中国热带海-气相互作用与ENSO动力学及预测研究进展

国际上针对海洋-大气系统的观测、理论和模拟方面已经开展了广泛而深入的研究,为短期气候预测水平的不断提升奠定了坚实基础,这其中中国学者做出了许多重要贡献。文中简要回顾了中国学者70年来在热带海-气相互作用与ENSO动力学及预测方面的研究进展。其中,热带海-气相互作用部分主要涉及4个方面的内容:热带太平洋气候特征与ENSO现象、热带印度洋海温主要模态及其与太平洋相互作用、热带大西洋海温主要模态及与海盆的相互作用、中高纬度海-气系统对ENSO的影响;ENSO动力学包括7个方面的内容:基本理论的相关研究、ENSO相关的诊断与模拟研究、两类ENSO相关研究、ENSO触发机制相关研究、ENSO与其他现象的相互作用、外部强迫与大气遥相关、气候变化与ENSO响应;ENSO预测主要包括2个方面的内容:动力-统计ENSO预测方法、ENSO预测系统与应用。最后,还讨论了上述相关方面亟待解决的问题。      

在ENSO不同位相下青藏高原春季感热对华南盛夏降水的影响

根据青藏高原(简称高原)春季感热(Sensible Heat,SH)异常和ENSO不同位相,划分出12种类型,研究了高原春季(5月)SH异常和前冬ENSO对华南盛夏(7—8月)降水的影响及相对影响程度。结果表明:高原春季SH和前冬ENSO均对华南盛夏降水有较显著的影响,即当两者分别处于各自正(负)位相时,华南盛夏降水普遍偏少(多);通过对两者的单独作用和协同作用的分析表明,高原春季SH对华南盛夏降水贡献要更大。影响机制分析发现华南盛夏降水受西太平洋副热带高压(简称西太副高)和南亚高压共同影响,ENSO直接影响西太副高,而高原春季SH异常则对南亚高压作用显著,因此在两者共同影响下,两个高压的变化共同导致华南盛夏降水出现异常。      

GRAPES_3 km数值模式对流风暴预报能力的多方法综合评估

利用传统点对点TS评分、邻域法以及对象检验等多种方法,综合评估了GRAPES_3 km模式的对流风暴预报性能,分析了传统检验方法和新型空间检验方法对高分辨率模式评估的适用性和差异性,并同GRAPES_Meso模式的相关结果进行了对比。结果表明:对强对流典型个例的预报评估发现,综合应用多种评估方法能够更全面地评估对流风暴预报,获取模式在对流风暴初生和发展变化过程中的预报性能。使用点对点评分方法,GRAPES_3 km模式对风暴和强风暴的预报都明显优于GRAPES_Meso模式。对于模式不同起报时间的预报,起报时间越新预报效果越好。邻域TS方法考虑了时空偏差,GRAPES_3 km模式20和35 dBz采用时间邻域1 h,空间点对点时预报技巧最高;50 dBz时空偏差较大,时间邻域尺度为3 h技巧最高。分数技巧评分(FSS)显示GRAPES_3 km模式对不同阈值的对流风暴预报均能达到最低技巧尺度,而GRAPES_Meso模式对35 dBz以上的对流风暴基本无预报能力。对象检验可以评估对流风暴特征的预报效果,GRAPES_3 km模式的对流风暴个数预报与实况较为一致,但面积预报明显低估。该模式对β中尺度的对流风暴形态、位置等预报较好,对γ中尺度的对流风暴预报尺度偏大、形状偏圆、轴角偏小,对α中尺度的对流风暴预报尺度偏小、形状偏扁、轴角偏大。GRAPES_Meso模式的对流风暴面积、个数、尺度预报较实况均偏小,位置预报偏差较大,形状预报较实况偏圆、轴角偏小。传统点对点TS评分方法和新型空间检验方法对高分辨率模式对流风暴预报的检验结论一致,依然具有一定的参考价值,但新型空间检验方法能够提供更详细的评估信息。     

