2015/2016超强El Nio对中国南方冬春季降水的影响分析

利用1981—2016年的中国160站降水资料、OISST海温资料和NCEP/NCAR大气环流资料,对比分析了中等强度El Nio和2015/2016超强El Nio对中国东南部、江淮流域和西南地区冬春季降水影响的异同。结果表明:在中等强度El Nio的冬季,偏暖的赤道中东太平洋海表面温度(Sea Surface Temperature,SST)所激发的西北太平洋和日本附近的异常反气旋环流,其异常的西南风会加强南海—西北太平洋的水汽向中国东部输送,造成中国东南部和江淮流域的降水一致偏多。2015/2016超强El Nio的冬季,赤道中东太平洋SST的强度异常偏强,中国东部异常偏冷的表面气温和对流层低层温度加强大陆冷高压,长江流域及其以北地区受异常强的北风控制,从而造成中国东南部降水增多、江淮流域降水减少。在2015/2016超强El Nio事件衰减位相的春季,中国东南部和西南部降水的增加主要归因于异常偏暖的西北印度洋和东南印度洋SST的作用。经CAM5模式试验证明,西北印度洋异常偏暖的SST引起了北印度洋的异常西南风,激发了孟加拉湾—西北太平洋的异常反气旋,加强了印度洋和南海—西北太平洋的水汽向中国西南和东南部输送。此外,东南印度洋异常偏暖的SST还会激发局地异常上升运动,通过经向垂直环流加强南海—西北太平洋异常下沉运动,诱使中国东南部的上升运动加强,导致降水增多。     

两类中太平洋El Nio特征的对比分析

利用1979—2012年逐月Hadley中心海表温度、欧洲中期天气预报中心次表层海温、NCEP/NCAR风场再分析资料,对两类中太平洋(CP)El Nio及耦合的大气环流特征进行分析。结果表明,第一类CP El Nio(CP-ⅠEl Nio)增暖中心位于Nio4区且关于赤道对称;第二类CP El Nio(CP-ⅡEl Nio)的Nio4区与热带东北太平洋区域(NEP,130~110°W、15~25°N)同位相变化,冬季成熟后形成关于赤道非对称的带状增暖结构。进一步的研究表明,两类CP El Nio次表层结构存在差异:CP-ⅠEl Nio冬季次表层海温异常(SOTA)在中东太平洋与西太平洋呈显著偶极分布;CP-ⅡEl Nio在中、西太平洋位相相反但东太平洋异常较弱,且经向异常主要在赤道及其以北。两类CP El Nio耦合的大气环流特征不同:CP-ⅠEl Nio冬季异常Walker环流上升中心位于赤道上空,经向风向赤道辐合,低纬地区Hadley环流加强;CP-ⅡEl Nio冬季低层向北越赤道气流加强,Walker环流上升中心移到赤道以北,低纬地区Hadley环流减弱。     

2015/2016年超强El Nio局地海气特征及其特殊性

利用NOAA海表温度和NCEP/NCAR大气环流等全球再分析资料,讨论了2015/2016年超强El Nio事件局地海气过程的演变特征,并与1982/1983和1997/1998年两次强El Nio事件做了对比分析。结果表明,2015/2016年El Nio在峰值强度、持续时间、累计海温距平等指标上都略强于前两次El Nio,可视为有完整气象观测纪录以来的最强事件;与前两次事件相比,2015/2016年El Nio海温异常中心位置明显偏西,热带东太平洋海温相对较冷而中太平洋更暖,由于热带对流对海温的非线性响应,赤道东太平洋降水相对较弱,中太平洋则显著偏多,这在El Nio当年12月至次年4月尤为明显;此外,在前两次El Nio的成熟期至衰减期,中太平洋大气响应都存在明显的南移特征,西风异常和对流中心都从赤道南移到了5°S以南。而2015/2016年中太平洋大气响应一直位于赤道附近,南移特征相对较弱,ENSO和年循环相互作用的组合模态相比前两次较弱,西北太平洋反气旋的强度也弱于前两次。这主要是由于2015年冬季至2016年春季,热带太平洋暖海温异常位置偏西,中太平洋海温异常明显强于前两次,叠加气候平均态海温之后,赤道南北两侧海温都高于对流阈值,对流旺盛,这大大削弱了大气响应的经向移动和ENSO组合模态的强度。     

