亚洲区域海—陆—气相互作用对全球和亚洲气候变化的作用研究进展

围绕全球变化研究国家重大研究计划项目“亚洲区域海—陆—气相互作用机理及其在全球变化中的作用”预定的总体研究内容和科学目标,项目执行两年多以来,取得了一系列阶段性科研成果.关于气候动力学方面,项目揭示了热带印度洋—西太平洋暖池的海温变化是全球热带气候年代际变化的重要驱动力,是全球尺度副热带干旱的重要调控器;发现热带东太平洋海温存在冷舌模态,它是一个海气耦合模态,阐明在全球变暖背景下其对ENSO型态变异的作用及影响东亚气候的机理;揭示了青藏高原热力强迫的异常特征及其气候效应;提出了水平非均匀基流中行星波传播的理论,研究了其在不同东亚夏季风背景下的传播特征.关于气候预测方法方面,提出了若干有物理基础的气候预测方法,如尺度分离的降尺度预测新方法、基于北大西洋涛动(NAO)-ENSO的东亚夏季风预测模型、基于南半球环状模的东亚气候预测模型等,为业务部门提供了重要参考.关于观测方面,项目在亚洲区域海气补充观测和海洋资料同化方面也取得突出进展,成功进行了南海18°N断面海洋综合观测,为形成我国第一条南海断面长期海气观测打下了基础.在国际合作方面,项目还继续推动和领导了“亚洲季风年”(AMY2007-2012)与“东亚气候模拟”国际计划,提升了我国在该领域的国际地位.     

基于拉格朗日方法的江淮梅雨水汽输送特征分析

利用NCEP再分析资料,引入基于拉格朗日方法的气流轨迹模式(HYSPLITv4.9),结合用于海量轨迹分析的气块追踪分析方法,探讨了江淮梅雨气候平均的水汽输送特征以及梅雨异常年水汽输送的差异。结果表明,在气候态下,江淮梅雨的水汽主要来自印度洋、孟加拉湾—中国南海、太平洋和欧亚大陆4个区域,其对江淮梅雨的水汽输送贡献分别为35%、19%、22%和19%。其中,印度洋、孟加拉湾—中国南海和太平洋上的输送气流主要来自850 hPa以下的对流层低层,而欧亚大陆的输送气流主要来自600 hPa左右的对流层中层。进一步对比梅雨异常年水汽输送的差异,发现孟加拉湾—中国南海、太平洋和印度洋的水汽输送对江淮梅雨的异常有重要影响,梅雨偏多年来自孟加拉湾—中国南海的水汽输送较多,其对江淮梅雨的水汽输送贡献为24%,比梅雨偏少年约增加了13%,梅雨偏少年则是来自太平洋和印度洋的水汽输送较多,对江淮梅雨的水汽输送贡献分别达到了40%和30%,比梅雨偏多年约增加了5%和10%。     

基于马尔科夫链转移概率极限分布的降水过程持续性研究

各地不同气候条件所具有的天气状态转移概率的极限分布实际上代表了各地天气气候的持续性和转折性特征,同时也表明了它的可预报期限。从马尔科夫链理论出发,初步研究了中国160个代表测站逐日天气状态演变过程的极限分布。结果表明,转移概率的极限分布不但其空间分布有明显差异,而且不同季节的极限分布也有明显差异。例如,有的地区仅有2 d持续期,有的可达4—6 d或更长,充分反映出不同地区因其影响的天气系统差异所造成的逐日天气气候的持续性和转折性特征的差异。其研究意义在于,由此可作为天气气候分型区划的一种理论依据。统计分析结果表明,就全中国平均而言,夏季持续期最短,持续期由北向南、由西向东呈增加趋势,且春季平均降水持续期为5.1 d,夏季平均为5.0 d,秋季平均为6.5d,冬季平均为6.2 d。可见夏半年比冬半年的降水持续期短,这可能是因为春夏季的天气系统比较复杂且中小尺度天气系统较多的缘故。这从另一侧面再次证明,各地逐日降水天气状态演变过程具有一定的天气气候状态自然转折的持续性即自然天气周期的气候状况,从而为短期天气预报提供了气候背景。     

用于风电场功率预测的逐时风速预报

为满足风电场精细化风速预报的需要,利用MM5模式的格点输出数值预报产品以及福建沿海地区两座海上测风塔的逐时气象资料,采用逐步回归的统计方法,将MM5数值预报产品与测风塔实测气象资料要素指标值共同引入回归方程,拟合两座测风塔特定高度的逐小时风速预报方程,详细介绍了该方法的实现过程.通过一年的预报效果指标以及15日的独立样本效果检验,结果表明该方法对于逐小时风速的预报有一定的应用价值.     