2018年7月15—17日北京极端强降水过程三类对流风暴及其强降水特征分析

2018年7月15—17日,北京遭遇当年入汛以来最强降水过程。该过程具有持续时间长、累计雨量大、局地雨强强等特点。针对小时降水量阶段性减弱的特征,对该过程不同阶段三类对流风暴及其强降水特点进行了对比分析。结果表明： 16日凌晨副热带高压边缘暖区强降水主要由低质心型对流风暴造成,该时段暖湿层结深厚,垂直风切变较弱;对流系统具有类似热带强降水型风暴特征,加之“列车效应”影响,导致北京密云出现极端强降水;高质心型对流风暴出现在16日至17日凌晨,受高空槽和副热带高压共同影响,中层有干空气侵入,整层垂直风切变较强;对流系统存在悬垂结构特征,但局地性强、移速快,其造成的最大降水量要弱于低质心型对流风暴;混合型对流风暴对应17日高空槽过境的强降水,该时段能量和水汽条件较前期明显减弱;对流风暴的强度和降水量级在三类风暴中最弱。不同类型对流风暴对应的环境条件、结构特征及其移动传播特点决定了该过程不同阶段的降水强度和量级。     

北京一次罕见夜间突发性强增温事件成因分析

夜间降温是正常的地表气温日变化,但统计表明北京及周边地区冬半年时常出现入夜后气温不降反升的现象,甚至出现了小时升温超过10℃的剧烈增温事件。这种增温具有明显的突发性,且很快转为降温,常对业务预报造成困扰。2010年11月26日夜间冷锋过境该区域造成了最强达12℃·h^-1的夜间急剧增温事件,与气候统计结果相比,该次增温幅度和影响区域范围非常罕见且极端。文章对其进行了详细诊断分析,使用的资料包括自动气象站、常规地面和探空、铁塔、卫星、风廓线雷达等观测资料和美国环境预报中心(NCEP)最终分析资料。分析结果表明:该次过程对流层低层有非常显著的冷平流;垂直速度诊断、卫星和风廓线雷达观测都表明,对流层中低层都存在显著的强下沉运动;铁塔观测和北京探空观测演变都表明增温过程中近地面大气有显著的湍流运动。分析此次罕见过程的机理包括三个方面:高原地区地面位温显著高于平原地区(二者最大可差10 K),是该次罕见增温事件形成的首要条件;强下沉运动使得低密度高位温空气强迫下沉到边界层,是增温必要条件;强湍流混合作用则是地面空气增温的必要机制。估算结果表明,边界层急流伴随的强湍流混合可引起约8℃的罕见地面空气增温。最后,给出了该次事件的机理概念模型。     

2018年1月江苏3次致灾暴雪成因对比分析

应用常规天气图资料、FY-2E 云顶亮温(TBB)资料、多普勒雷达观测资料和NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料,对江苏2018年1月3—4日(简称“01·04”过程)、1月24—25日(简称“01·25”过程)和1月27—28日(简称“01·27”过程)3次暴雪过程进行了对比分析。结果表明：1)3次暴雪过程都是在500 hPa高空槽、中低层切变线、700 hPa西南急流和地面冷空气的共同影响下产生的;暴雪过程中水汽主要来源于中层,降雪期间逆温层结始终存在。2)不同之处是,“01·04”过程中层暖湿气流先形成,水汽条件更好,而后弱冷空气自低层楔入,促使暖湿气流抬升,上升运动发展更为旺盛;“01·25”过程和“01·27”过程低层先形成冷垫,而后中层暖湿气流增强沿冷垫爬升,冷垫更冷,“01·25”过程逆温更强。3)暴雪过程中TBB稳定低值期基本可以反映强降雪时段;“01·04”过程中有弱对流发展,造成降雪强度大。     

