梅里雪山地区气温和降水的时空分异及海拔效应

梅里雪山地区是中国地形起伏最大的地区之一,其气候环境复杂多变、空间分异特征显著,对区域气温和降水的系统分析有助于揭示区域内冰川变化的原因和水文循环过程。站点观测的缺乏和再分析资料的低空间分辨率是精细刻画该地区气象条件的主要制约因素。研究中首先基于有限站点观测,采用尺度因子法和月尺度的回归校正对ERA5-Land产品进行校准;然后,考虑气温和降水的海拔效应,采用Anusplin插值的方式对校准后的结果进行统计降尺度。最终获得了梅里雪山地区近30年(1990—2020年）1 km空间分辨率的气温、降水数据,并以此分析了这一地区降水、气温的时空异质性及其在不同海拔梯度上的表现特征。结果表明,区域气温以0.15℃/(10 a)的速率呈显著上升趋势,且各季节升温的幅度及分布范围各异;降水则以-41.19 mm/(10 a)的速率呈显著下降趋势,整个区域呈“变暖变干”的倾向。区域增温具有明显的海拔依赖性,海拔低于4000 m和>5000 m时,增温不随海拔变化而变化,当海拔处于4000~5000 m时,增温幅度随海拔升高而增加。区域降水也具有显著的海拔梯度效应,当海拔<5000 m时,西坡降水随海拔的升高而减少,当超过该海拔后降水随海拔升高而增加;东坡降水始终随海拔升高而增加。梅里雪山气候变化的时空分异特征是大气环流背景和复杂地理环境共同作用的结果。区域持续的变暖及降水的减少可能会进一步加重该区冰川水资源的流失。     

祁连山春季一次层状云降水的雨滴谱分布及地形影响特征

祁连山是青藏高原东北部重要的生态屏障和冰川与水源涵养生态功能区,是黄河流域重要水源产流地,但针对该地区的云和降水过程研究很少。本文利用祁连山地区11个Parsivel2雨滴谱仪的观测数据,研究了祁连山地区春季一次层状云降水过程的雨滴谱分布及地形影响特征。此次降水过程主要受短波槽影响,降水时空差异较大。雨滴谱观测数据表明,此次降水过程的雨滴等效直径（D_m）较小,雨滴谱数浓度（N_T）与D_m随海拔高度升高分别呈增加和减小的趋势,低海拔站点logN_w（N_w为雨滴谱截断参数）和D_m分布有着明显的层状云降水特征,而整个祁连山地区在同样D_m下有着更低的N_w。低海拔站点由于碰并和小雨滴的蒸发,有着更少的小雨滴（＜1 mm）和更多的大雨滴,而高海拔站点由于距离云底较近或位于云内,云滴尺度小且浓度大,D_m随R（R为降水强度）增大变化趋势不明显。M-P分布和Gamma分布在低海拔站点的拟合效果要优于高海拔站点,相较于Gamma分布,M-P分布对高海拔站点的小雨滴和大雨滴浓度有一定的高估和低估,因此更适用于高海拔站点雨滴谱的描述。对比于低海拔站点,高海拔站点的μ–Λ（μ、Λ分别为Gamma分布的形状参数和斜率参数）关系与相关研究的结果较为接近,但在Λ较小（＜40 mm?1）时拟合结果较为接近。受海拔高度与云底的相对位置和地形的影响,祁连山地区的Z–R（Z为雷达反射率因子）关系与其他地区或研究有着较大的区别。     

