低频环流系统的一种统计预报方法

根据实时MICAPS资料,采用经验正交函数分解和滤波方法,统计分析了欧亚大陆上空700 hPa水汽输送通量流函数和势函数主要低频分量的分布特征。结果表明：存在流函数和势函数低频环流系统变化的关键区。根据关键区环流系统演变,确定了与上海地区未来10-30 d强降水过程相对应的预报指标。以上海地区2010年7月的降水过程预报为例概述了整个预报流程,并从物理机制上证明了低层（110°E,30°N）附近的辐合以及自低空至高空向东倾斜的上升运动是造成该次降水的主要成因。     

气象干旱综合监测指数在安徽省的适用性分析

利用1981—2016年安徽省77站日降水量、平均气温和土壤墒情资料,通过相关分析和主成分分析方法构建了该区域旱季(10月至次年3月)、涝季(4-9月)气象干旱综合指数MCI_anhui,从频率分布、干旱日数演变、不合理跳跃次数及代表站典型干旱过程等方面,对4种气象干旱指数在安徽省的适用性展开对比分析。结果表明:MCI_anhui在反映较重等级气象干旱时优于其他指数,能很好地诊断出安徽历史上典型大旱年;基于该指数的干旱日数时空演变表现为沿淮北夏旱和春末旱最多,江淮之间春末夏初旱情最多,沿江江南秋旱最多;36年所有干旱过程中不合理跳跃次数不足10次,就典型干旱过程中对降水反应的敏感性而言,它在表现干旱缓慢发展的特征时优于其他指数,不合理波动较少,且干旱后期缓和或解除过程中也不如其他指数过于敏感。综合来看,MCI_anhui对干旱过程具有较好的识别与诊断能力,在安徽省适用性良好。     

近53年江淮流域梅汛期极端降水变化特征

基于1961—2013年江淮流域梅汛期（6—7月）逐日降水资料,利用百分位法确定极端降水阈值,对江淮流域梅汛期极端降水的时空分布及突变特征进行分析,结果表明：95%分位极端降水阈值多在50 mm以上,大值中心主要位于湖北东部到安徽南部一带;平均极端降水强度与阈值大小的空间分布相似。极端降水量和极端降水日数整体呈现由安徽南部向四周递减的空间分布特征,极端降水量约占梅汛期降水总量的1/4~1/3。从季节内分布上看,极端强降水站次在梅汛期呈单峰型分布,各候间差异明显,其中6月第5候到7月第2候最多。极端降水量、极端降水日数以及极端降水量占梅汛期总降水量百分比均具有明显的年际变化,且上升趋势显著;江淮流域梅汛期极端降水量和极端降水站次的这种上升趋势均在1980年发生突变。     

青藏高原汛期降水异常空间分布及水汽配置

青藏高原汛期(5—9月)降水具有南北反相的空间分布特征,利用青藏高原67个台站1967—2008年逐月降水资料,分别讨论了汛期各月降水的主要空间分布型以及初夏(5—6月)和盛夏(7—8月)对应的水汽配置和环流异常.结果表明:初夏高原降水以南北反相型(North-South Reverse Type,NSRT)为主,全区一致型(Whole Region Consistent Type,WRCT)次之;盛夏高原降水以WRCT为主.高原降水呈现NSRT分布时,初夏水汽由高原南部输向北部,而盛夏高原北部为水汽辐合区,南部为水汽辐散区.高原降水呈现WRCT分布时,初夏高原水汽主要来自西太平洋,盛夏水汽主要来自阿拉伯海向东转向的水汽输送,该水汽输送由高原西南地区进入高原.在500 hPa位势高度场上,初夏(盛夏)降水两种主要空间分布型的位势高度差异以经(纬)向差异为主,且影响高原降水异常分布的系统多为深厚系统.     