热带海温影响我国南方冬季降水年际变化的年代际差异及其成因

利用中国740个站逐月降水资料、NOAA月平均海表温度资料和NCEP/NCAR再分析资料,采用统计学方法分析了近50 a(1961/1962至2010/2011年冬季)海温异常对我国南方冬季降水年际变化影响的年代际差异及其成因。结果表明:(1)中国冬季降水大致位于长江以南的我国南方地区,降水年际变化较强。1987年后,在El Niňo年中国南方冬季降水偏多。(2)中国南方冬季降水与赤道中东太平洋海温异常以及海洋性大陆西部海温异常密切相关。但相关性存在年代际差异:1987年之前,主要与海洋性大陆西部海温异常相关;1987年之后,主要与赤道中东太平洋海温异常密切相关,海洋性大陆西部海温异常次之。(3)1987年之前,海洋性大陆西部海温通过影响东亚环流形势和水汽条件影响我国南方降水;在1988年之后,海洋性大陆的影响趋于减弱,而赤道中东太平洋海温异常通过改变水汽条件影响我国南方冬季降水强度。     

2014—2016年超强El Nio事件的发生发展过程与机理分析

本文主要分析了2014—2016年超强El Nio事件的发生发展过程与机理。结果表明,整个El Nio生命期长达2 a左右(2014年4月—2016年5月),其演变过程可划分为4个阶段:1)早期的西风连续爆发(2013年12月—2014年4月)。连续三次西风爆发不但改变了热带中东太平洋长期盛行的偏东信风,同时也开始改变了中东太平洋长达12 a的平均冷水状态,使海表温度开始增暖,在2014年初春超过0.5℃,标志着一次新的El Nio事件可能在赤道中太平洋发生。2)交替的减弱与增强期(2014年6月—2015年8月)。赤道西太平洋继续发生了6次西风爆发,不但维持和增强了赤道中东太平洋的增温,而且通过了两次(2014年5—8月与2015年1—3月)海洋增暖的减缓期或障碍期,使初生的El Nio事件不但未夭折,而且明显的增强为一次强El Nio事件。Nio3.4区海温指数在2015年8月达到2℃。相应,赤道太平洋次表层中也观测到有6次暖Kelvin波东传,其正的热含量距平不但维持了赤道中东太平洋的连续增暖,也使El Nio的类型由中部型向东部型过渡。3)发展的鼎盛期(2015年9月—2016年2月)。西风出现2次更强的爆发,相应中东赤道太平洋对流活动异常强盛,Nio3.4区快速增温,在2015年11月达到3℃,增强到其超强阶段。4)快速衰减阶段(2016年3—5月)。El Nio迅速从Nio3.4区的2℃减少到0.5℃。以后很快开始向冷海温过渡。2016年7—8月,Nio3.4区海温已接近-0.5℃。这种快速转换是延迟振子理论的一种体现。通过本文分析,可以得到,这次El Nio发生发展与冷暖位相转换的观测事实与目前的理论结果(如充电振荡与延迟振子理论)是一致的。正因为如此,基于这些理论的El Nio预报也是相当成功的。这清楚地表明El Nio理论研究的成果对于相关业务预报发展具有明显的科学支撑力。     

2015/2016和1997/1998超强El Nio衰减年我国夏季降水异常的比较

El Nio可通过海—气相互作用遥相关型影响东亚季风,进而影响中国气候,是中国短期气候最重要的预测指标之一。典型的El Nio事件通常在春、夏季开始,在秋、冬季成熟,在下一年的春、夏季消退,考虑到海—气作用的滞后效应,El Nio事件甚至可以在消退时期对东亚大气环流系统造成影响。因此,利用中国160站的逐月降水资料、NCEP/NCAR再分析资料以及美国NOAA提供的全球海温数据,对比分析了2015/2016年和1997/1998年典型El Nio衰减年我国夏季降水和东亚环流特征的差异,并讨论了造成差异的可能原因。结果表明:1)2016年和2008年夏季降水都大范围偏多,2016年夏季降水异常更为集中,但降水强度不及1998年。2)2016年降水的季节推进特征不明显。1998年6—8月的降水逐渐从南向北推进,与传统的季风降水演变进程较为一致。3)2016年和2008年我国夏季降水的差异与副热带高压的变化有直接的关系。1998年6—7月副热带高压较2016年同期偏西偏南,而2016年8月副热带高压更为偏西并明显比气候平均偏北。4)1997/1998年El Nio事件中的赤道西太平洋异常冷海温比较强盛,而2015/2016年基本表现为偏暖,可能是造成1998年6—7月副热带高压较2016年同期偏西偏南的原因。     