九华山与周边区域的降水分布差异分析

本文基于1980—2010年30年观测资料及山区不同高度的自动站数据,运用天气学理论和数理统计的分析方法,研究九华山区与周边丘陵区域降水的分布差异及其成因。结果表明:不同区域(地形)的降水时空分布很不均匀,九华山年降水量比丘陵区域多34.1%,且主要降水集中在5—9月。造成山区与周边丘陵区域降水的明显差异主要是两地的局地水汽输送条件和垂直运动条件存在明显的差别,它们对降水效应主要为:海拔200 m的山体对降水产生影响,且降水量随海拔的升高而增大,并以海拔在400~900 m对降水的增强作用最为显著;山区地形对降水的增雨作用较为明显,地形对降水的平均贡献率为37.6%,并有强度越大的降水,其增强作用越明显的特点。分析不同区域降水分布差异及成因对于降水区域预报和水资源研究应用有着重要的参考作用。     

GSMaP_Gauge卫星降水数据在流域尺度的精度评估—以白龙江流域为例

以白龙江流域为研究区,利用雨量站和水文站共计27个站点2015年逐日降水资料,分别从日尺度和月尺度定量评估了最新版本(V6)GSMa P__Gauge降水产品精度,并分析其时空特征,通过对探测率、空报率和ETS评分进行空间插值和统计分析,评价了该产品对不同日降水强度阈值下降水事件的探测性能。结果表明:GSMaP__Gauge产品日降水在低海拔湿半年的反演精度良好;月降水模拟值在干半年(10月—次年3月)与站点实测月降水的一致性优于湿半年(4—9月);湿半年月降水反演精度随高程变化差异明显,在低海拔表现为普遍高估月降水,且逐月精度评估结果与高海拔相比偏差大但误差略小,8月精度较优;日降水强度阈值为0 mm·d-1时,产品的探测率在湿半年达到0.9以上,综合空报率和ETS评分来看,在日降水强度阈值为1 mm·d-1时探测性能最优;整体而言,产品在流域西北部高海拔区域对日降水事件探测性能较差,尤其针对较强降水(10 mm·d-1)。     

新疆克州暖季小时极端降水时空分布特征

摘 要: 利用2014—2021年克州暖季( 4—10月)103个自动站逐小时降水资料,对其小时极端降水时空分布特征进行分析。结果表明:(1)降水量呈南部少于北部,平原少于山区、高海拔山区较小的特征;降水频次集中在西部山区,东南部最少;降水强度北部和平原大于西部和西南部山区。(2)克州暖季（4—10月）小时极端降水阈值、强度、频次和贡献率的局地差异明显,其贡献率高值区主要分布在平原和浅山区。(3)小时极端降水频次的高值时段为18:00—21:00,低值时段为13:00—16:00;降水强度在凌晨以及20:00—22:00较大,在12:00—13:00较小。(4)山区、浅山区和平原3类不同海拔梯度区域的小时极端降水指标存在差异,其中平原降水强度最大,频次最低;高海拔山区降水强度最低,频次最高。     

WRF模式对夏季黑河流域气温和降水的模拟及检验

利用NCEP/DOE再分析资料驱动中尺度区域模式WRF对1999 2008年夏季(6 8月)黑河流域及周边地区气温和降水进行了模拟,并检验了区域气候模式在山区复杂地形条件下的模拟性能,客观评估了复杂地形条件下气候模拟的性能。气温和降水空间分布的对比分析表明,高分辨率WRF模式较粗分辨率的再分析资料能更精细地模拟出复杂地形条件下山区气温和降水的分布特征,充分体现了高海拔山区复杂地形对气温和降水空间分布的影响。通过BSS指标对气温、降水模拟的定量评估表明,在复杂地形条件下,WRF模式可以在几乎所有观测站点提高气温模拟的准确性,也可以为复杂山区没有观测站点地区气温的空间分布和量值提供数据支持。对降水量模拟的准确性低于气温模拟,半数的站点模拟值较再分析资料更接近观测值,位于祁连山东南侧站点降水量模拟值偏大,可能与WRF模式中地形对水汽输送的抬升作用有关,也可能与观测站点对该区域的代表性有关。     

