青海省冬季气温变化成因及其预测方法探讨

利用青海省1961-2012年冬季气温观测资料、美国环境预报中心(NCEP)和国家大气研究中心(NCAR)月平均高度场再分析资料、国家气候中心和美国国家海洋局和大气管理局提供的126项环流指数, 探讨青海冬季气温变化特征及成因. 结果表明: 1961-2012年青海冬季气温呈显著上升趋势并具明显的年代际变化特征, 于1986年出现由冷向暖的明显转折; 西伯利亚高压、东亚冬季风是影响青海冬季气温的主要系统. 当冬季北半球500 hPa高度场出现欧亚(EU)遥相关型时, 青海冬季易于偏冷, 同时发现大西洋欧洲区极涡强度和赤道太平洋海域海温与东亚冬季风的强弱有密切关系. 采用主成分回归集成方法初步建立青海冬季气温预测模型, 经历史回报检验其距平符号一致率为87%, 具备一定预报技巧和能力.     

1961-2021年青藏高原前后冬强降雪特征分析

研究青藏高原冬季强降雪的气候特征对高原冬季降水预测及雪灾防御有重要意义。基于1961-2021年冬季（11月至次年2月）青藏高原99个地面气象观测站的逐日降雪资料,采用线性倾向估计、相关性分析、集合经验模态分解等方法,揭示青藏高原前、后冬强降雪时空分布特征,对比分析前、后冬强降雪量和强降雪日数差异性,探讨不同海盆海表温度、北极涛动与前、后冬强降雪量和强降雪日数的关系。结果表明：近61 a来,青藏高原前冬初期最易出现较大量级降雪过程,而后冬降雪过程多且持续时间长;前冬高原强降雪量、强降雪日数总体呈“少—多—少—多”变化特征,后冬强降雪量和强降雪日数均呈显著增加趋势;前冬强降雪量和强降雪日数的贡献率明显大于后冬;前、后冬高原中东部主体为强降雪高值区,前冬东北侧强降雪量也较大。热带印度洋、北大西洋、太平洋海表温度异常是影响青藏高原冬季强降雪的重要因子,前冬强降雪量与热带中东太平洋、热带印度洋西部海表温度呈显著正相关,后冬强降雪量与热带印度洋、西北太平洋、北大西洋海表温度的正相关最显著;自20世纪90年代中期开始印度洋偶极子与前冬强降雪量由弱正相关转为显著正相关并维持至今,北极涛动异常对后冬强...     

1961—2018年青海高原极端气温指数时空变化特征

基于1961—2018年青海高原49个地面气象观测站点的逐日最高和最低气温资料,选取8个极端气温指数,采用线性倾向估计、突变检验、尺度分离以及相关分析等方法,分析青海高原极端气温指数的时空变化特征。结果表明:(1)近58 a来,青海高原极端气温暖指数呈显著增加趋势,极端气温冷指数呈显著减少趋势,夜指数变化速率大于昼指数;(2)暖昼日数、冷昼日数、暖持续日数、最高温极低值、最低温极高值在1996年前后发生突变;(3)各指数表现出准3 a、5~6 a、10~15 a、24~31 a以及更长时间尺度的周期振荡,其中以准3 a周期变化最显著,暖持续日数和最高温极低值的准3 a周期振荡对原序列的贡献率在50%以上;(4)极端气温暖指数的增加以及冷指数的减少速率在柴达木盆地和东部农业区最快;(5)大部分极端气温指数倾向率的绝对值自低纬向高纬、由高海拔向低海拔地区递增。     

气候变化对青海高原植被演变的影响分析

根据青海省1961-2007年的气候变化趋势,以1987年为界分为两个时段,用综合顺序分类法划分1961-1987年时段和1988-2007年时段青海省植被类型;依据CO2倍增时气温和降水的变化量,模拟了未来气候条件下,CO2倍增时青海省植被类型的演变趋势.结果表明:大部分地区每个阶段的植被类型都是朝着暖干化的方向发展,并且随着气候暖干化的发展,植被类型逐渐减少.     

