗高原感热通量季节演变的纬向非对称分布。虽然近30 a来伊朗高原(青藏高原)夏季感热线性增加(减小)的趋势一致,但不同资料所反映的伊朗—青藏高原夏季感热通量的年际变化差别明显。     

地表感热的时空分布特征及其与邻近海洋海温异常的关系

利用1949—2000年NCEP／NCAR再分析资料中的地表感热通量资料,分析了全球地表感热的时空分布特征。结果表明：青藏高原地表感热是全球感热的主要部分,高原地表热源表现出明显的非均匀性,高原东西部热源呈反位相变化。高原西部、东部和北非地区是地表感热年际和年代际异常的关键区。SVD分析发现,高原东、西部感热异常与西北太平洋和赤道中印度洋的海温异常有很好的相关关系。     

南亚夏季风爆发前后青藏高原地表热通量的长期变化特征分析

青藏高原作为世界第三极,其热力强迫作用不仅对亚洲季风系统的发展和维持十分重要,也会对大气环流场产生深远影响。利用欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的ERA-Interim中1979-2016年3-10月青藏高原及其周边地区的地表热通量月平均再分析资料,通过分析得出以下结论:3-5月青藏高原主体由感热占据,感热强度快速上升且呈西高东低的分布态势,潜热强度较小但随时间而增强。季风爆发后的6-8月,青藏高原感热强度减弱,潜热强度迅速增强且呈东高西低的分布特征。季风消退后的9-10月,感热与潜热强度相当,但感热呈现出西高东低的分布特征。过去38年,青藏高原地表感热总体呈现微弱下降趋势,潜热呈较弱上升趋势。青藏高原西部地区感热呈微弱下降趋势,潜热呈上升趋势。东部感热呈较为明显的下降趋势且近年来变化趋势增强,东部潜热通量则呈现较为明显的上升趋势,分析结论与近期全球变暖条件下青藏高原气候变暖变湿这一变化状况一致,通过对青藏高原地表热通量的变化分析为下一步运用第三次青藏高原大气科学试验所获资料分析青藏高原上空大气热源的变化以及地表加热场如何影响大气环流奠定基础。      

基于Noah-MP陆面模式的青藏高原地表感热和潜热通量分布及变化特征

利用中国区域高分辨率数据集作为大气强迫场,驱动修改了热力学粗糙度参数化方案后的NoahMP陆面模式进行了2000-2018年青藏高原地区陆面过程模拟。用野外观测资料校验模拟结果后,分析了地表感热通量（SH）、潜热通量（LH）的分布及变化特征。结果表明,模式能较合理模拟高原地表感热和潜热通量。高原的中、西部为地表感热和潜热通量的年际变率较大区域。模拟的高原中、西部地区感热通量强于东部地区,且绝大部分区域的感热通量是有增强趋势的。对于整个高原,感热通量从2002年前后呈较明显的增强趋势。总体上,四个季节的平均感热都有较明显的增强,特别是在2010年以后。潜热通量在高原东部地区强于中、西部地区。潜热通量的年际变率相对于感热通量的变率要小。中部地区潜热呈减弱趋势,西部和东部都有弱的增强。对于整个高原,潜热通量在2000-2018年呈弱的增强趋势。其中,2000-2003年潜热通量是增强的,2003-2015年呈减弱趋势,主要因素为在夏季潜热通量的减弱。     

感热变化对东亚地区大气边界层高度的影响

利用1979-2009年NCEP/CFSR全球大气边界层高度(PBLH)、感热通量月平均资料,运用多种统计方法,探讨了东亚地区大气边界层高度和感热通量的变化特征,并研究了两个要素场之间的相互关系。结果表明:夏季大气边界层高度东部增高、西部降低,而冬季则与夏季相反。夏季青藏高原地区感热有减少的趋势,其余地区以增加为主;冬季东部地区及新疆西部感热减少,其余地区感热增加。夏季奇异值分析第一模态表明青藏高原地区的感热通量减少时,相应地区的PBLH降低;内蒙古东部和东北地区的感热增加时,相应地区的PBLH增加。该空间型在一定程度上反映了青藏高原、内蒙古东部及东北地区,PBLH变化主要受地表加热影响,且年代际变化显著。夏季奇异值分析第二模态表明当青藏高原南侧、华北的感热增加(减少)时,相应地区的PBLH升高(降低),该空间型年际变化较显著,一定程度上反映了大气边界层高度及感热在高原主体及其南侧分布的差异。冬季奇异值分析第一模态主要表现为在我国东西部反相变化的分布;冬季奇异值分析第二模态表现为华北和华东地区与其余地区反相相关的分布。冬季两个空间型均具有一定的年代际变化特征。在青藏高原及其南侧和西北干旱半干旱区部分地区,PBLH变化主要受地表加热的影响,而在东部季风区,感热变化仅是影响PBLH变化的因素之一。     