WRF模式对夏季黑河流域气温和降水的模拟及检验北大核心CSCD

利用NCEP/DOE再分析资料驱动中尺度区域模式WRF对1999 2008年夏季(6 8月)黑河流域及周边地区气温和降水进行了模拟,并检验了区域气候模式在山区复杂地形条件下的模拟性能,客观评估了复杂地形条件下气候模拟的性能。气温和降水空间分布的对比分析表明,高分辨率WRF模式较粗分辨率的再分析资料能更精细地模拟出复杂地形条件下山区气温和降水的分布特征,充分体现了高海拔山区复杂地形对气温和降水空间分布的影响。通过BSS指标对气温、降水模拟的定量评估表明,在复杂地形条件下,WRF模式可以在几乎所有观测站点提高气温模拟的准确性,也可以为复杂山区没有观测站点地区气温的空间分布和量值提供数据支持。对降水量模拟的准确性低于气温模拟,半数的站点模拟值较再分析资料更接近观测值,位于祁连山东南侧站点降水量模拟值偏大,可能与WRF模式中地形对水汽输送的抬升作用有关,也可能与观测站点对该区域的代表性有关。     

Evaluation of CORDEX regional climate models in simulating temperature and precipitation over the Tibetan Plateau

区域气候模式对研究地形复杂的青藏高原地区气候具有高分辨率的优势。以前的相关研究主要基于单个区域模式,我们评估了CORDEX多区域气候模式对青藏高原气候的模拟能力。结果显示:(1)5个区域气候模式一致模拟出了相似的气温、降水空间模态,但产生了冷偏差和湿偏差。所有区域气候模式未能再现观测的气温、降水趋势空间模态,并且平均高估了气温趋势、低估了降水趋势。综合考虑模拟的气温、降水趋势,多模式集合的结果最优。就单个模式而言,Reg CM4所得趋势最为合理。(2)各区域气候模式结果之间的差异十分显著,表明青藏高原气候模拟具有很大的模式依赖性。这一结果建议当利用单个区域气候模式开展青藏高原气候变化研究时需要谨慎。(3)多区域模式集合预估显示,相对1986–2005年,到2016–2035年气温(降水)将增加1.38±0.09°C(0.8%±4.0%)(RCP4.5)和1.77±0.28°C(7.3%±2.5%)(RCP8.5)。这些结果从多模式角度提高了我们对运用区域气候模式研究青藏高原气候的认识。     

西安市加密雨量时空分布特征初分析

分析了2003—2005年西安地区加密雨量点的时空分布特征,以海拔高度划分3个区域着重分析逐年汛期降水量、逐月降水量、降水百分率、降水变率、降水随高度的变化、不同级别降水日数及频率等对比分析。结果发现降水随高度递增,大降水雨日高海拔多于低海拔区域。给出回归方程和计算步骤,得到3个区域月、汛期降水和常规站与相应区域加密站不同量级降水概率特征,指出实际预报服务中应注意的问题。     

西南地区东部大官山山地降水梯度变化特征分析

基于2019年1月~2020年12月西南地区东部大官山降水观测数据,分析了降水随海拔高度的变化特征。结果表明:2019~2020年,大官山降水量总体随海拔升高而增大,多年平均梯度变化率为1.32%/100 m,最大降水高度在海拔1900 m左右。各季降水梯度变化率中,夏、秋季高,冬、春季低,夏季为3.31 mm/100 m,秋季为1.39 mm/100 m,冬季为0.50 mm/100 m,春季为0.67 mm/100 m。各月降水梯度变化率中,7月最高,达5.06 mm/100 m,1月和11月最低,分别为0.23 mm/100 m和0.29 mm/100 m。降水日数和小雨日数随高度的线性变化趋势较明显,平均上升率分别为2.86 d/100 m和2.56 d/100 m。大雨日数在海拔1900 m左右最大,暴雨日数在海拔2500 m左右最大。降水日变化表现出多峰值特征,降水量和降水强度均在06~09时达到最大,降水频率也随海拔高度升高而增大,其中,高海拔降水频率在15时左右达到最大。降水随海拔高度的变化与天气过程密切相关,持续阴雨天气过程降水量的梯度变化较为平缓,暴雨天气过程降水量随海拔的升高而升高,局地阵雨中单次过程降水量与海拔高度相关性不明显。      

