热带海气相互作用对大气BSISO年际振荡的影响

利用卫星观测OLR资料以及海气耦合数值模拟试验结果,从每年波-频分析结果提取了各种传播模态的强度指数序列,分析了热带北半球夏季季节内振荡(BSISO)各种传播模态的年际变化谱特征,探讨了热带各海区海气相互作用对其影响。主要结果如下:赤道外西传波和印度洋北传波以准2 a为显著振荡周期,赤道东传波、南海北传波和西太平洋北传波则都包含准2 a和准5 a两种周期,南海北传波是5种指数中惟一以准5 a为最主要周期振荡的模态。热带印度洋、西太平洋、东太平洋各海区海气相互作用对各指数准2 a振荡、准5 a振荡既有加强作用,也有削弱作用。各海区比较而言,对赤道东传波准2 a和准5 a振荡、南海北传波准2 a和准5 a振荡起最大加强作用的是西太平洋海区海气相互作用;对赤道外西传波准2 a振荡、西太平洋北传波准2 a和准5 a振荡起最大加强作用的是印度洋海区海气相互作用。     

集成物理统计模型在南海夏季风预测中的应用

利用影响南海夏季风年际变化的主要气候现象厄尔尼诺-南方涛动（El Ni?o-Southern Oscillation,ENSO）和对流层准两年振荡（Tropospheric Biennial Oscillation,TBO）相关的气候因子,提出了以过程判别函数确定物理过程的持续性,建立年际尺度的集成物理统计预测模型,而非年际尺度变率由经验统计模型预测,二者相结合,发展了集成物理-经验统计预测模型。经验模型在拟合时段的回报结果很好,但在独立样本预测时效果明显降低,其中预测评分（PS）降低了23%,距平相关系数（ACC）降低了63%;相比之下,集成物理-经验统计预测模型在独立样本预测时比经验模型有更好的预测结果（PS评分提高了9.5%,ACC提高了75%）,且预测结果相对稳定。此外,集成物理-经验统计预测模型对南海夏季风降水的空间分布也有一定预测能力。     

广东前汛期月降水异常的强信号研究及预测概念模型

利用NCEP/NCAR再分析资料等较新资料，从500hPa高度场，向外长波辐射（OLR）场，海表温度（SST）场以及表征高，中，低纬大气活动特征的14个大气环流指数四个方面，较为系统地研究广东前汛期月降水异常的前期信号，形成预测概念模型，为月降水的量级（即旱、涝，正常）预测提供多方面的信息和实用的预报工具。     

广州春季降水的变化及其前兆信号

广州春季降水存在以准2年为主的年际变化和以30年为主的年代际变化，目前处于年代际尺度上的少雨时段。Nino3区的海温异常是广州春季降水最强的前兆信号，它与广州春季降水的显著正相关在前一年的11月份就已出现，并且一直稳定维持到4月份。前冬Nino3区海温异常对广州春季降水的影响是通过影响春季北太平洋副热带高压和低层风场异常实现的。前冬Nino3区海温正异常时，春季副热带高压偏强、位置偏西，华南处于副高边缘垂直运动的上升区，菲律宾以东的低层反气旋环流增加了向华南的水汽输送，从而使得广州春季降水偏多；前冬Nino3区海温负异常时，副热带高压偏弱、位置偏东，华南地区远离副高、处于垂直运动的下沉区，菲律宾以东低层为气旋环流控制，华南地区盛行偏北气流，不利于水汽的向北输送，从而使得广州春季降水偏少，造成春旱。     

南海夏季风的低频特征

利用１９７５－１９９３年（其中１９７８年缺）的向外长波辐射（ＯＬＲ）资料,分析了南海低频振荡的季节变化特征及其与南海夏季建立和活动的关系。结果表明：南海低频振荡在夏季期间比冬季风期间明显较强,南海夏季风一般在初夏第一个较强低频荡的负值位相开始建立;南海夏季风期间低频振荡的环流实体是ＩＴＣＺ的南北振荡和西太平洋高压西脊点的东西摆动,低频振荡与现海季风的活跃和中断（或减弱）密度相关;南海低频振荡与大气     

亚洲-西太平洋夏半年季节内振荡：热带气旋活动强、弱年的对比

应用有限区域波数-功率谱和滞后线性回归统计方法，对比分析1979—2004年热带气旋（TC）活动强、弱年亚洲-西太平洋区域（AWP）夏半年大气季节内振荡（ISO）的传播特征及海气相互作用过程。分析结果表明：在整个AWP和西太平洋区域都存在TC强年ISO东传特征更显著的特征，ISO对流传播在纬向上伸展更偏东，强年沿赤道东传20～60 d周期波动更强，西太平洋区域是传播特征强弱年区别较显著的区域，与TC活动密切联系；TC强、弱年ISO过程中海气相互作用过程相同，海洋和大气间的能量交换对维持ISO西北传播时起作用；TC强年的海气相互作用比弱年更加强烈，尤其是对流凝结潜热的释放在强年比弱年强，这可能是导致TC强、弱年ISO特征区别的原因之一。     

