青海东部一次区域性寒潮天气的成因分析

利用Micaps常规气象资料,从天气学角度对2015年4月1日青海省东部区域性寒潮天气过程的环流背景,影响系统及成因进行了分析。结果表明:此次寒潮天气过程主要是由乌拉尔山阻塞高压前部偏北气流引导极地冷空气南下在乌拉尔山东南部一带堆积,形成强大的冷高压;巴湖低涡分裂小槽东移南压,引导冷空气南下,在青海东部与南支槽叠加,促成了青海东部此次中到重度寒潮天气;乌拉尔山东南部地面冷高压分裂冷空气扩散南下,北路冷空气东灌进入青海东部河谷地区,与西路冷空气在青海东部地区锢囚,利于冷空气在青海东部维持;中低层强冷平流也是产生寒潮天气的触发机制;夜间辐射冷却加剧青海东部地面降温;新疆北部至河西走廊西部的中高层高空急流强盛,青海东部位于急流出口区右侧,利于高空动量下传,导致地面风速加大,另外地面冷锋后部气流下沉加压,也是导致地面出现大风的原因之一。     

新疆阿勒泰地区一次强寒潮天气过程分析

利用Micaps常规实况图、EC客观分析场及T213 00时的物理量场,从寒潮冷空气的酝酿、堆积、爆发3个阶段分析了2009年2月11～13日新疆阿勒泰地区的一次强寒潮天气过程,重点分析强降温及降水原因。分析表明:此次强寒潮冷空气来自新地岛和泰米尔半岛的超极地强冷空气,强冷空气沿乌拉尔山脊前东北风带和北风带南下堆积到西西伯利亚上空。由于乌拉尔山脊西北部冷空气的侵袭,使该脊向东南跨,推动西西伯利亚强冷空气大举南下,从而造成这次强寒潮天气。形成强降水的原因是北方冷空气与南支槽东移北上的暖湿气流在该地区汇合,并配合动力条件和水汽条件共同造成的。     

中尺度对流系统引发的致灾雷电过程分析

本文对2007年3月3日-5日华北区域爆发的强寒潮,从大尺度环流形势特征、天气过程特点及特强降温的成因进行了分析,得出了强寒潮天气爆发预报着眼点。此次寒潮天气是由于西路冷空气和极地冷空气在贝加尔湖附近地区合并加强;横槽转竖,偏北气流引导冷空气南下,并且又有补充冷空气南下造成的。欧亚500hPa中纬度大“Ω”流型为寒潮天气的产生提供了有利的环流背景。该大“Ω”流型与常见寒潮倒“Ω”流型的槽脊位置在东北亚地区接近反位相。且波长更长。     

河套地区一次寒潮天气的环流背景及成因

利用常规观测资料和MICAPS提供的相关资料,对2006年3月9—11日在河套地区发生的大范围大风、沙尘暴、寒潮天气的环流形势及物理量进行分析。分析表明:影响本次沙尘暴的高空系统是斜压性很强的蒙古横槽及北路冷空气南压形成的密集的高空锋区,地面蒙古气旋的暖性性质为沙尘暴的爆发提供了有利的热力条件;沙尘暴发生前期河套及上游地区干暖的气候条件及下垫面增厚的干土层及沙区,对沙尘暴的发生提供最基本的环境条件。另外,高空蒙古横槽南压、转竖是寒潮爆发南下的关键点;地面蒙古气旋的东移及地面冷高压中心强度达到1060.0hPa是寒潮爆发南下的必要条件;蒙古横槽诱发北路冷空气南压,使地面冷高压前沿气压梯度的不断加强加剧了寒潮爆发的速度。     

2006年广西冬春强冷空气过程对比分析

2006年1月4～6日、2月16～18日和3月12～14日广西分别出现了寒潮、强降温天气。本文从天气学角度对3次强冷空气影响过程的天气特点、大气环流特征、冷空气源地及影响路径等方面进行对比分析，分析表明：中高纬环流形势相似、冷空气堆积区及南下形式相同是三次过程的共性，高压脊的位置、冷空气的强度及其影响路径、南支槽造成的降水等差异是造成广西不同程度寒潮天气的主要因素。     

