中亚地区夏季温度的季节预测

根据1979~2016年春季海表温度、土壤温度以及大尺度气候指数与中亚地区夏季温度的相关关系,确定了印度洋东南部海表温度、非洲西北部土壤温度、大西洋多年代际振荡（AMO）和东亚/西俄型（EA/WR）4个春季预测因子,进而建立了中亚地区夏季温度的预测模型。春季印度洋东南部海表温度暖异常、非洲西北部土壤温度暖异常、AMO正异常与EA/WR负异常均对应夏季中亚地区500 hPa位势高度场正异常,为该地区夏季高温发生提供有利条件。预测模型留一法交叉验证产生的1979~2016年中亚地区夏季温度无（有）趋势的时间序列与观测的无（有）趋势的时间序列的相关为0.65（0.74）,表明该预测模型具有良好的预测能力。研究结果有望帮助提高中亚地区夏季温度的预测技巧。     

我国夏季感热温度的分布

本文根据美国著名生物气象学家R·G·Steadman提出的感热温度理论,计算了我国各地夏季(6—8月)各月平均14时感热温度,讨论了空气湿度、风速对感热温度的影响,并计算了长江流域和华南地区夏季逐日感热温度,分析比较了这两个地区夏季酷热的天气气候特征。     

夏季温度预报综合统计释用技术

针对夏季温度预报 ,综合选择实时资料和数值预报产品与温度密切相关的因子 ,运用物理统计释用方法 ,制作了葫芦岛 6～8月温度预报方程和订正预报 ,并于2002年汛期通过业务试用效果检验。     

一九九三年春夏季高空温度预报检验

对吞吐式有限记忆高空温度预报系统制作的1993年2～8月高空温度预报进行了检验。检验结果表明：该系统的预报能力有不同程度的提高，但春季高空温度预报的插值方案有待进一步改善。     

夏季温度预报综合统计释用技术

针对夏季温度预报，综合选择实时资料和数值预报产品与温度密切相关的因子，运用物理统计释用方法，制作了葫芦岛6～8月温度预报方程和订正预报．并于2002年汛期通过业务试用效果检验。     

温特斯法在夏季温度预测中的应用

温特斯法可以对具有随机性、线性、季节性变化的时间序列进行预测,用温特斯法作了一次温度预测尝试。依据温特斯法的基本理论及3个平滑方程的递推公式、初始值公式和预测模型公式,将夏季6、7、8月的月平均温度看作具有随机性、线性、季节性变化的时间序列,应用温特斯法建立了河南省5个代表站夏季温度预测模型,并对2000~2004年夏季温度进行试报,得到了较好的预测结果,平均预测准确率(TS)为75%,此方法可作为预测气温的一种方法,在业务预报中应用。     

匹配域投影降尺度方法在河南省夏季降水预测中的应用及检验

根据河南省夏季降水数据和BCC-CGCM、ECMWF-SYSTEM4模式资料,利用匹配域投影降尺度方法对河南省夏季降水进行预测,结果表明:1)匹配域投影降尺度方法对河南省夏季降水具有较好的预测能力,且较原始模式稳定。除了河南省中部地区外,其他大部分地区的Ps评分都在60分以上。2)在交叉验证期,两个模式的降尺度预测Ps评分分别比原始模式的提高了20.2%和16.3%,但ECMWF-SYSTEM4模式降尺度预测的平均分达到了71.2分,较BCC-CGCM模式的降尺度预测平均分偏高1.6分。在交叉验证期的26年中,有62%以上的年份,降尺度预测方法都对原始模式有正的订正技巧。3)2009—2013年的独立样本检验表明,匹配域投影降尺度方法比原始模式预测Ps评分提高了40%左右,表明该降尺度方法对夏季降水具有较好的预测能力。4)该方法可以在业务上应用,图形界面程序的研发,更方便了业务应用。     

青藏铁路沿线超长期气候变化预测的概率估计

利用近1000年的太阳黑子周期长度(SCL)和自1920年以来的大气CO2浓度,以及1935—2000年青藏铁路沿线平均气温序列,在其距平值概率分布计算的基础上,研究了未来50～100年青藏铁路沿线平均气温变化趋势的概率。结果表明：SCL正距平出现的频数大于负距平的频数;CO2浓度的负距平出现的频数明显大于正距平的频数;青藏铁路沿线平均年气温正距平出现的频数略小于负距平的。作为试验,利用REEP方法将预测的2001—2100年青藏铁路沿线平均年气温相对于1990年代的增温概率进行了分析,表明青藏铁路沿线平均年气温到2050年升高0．5℃的概率为0．64～0．73;到2100年上升1．0℃左右的概率为0．45～0．64．     