冬季赤道太平洋不同类型海温异常表征指数的再构建

利用1963—2013年Hadley中心月平均海表温度资料,以及NCEP/NCAR再分析资料,根据两类厄尔尼诺事件发生时北半球冬季赤道太平洋地区海温异常的不同空间分布特征,即赤道中太平洋CP型和东太平洋EP型海温异常空间分布,从寻找与之相似的空间型角度出发,设计了一组新的海温异常指数I_(CP)和I_(EP)。与以往ENSO指数相比,新指数组I_(CP)和I_(EP)不仅表示了空间上相互独立的海温异常分布,而且在相同的研究时段内,因时间域上相互独立而能更好地表征和区分两类El Ni?o/La Ni?a事件。据此,采用该新指数组探讨了与中部型和东部型海温异常事件相关的热带太平洋的主要海气耦合特征。结果表明,与传统的东部型El Ni?o事件发生时最大暖海温中心位于赤道东太平洋地区不同,中部型El Ni?o事件,异常增暖中心位于赤道中太平洋。中部型时异常Walker环流的上升支向西偏移,异常降水集中于热带中太平洋,不似东部型时异常限定于赤道东太平洋地区。不论哪类事件,海洋性大陆均可受到影响,即CP或EP型El Ni?o发生时,海洋性大陆区域降水偏少。但比较而言,中部型ENSO对海洋性大陆区域的影响更大。     

观测分析El Ni?o衰减早晚对南亚与青藏高原夏季降水和气温的影响

El Ni?o（厄尔尼诺）事件对东亚和南亚次年夏季降水影响及其机理已经得到充分研究,但其对夏季青藏高原降水是否有显著影响还不清楚。本研究根据1950年后El Ni?o事件次年衰减期演变速度,对比分析衰减早型与晚型El Ni?o事件对南亚季风区与青藏高原夏季（6～9月）季节平均和月平均气候影响差异。结果显示在衰减早型次年夏季热带太平洋海温转为La Ni?a（拉尼娜）型且持续发展,引起Walker环流上升支西移,印度洋和南亚季风区上升运动加强,同时激发异常西北太平洋反气旋（NWPAC）,阿拉伯海异常气旋和伊朗高原异常反气旋性环流响应,增加7～9月对流层偏南气流和印度洋水汽输送,导致南亚和高原西南侧降水偏多。衰减晚型次年6～8月热带太平洋El Ni?o型海温仍维持,印度洋暖异常海温显著,对应的印度洋和南亚季风区上升运动较弱,NWPAC西伸控制南亚季风区,阿拉伯海和中西亚分别呈现异常反气旋和气旋性环流,导致青藏高原西风加强,水汽输送减少,南亚北部和高原降水一致偏少。结果表明:（1）El Ni?o显著影响次年青藏高原西南部夏季季节和月平均降水与温度,是印度和高原西南部夏季降水显著相关的重要原因;（2）El Ni?o衰减快慢速度对南亚和青藏高原西南部夏季季节内降水的影响有着重要差异。     

东部和中部型El Nio发展年中国区域夏季降水异常特征

分析了东部和中部型El Nio发展年海温分布特征及其对中国夏季降水影响的差异。结果表明:(1)东部型El Nio年的海温正距平中心发展快且强度比中部型El Nio年强。(2)两类El Nio发展年,中国夏季降水分布差异最大的是东北和华北地区,呈相反的分布,华南地区只是变化幅度不同,江淮流域降水一致偏少。(3)Walker环流分布的差异是两类El Nio年夏季降水分布差异的重要原因,其位于西太平洋地区下沉支的强弱以及有无上升支的分布,对西太副高和我国水汽的输送有明显影响。(4)500h Pa位势高度场的遥相关波列以及高低层大气的垂直运动也是造成两类El Nio年中国夏季降水分布差异的重要原因。     

