西南地区汛期降水次季节变化主模态的低频环流传播路径特征

【目的】本文探讨中国西南地区汛期（5~9月）降水次季节变化的主模态,以及中高纬和热带次季节波动如何影响该地区持续性异常低频降水,以期能为了解和预测西南地区汛期降水的次季节变化提供参考。【方法】利用西南地区111个地面气象站1961~2015年逐日降水资料和JRA-55再分析环流场资料,采用EOF经验证交分解方法,分析西南地区汛期降水次季节变化主模态的低频环流特征和传播路径。【结果】西南地区汛期逐日降水主模态的空间分布为南北纬向型分布,空间特征向量高值区域分布在西南地区的南部和东南部,其高值区对应的SWDR与PC1的相关系数达0.991（通过0.05信度检验）,PC1气候平均值的显著周期为12.9 d,且逐年PC1的显著周期主要集中在10~20 d时段,占比为60.0%;在PC1的典型低频年中,汛期季节内及其各分月的PC1均能较好地表征对应降水异常分布型的时间演变特征,且二者低频分量的正相关性更高（通过0.05信度检验）,即PC1低频分量均能更好地把握SWDPI低频分量的准双周振荡特征,尤其在6、7和8月,这可能与影响主模态降水异常分布型的同期大气低频环流信号更为稳定有关;PC1的季节内变化不仅与中国东南部和南海形成的对流异常偶极子有关,还与在西南地区对流层高层形成的位势高度异常偶极子息息相关,该对流异常偶极子的形成与前期菲律宾以东OLR正异常的西北向传播和巴尔喀什湖东南部OLR负异常的东南向传播有关,并且菲律宾以东被抑制的对流向西北方向传播总是伴随着低层的局部反气旋,而西南地区的西南部对流的增强（抑制）总是伴随着高层北部的负（正）位势高度异常,同时,西南地区对流层高层的位势高度异常偶极子的形成,与中高纬对流层高层类似Rossby低频波列东南向传播过程中在青藏高原东侧顺时针转向有关。【讨论】从气候背景看,影响PC1季节内变化的低频波列传播主要与两个方面的因子有关,一方面为对流层高层西风急流轴主体位置的南压和强度的增强,通过影响中高纬类似Rossby低频波列的东传南下,从而影响在西南地区对流层高层形成位势高度异常偶极子型分布,另一方面为印度季风槽的北抬加强了南海至菲律宾海域异常反气旋西北侧的西南气流,促使了西南地区低层异常气旋的形成,同时东亚季风槽的增强也利于热带西太平洋低频对流发展并向西北传播,从而影响在中国东南部和南海的形成的对流异常偶极子型分布。     

贵州冻雨时空分布变化特征及其影响因素浅析

利用贵州84个测站冻雨日数资料和NCEP/NCAR再分析资料,借助EOF展开、小波分析及其它诊断技术,分析了贵州冻雨的空间分布特征、时间演变规律及其影响因素.结果表明:贵州冻雨的地区分布特点是西部多、东部少,中部多、南北少;冻雨日数变化梯度较大的区域主要集中在贵州省的中、西部,尤其是西北部地区;GIS反演的贵州冬季雨凇空间分布更接近实际分布特征,即一般海拔较高处凝冻重,而一般气象观测站大多分布在海拔相对较低的城镇附近,导致其观测结果比实际凝冻强度要弱;贵州冻雨存在较大的年际变化,具有非常明显的12年和32年的周期振荡,在4年的时间尺度上,周期振荡也比较明显;贵州冬季冻雨空间分布特征和时间演变规律主要受海拔高度、相对高度、迎风坡和背风坡、静止锋区,冷空气厚度和不同高度冷空气活动等多种因素的综合影响.     

IEOF法在MDERF产品对贵州5月气温预测释用中的应用

基于MDERF（monthly dynamic extension range forecast）模式输出500hPa位势高度预报场,贵州5月气温历史资料。利用迭代经验正交函数法（Iteration Empiric Orthogonal Function）,简记IEOF法,研究该方法对贵州5月气温的预报技巧和预测效果。模型对贵州84站2002--2006年5月气温进行了预报试验,回报试验表明该方法在实际预测业务中有一定预报技巧;过去5a84站平均Pc为64．8％、平均Ace为0．23。最后利用该方法对2007年5月贵州气温趋势进行了展望。     

贵州省雷暴气候特征分析

利用贵州84个测站1961—2007年雷暴观测资料,通过数理统计、EOF分析、一元线性回归拟合,研究了贵州雷暴的气候变化特征。结果表明:贵州年雷暴日数较多,年际变化较大,季节变化也极为显著,从冬季到夏季,雷暴发生日数逐渐增多,从夏季到冬季,雷暴逐渐减少。贵州雷暴空间分布在冬季主要为南北走向,在其余季节为东西走向,在中部一线和南部常年存在几个低值中心,年雷暴日数均在20d/a以下。春季和夏季,春季和秋季,秋季和冬季的雷暴日数具有较高的正相关关系。从小波分析的结果看,4个季节的年雷暴日数均存在周期振荡,不同季节的振荡周期存在一定的差异。对贵州省47 a中4个季节雷暴日数进行线性拟合发现:贵州雷暴有逐渐减少趋势。     

