云南地区季降水量和气温的潜在可预报性分析

利用云南地区42年气候资料,使用低频白噪声延伸法和方差分析方法,估计了该地区季节降水量和季节气温的气候噪声方差和潜在可预报性。分析结果表明：（1）云南季降水量的气候噪声方差随着季节降水量的增加而增加,空间上主要是由南往北减小,夏季降水量的气候噪声方差显著大于其他季节,季气温的气候噪声方差则随着季节气温的减小而增加,空间上春、冬季由东往西减小而夏、秋季由南往北增加;冬季气温的气候噪声方差显著大于其他季节;（2）云南季降水量和季气温的潜在可预报性同样具有显著的季节变化和空间变化,云南春季的降水量和气温的潜在可预报性均显著大于其他季节,夏季降水量和气温的潜在可预报性均较其他三个季节小;春、秋季降水量潜在可预报性西部大于东部,夏季北部大于南部,冬季则是南部大于北部,云南季气温除夏季外均是西部大于东部。（3）季风和冷空气活动可能对云南地区的季降水量和气温的潜在可预报性有重要影响。     

STABILITY AND POTENTIAL PREDICTABILITY OF ANNUAL PERCIPITATION OVER CHINA

The precipitation is a primary element which directly affects the agricultural production of thecountry with one fifth of the world population.With the economic development the water resourcestress is getting greater.In this paper,based on the data at 162 stations selected evenly over Chinafrom 1960 to 1991 the stability and potential predictability of annual precipitation have been stud-ied.The eastern and southern parts of the country having abundant precipitation enjoy more stableprecipitation.The north and northwest parts of the country where the precipitations are deficienthave unstable precipitations.The potential predictability approximates to the ratio of the estimatedinterannual variance to the climatic noise.Generally the annual precipitation over China is poten-tially predictable.In the area between the Huanghe River and Changjiang River and the east ofnortheastern China the potential predictability is the lowest in the country.In the north and north-west of the country the potential predictability is greater.The southeastern coast has relatively lowvalues of potential predictability.Also,the method of estimating climatic noise of annual precipita-tion has been discussed from the idea of Yamamoto et al.(1985)in order to estimate the potentialpredictability.     

中国季降水量的气候噪声和潜在可预报性估计

利用中国130个测站1961—2004年的日降水量资料,使用低频白噪声延伸法和方差分析法估计了中国季降水量的气候噪声方差和潜在可预报性。结果表明：中国季降水量的气候噪声方差由南向北、由沿海向内陆逐渐减小,且有明显的季节变化,夏季最高,其次是春秋季,冬季最小,而且内陆的季节变化比东南沿海的季节变化显著。季降水量的潜在可预报性有较大的季节和区域差异,但总体来说,全国大部分地区的季降水量是潜在可预报的。以绝对误差小于均方差0.68倍作为预测正确标准,全国大部分地区季降水量的预报正确率上限为50%-60%。     

Climatic noise and potential predictability of monthly mean temperature over China

Summary In this paper, based on the data at 162 stations selected over China from 1960 to 1991 the climatic noise and potential predictability of monthly mean temperature have been studied. The method of estimating climatic noise is based on the idea of Yamamoto et al. (1985) and the potential predictability is expressed by the ratio of the estimated inter-annual variation to the estimated natural variation (or climatic noise). Generally the climatic noise of monthly mean temperature increases with latitude and altitude and varies with season. The continental air from Siberia and Mongolia plays a significant role and the ocean acts as an adjustor and a reductor in the climatic noise except for the tropical Pacific ocean in transitional season. The potential predictability is diversified from month to month and one station to another, but generally the monthly mean temperature over China is potentially predictable at statistical significance level 0.10. The results suggest that we could not ask a climate model to predict the climate with satisfactory results worldwide in all seasons and that the regional model could be a hopeful way to predict the climate.With 3 Figures     