基于OLR资料的青藏高原地区对流活动研究

本文利用1980～2019年美国NOAA系列卫星观测的向外长波辐射（OLR）月平均资料和欧洲中心ERA5月平均地表热通量资料,研究青藏高原（以下简称高原）地区OLR与对流活动的时空分布及其演变特征,以及地表热通量与高原夏季对流活动之间的关系。结果表明:高原地区平均OLR强度由高原周边地区向中部递减,高原东部OLR低于西部,高原东部对流活动显著强于西部;近40年高原OLR总体呈较平稳的增强趋势,存在显著的6年与2～3年的周期特征,对流活动总体呈缓慢减弱趋势,但不同区域不同季节对流活动的变化趋势存在差异,其中夏季高原对流活动呈增强趋势,其他季节则以减弱趋势为主。各季节在高原三江源地区附近对流活动均呈减弱趋势,在高原南部喜马拉雅山脉北侧地区,对流活动则呈一致的增强趋势。夏季高原地表潜热通量普遍强于地表感热通量,且二者分布型近似相反。高原对流活动演变与地表感热、潜热通量均有关,且与地表感热通量的关系更为密切,二者之间普遍存在负相关关系,且在高原西部最为显著;地表潜热通量与高原东西部对流活动间相关呈东西向偶极型分布,在高原西部二者之间存在正相关关系,在高原东部则表现为负相关。     

利用多种再分析资料对比分析青藏高原夏季大气水汽含量变化情况

利用ERA-Interim、MERRA和NCEP/NCAR三套再分析资料,分析1979~2014年夏季青藏高原大气水汽含量的时空变化特征,同时对比了各套资料异同点,结果表明:(1) ERA-Interim和MERRA资料均显示出夏季青藏高原大气水汽含量呈现显著的上升趋势,在1994~1995年前后发生明显突变,大气水汽含量由偏低时期向偏高时期转变;而NCEP/NCAR资料并没有出现类似的显著上升趋势和突变年份;ERA-Interim资料与MERRA资料的夏季青藏高原湿池指数之间的相关性明显强于NCEP/NCAR资料与它们任何一个之间的相关性。(2)夏季青藏高原大气水汽含量呈现出自高原东南边缘地区向西北部递减的分布形式。其中,MERRA与ERA-Interim资料显示的水汽含量分布更为相似,而NCEP/NCAR资料反映的水汽含量在高原中部往北递减不明显,湿度中心较为分散。(3)从空间分布上,MERRA与ERA-Interim资料显示青藏高原大部分地区夏季水汽含量均呈显著的增加趋势,而NCEP/NCAR资料仅在高原东北部小部分区域存在显著的增加趋势。(4)从夏季青藏高原大气水汽含量的年际变化特征分析来看,ERA-Interim和MERRA资料相对于NCEP/NCAR资料也更为接近。      

近几十年青藏高原夏季风变化趋势及其对中国东部降水的影响

根据NCEP/NCAR、NCEP/DOE和ERA40再分析资料以及中国596个台站逐月降水观测资料,利用相关分析、小波分析和交叉谱分析等统计方法,分析了近几十年青藏高原夏季风变化趋势及其对中国东部降水的影响,探讨了影响高原夏季风长期变化的可能原因.结果表明:高原夏季风具有年际和年代际的多时间尺度变化特征,在1958～2...     

青藏高原大气热源及其估算的不确定性因素

基于1980—2016年的4套再分析资料(NCEP/DOE资料、MERRA2资料、ERA-Interim资料和JRA-55资料),采用计算大气热源的正算法和倒算法,研究青藏高原大气热源及其计算的不确定性因素,得到以下结论：(1)计算方法和资料均会导致结果的不确定性,正算法只能得到整层热源,而倒算法可得到热源垂直结构,但其结果准确性依赖于再分析资料精度;(2)对比4套再分析资料计算结果发现,正算法结果较倒算法结果普遍偏高,采用ERA-Interim资料,基于两种方法计算的大气热源年代际变化趋势一致。基于4套资料,采用倒算法计算的热源在1980—2016年呈现明显的年代际变化特征;(3)夏半年(3—8月)强热源区主要分布在青藏高原中东部,热源自下而上呈源-汇-源分布;(4)基于正算法和ERA-Interim资料估算的夏半年的降水潜热在喜马拉雅山南坡显著偏小,高原西部地区和南部冈底斯山一带则明显偏大。     