前期500 hPa高度场与贵州降水可预报性的关系

基于秩序统计量三因子最优子集回归求最大复相关系数的方法，采用北半球500hPa逐月高度场和贵州15个站1～12月各月降水资料，研究前期3～5个月500hPa高度场预报后期贵州各站月降水量所提供的可预报性时空分布变化特征。结果表明：从空间分布上看，除夏季外，可预报性存在着北高南低的空间分布特点。从时间变化上看，2、6月降水的可预报性没有4、12月降水的可预报性好。另外，虽然影响贵州降水的前期环流集中分布在主要的环流关键区，但不同时段提供的预报信息存在差异。     

贵州冻雨时空分布及对应临近环流特征分析

利用贵州29个站冻雨日数资料和500hPa高度场资料,借助EOF展开、功率谱分析及其它诊断技术,分析贵州冻雨空间分布特征、时间演变规律以及对应临近环流分布特征。结果表明:贵州冻雨区主要集中在省之西北部;贵州冻雨年际变化主要表现为12月冻雨有准8a振荡周期,1月冻雨有准4a变化周期,整个冬季也存在准4a变化;年代际变化主要表现为从20世纪80年代中期开始,贵州冻雨强度就有减弱的趋势;其临近11月500hPa高度场异常对贵州后期冻雨强弱具有较好的指示作用,尤其是欧亚地区上空环流的异常,对贵州冻雨异常的指示作用更是突出。主要表现为当临近11月中高纬欧亚地区上空为异常低压环流所控制,而对应高纬度北极圈为异常高压环流控制时,一般预示贵州是一个弱冻雨年,反之,则为强冻雨年。     

用CEOF分析贵州春季旱涝(降水)分布及其时变特征

通过用CEOF对1961—2006年贵州32站春季降水距平的分析,得到贵州春季旱涝的分布和变化情况。贵州春季的旱涝变化多是全省性的;CEOF的第1模态能较好的反映贵州春季旱涝分布的平均状况;贵州春季3类旱涝分布型为:全省一致型、南北同相—中间异相型和东西同相—中间异相型。全省一致型能有效反映贵州春季旱涝的平均状况,其次是南北同相—中间异相型和东西同相—中间异相型。Morlet小波分析得出贵州春季旱涝存在明显的年际和年代际演变特征,其周期大致为9a和32a,且以年代际演变特征最为显著。     

基于监测指数的贵州省4月气温预测模型及检验

基于1981~2019年贵州省4月气温与同期130项监测指数的相关分析建立了固定监测指数、最优监测指数、逐步回归的统计预测模型,并对1981~2020年预测模型回报结果进行检验。结果表明:在短期气候趋势预测业务中,按异常级进行预测可提高气候预测技巧。三种统计预测模型中逐步回归的预测效果最好,其次是最优监测指数,而固定监测指数效果最差。与省级和国家级预测产品相比,统计预测模型在近9年的回报效果表现出一定的优势。以7个最优指数建立的回归预测模型对2020年4月气温的回报Ps评分最高,较省级预报提高14.1分,相对国家指导预报提高66.7分。      

Downscaling法在贵州冬季气温和降水预测中的应用

基于CGCM模式输出500 hPa位势高度场、NCEP/NCAR再分析500 hPa高度资料、贵州冬季降水和气温历史资料,利用降尺度法,对贵州冬季降水和气温预报的技巧和预测效果进行了预测试验和改进。结果表明,该方法从动力与统计相结合的角度,给出季尺度大气环流与局地降水、气温之间的关系,有明确的动力学背景和天气学意义。20年回算及两年回报试验证明了该关系的合理性;对贵州冬季降水的预测率约70%,而对气温的预测率为65%左右。另外,通过对气温反演方程订正后,其预测率达67%左右;在极端异常年,该方法对降水的预测率变幅不大,而对气温的预测效果影响极大。最后利用该方法对2005年贵州冬季降水和气温趋势进行了展望。     

贵州省单站凝冻过程的指标订正及特征分析

本文利用1961～2019年贵州省85站逐日的雨凇、雾凇资料,通过对样本数据的统计分析以及3个现有指标的对比分析,订正了贵州省单站凝冻过程的指标和分级标准,并根据新的标准对其特征进行分析。结果表明,贵州省凝冻过程的持续天数为3～39天,随着凝冻过程持续天数的增加,其发生频率呈指数下降。凝冻过程开始初日和结束终日时间序列之间存在凝冻过程开始初日偏早/偏晚,结束终日也偏早/偏晚的现象。随着凝冻等级的升高,其影响范围在不断缩小,但大值区主要仍集中在26.5°～27.5°N,低值区仍在贵州省北部和南部地区,且59a间4个不同等级单站凝冻过程的站次均呈缓慢减少趋势。4个典型站的凝冻过程主要集中出现时间基本一致,1月占比最多,2月次之,而11月最少。分旬来看,主要集中出现在1月中旬至2月上旬,11月上旬最少。