峨眉山及其周边地区降水气候特征研究

基于1959-2016年峨眉山、峨眉市、乐山市及夹江县气象站逐日降水数据和1964-2016年6-9月逐时降水数据,应用统计诊断分析方法,研究了峨眉山及其周边地区降水量、雨日和降水频次的多时间尺度变化特征。结果表明,峨眉山及其周边地区年代降水变化趋势基本一致,但随海拔具有一定差异性,高海拔峨眉山趋势更明显。峨眉山与其周边地区年降水量和年雨日均在20世纪90年代后显著减少,且峨眉山年雨日比其周边地区减少更快。汛期峨眉山及其周边地区降水量、雨日变化均强于其年代和年降水量、雨日变化,较其他时段更突出;高海拔峨眉山冬季、秋季和夏季降水量减少趋势显著,而周边地区夏季和秋季降水量减少趋势明显;峨眉山及其周边地区四季雨日都呈减少趋势,但峨眉山减少程度大于其周边地区。峨眉山及其周边地区月降水量和雨日都呈减少趋势,但峨眉山更明显。峨眉山降水量日变化呈单峰单谷结构,而峨眉市则在清晨出现次峰值,两地夜雨特征突出,夜间降水量远大于白天,且两地降水量峰值出现时间都存在提前的变化特征;峨眉山小时降水频次最大值出现时间存在提前的变化特征,但峨眉市相反,具有延后的变化特征。在全球气候变暖下,峨眉山及其周边地区气候响应主要为降水减少,高海拔地区降水减少的趋势大于低海拔地区。峨眉山及其周边地区这种区域气候响应的一致性与差异性,可能与区域温度响应与水汽状况差异有关。     

昆仑山北部夏季降水多尺度时空变化特征

选用昆仑山北部2016—2020年6—8月14个国家气象站、240个加密区域自动气象站逐小时降水资料,针对“季-月-日-时”时间尺度,以沿海拔高度梯次下降划分的高山区、中山区、低山区和平原区为空间尺度,分析昆仑山北部夏季降水多尺度时空变化特征。结果表明：（1）近5 a昆仑山北部夏季平均降水358.5 mm,小时降水和小时强降水频次分别为301次和74次;日降水极值95.4 mm出现在低山区,小时降水极值64.0 mm出现在平原区。（2）夏季和6—8月逐月降水、平均日降水和小时降水、小时降水频次5个要素特征量均呈“南多北少”的空间分布特征,均随海拔梯次下降而减少;最大小时降水则为反相分布,随海拔梯次下降而增多,小时强降水更易出现在海拔较低的低山区和平原区。（3）夏季降水日变化特征显著,中午至前半夜小时降水的大值中心随时间逐渐偏向低海拔区,大值中心由南向北偏移;小时降水的峰值时间和降水增强时段均随海拔梯次降低而后延,4类区域小时降水峰值均在白天出现,其中低山区和平原区峰值发生在午后。低山区和平原区午后强对流天气造成的短时强降水及其引发的中小河流山洪、滑坡、泥石流等地质灾害是防范重点。     

Assessing the sensitivity of RegCM4 to cumulus and ocean surface schemes over the Southeast Asia domain of the coordinated regional climate downscaling experiment