提取准双周和准一月低频振荡的Lanczos滤波器及其应用

根据青藏高原大气热源季内振荡分析的实际需要,设计了适于提取准双周（10～20d）、准一月（20～40d）振荡的Lanczos滤波器（L.f.）。通过与Butterworth滤波器（B.f.）滤波效果的定量分析,确定了准双周、准一月L.f.窗宽参数l的临界值l0分别为24、46;当l≥l0时,L.f.滤波器性能全面优于B.f.。选用拉萨附近格点（90°E,30°N）的1950—2006年整层大气热源资料做了应用试验,结果表明,由l=121的L.f.得到的拉萨夏季准双周、准一月振荡分量质量可靠,可用于青藏高原大气热源季内振荡强度的年际差异和季内过程分析。     

一种地学要素场透视方位投影图的原理及应用

给出了一种地学要素场透视方位投影图的原理,它是将地球球面上任意点O（称投影中心）正上方h高度处A点（称视点）看到的球冠区要素场透视投影在相应球缺的底面（即投影面）上。借助球面三角计算公式,导出了球冠区任意点q与其在投影面上投影点q′的坐标转换关系;给出了绘图步骤,利用MATLAB设计了绘图程序。实际绘图效果表明,所绘图形具有球面立体感和直观性,该透视方位投影图可广泛用于绘制地学要素场图像。     

JMA/MRI-CPS2模式对东亚夏季风系统预测能力的评估

基于东京气候中心提供的新一代气候预测业务模式(JMA/MRI-CPS2)回报数据,综合多种评估方法,评估了其对于东亚夏季风的预测技巧,结果表明该模式能够模拟出气候场上主要降水中心和夏季风主要成员的位置,但存在明显的系统性偏差。对于年际变率的预测,泰勒图分析结果表明,该模式对夏季风指数预测效果总体较好,对于副热带高压指数中的面积、强度和西伸脊点指数预测能力较好,但对于脊线南北位置指数的预测效果较差;分月来看,4和5月起报结果的技巧相对更高。MV-EOF分析的结果表明模式较为准确地把握住了东亚夏季风主要模态的空间分布,滞后相关分析的结果表明其第一模态反映出了厄尔尼诺衰减的影响,第二模态反映出了厄尔尼诺发展的影响,合成分析的结果也显示,模式能够反映出厄尔尼诺发展的不同位相下东亚季风环流响应的差异。这些分析表明该模式对于东亚季风区的预测具有一定技巧,可以作为每年汛期气候预测的有益参考。     

临汾市降水与径流特性分析

介绍了临汾市的区域概况,气候情况及水汽来源;多年平均降水量的时空分布规律以及地形、高程对降水量的影响;并对地表径流的年内分配特点进行了认真分析。     

MRI-CGCM模式对东亚夏季风的模拟评估及订正

本文利用CMAP月降水资料、NCEP再分析资料、NOAA的ERSST资料和日本气象厅海气耦合模式（MRI-CGCM）的输出结果,从东亚夏季风气候态、主模态和年际变率等方面分析了MRI-CGCM模式对东亚夏季风的预测性能,并且利用观测的东亚夏季风指数（EASMI）与模拟PC（principal component）的关系建立多元线性回归方程来订正EASMI（简称PC订正法）。结果表明:MRI-CGCM模式能够较好再现东亚夏季风降水和低层风场的气候态,但模拟的西北太平洋反气旋偏弱、偏东,使得模拟的副热带地区降水量偏小。模式较好地模拟出东亚夏季风降水第一模态（EOF1）及相应的低层风场,能够较好再现出EOF1对应El Ni?o衰减位相;模拟降水的EOF1与观测之间的空间相关系数（ACC）为0.72,且能较好地再现其对应的年际变率,其时间系数PC1与观测之间的相关系数为0.41,能模拟出观测EOF1的2 a和5 a主导周期;但模拟的我国以东梅雨锋区雨带位置偏南,这与模拟的西北太平洋反气旋位置偏南有关。模式对降水第二模态EOF2的模拟能力比EOF1明显下降,模拟EOF2与观测之间的ACC降到0.36;虽然模式能较好地再现出EOF2对应El Ni?o发展位相,但模拟的西太平洋反气旋位置偏南,使得雨带位置偏南,模拟的我国梅雨锋区雨带位于江南,与观测场上江南少雨相反。模式较好地模拟出我国东部夏季降水和气温空间异常分布和年际变化,模拟与观测夏季降水和气温的多年平均ACC分别为0.74和0.68。模式模拟我国东部、江淮流域和华南地区夏季降水多年平均PS评分分别为69、70和68分,略高于我国夏季降水业务预测多年平均评分（65分）。模拟的我国东部夏季气温与观测多年平均PS评分为74分。PC订正后EASMI与实况的相关系数由0.51提高到0.65、符号一致率由84%升到91%、标准差由0.75增大到1.4、大于1个标准差年数由6年变为12年,订正后在模拟变幅偏小和梅雨锋区雨带偏南等方面均有一定的改善,对应西太平洋反气旋位置和梅雨锋区雨带位置与实况较为吻合。