阜新地区1951—2010年降水变化特征

根据阜新地区2个观测站1951-2010年逐月和逐年降水资料,通过趋势分析、Mexicohat小波变换和Mann-Kendall突变检验等方法,分析了阜新地区降水的气候变化特征。结果表明：阜新地区近60 a来年降水量呈下降趋势,下降速率为10.7 mm/10a;降水量年际变化明显,极易出现旱涝灾害。除春季降水略有增加外,其他三季均呈减少趋势。年降水量和季节降水量均有准12 a和18 a的周期振荡。除春季降水量没有明显突变点外,夏、秋、冬三季均存在突变点,其中夏季降水量存在3个突变年份,分别为1967年、1978年和1986年,秋季降水量在1996年存在突变,冬季降水量在2004年存在突变。     

我国月降水量气候噪声的估计

利用我国大陆均匀分布的70个测站1961~1991年逐日降水量资料, 讨论了月降水量的气候噪声的3种估计方法, 并分别用改进后的方法估计了1、4、7、10月四个有代表性月份降水量的气候噪声.结果表明:我国月降水量的气候噪声随着降水量增加, 具有明显的季节变化, 一般夏季月份的噪声显著大于冬季月份, 秋季月份稍高于春季月份.从空间分布看, 春、夏、秋、冬全国绝大部分地区的气候噪声由南向北、由沿海向内陆明显减小.     

中国月平均温度的气候噪声和潜在可预报性

利用中国74个测站1960～1991年日平均温度研究了中国月平均温度的气候噪声和潜在可预报性。气候噪声是在Yamamoto等人的思想基础上设计的方法估计的,而潜在可预报性则是用月平均温度的年际变化与自然变化（气候噪声）之比表示的。一般情况下中国月平均温度的气候噪声随纬度和高度增加而增加,并随季节变化而变化。来自西伯利亚和蒙古的变性大陆干冷气团对气候噪声有很大的影响,一般而言,海洋对气候噪声起着调节和减弱作用（除了热带海洋在春秋过渡季节外）。月平均温度的潜在可预报性有较大的季节和区域差异。但总的来说中国月平均温度在α＝0．10的统计显著性水平上是潜在可预报的。这些结果表明由于气候噪声和潜在可预报性有季节和区域的差异,所以不能要求用一个气候模式在任何时候对每一地区都得到满意的结果。要对各月的气候进行预报,需根据不同月份至少不同季节建立区域气候模式可能更有发展前景。     

Estimation of the monthly precipitation predictability limit in China using the nonlinear local Lyapunov exponent

By using the nonlinear local Lyapunov exponent and nonlinear error growth dynamics, the predictability limit of monthly precipitation is quantitatively estimated based on daily observations collected from approximately 500 stations in China for the period 1960–2012. As daily precipitation data are not continuous in space and time, a transformation is first applied and a monthly standardized precipitation index (SPI) with Gaussian distribution is constructed. The monthly SPI predictability limit (MSPL) is quantitatively calculated for SPI dry, wet, and neutral phases. The results show that the annual mean MSPL varies regionally for both wet and dry phases: the MSPL in the wet (dry) phase is relatively higher (lower) in southern China than in other regions. Further, the pattern of the MSPL for the wet phase is almost opposite to that for the dry phase in both autumn and winter. The MSPL in the dry phase is higher in winter and lower in spring and autumn in southern China, while the MSPL values in the wet phase are higher in summer and winter than those in spring and autumn in southern China. The spatial distribution of the MSPL resembles that of the prediction skill of monthly precipitation from a dynamic extended-range forecast system.     