一次寒潮天气综合诊断

对 1999年 4月 2 1～ 2 6日出现在我国西北地区的一次区域性强寒潮过程 ,从天气事实、天气成因及动力诊断等方面进行了分析探讨。结果表明 ,环流经纬向型的调整是寒潮酝酿和爆发的直接原因。上游美洲大槽加深造成的下传波能为寒潮酝酿提供了能量基础 ,西风急流的南北大幅摆动使高度槽加深和高空锋区增强 ,这二者是寒潮生成的间接原因。冷气团中存在的上升运动 ,使冷空气影响的范围和强度增大。另外 ,伴随寒潮出现的强降温、大风、沙尘暴等其他天气现象与前期西北区上空大气普遍增温密切相关     

乌兰察布市2010年一次大风、寒潮天气的分析

运用常规气象观测资料和欧洲数值预报图,对2010年1月19—22日从西北方向入侵的强冷空气引发大面积的大风降温天气过程进行分析。结果表明：此次寒潮主要是由贝加尔湖附近的横槽内聚积一股较强的冷空气（高空500hPa冷中心强度达-45℃、地面冷高压中心强度达1060．0hP）。西西伯利亚的阻塞高压与贝加尔湖高空冷槽共同作用,西北路冷空气不断向东南侵袭,乌兰察布市处于西风带控制,横槽沿西风带向东移动分裂为两股冷空气。阻塞高压前偏北冷空气不断东移南下,引发横槽转竖并向南加深。持续性降温导致强寒潮天气过程。     

一次强冷空气活动过程的诊断分析

利用常规观测资料和MICAPS分析的2°×2°的12 h的物理量场资料,对2006年4月10—13日的一次大范围的寒潮天气的冷空气活动过程诊断分析。结果表明这次强冷空气发展的主要原因是：横槽的维持加强使两股冷空气合并堆积并加强;高空锋生及锋区后部强烈的上升运动,使空气绝热膨胀冷却,冷空气的强度不断加强;横槽前后高空冷暖平流和涡度平流的合适配置使得横槽转竖,转竖的大槽引导强冷空气南下。     

2008年4月天山北坡一次强寒潮天气成因分析

利用T213 0场预报资料对2008年4月18日新疆天山北坡带中部石河子垦区发生的50 a不遇强寒潮天气过程的环流背景、影响系统及物理量场进行了综合分析。结果表明：“2008.04.18”强寒潮天气主要成因是：里黑海脊发展东移与东欧脊同位相叠加并顺转, 脊前东北风带建立并加强,诱导泰米尔半岛冷空气沿脊前东北气流西南下到横槽中, 迫使横槽转向强烈发展东南压,并形成高空急流,强锋区和强冷高压;由于高压脊部分东南垮,导致中高纬度强冷空气大举东南下,造成强寒潮天气过程;西南急流与冷空气的交汇产生了较强的动力辐合和水汽辐合,对大暴雪的形成起到了重要作用;大暴雪发生在较强的能量锋区、高湿区和水汽通量辐合区内。     

2010年1月2—5日乌兰察布市大雪、大风、寒潮个例分析

利用常规气象观测资料,从天气环流形势的演变过程及各种物理量变化,对2010年1月2—3日乌兰察布地区普降中雪,其中集宁和兴和大雪、卓资山大到暴雪及雪后大风、寒潮过程做了客观分析。分析发现:这次过程是高空横槽转竖与地面河套气旋共同影响的结果,下游的阻塞高压是降雪的必要条件,极地冷空气南下在横槽北部堆积是出现大风、寒潮的关键。     

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。     

IMPACT OF ATMOSPHERIC LOW-FREQUENCY OSCILLATION ON THE IMMIGRATION OF NILAPARVATA LUGENS(STL) IN HUNAN AND JIANGXI PROVINCES

Various features of the atmospheric environment affect the number of migratory insects, besides their initial population. However, little is known about the impact of atmospheric low-frequency oscillation(10 to 90 days) on insect migration. A case study was conducted to ascertain the influence of low-frequency atmospheric oscillation on the immigration of brown planthopper, Nilaparvata lugens(Stl), in Hunan and Jiangxi provinces. The results showed the following:(1) The number of immigrating N. lugens from April to June of 2007 through 2016 mainly exhibited a periodic oscillation of 10 to 20 days.(2) The 10-20 d low-frequency number of immigrating N. lugens was significantly correlated with a low-frequency wind field and a geopotential height field at 850 h Pa.(3) During the peak phase of immigration, southwest or south winds served as a driving force and carried N. lugens populations northward, and when in the back of the trough and the front of the ridge, the downward airflow created a favorable condition for N. lugens to land in the study area. In conclusion, the northward migration of N. lugens was influenced by a low-frequency atmospheric circulation based on the analysis of dynamics. This study was the first research connecting atmospheric low-frequency oscillation to insect migration.