青海湖水位波动对气候暖湿化情景的响应及其机理研究

利用1961—2015年青海湖水位资料及其流域气温、降水量、蒸发量等气象观测资料,高原季风、西风环流气候等指数及植被数据,分析青海湖水位波动的基本特征,揭示高原季风、西风环流、植被覆盖、径流以及冻土退化对湖泊水位波动的影响机理,建立基于水量平衡的青海湖水位变化的定量评估模型。研究表明：2004年前后,青海湖水位出现由降到升的突变,自2005年以来持续回升;水位波动具有8 a和21 a的显著性周期;全球变暖背景下高原季风增强、西风环流趋弱、气候趋于暖湿、流域植被恢复、冻土退化和径流量显著增大,引起了2005年以来青海湖水位的持续回升。基于湖泊水量平衡原理建立的气候变化对青海湖水位影响定量评估模型,能够客观反映青海湖流域上年及当年降水量、流量和蒸发量对湖泊水位的效应。     

均生函数预测方法在青藏高原冬季降水预报中的应用及改进

均生函数预测方法在天气预报等领域得到了越来越广泛的应用,但预测方法没有涉及到图形处理。在对方法、原理及过程进行深入细致的研究后,重新编写了程序的头部、中部、尾部语句及子过程调用函数。经多次调试试验,实现了入口资料调用灵活、多变、计算模拟结果屏幕显示等,提高了预测方法的整体实用性和预测信息的可视化程度。检验得知:该方法对青藏高原冬季降水的预报具有较高的预报精度。     

西宁市大气环境风险模拟研究

利用中尺度气象模式模拟了特殊地形下的气象变化特征,通过CALPUFF模拟了大气环境风险事件的精细化扩散特征。结果表明：西宁市地面风特征与河谷地形走向基本一致,典型风场表现为湟水河谷盛行西北和东南风,北川河谷则多为偏北风。由于青藏高原昼间强烈的山坡辐射增热和致使低空出现逆温层频率高,强度大,不利于污染物在垂直方向的扩散,河谷剖面模拟温度场的结果显示等高度山坡附近比河谷中心的温度大约高1.5℃。CALPUFF烟团轨迹模式能较好地应用于西宁市大气环境风险事件的模拟研究,模拟结果能清楚描绘出污染物沿河谷输送与扩散的初始状况和细致分布,同时在复杂地形和气象条件影响下出现山体对烟团的阻碍效应、烟团因流场在山脊处出现形变以及山谷风环流影响等非定常扩散现象,扩散轨迹符合复杂地形和气象条件影响的特征和规律,模拟结果对准确预估大气环境风险事件在复杂地形和气象条件下城市中的扩散特征、影响范围和程度具有重要意义。     

青海省极端气温事件的气候变化特征研究

选用青海省37个气象站点1961-2011年近51 a, 逐日气温(最高、 最低、 平均)资料, 采用国际通用的极端气温指数定义计算了9种极端气温指数, 并分析其主要气候特征.结果表明: 近51 a青海省极端气温呈明显上升趋势, 极端冷指标(霜冻、 结冰日数、 冷夜、 冷昼指数)呈下降趋势, 而极端暖指标(夏天日数、 暖夜、 暖昼指数)呈上升趋势, 且极端冷指标的减少幅度高于极端暖指标的增加幅度.空间分布上, 极端气温指数在全省呈一致的上升(下降)趋势分布.在近51 a的时间尺度上各种极端气温指数都存在多个较明显的周期, 如较短的3~8 a的准周期, 以及13 a、 17 a、 27 a的年代际周期特征.青海省年平均气温与极端气温指数有很高的相关性, 气候变暖突变前后极端气温指数表现出明显差异: 在变暖突变发生后, 霜冻日数、 冷夜指数、 冷昼指数、 结冰日数明显减少, 夏天日数、 暖夜指数及暖昼指数明显增加, 其中相对指数几乎呈倍数显著变化, 表明极端气温指数对气候变暖有很好的响应.     

黄河源区径流对气候变化的响应及未来趋势(英文)

This study examines the hydrological and meteorological data of the source region of the Yellow River from 1956 to 2010 and future climate scenarios from regional climate model (PRECIS) during 2010-2020. Through analyzing the flow variations and revealing the climate causes, it predicts the variation trend for future flows. It is found that the annual mean flow showed a decreasing trend in recent 50 years in the source region of the Yellow River with quasi-periods of 5a, 8a, 15a, 22a and 42a; the weakened South China Sea summer monsoon induced precipitation decrease, as well as evaporation increase and frozen soil degeneration in the scenario of global warming are the climate factors, which have caused flow decrease. Based on the regional climate model PRECIS prediction, the flows in the source region of the Yellow River are likely to decrease generally in the next 20 years.     

三种干旱指标应用对比分析

本在利用最新研制的“青海省气象台干旱实时监测评价业务系统”的基础上，分别使用三种不同的干旱指标对青海省历年的春季、夏季、春夏季的旱情作以统计、对比分析，找出三种干旱指标统计结果的差异，以便在青海省干旱实时监测评价业务应用中有一个更科学的依据。