青海省夏季降水气候预测评估

本文运用预报评分（Ｐ）、技巧评分（Ｓｓ０和距平相关系数（Ａｃｃ）三各方法、对青海省近十几年业务上使用的２０个代表站１９８８～１９９７年１０年夏季（６～８月）降水距平百分率预报的准确程度进行了评估。结果表明：虽然青海省的地理环境特殊、各地气候差异较大,但青海省的预报质量仍较全国平均水平略高;用Ｐ方法比用以往评分方法（Ｔｓ）进行预测评定的质量高出近６个百分点;１９９８年夏季的预报质量远较前十年的平均质     

青藏铁路沿线平均年气温变化趋势预测

青藏铁路沿线年平均气温具有很好的互相关性,特别是各站10年滑动平均气温序列互相关系数达到0．92,以此建立了1935-2002年青藏铁路沿线平均年气温序列Trw。研究表明：Trw对太阳黑子周期长度(SCL)和大气中CO2浓度有落后5年和15年的显著响应,其相关系数分别为-0．76(SCL)和0．88(CO2)。利用近1000年SCL的76、93、108、205和275年显著周期及均生函数模型预测了未来太阳活动周期的快慢：21世纪前50年的SCL总体偏长,活动周期放慢;后50年SCL总体偏短,活动周期加快。在考虑大气CO2浓度倍增和气候自然变化情况下,预测2l世纪前50年Trw与20世纪最后10年(1990年代)相比,其升温幅度在0．5℃左右;与20世纪最后30年(1971-2000年)相比,其升温幅度在l.O℃以内。这一升温幅度的概率为0．64～0．73。     

青藏高原及铁路沿线地表温度变化趋势预测

青藏高原及其铁路沿线各站的年地表温度具有很好的互相关性,特别是各站10年滑动平均温度互相关系数达到0．92,以此建立了1961-2003年青藏铁路沿线平均地表温度序列。研究表明：青藏高原地表温度的升高是明显的,40年来升高1．1～1．5℃,其升温率为0．44℃／10a。大气CO2浓度的增加有利于青藏高原地表温度的升高,而太阳黑子周期长度（SCL）的变长则起相反作用。地表温度对人气CO2浓度和SCL的最好响应约滞后10年。若根据SCL的变化和IPCC第三次评估报告给出的新的温室气体排放情景SRES-B1预测,目前青藏高原地表温度的升温到2010年前后达到最强,此后可能会出现一个明显的降温过程,到2030年前后可能低于20世纪70～90年代的平均值。新一轮的升温开始于2040年代。若综合考虑CO2和SCL两者的共同影响预测,未来50年平均最低、最高和年地表温度与1971-2000年的平均比较,分别升高0．2,1．0和0．6℃。     

青藏铁路沿线平均最高最低气温变化趋势预测及其概率估计

根据实测月最高最低气温资料，建立了1955—2000年青藏铁路沿线各站平均最高最低气温序列，最低气温在1975年以前偏冷，最冷的1960年代，比多年平均偏低1．4℃；1975年以后偏暖，到2000年气温距平达 1．4℃；最高气温的变化大体与前者相反，1960年代比多年平均气温偏暖约0．1℃，1970年代和1980年代偏冷约0．2℃，进入1990年代后才逐渐升高，2000年气温距平达 0．8℃。利用近1000年的太阳黑子周期长度(SCL)约有41，58，76，90和200年的5个显著周期及均生函数正交化筛选方案，预测21世纪SCL比20世纪平均长1年，在2055年达到极长年份12．4年，2068年转为极短年份10．6年。根据IPCC报告中未来100年大气CO2浓度的估计值(B2方案)，研究了未来50～100年青藏铁路沿线平均最高最低气温变化趋势。同时，作为试验，利用事件概率回归估计模式预测，相对于1990年代而言，青藏铁路沿线平均最高(最低)气温到2050年升高0．4℃(2．4℃)的概率为66％(74％)；到2100年升高1．4℃(6．9℃)左右的概率为85％(62％)。     

青藏铁路沿线气温和地温的极值推算

利用耿贝尔分布函数对青藏铁路沿线7个气象站的气温和0cm地温进行了极值估计。结果表明：年极端最高气温50年一遇与常年接近,100年一遇比常年偏高0．1～1．5℃。年极端最高地温50年一遇比常年偏高0．0～10．2℃,100年一遇比常年偏高1．5～13．7℃。未来50年,如果年平均气温增加1．0℃,50年一遇的年极端最高气温将比常年偏高-0．1～2．0℃,100年一遇的将比常年偏高0．7～2．8℃。     