东南亚地区开展的区域气候模式模拟较少。为评估并确认RegCM4最新版本(4.7)在这一地区的模式配置,本文进行了三组水平分辨率为25km的多年模拟试验,分别为使用Emanuel和使用Tiedtke (Tiedtke-1)对流参数化方案,以及引入了海表面蒸发效应的Tiedtke (Tiedtke-2)方案,模拟范围为CORDEX-东南亚区域。分析表明,模式对该区域当代DJF和JJA陆地气温的气候态特征具有较好的模拟能力;冷偏差在两个季节均普遍存在,但冬季模拟中部分地区存在暖偏差。对降水而言,各个试验均能够在整体上再现不同季节降水的空间分布,降水量以及季节演变特征,但Tiedtke-1与Tiedtke-2的模拟结果均要明显的好于Emanuel,特别是在海上。这一区域的RegCM4设置由此确认为使用Tiedtke-2及其他模式缺省的物理参数化过程,并将应用于未来的气候变化模拟之中。     

新疆夏季对流性降水时空分布特征及成因分析

利用1979—2016年ERA-Interim再分析数据对新疆地区夏季对流性降水的时空分布特征及环流成因开展了研究。结果表明:(1)新疆夏季降水主要集中在山区,对流性降水占总降水的比例在50%上下,在大部分盆地地区,对流性降水占比达70%以上;(2)对流性降水EOF第一模态表现为塔里木盆地西侧山区和伊犁及天山北麓的反相位变化,这种分布在21世纪00年代以前存在5年和10年左右的周期,而从1995年开始出现突变。而大范围降水塔里木盆地南侧山区和天山区域是同相位的空间型分布;(3)水汽条件和层结不稳定条件的差异共同作用导致了塔里木盆地西侧和伊犁两个地区夏季对流性降水反相位的变化。     

西北地区退耕还林对区域气候的影响

利用区域气候模式RegCM3,研究我国西北地区退耕还林,对区域气候可能产生的影响。对比分析结果表明：大规模有组织的退耕还林会对中国局地和区域气候产生显著的影响,但不同的退耕方式会产生不同的气候效应。退耕还林会使我国的雨带北移,北方地区降水增加,南方地区降水减少。退耕还林可使我国夏季平均温度降低,冬季温度升高,并且随退耕区的扩大,幅度增大。     

华北地区雷暴大风的时空分布及物理量统计特征分析

利用2011—2015年4—9月华北地区主要区域(北京、天津、河北、山西)的重要天气报和雷暴观测资料,统计分析了该地区雷暴大风的时空分布等特征。结果表明,华北地区雷暴大风出现最多的月份为6—7月,最多的时次为下午到前半夜,大范围雷暴大风天气过程起始时间多为13:00(北京时,下同)-15:00,持续时间为4~8 h,高海拔地区出现雷暴大风的频次大于低海拔地区。在将华北地区站点分为高海拔站点和低海拔站点的基础上,使用2011—2013年4—9月的NCEP物理量分析场对雷暴大风过程的指示性进行统计分析,结果表明:多数常用的热力指标需考虑季节因素;下沉对流有效位能阈值基本不随季节变化,并对高海拔和低海拔区域的雷暴大风的出现及其范围均有一定的指示性;对流抑制能量、0~3 km垂直风切变、低层散度、500 hPa风场、整层可降水量、500 hPa相对湿度08:00—14:00变化等物理量在一些具体方面对于雷暴大风的出现及范围有一定的指示性。主要发生在高海拔地区的雷暴大风天气过程,850 hPa的相对湿度均在50%以下;主要发生在低海拔地区的雷暴大风天气过程,850 hPa的相对湿度基本在50%以上;850 hPa相对湿度较大的大范围雷暴大风天气过程,850 hPa和500 hPa的温差在24~28℃,850 hPa相对湿度较小的大范围雷暴大风天气过程,850 hPa和500 hPa的温差则常常达到30℃或以上。     