1951—2009年中国不同区域气温和降水量变化特征

为了研究中国不同区域气候变化特征,将全国按照气候区域划分为11个气候区,并利用1951—2009年中国194个国家基本/基准站月、年气温和降水观测资料,对全国及每个气候区平均温度及降水量的年和季节变化特征进行分析。结果表明：中国及各地区增温趋势均为极显著增加,尤其近20 a增温速度更快;而2007年成为有记录以来最暖的一年;中国冬季平均温度上升趋势最明显,春季次之,夏季几乎没有变化。中国平均年总降水量20世纪50年代最多,2000年代最少;而华北地区的年降水量减少最快;在四季降水中,中国只有夏季降水量波动略有增加,且各区域降水分布具有明显的南北差异特征。     

1980～2014年中国生态脆弱区气候变化特征分析

为了全面把握20世纪80年代以来中国生态脆弱区气候变化的特征,利用基于全国2000多个站点的格点化逐月资料,对中国典型生态脆弱区1980～2014年的日平均气温、日最高和最低气温、降水、相对湿度、风速和蒸发皿蒸发量的变化特征进行了分析。结果表明:（1）中国生态脆弱区日平均气温、日最高和最低气温几乎都呈上升趋势;日平均气温增幅北方大于南方;北方生态脆弱区日平均气温、日最高和最低气温、南方生态脆弱区日最低气温的季节增幅多为春季最大,秋季或冬季最小。（2）全区平均降水变化趋势不明显;生态脆弱区降水距平百分率春季多为增长趋势,夏季多为减少趋势,秋、冬季和年北方多为增长趋势,南方多为减少趋势。（3）相对湿度以减少趋势为主,只有黄土高原南部脆弱区秋、冬季和干旱半干旱区脆弱区冬季相对湿度距平百分率的趋势为正,这几个正值区同时也是降水增长大值区。（4）风速基本为减少趋势,春季减少趋势最大。（5）全区平均蒸发皿蒸发量春、夏季和年为减少趋势,冬季为增长趋势;北方生态脆弱区蒸发皿蒸发量四季和年多呈减少趋势;南方生态脆弱区蒸发皿蒸发量春、夏季以减少趋势为主,秋、冬季和年呈增长趋势。     

中国降水的季节性

本文使用一套基于中国气象局所属的2416个台站数据所得的高分辨降水资料,对1961~2013年中国降水季节性进行了研究。就全国平均而言,各季节降水占全年降水百分率最高的为夏季（56.5%）,春季（19.3%）和秋季（18.9%）次之,冬季（5.3%）最少;针对不同地区,各季节降水百分率存在很大差异,例如华南春季降水最多、东北至高原一线秋季降水大于春季降水。春、夏两季降水百分率高值（低值）区域略呈现出降水百分率减少（增多）趋势,秋季整体上略微减少,冬季则显著增加;季节降水百分率的变率整体表现为夏季大而冬季小,其西部的变率与地形为显著负相关,东部变率的大值区位置随季节变化;秋冬两季的降水百分率变率有显著增加,各季节不同地区变率的变化趋势存在明显差异。     

环青海湖地区气候变化及其对湖泊水位的影响

分析青海湖地区1961～2000年气象观测资料得出：年和四季的气温、地表蒸发以及年和夏季、冬季降水变化的气候倾向率均为正值;而春季、秋季降水变化的气候倾向率为负值。气温升高、地表蒸发加大的趋势比较显著,而降水增多的趋势不显著且年代际变化比较大,气温、地表蒸发等气象要素有向暖干化过渡的趋势,这种暖干化趋势是造成青海湖水位下降的主要原因之一。     

北太平洋混合层深度异常及其与中国夏季降水的关系

利用GODAS逐月混合层深度(mixed layer depth,MLD)资料和中国160站逐月降水资料,分析了北太平洋MLD多年平均气候及异常特征,进一步研究了其对中国夏季降水年际异常的影响.结果表明:1)北太平洋30 ～ 40°N之间混合层最深,冬、春季明显大于夏、秋季.2)日期线附近的北太平洋中部海域是各季MLD年际异常共同最显著区域;仅夏季MLD年际异常与ENSO存在一定关系;秋、冬和春季MLD还存在明显年代际异常特征.3)当前冬北太平洋西部及中部MLD加深时,次年黄河下游部分地区、黄淮、江淮及长江以南大部分地区(广西南部除外)降水将偏少;河套地区、内蒙东部及东北大部降水可能偏多.     