不同空间型的El Ni?o对江淮流域夏季降水的影响

利用江淮流域1979—2010年夏季降水资料和海温资料等,研究了不同空间型的El Ni?o对江淮流域夏季降水的影响。结果表明,El Ni?o年江淮流域夏季降水异常为东部偏多西部偏少,El Ni?o Modok年为全区偏少,这与用江淮流域夏季降水和同期热带太平洋海温进行SVD分析的模态几乎一致。对东亚夏季风和环流场的分析结果表明其原因可能为:El Ni?o年东亚夏季风稍偏弱,长江中下游有异常上升运动,我国东北至西北太平洋海盆及江淮流域为负位势高度距平,华南至菲律宾海为正位势高度距平,江淮流域从低层到高层均为气旋性环流异常控制;而El Ni?o Modoki年为强东亚夏季风,且江淮流域有强烈的异常下沉运动,菲律宾、我国南海以及孟加拉湾北部均为显著的负位势高度距平,正距平中心位于日本及我国东海地区,菲律宾海地区及我国江淮流域低层的异常气旋式环流中心比El Ni?o年偏西且强度偏强,高层的异常反气旋环流中心也比El Ni?o年偏西、偏北,同时西太平洋副热带高压位置也较偏北。      

Could the Recent Taal Volcano Eruption Trigger an El Ni?o and Lead to Eurasian Warming?

正The Taal Volcano in Luzon is one of the most active and dangerous volcanoes of the Philippines. A recent eruption occurred on 12 January 2020(Fig. 1a), and this volcano is still active with the occurrence of volcanic earthquakes. The eruption has become a deep concern worldwide, not only for its damage on local society, but also for potential hazardous consequences on the Earth's climate and environment.     

COMPARATIVE ANALYSIS OF VARIOUS DATA OF AIR–SEA TEMPERATURE DIFFERENCE AND ITS VARIATION ACROSS SOUTH CHINA SEA IN THE PAST 35 YEARS

Using the International Comprehensive Ocean-Atmosphere Data Set(ICOADS) and ERA-Interim data, spatial distributions of air-sea temperature difference(ASTD) in the South China Sea(SCS) for the past 35 years are compared,and variations of spatial and temporal distributions of ASTD in this region are addressed using empirical orthogonal function decomposition and wavelet analysis methods. The results indicate that both ICOADS and ERA-Interim data can reflect actual distribution characteristics of ASTD in the SCS, but values of ASTD from the ERA-Interim data are smaller than those of the ICOADS data in the same region. In addition, the ASTD characteristics from the ERA-Interim data are not obvious inshore. A seesaw-type, north-south distribution of ASTD is dominant in the SCS; i.e., a positive peak in the south is associated with a negative peak in the north in November, and a negative peak in the south is accompanied by a positive peak in the north during April and May. Interannual ASTD variations in summer or autumn are decreasing. There is a seesaw-type distribution of ASTD between Beibu Bay and most of the SCS in summer, and the center of large values is in the Nansha Islands area in autumn. The ASTD in the SCS has a strong quasi-3a oscillation period in all seasons, and a quasi-11 a period in winter and spring. The ASTD is positively correlated with the Nio3.4 index in summer and autumn but negatively correlated in spring and winter.     

Analysis of Atmospheric Boundary Layer Height Characteristics over the Arctic Ocean Using the Aircraft and GPS Soundings

正ERRATUM to: Atmospheric and Oceanic Science Letters, 4(2011), 124-130 On page 126 of the printed edition (Issue 2, Volume 4), Fig. 2 was a wrong figure because the contact author made mistake giving the wrong one. The corrected edition has been updated on our website. The editorial office is sincerely sorry for any     

Index to Vol.31

正AN Junling;see LI Ying et al.;(5),1221—1232AN Junling;see QU Yu et al.;(4),787-800AN Junling;see WANG Feng et al.;(6),1331-1342Ania POLOMSKA-HARLICK;see Jieshun ZHU et al.;(4),743-754Baek-Min KIM;see Seong-Joong KIM et al.;(4),863-878BAI Tao;see LI Gang et al.;(1),66-84BAO Qing;see YANG Jing et al.;(5),1147—1156BEI Naifang;     