融合降水实况分析产品在四川地区的适用性评估

利用四川省地面自动站2018年6月—2019年5月的逐小时降水观测资料,在邻近插值和双线性插值对比分析的基础上,从晴雨准确率、降水时空特征、降水分量级检验等多个方面,对国家气象信息中心研制的融合降水实况分析产品在四川地区的适用性进行评估分析。评估结果表明:(1)邻近插值和双线性插值对评估结果影响小。(2)融合降水实况分析产品的完整性好,其平均晴雨准确率为92.6%,对探测降水有无存在较大可能。(3)融合降水实况分析产品的数据质量较高,能反映四川区域年内小时降水的时空变化特征,且随着降水量级的增大,误差相应增大,TS评分相应减小,说明在弱降水量级,融合降水实况分析产品与观测降水更接近。(4)非独立检验的效果好于独立检验,盆地的检验效果好于高原、山区等复杂地区,说明参与评估的站点分布、数据质量对评估结果存在一定影响。     

湖北恩施山区雾的气候特征与成因分析

利用1971—2007年恩施州不同海拔高度的各山区测站地面气象观测资料和1980—2007年恩施探空站资料,统计分析恩施山区雾的时空分布特征及不同类型雾的相关要素分布。结果表明:1)恩施山区雾存在很强的局地性,主要由海拔高度和地形地势不同所造成。总体呈西多东少的分布态势,多雾中心区域呈NNE-SSW向带状分布。2)雾随时间的分布因地形条件不同而形态各异,年际变化较大。1—12月低山地区呈单谷型、次高山地区(介于高山和低山之间)基本呈线性增长、河谷地区为双峰型分布;而地形相同、拔海高度接近的,其分布规律有比较显著的一致性。3)恩施山区年均雾日11.8～63.7次,呈西多东少分布状态,有两个多雾中心区域。4)由拔海高度变化所引起的分布差异主要体现在冬、夏两个季节,冬季雾日随海拔高度的升高而减少,夏季雾日随海拔高度的升高而明显增多。5)雾的浓淡程度随海拔高度的不同也有较明显的差别,海拔较高的地区较之低海拔地区明显偏强。6)恩施山区雾主要有三种类型,辐射雾(77%)、平流雾(16%)、锋面雾(7%)。7)不同类型雾的边界层温湿状况、风的水平垂直分布存在明显差别。     

基于动力降尺度方法预估的青藏高原降水变化

当前的全球气候模式分辨率较低,难以合理再现青藏高原降水的时空分布特征,动力降尺度方法成为一种有效的手段。本文利用全球气候模式CCSM4的输出结果驱动区域气候模式WRF进行动力降尺度模拟,评估了动力降尺度对青藏高原湿季总降水率和对流降水比例的模拟能力,对比了CCSM4和WRF模式预估的青藏高原湿季总降水、层云降水和对流降水变化差异。结果表明,相比于驱动数据,动力降尺度模拟能更好地再现1998-2005年青藏高原湿季总降水率和对流降水比例空间分布及随海拔分布的特征;WRF模式预估的高原未来(2070-2099年)湿季总降水增加,但空间上呈"北增南减"的变化特征,对流降水的增加导致高原北部总降水增加,而层云降水的减少导致高原南部总降水减少。整体而言,对流降水的增加大于层云降水的减少,且主要发生在海拔4000 m以下。     

基于区域气候模式未来气候变化研究综述

随着全球气候变化愈加剧烈,区域气候的差异化特征越来越明显,单单利用全球气候模式对区域气候进行研究已经不能满足时空尺度的要求。由于区域气候模式具有更高的空间分辨率等优势,使用区域气候模式能够有效解决这一问题,目前区域气候模式已在全球范围内得到广泛应用。本文简述了区域气候模式发展历程、最新研究进展以及全球主流的动力降尺度区域模式,归纳了气候情景发展;分别从气温和降水两方面着重总结了区域气候模式在全球不同区域不同情景应用情况,分析了未来全球不同区域气候变化趋势,尽管不同研究者所使用模式存在差异,对未来降水预估不尽相同,区域性比较明显,但几乎所有研究一致认为未来全球仍将经历一个持续增暖过程。文章最后对区域气候模式模拟过程中存在的问题进行了概述并对未来区域气候模式发展方向进行了展望,给出中国区域气候模式未来发展方向。