气候变化对汉江上游径流的影响

根据汉江上游安康以上流域1961-2005年历年逐月气温和降水量资料,统计分析了近45 a流域气候变化的基本特点。同时,通过对各站气温、降水量与安康站径流量的相关计算,建立了天然径流量气候模型,并分析了径流量对气候变化响应的敏感性。结果表明：1) 近45 a来汉江上游安康以上流域的年平均气温呈上升趋势;降水量呈递减趋势,90年代以后减少更为显著。2) 在过去45 a中,汉江上游径流量总体呈下降趋势;1961年以来,汉江上游径流量大体经历了两个丰水段和两个枯水段;1985年发生跃变,以前呈微弱的上升趋势,以后呈下降趋势。3) 径流量与区域年平均气温呈负相关,而与年降水量呈较显著的正相关,年径流量对降水变化的响应较其对气温变化的响应更为敏感。     

1979年5～7月东亚和南亚季风区700毫巴环流分析

用天气统计学方法分析了1979年5～7月东亚和南亚季风区700毫巴流场。结果表明,两个季风区的平均流场、距平流场序列的特征均存在明显差异,东亚区流场及其季节变化要较南亚区复杂得多.分析得到的各区主要特征向量有明确的天气学意义,其时间系数演变与环流及天气有密切关系。      

赤道太平洋区域风应力与海表温度年际异常的奇异值分解

用向量场奇异值分解方法分析了赤道太平洋区域风应力场与海表温度场年际异常的相关联系。结果表明,最主要的一对奇异向量与ENSO循环关系密切,其主要特征为赤道中、东太平洋风应力向赤道的异常辐合（辐散）与该区的SST异常升高（降低）准同步变化。对70和80年代的4次 El Ni?o事件中标准化风应力异常场的分析表明,它们均表现出赤道中、东太平洋的辐合。这一结果可能比用信风张弛描述ENSO循环中的环流异常更合理和更具代表性。     

陕西省2021年气候影响评价

2021年陕西年平均气温偏高、降水量异常偏多,日照时数偏少。全省平均气温129 ℃,较常年偏高08 ℃。冬季（2020年12月1日—2021年2月28日）全省平均气温12 ℃,是1961年以来同期第六高,为暖冬年份。全省平均降水量965 mm,是1961年以来第一多年份,四季降水量均偏多,其中秋季降水量较常年偏多15倍,是1961年以来第一高值。2021年共出现22次暴雨过程,暴雨日数、站次均刷新历史纪录。2021年陕西秋雨异常偏强,秋雨量历史之最。秋雨期亦多暴雨过程,10月3—6日出现秋雨期间最强区域性暴雨过程,其强度为10月历史第1位。全年共出现18次冷空气过程,其中11月6—7日的寒潮过程全省96县（区）达寒潮等级,是仅次于1987年11月的第二强寒潮。此外,陕北夏季降雨极端偏少,出现夏旱;春季沙尘站次为近8 a最多。     

陕西省季节变化特征研究

利用陕西省98个气象台站1961—2017年的逐日平均气温资料,以GIS为数据处理平台,分析了全省四季起始日期、长度、平均气温及其相应变化趋势。结果表明：陕西省四季入季时间呈春夏提前、秋冬推后的特征,春、夏季气候倾向率分别为-19 d/10 a和-07 d/10 a,而秋冬季分别为01 d/10 a和09d/10 a;四季持续时间冬季最长,秋季最短,春、夏两季长度相当;近57年来陕西省春、夏和秋季持续时间延长,冬季缩短,四季长度倾向率分别为09 d/10 a（春季）、08 d/10 a（夏季）、08 d/10 a（秋季）、-25 d/10 a（冬季）;1960—2000年代,四季起始日期及长度波动较大。21世纪以来,陕西省入春、入夏时间较常年提前,春、夏季长度明显延长;秋季起始的日期明显向后移动,且结束时间也后延;入冬时间推后,结束时间却在显著提前。     