2019年6月黄河口6次局地冰雹实例分析

利用常规气象资料、多普勒雷达资料、加密自动气象站资料及第五代欧洲中心再分析资料(ERA5),分析了2019年6月发生在黄河口地区的6次局地冰雹天气过程。结论如下：1）6次降雹过程是在有利的环境条件下产生的,大尺度影响系统是东北（华北）冷涡与横槽、中纬度高空槽;冰雹天气即将发生前,对流层低层多存在逆温,有对流抑制,对流有效位能在1 000 J·kg-1以上,环境比较干,0 ℃层与-20 ℃层之间的厚度在1.8～2.3 km,两温度层的高度较经验值偏低。2）雹暴云在发生发展阶段存在最大组合反射率（MaxREF）、回波顶高（ET）和垂直累积液态水含量（VIL）的迅猛跃增;6次雹暴云气柱内冰水含量偏多,且积累迅速,液态水含量较少,雨水含量最少,因而造成降雹时多伴有弱降水。3）雹暴云的中层风场特征表现为雷达径向风的水平切变与垂直切变,而在对流层低层则表现为风向辐合与风速脉动。4）6次冰雹天气发生的地点多在黄河口的沿岸地区;特殊的地理位置有利于在对流层低层形成中尺度风场辐合线,在有利的环流背景下,可激发局地对流或使移入的雷暴云得到迅猛发展,这是导致该地对流频发的原因。     

Preliminary Studies on Predicting the Tropical Indian Ocean Sea Surface Temperature through Combined Statistical Methods and Dynamic ENSO Prediction

The sea surface temperature(SST) in the Indian Ocean affects the regional climate over the Asian continent mostly through a modulation of the monsoon system.It is still difficult to provide an a priori indication of the seasonal variability over the Indian Ocean.It is widely recognized that the warm and cold events of SST over the tropical Indian Ocean are strongly linked to those of the equatorial eastern Pacific.In this study,a statistical prediction model has been developed to predict the monthly SST over the tropical Indian Ocean.This model is a linear regression model based on the lag relationship between the SST over the tropical Indian Ocean and the Ni o3.4(5°S-5°N,170°W-120°W) SST Index.The predictor(i.e.,Ni o3.4 SST Index) has been operationally predicted by a large size ensemble El Ni o and the Southern Oscillation(ENSO) forecast system with coupled data assimilation(Leefs_CDA),which achieves a high predictive skill of up to a 24-month lead time for the equatorial eastern Pacific SST.As a result,the prediction skill of the present statistical model over the tropical Indian Ocean is better than that of persistence prediction for January 1982 through December 2009.     

天气雷达风暴跟踪信息拼图技术设计与应用

基于天气雷达风暴识别跟踪信息STI（Storm Tracking Information）拼图技术设计与应用,对该技术在江西雷电、雷暴大风、冰雹等强天气监测预警能力进行了分析。结果显示：通过对江西8部天气雷达的STI产品进行雷达算法解码,建立STI数据库,按照雷达拼图时间间隔,从数据库中调入STI数据进行15 min、30 min、45 min和60 min路径显示,形成多部雷达的组合STI产品。组合STI产品弥补了单部雷达的不足,对于判断未来1 h回波的移动方向、移动速度有明显的指示意义。而密集指向区对应于回波未来位置的确定效果更好,考虑到整体移向的修正位置更佳,在多次飑线、冰雹等强天气过程中得到了验证。组合STI产品还有助于识别回波系统,对于多个系统并存的天气过程中有很好的对照价值。密集指向区的出现说明回波系统进入发展旺盛期,密集指向区的消失预示着回波系统明显减弱。     

国外应对气候变化的立法进展与启示

国外应对气候变化立法进程与国际社会对气候变化问题的关注度呈正相关性。目前,欧盟、英国、德国、法国、芬兰、丹麦、瑞士、韩国、日本、菲律宾、新西兰、墨西哥和南非均正式颁布或完成起草了应对气候变化或低碳发展相关法律。文中通过系统研究发现,国外已开展应对气候变化立法的国家和地区均通过立法明确了其应对气候变化管理机构的法律地位和职责,将温室气体减排目标和配套制度纳入法律,确定了应对气候变化的宗旨和原则,成为其高水平履行国际气候条约的重要保障。中国启动国家应对气候变化立法工作已有10年,可借鉴国外立法在减排目标、管理体制、减排措施、应对气候变化的法律原则等方面的立法经验,尽快推进国内立法进程。