Information for Contributors

正Journal of Meteorological Research is an international academic journal in atmospheric sciences edited and published by Acta Meteorologica Sinica Press,sponsored by the Chinese Meteorological Society.It has been acting as a bridge of academic exchange between Chinese and foreign meteorologists and aiming at introduction of the current advancements in atmospheric sciences in China.The journal columns include Articles.Note and Correspondence,and research letters.Contributions from all over the world are welcome.     

前寒武纪气候演化中的三个重要科学问题

自地球形成至寒武纪将近40亿年（距今46亿～5.4亿年,通常称为前寒武纪）的气候演变是一个具有特殊难度和挑战性的研究领域,同时也是基础和前沿的研究领域。文章选择了前寒武纪气候演化中的三个重要科学问题进行综述：大气演化、两次全球性的冰川期以及暗弱太阳问题。关于大气演化,本文首先描述了大气成分的演化历史,然后简述了影响大气成分演化的三个基本过程：大气逃逸、两次大气氧含量突然增加、碳酸盐-硅酸盐循环及其对气候系统的负反馈作用。两次全球性的冰川期分别发生在古元古代（距今24亿～21亿年）和新元古代（距今8亿～5.8亿年）,文章简述了其成因以及相关的气候模拟结果。暗弱太阳问题是地球历史气候演化的一个经典问题,论文简要地综述了一些最新的研究成果和观点。     

淮河流域水文极值预测模型研究

为探索气候变化影响下水文极值的非平稳性和预测方法,建立了水文极值非平稳广义极值（GEV）分布的统计预测模型。利用1952-2010年淮河上游流域累计面雨量和流量年最大值资料、同期500 hPa环流特征量资料以及17个CMIP5模式对环流特征量的模拟结果,筛选出对水文极值影响显著的年平均北半球极涡强度指数作为GEV分布参数的预测因子。分析了在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下2006-2050年淮河上游流域水文极值对气候变化的响应。结果表明,10年以下与10年以上重现期的水文极值在非平稳过程中呈现前者下降而后者上升的相反变化趋势;多模型预测的集合平均在未来情景中均呈现上升趋势,情景排放量越大增幅越大,重现期越长增幅也越大。与极值的常态相比,极值的极端态更易受气候变化影响。     

CHARACTERISTICS AND TRENDS OF CLIMATIC EXTREMES IN CHINA DURING 1959–2014

The spatial and temporal variations of daily maximum temperature(Tmax), daily minimum temperature(Tmin), daily maximum precipitation(Pmax) and daily maximum wind speed(WSmax) were examined in China using Mann-Kendall test and linear regression method. The results indicated that for China as a whole, Tmax, Tmin and Pmax had significant increasing trends at rates of 0.15℃ per decade, 0.45℃ per decade and 0.58 mm per decade,respectively, while WSmax had decreased significantly at 1.18 m·s~(-1) per decade during 1959—2014. In all regions of China, Tmin increased and WSmax decreased significantly. Spatially, Tmax increased significantly at most of the stations in South China(SC), northwestern North China(NC), northeastern Northeast China(NEC), eastern Northwest China(NWC) and eastern Southwest China(SWC), and the increasing trends were significant in NC, SC, NWC and SWC on the regional average. Tmin increased significantly at most of the stations in China, with notable increase in NEC, northern and southeastern NC and northwestern and eastern NWC. Pmax showed no significant trend at most of the stations in China, and on the regional average it decreased significantly in NC but increased in SC, NWC and the mid-lower Yangtze River valley(YR). WSmax decreased significantly at the vast majority of stations in China, with remarkable decrease in northern NC, northern and central YR, central and southern SC and in parts of central NEC and western NWC. With global climate change and rapidly economic development, China has become more vulnerable to climatic extremes and meteorological disasters, so more strategies of mitigation and/or adaptation of climatic extremes,such as environmentally-friendly and low-cost energy production systems and the enhancement of engineering defense measures are necessary for government and social publics.