1958—2009年本溪地区气候变化特征

以本溪地区4个站点数据为基础,同时选取气温和降水2个主要的气象要素指标,采用线性倾向估计、Mann-Kendall和累积距平法,对1958—2009年本溪地区的气候变化进行探讨。结果表明：近52 a来,本溪地区年和春、秋季及冬季平均气温均呈明显的增温趋势。夏季虽有增温趋势,但是不显著。本溪地区春和冬季降水量均呈弱增加趋势,而年夏季及秋季降水量均呈下降趋势。总体来说,近52 a来本溪地区降水量呈下降趋势。本溪地区年和各季平均气温均先后在20世纪80年代末发生了突变。20世纪80年代以来,本溪地区相对进入了明显的暖期。年和各季的降水量均没有发生突变。     

Seasonal differences of model predictability and the impact of SST in the Pacific

Both seasonal potential predictability and the impact of SST in the Pacific on the forecast skill over China are investigated by using a 9-level global atmospheric general circulation model developed at the Institute of Atmospheric Physics under the Chinese Academy of Sciences (IAP9L-AGCM). For each year during 1970 to 1999, the ensemble consists of seven integrations started from consecutive observational daily atmospheric fields and forced by observational monthly SST. For boreal winter, spring and summer,the variance ratios of the SST-forced variability to the total variability and the differences in the spatial correlation coefficients of seasonal mean fields in special years versus normal years are computed respectively. It follows that there are slightly inter-seasonal differences in the model potential predictability in the Tropics. At northern middle and high latitudes, prediction skill is generally low in spring and relatively high either in summer for surface air temperature and middle and upper tropospheric geopotential height or in winter for wind and precipitation. In general, prediction skill rises notably in western China, especially in northwestern China, when SST anomalies (SSTA) in the Nino-3 region are significant. Moreover,particular attention should be paid to the SSTA in the North Pacific (NP) if one aims to predict summer climate over the eastern part of China, i.e., northeastern China, North China and southeastern China.     

1960-2009年咸宁市气候变化特征分析

利用1960-2009年咸宁市3个地面气象站气象资料,统计分析近50 a来该区域气温、降水等主要气候要素的年变化、四季变化及年代际变化的趋势特征。结果表明：近50 a研究区气温有上升趋势,气候倾向率为0.23℃/10a,年平均气温在20世纪90年代末发生突变。春秋季平均气温分别在2002年和1999年发生突变,夏季平均气温在2006年发生突变,冬季平均气温早在1990年发生突变。春季与秋季平均气温的变化比较一致,冬季平均气温对全球变暖响应最敏感,春秋与秋季对气候变暖的响应是比较敏感,而夏季对气候变暖的响应最为迟缓。近50 a年降水量呈波动但无明显增降的趋势,其中春夏两季变化趋势较为一致并有下降的趋势,且春夏降水量的变化主导着年降水量的变化;而冬季降水量有上升的趋势。通过对气温与降水变化趋势的比较,发现冬季对气候变化的响应最显著、其余季节无明显相关性。     

1960—2009年咸宁市气候变化特征

利用1960—2009年咸宁市3个地面气象站气象资料,统计分析近50 a来该区域气温、降水等主要气候要素的年变化、四季变化及年代际变化的趋势特征。结果表明：近50 a研究区气温有上升趋势,气候倾向率为0.23℃/10 a,年平均气温在20世纪90年代末发生突变。春秋季平均气温分别在2002年和1999年发生突变,夏季平均气温在2006年发生突变,冬季平均气温在1990年发生突变。春季与秋季平均气温的变化较一致,冬季平均气温对全球变暖响应最敏感,春季与秋季对气候变暖的响应较敏感,而夏季对气候变暖的响应最为迟缓。近50 a咸宁市年降水量呈波动但无明显增降的趋势,其中春夏两季变化趋势较为一致并有下降的趋势,且春夏降水量的变化主导着年降水量的变化;而冬季降水量有上升的趋势。通过对气温与降水变化趋势的比较,发现冬季对气候变化的响应最显著,其余季节无明显相关性。     