青藏铁路沿线气温和降水的小波分析

利用Morlet小波分析方法,对青藏铁路沿线地区(7站)30 a(1970~1999年)的月平均气温和月平均降水量资料进行了处理和分析。结果表明:青藏铁路沿线的月降水量存在比较明显的9 a左右周期变化,它有2个降雨偏多中心和3个降雨偏少中心,历经30 a的全过程,因而具有长期预测意义。还有其它4 a以下的较短周期振荡,但多不具全局性变化特征。从气温与降水资料的对比分析上看,降水和气温的变化趋势呈正相关。     

温室效应对青藏高原及青藏铁路沿线气候影响的数值模拟

在一个全球模式中嵌套了RegCM2区域气候模式,进行了CO2加倍对中国区域气候影响的数值试验,对青藏高原及青藏铁路沿线地区进行了重点分析。结果表明,在CO2加倍的情况下,这里的气温将明显升高,升高值一般在2．6～2．8℃以上,高于全国平均值。同时降水在青藏高原大部分地区也将明显增加;其中青藏铁路沿线的增加率一般在25％以上,远高于全国平均值水平。温室效应同时会使得青藏铁路沿线的日平均最高气温升高。     

夏季青藏高原气温与冬季北太平洋海温的异常特征及其相关分析

利用青海、 西藏59个测站1971-2004年夏季（6~8月）的月平均气温和北太平洋(10°S~50°N、 120°E~80°W)1970-2003年的冬季（上年12月~次年2月）平均海表温度, 通过EOF、 REOF、 SVD等方法, 对青藏高原地区夏季气温和前期冬季北太平洋海温的异常特性以及两者之间的空间遥相关特征进行了研究, 并对北太平洋冬季海温及青藏高原夏季气温的年代际空间特征进行了分析。结果表明, 北太平洋冬季海温的异常分布型有： （1）赤道中东太平洋与西北太平洋海温相反分布型, （2）副热带北太平洋海温东西反相分布型, （3）北太平洋海温南北反相分布型, （4）北太平洋海温东西一致分布型。其中赤道中东太平洋与西北太平洋海温反相变化是冬季北太平洋SSTA的主要空间分布特征。进一步分析表明, 北太平洋冬季海温可分为6个气候区： 赤道中东太平洋区、 加利福尼亚海流区、 黑潮区、 亲潮区、 阿拉斯加海流区和中太平洋区。青藏高原地区夏季气温的异常分布型主要为（1）全区一致的偏高（低）型, （2）南北相反分布型, （3）周边地区与腹地相反分布型。青藏高原夏季气温可分为4个主要气候区： 东北部区、 西藏东南部区、 中部区和南部边缘区。冬季赤道中东太平洋SSTA 与次年夏季青藏高原地区区域性温度异常之间有较为明显的负相关关系, 这种关系在两者的其它空间关系中是第一位的。     

青藏铁路沿线闪电活动的时空分布特征

利用搭载于卫星上的闪电探测仪所获取的8年闪电资料,对青藏铁路沿线闪电活动的时空分布进行了研究。结果表明,青藏铁路沿线的闪电活动呈现出明显的季节变化和日变化。青藏铁路沿线的闪电活动主要发生在4～9月,其中以5～7月最为频繁,到10月份迅速消亡,而且闪电分布在南北向上变化较明显;青藏铁路沿线闪电活动在12：00～16：00(地方时,下同)最易发生。日闪电密度峰值出现在15：00左右。闪电密度的空间分布以那曲为最大,分别向南、北减小。另外,2003年夏季的地面观测资料还表明,那曲地区在傍晚还有一闪电活动峰值。     

NCEP/NCAR再分析资料在青藏铁路沿线气候变化研究中的适用性

通过对青藏铁路沿线8个常规气象站的温度和降水观测资料与NCEP／NCAR再分析资料的对比,详细地考查了再分析资料用于青藏铁路沿线气候变化研究的可行性。统计对比分析表明：再分析资料可较好地反映地面气温及降水的年变化特征,可基本反映其年际变率和年际间的差异。然而,再分析的气温值系统性低于实际观测值,降水量则系统性偏大;再分析资料得出的近40年气温长期变化趋势误差较大,降水的长期趋势特别是年降水有一定的参考价值。总体而言,再分析的气温好于降水,青藏铁路沿线主体好于两端,再分析资料可用于青藏铁路沿线主体段年到年际尺度的短期气候变化研究。