2007 年南海夏季风季节内振荡的北传及影响因子

利用2007年全球降水气候计划GPCP(the Global Precipitation Climatology Project)卫星红外窗口导出的全球降水指数GPI(the Global Precipitation Index)的日降水资料及频率-波数分析方法,分析2007年南海夏季风季节内振荡(Intraseasonal Oscillation,ISO)的传播特征,并使用美国国家环境预报中心(NCEP)/美国大气研究中心(NCAR)再分析的逐日资料,探讨影响其传播的主要因子.结果表明,南海夏季风ISO有明显的北传趋势,并且明显比南传分量占优.影响南海夏季风ISO北传的主要因子是平均纬向风垂直切变和平均经向风对异常水汽的输送.之所以异常经向风对平均水汽的输送及海-气相可作用的影响在南海地区不重要,而在印度季风区有一定的贡献,是因为平均水汽和纬向风分布在两个地区的差异.     

大气季节内振荡在华南降水预报中的应用

大气季节内振荡(ISO)在天气气候演变中扮演着重要角色,是中期和延伸期预报可预报性来源之一,同时大气ISO的年际变化与区域季节降水量的年际变化密切联系,对短期气候预测有指示意义。对热带大气ISO的年际变化研究做了简要回顾;重点介绍了ISO对华南降水的影响及其业务应用情况,主要包括赤道MJO对华南降水的影响、基于准两周振荡的汛期暴雨过程预报、热带ISO与热带外系统多尺度相互作用对强降水的影响、ISO对季节降水的影响、基于ISO建立的降水延伸期定量预测模型;最后对进一步加强ISO应用研究提出了几点思考。     

广东春季水资源的时空分布特征和预测研究

取广东分布较为均匀的48个气象观测站50年的月平均气温和降水量资料，用高桥浩一郎公式算得广东春季水资源量，用主分量分析计算它的主分量及相应的特征向量。利用滑动平均、气候变率、趋势分析和功率谱分析等方法较详细分析了该水资源场的前4个主分量的时间变化特征，用主分量逐步回归预测模型对其分布做预测。结果表明：广东春季水资源的平均分布出现3个丰盛中心和2个缺乏中心。它含有4种基本分布类型，即全广东丰盛（缺乏）型，东缺乏（丰盛）西丰盛（缺乏）型，从北到南丰盛（缺乏）、缺乏（丰盛）相间型以及北部到中部丰盛（缺乏）型，东南部和西南部缺乏（丰盛）型。它们的气候变率不明显，第1主分量含有3阶时间幂函数变化趋势，揭示出广东春季水资源1950年代～1960年代初较为缺乏，1970年代初～1990年代中较为丰盛，以后又呈减少趋势。场的时间平均及第1～4主分量没有明显的突变事件存在。功率谱分析表明，第1、3、4主分量存在2．0～5．0a振荡周期。对2004～2006年广东春季水资源的类型和分布预测表明：2004年为Ib型，其分布为全省水资源严重缺乏型态，类型和分布的预测都与实测结果完全一致。预测2005年为丰、缺相间的Ⅲb型，分布形势为南北向丰、缺相间的带状，实测也是Ⅲb型，但具体的丰、缺分布区域与预测的分布区域没有对应。预测2006年为Id型和分布为全省严重缺乏型态，实测是西部缺乏东部丰盛，显然东部的预测是不正确的。后两年预测失败的原因可能与海温的春季障碍有关。     

CHARACTERISTICS OF FREQUENCY SPECTRUM VARIATION OF INTRASEASONAL OSCILLATION OF CONVECTION DURING SOUTH CHINA SEA SUMMER MONSOON

Datasets of equivalent temperature of black body (TBB) and sea surface temperature (SST) ranging from 1980 to 1997 are used to diagnose and analyze the characteristics of frequency spectrum and strength of intraseasonal variation of convection. The relationship between the strength of intraseasonal oscillation of convection, strength of convection itself and SST in the South China Sea (SCS) is studied. It is shown that, there are distinguishable annual, interannual and interdecadal variations in both strength and frequency spectrum of intraseasonal variation of convection in SCS. There are connections between strength of convection, strength of ISO1 in the summer half (s.h.) year and SST in ensuing winter half (w.h.) year in SCS. The strong (weak) convection and strong (weak) ISO1 are associated with negative (positive) bias of SST in ensuing w.h. year in SCS.