陕西省2020年气候影响评价

2020年陕西省年平均气温正常略高,降水量正常略多,日照时数偏多。全省平均气温128 ℃,较常年偏高07 ℃。冬季（2019年12月1日—2020年2月29日）全省平均气温16 ℃,是1961年以来同期第三高,为区域强暖冬年份。全年共出现了6次强冷空气过程,其中2次达寒潮等级。春季全省平均气温142 ℃,较常年同期偏高13 ℃,是1961年以来同期第五高。春季遭遇了3次大范围的低温雨雪天气过程,经济作物冻害较重。夏季全省平均气温232 ℃,较常年同期偏低02 ℃。陕北和陕南接近常年,关中偏低,为弱凉夏。全省平均年降水量6935 mm,正常略多。春季降水少,入汛前期全省大部出现阶段性中到重旱。夏季降水显著偏多,是1961年以来仅次于1981年的同期第2高值年。其中,8月暴雨多、强度大、水灾严重。全年出现冰雹66站次,为1961年以来最多。2020年秋雨期短,雨量小,秋雨综合强度弱。全省大气环境持续改善,2020年全省PM10、PM25平均质量浓度分别比2019年降低119%、102%。     

NCEP、ECMWF及CMC全球集合预报业务系统发展综述

总结了目前最具代表性的3个全球集合预报系统（global ensemble forecast system,GEFS）——美国国家环境预报中心（National Centers for Environmental Prediction,NCEP）、欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF）和加拿大气象中心（Canadian Meteoro-logical Centre,CMC）建成至今的发展概况。由于计算资源的不断扩展,各中心集合预报系统的模式分辨率、集合成员数也随之增加。同时各中心都在不断地致力于发展和完善初始和模式扰动方法,来更好地估计与初值和模式有关的不确定性,促进预报技巧的提高。其中初始扰动方法从最初的奇异向量法（ECMWF）、增殖向量法（NCEP）和观测扰动法（CMC）更新为现在的集合资料同化—奇异向量法（ECMWF）、重新尺度化集合转换法（NCEP）和集合卡尔曼滤波（CMC）。在估计模式不确定性方面,ECMWF和CMC都修订了各自的随机参数化方案和多参数化方案,NCEP最近也在模式中加入了随机全倾向扰动。为提高全球高影响天气预报的准确率,TIGGE计划（the THORPEX interactive grand global ensemble）的提出增进了国际间对多模式、多中心集合预报的合作研究,北美集合预报系统（North American ensemble forecast system,NAEFS）为建立全球多模式集合预报系统提供了业务框架,这都将有助于未来全球交互式业务预报系统的构建     

阿留申低压四种环流指数的分析和比较

分析和比较了20世纪90年代以来不同学者提出的阿留申低压（AleutianLow,AL）四种强度指数（Ii,i=1,4）、两种中心位置指数（λi、φi,i=3、4）的时频特征及其与同期北半球太平洋海面温度、气温、降水的相关联系。结果表明：1）强度指数Ii、i=2,4演变特征最相似;20世纪70年代中期之前AL偏弱,之后AL偏强;近年来又出现AL偏弱趋势。因I1为5个月平均场中AL的强度指数,故它与Ii、i=2,4差别较大。2）两种中心位置指数地理分布区域（λc3,φc3）大于（λc4,φc4）,这与平均时段长短及中心位置指数定义差别有关。λc4由偏西转向偏东较λc3提早约5a,它与Ii、i=2,4的一致性更好。3）在强ElNin～o事件中,AL加强、中心位置偏东,强LaNin～a事件则相反。强度指数I2、I4和位置指数λc4反映上述关系较好。4）AL偏强、偏东年,中纬北太平洋区域低温、少雨,北太平洋东北部至北美西北部气温偏高、降水偏多,而北美南部气温偏低、降水偏少;反之亦然。     

印度低压异常特征及与印度、中国同期降水相关的分析

用夏季的月、季平均1 000 hPa位势高度场定义了一组描述印度低压的环流指数,包括：印度低压指数P、面积指数S、中心位置指数（ , ）。用NCEP/NCAR再分析资料计算了1948—2008年逐年5—8月（用 月代表）、夏季（6—8月,用 月代表）印度低压的上述环流指数,用来分析夏季各月印度低压的气候和异常特征,并研究了P和 指数与印度、中国同期降水的相关关系。分析结果表明：（1） 印度低压5月形成后逐月西移、发展,7月达到最强（大）。（2） 印度低压指数P和中心位置指数 、 均存在显著年代际变化。 和 均在1960年代末发生年代际转变,它们的标准化距平 （ ）由负转正（由正转负）,印度低压由强转弱（中心位置由偏北转偏南）; 在1980年代以前为负,以偏西为主,之后转为偏东。（3） 印度低压环流指数P、 与印度同期降水显著相关,与中国同期降水也有一定相关。P与两国同期降水以负相关为主,即印度低压强年,两国某些地区降水异常增多;而 与两国同期降水以正相关为主,即印度低压中心偏东,两国某些地区同期降水偏多;反之亦然。