基于再分析资料与观测资料的中国低温阈值变化特征研究

采用1979—2013年中国192站逐日最低温度观测资料和NCEP/NCAR、NCEP/DOE、JRA-55、ERA-Interim再分析资料及1979—2004年均一化资料,分别计算低温阈值并对比分析其气候态、年际和年代际变化、长期趋势等特征。结果表明:与观测结果相比,均一化资料阈值在东北、内蒙古西部和两广等地偏低,在青藏高原东侧、新疆北部和黄河中下游偏高,线性趋势则相反;再分析资料阈值在南方偏低、东北偏高,在东部的可信度高于西部;再分析资料能显示内蒙古中西部的降温趋势和青藏高原的增温趋势,但在数值和范围上有差异,且均低估了观测资料反映的华北地区的显著升温现象;再分析资料能体现观测资料阈值的全区一致性、东北与其他地区反相的空间分布及其年际变化特征,仅JRA-55和ERA-Interim可再现低温阈值的年代际变化特征。     

Surface mean temperature from the observational stations and multiple reanalyses over the Tibetan Plateau

The Tibetan Plateau (TP), also called the “Third pole”, is sensitive to climate change due to extensive areas at high elevation presently dominated by snow and ice. In this study, observed surface temperature trends at 150 stations over the TP during 1979–2018 are analyzed and compared with surface temperatures from multiple reanalyses (NCEP1, NCEP2, ERA-Interim, MERRA, JRA55). Observed warming at the stations has a mean annual rate of 0.46 °C/decade during 1979–2018. Although all reanalyses underestimate observed temperatures (cold bias), most reproduce much of the inter-decadal variations of surface temperature shown in the observations. Absolute errors of mean surface temperature (reanalysis minus observation) are closely correlated with elevation errors, suggesting that parts of the cold bias can be interpreted by elevation errors of reanalysis. After elevation-temperature correction, about half of the cold bias is typically eliminated, more for both ERA-Interim and JRA55. Compared with the observations, corrected NCEP2 surface temperatures still have larger cold biases, and fail to capture the overall warming over the TP. Since the elevation-temperature correction fails to improve trend magnitudes even when a significant proportion of the bias has been removed, this suggests that a more sophisticated modeling of the lapse rate in each reanalysis is required to realistically model warming trends across complex topography.

     

中国冬季最低气温观测与再分析资料的比较

运用EOF分解、线性趋势分析、方差分析、小波分析、相关分析等方法,从均值、长期变化、年际和年代际变化特征等方面对NCEP/NCAR(N1T)、NCEP/DOE(N2T)、ERA-Interim(ET)、JRA-25(JT)4种再分析资料集和194站观测资料集中1979—2012年我国冬季最低气温(WTMIN)进行比较。结果表明:(1)ET在再现观测冬季最低气温多年平均时最优;(2)除新疆北部和西南部以及东北北部有降低趋势外,我国大部分地区WTMIN有升高的趋势,N1T对观测温度长期变化趋势再现能力优于其他3种资料;(3)观测WTMIN在中国北方和高原地区年际和年代际变化大于南方地区,四种再分析WTMIN对我国冬季最低气温的年际和年代际变化的再现在不同区域各有所长,总体上以ET为优。(4)再分析资料在再现观测WTMIN年代际时间尺度上的能力相当,以ET最优,尤其是在我国中东部地区和新疆北部地区。N1T和N2T对东北地区观测冬季最低气温年际变化的再现能力较好,ET再现观测WTMIN在1990s之前,2005年之后的3~4 a变化周期特征时能力略优于其他3种资料。     

Underestimation of the Warming Trend over the Tibetan Plateau during 1998–2013 by Global Land Data Assimilation Systems and Atmospheric Reanalyses

Accurate surface air temperature (T2m) data are key to investigating eco-hydrological responses to global warming. Because of sparse in-situ observations, T2m datasets from atmospheric reanalysis or multi-source observation-based land data assimilation system (LDAS) are widely used in research over alpine regions such as the Tibetan Plateau (TP). It has been found that the warming rate of T2m over the TP accelerates during the global warming slowdown period of 1998–2013, which raises the question of whether the reanalysis or LDAS datasets can capture the warming feature. By evaluating two global LDASs, five global atmospheric reanalysis datasets, and a high-resolution dynamical downscaling simulation driven by one of the global reanalysis, we demonstrate that the LDASs and reanalysis datasets underestimate the warming trend over the TP by 27%–86% during 1998–2013. This is mainly caused by the underestimations of the increasing trends of surface downward radiation and nighttime total cloud amount over the southern and northern TP, respectively. Although GLDAS2.0, ERA5, and MERRA2 reduce biases of T2m simulation from their previous versions by 12%-94%, they do not show significant improvements in capturing the warming trend. The WRF dynamical downscaling dataset driven by ERA-Interim shows a great improvement, as it corrects the cooling trend in ERA-Interim to an observation-like warming trend over the southern TP. Our results indicate that more efforts are needed to reasonably simulate the warming features over the TP during the global warming slowdown period, and the WRF dynamical downscaling dataset provides more accurate T2m estimations than its driven global reanalysis dataset ERA-Interim for producing LDAS products over the TP.