基于统计降尺度模型的江淮流域极端气候的模拟与预估

利用江淮流域29个代表站点1961--2000年逐日最高温度、最低温度和逐日降水资料,以及NCEP逐日大尺度环流场资料,引入基于多元线性回归与随机天气发生器相结合的统计降尺度模型SDSM（statistical downscalingmodel）,通过对每个站点建模,确立SDSM参数,并将该模型应用于SRESA2排放情景下HadCM3和cGcM3模式,得到了江淮流域各代表台站21世纪的逐日最高、最低温度和降水序列以及热浪、霜冻、强降水等极端气候指数。结果表明,当前气候下,统计降尺度方法模拟的极端温度指数与观测值有很好的一致性,能有效纠正耦合模式的“冷偏差”,如SDSM对江淮平均的冬季最高、最低温度的模拟偏差较CGCM3模式分别减少3℃和4．5℃。对于极端降水则能显著纠正耦合模式模拟的降水强度偏低的问题,如CGCM3对江淮流域夏季降水强度的模拟偏差为-60．6％,但降尺度后SDSM—CGCM3的偏差仅为-6％,说明降尺度模型SDSM的确有“增加值”的作用。21世纪末期在未来SRESA2情景下,对于极端温度,无论Had．CM3还是CGCM3模式驱动统计模型,江淮流域所有代表台站,各个季节的最高、最低温度都显著增加,且以夏季最为显著,增幅在2—4℃;与之相应霜冻天数将大幅减少,热浪天数大幅增多,各站点冬季霜冻天数减少幅度为5—25d,夏季热浪天数增加幅度为4～14d;对于极端降水指数,在两个不同耦合模式HadCM3和CGCM3驱动下的变化尤其是变化幅度的一致性比温度差,但大部分站点各个季节极端强降水事件将增多,强度增强,SDSM—HadCM3和SDSM-CGCM3预估的夏季极端降水贡献率将分别增加26％和27％。     

区域风能资源评价分析的动力降尺度研究

不同于以往的统计风能评估方法,本研究将动力降尺度方法应用到江苏省的风能评价分析中。利用NCEP/NCAR再分析资料与江苏省65个地面气象观测站1971～2000年的观测资料,建立了动力降尺度区域气候模式MM5V3的初始场和边界条件,用较高分辨率（水平分辨率为5 km）评估了江苏省60 m高度的风能分布,分析了动力降尺度方法在区域风能资源评估中的有效应用。结果表明,江苏省风能资源由东部沿海向西部内陆递减,以西连岛为代表的东部沿海风能资源最丰富,其次为长江三角洲地区,太湖、洪泽湖及高邮湖地区的风能资源也比较丰富,徐州市与南京市的风能资源最贫乏。分析表明,动力降尺度方法能够用较高分辨率模拟局地环流和地面风的主要分布特征,可以作为区域风能资源评价分析的有效手段。     

东亚地区夏季水汽输送特征

利用1950—2002年NCEP/NCAR再分析逐日平均资料,计算全球格点整层水汽输送通量,分析东亚地区夏季水汽输送在推进过程中逐候的气候特征。研究发现：第25—44候是水汽输送变化最为明显的时段,也是水汽输送的集中期;东亚地区各个经度带的偏南风水汽输送在出现时间、北抬进程速度、北界位置、南撤速度等方面均表现出不同的特征;副高边缘的东南风水汽输送具有迂回西扩和快速东撤的特点,并且在强盛期能够到达青藏高原的东南部。     

导线覆冰极值的概率分布模拟及其应用试验

利用南方地区多个气象站和电力部门观冰站的导线覆冰逐日冰厚资料,将广义极值分布和广义帕雷托分布引入导线覆冰的概率模型研究中,通过超门限覆冰次数的泊松分布拟合检验,结合H ill图解,提出了基于超门限峰值法门限值的确定方法;对两种分布在导线覆冰极值模型拟合的适用性研究表明,广义帕雷托分布对各站覆冰冰厚极值的拟合精度最高;重现期冰厚极值估计随样本长度的变化分析表明,广义帕雷托分布模型极值估计的稳定性比广义极值分布强,一般样本容量达到25 a左右时,广义帕雷托分布重现期冰厚极值的估计趋于稳定,可以作为短序列下估计导线覆冰极值的较好方法。     

江苏省自动站与基础站降水观测资料质量分析

以江苏省2006年夏、秋季自动站降水资料为例,对逐时、逐日自动站降水进行对比和统计分析。为降低资料插值过程中的不确定性,对插值方法进行了修正。由南京、扬州、无锡和常州基础站降水资料与相应自动站降水修正资料的对比可以发现,弱降水事件的发生频率高,且无论对于5mm／hvX内的逐时降水还是10mm／dvX内的逐日降水,自动站与4个基础站均有显著差异,因此对江苏省自动站降水资料进行系统订正具实际意义。另外,对阵性降水和锋面降水的分析发现,无论降水量级大小,基础站降水大于自动站降水的几率高,因此有必要进一步对自动站网的建设进行完善。由于自动站与基础站有一定的差异,建议对自动气象站的资料质量进行系统的评估。     

未来极端降水对气候平均变暖敏感性的蒙特卡罗模拟试验

利用Weibull分布拟合逐日降水的原始分布模式,并基于统计降尺度和蒙特卡罗随机模拟方法,对中国东部区域各站逐日极端降水量在未来气候变暖条件下的响应特征进行统计数值试验.结果表明,在全球变暖背景下,区域平均温度的改变即可导致区域极端降水概率分布特征的变动.从两个典型代表区域的预估结果中可见,长江中下游南部平均降水量对平均温度升高有正响应,模拟得到的区域极端降水概率分布曲线有明显的向右平移,导致大量级的极端降水的再现期缩短即概率增大.山东及渤海湾区域平均降水量对平均温度升高有负响应,模拟得到的区域极端降水概率密度分布尺度参数变小更明显,即方差增大,表现为左右两侧概率密度增加,同样导致大量级的极端降水再现期缩短即概率增大.本文仅考察了气候均值改变条件下,未来区域气候极端值的概率预估的可行性方案.对于未来气候方差的变化并未作试验,但理论上已经证明,未来气候极端值的概率对于气候方差变化的敏感性可能更大.由于目前尚未整卵出考察方差变化的较为完整的实际观测资料,该问题还有待进一步深入研究.