近41年中国不同季节降水气候分区及趋势

利用中国486个测站1960—2000年逐日降水观测资料,采用分层聚类和相似分析方法,兼顾降水的年内季节变化和年际变化,对中国降水进行了气候区划。利用动态分析分层聚类过程中组内和组间平均相关系数的差异指标法,为不同季节降水研究找到了适合的分区方案。在年降水分区方案中,得到中国降水的三级气候分区:11区、28区和54区。用同样的方法得到各月、季降水的分区方案。在分析过程中发现:在同样相似条件下,夏季(及夏季各月)分区数明显多于其它季(月);11个Ⅰ级分区年降水具有明显的区域性特征。分析结果在一定程度上说明了所用分区方法的客观性。     

基于TRMM卫星探测的南海及周边地区降水、云和潜热特征的比较研究

利用1998—2013年热带测雨卫星（TRMM）3A12资料,对南海及其周边地区降水、云和潜热的三维特征及其变化进行了对比研究,把南海及其周边地区分为四个区域:华南地区、中南半岛、马来群岛、南海。结果表明:（1）地面降水率EOF分析的第一、二模态方差贡献率分别为57.16%和8.72%,第一模态向量场均为正值,降水呈现南多北少的分布特征;第二模态向量场体现了降水变化南北反相的特征,马来群岛降水变化与其他三个区域反相。从两个模态时间系数序列看出,1998—2005年整个区域降水总体减少,区域降水北部增多南部减少;2005—2013年整个区域降水总体增多,区域降水南部增多北部减少。（2）南海及其周边地区降水夏秋季多,春冬季少,降水中心春夏季北移,秋冬季南撤,其中马来群岛夏季降水最少,冬季最多;其它三个区域都是夏季降水最多,华南和中南半岛冬季最少,南海春季最少。（3）赤道附近对流降水为主,23 °N以北区域层云降水为主,5~23 °N之间区域两种类型降水比例随季节变化,其中陆地降水比例随季节变化明显,特别是华南地区陆地夏季对流降水比例大于50%,冬季层云降水比例大于80%;海洋对流降水所占比例普遍大于50%,随季节变化小。（4）云冰、云水含量水平分布大值区与降水大值区相对应;二者随高度先增加后减少,云冰在13 km高度达到最大值,云水在2.5 km高度达到最大。春冬季,马来群岛云冰含量最大;夏秋季,南海云冰含量最大。云水含量在四个季节都以南海最大。（5）潜热加热率水平分布大值区与降水大值区相对应;随高度呈双峰分布,峰值分别出现在1~2 km高度和4 km高度处,春冬季马来群岛潜热加热率最大。      

Changes of atmospheric circulation in central Europe and their influence on climatic trends in the Czech Republic

This work deals with the influence of changes of atmospheric circulation on observed trends of 11 climatic elements at 21 stations in the Czech Republic in the period 1961–1998. Atmospheric circulation in central Europe is described by the German (Hess-Brezowsky) and Czech-Slovak (Brádka’s) subjective catalogues of synoptic types. In the study period there is a strong downward trend in the occurrence of anticyclonic types in Brádka’s catalogue in all seasons, this trend being most prominent in autumn. Westerly and northwesterly types become more frequent in autumn and winter, less frequent in spring and summer under both classifications. In the Hess-Brezowsky catalogue, the occurrence of anticyclonic types increases in winter, spring, and summer. To assess the effect of circulation changes on observed climate trends we have used the method of “hypothetical” seasonal trends that are calculated from a daily series, constructed by assigning the long-term monthly average of the given climatic element under a specific circulation type to each day classified with this type. The ratio of these circulation-conditioned trends and observed seasonal trends shows that changes in atmospheric circulation are the primary cause of massive winter warming and autumn cooling, which is connected with increasing precipitation and humidity. Summer climate trends are unrelated to changes in atmospheric circulation. Simultaneous use of more circulation classifications for the detection of climatic changes is highly recommended, as the long-term circulation trends depend on the catalogue applied.