全球海温异常对中国降水异常的影响

用EOF和SVD方法分析了Climatic Research Unit的1951—2005年全球逐月海温距平场的时空变化特征及其与中国160个测站的月降水距平的时滞和空间耦合关系,讨论全球海温距平场的空间分布和时间演变对我国降水异常的影响,并着重分析了关键区在其特定关键时段内对我国降水异常的影响区域。结果表明,全球海温距平场有三个影响我国降水的关键区,即北太平洋、印度洋和我国南海以及赤道中东太平洋。这三个关键区的海温距平场具有明显的年际和年代际变化特征,突变发生在1976年左右,对我国降水有较为显著的影响,其中北太平洋关键区前期冬季海温对我国7月降水的影响、印度洋及南海前期冬春海温对我国5月降水的影响以及赤道中东太平洋前期冬季海温对我国7月降水的影响显得尤为重要。讨论了这三个关键区前期的海温距平场对我国不同区域不同时期降水影响的耦合关系,为我国区域降水异常预测的不确定性提供了依据。     

西北太平洋海温变化对贵州夏季降水的影响

利用1952-2001年贵州15个测站夏季降水和前期太平洋海温场资料,及3因子最佳子集回归求最大复相关系数的方法,把前期不同时间步长、不同时段的海温场作为预报因子与夏季降水求相关。结果发现：用前期海温场作为预报因子对贵州夏季降水进行预报,其预报因子的最佳时间尺度为单月滑动,并且存在着较好的“隔多季度相关”现象。预报因子具有实际预报意义的最佳时段为上1年的8～11月。影响贵州夏季降水的最佳预报因子主要集中分布在海温场具有重要天气气候意义的关键区域。2002、2003、2004年的回报试验结果与实况进行对比分析发现,根据上述理论和预报思路得到的预测试验,具有一定效果,并且对指导贵州夏季降水预测具有一定的参考价值。     

内蒙古夏季降水特征及其与全球海温异常的统计关系

利用1961—2010年内蒙古自治区102个气象站夏季(6—8月)降水量资料,采用EOF、小波分析等方法,对内蒙古地区夏季降水量的空间分布特征和时间演变规律进行了诊断分析。结果表明:内蒙古夏季降水的空间分布既有整体的一致性,也存在东、西部相反变化的差异。近50a来,内蒙古地区夏季降水有减少趋势,并存在6⁸年周期变化;对内蒙古夏季降水与前一年1月到当年8月全球逐月海温求相关,选取影响内蒙古夏季(6—8月)降水的海温关键区(268年周期变化;对内蒙古夏季降水与前一年1月到当年8月全球逐月海温求相关,选取影响内蒙古夏季(6—8月)降水的海温关键区(26⁴2°S,9342°S,93¹40°W)及相应的关键时段(当年1—5月)进行分析,内蒙古夏季降水与关键区海温有很好的负相关关系,关键区海温的异常可预示内蒙古夏季降水异常。     

不同区域海温异常对中国夏季旱涝影响的诊断研究和预测试验

利用季降水异常的典型集合相关预测模式, 研究了前期和同期不同季节全球海表温度距平场与中国夏季旱涝的遥相关分布特征以及这种相关型随季节的变化, 揭示了全球海温的异常变化在中国夏季旱涝中的信号特征.研究表明, 全球不同区域海温对我国夏季降水的影响存在着明显的季节差异.全球特定的海温分布可以作为中国夏季旱涝预报的信号因子.选取不同区域及不同时段的海温场作为因子场分别对1998、 1999年这两个典型年份的我国夏季降水进行了诊断研究和预测试验, 并通过不同区域海温的影响权重做集成预测.试验结果表明:不同区域海温的集成预测不仅可以有效地提高预测的准确性, 而且可以揭示不同时段不同区域海温的异常变化在夏季旱涝中的强信号现象.     

与澳高相关的海洋性大陆区域海温异常对中国夏季气候的可能影响

利用NCEP/NCAR全球再分析资料和中国夏季站点资料,采用相关分析、合成分析以及线性回归方法,找到了与澳大利亚高压(下称澳高)显著相关的海温关键区,并分析了此关键区海温异常的年际变化与中国夏季气候异常的联系。结果表明:海洋性大陆区域附近海区是与澳高变化相关的海温异常关键区,其与澳高指数的时间序列相关系数高达-0.64。在不考虑ENSO的影响时,关键区海温的年际变化与中国东部地区夏季气候存在密切联系,即当澳高指数偏强(偏弱)时,海洋性大陆区域附近的海温偏低(偏高),辽宁、吉林大部分以及江淮东部地区夏季降水较常年偏少(偏多),江南地区降水偏多(偏少)。关键区海温对中国夏季气候的可能影响途径是:印度尼西亚附近海温负异常时,低层风场异常辐散,辐散场作为涡度源在南海西太平洋地区激发类似EAP或P—J型波列,在30°N以南形成异常气旋环流,30°N-50°N形成异常反气旋环流,50°N以北形成异常气旋环流,这样的异常分布有利于"南涝北旱"降水格局的形成。另外,降水异常时气温亦存在显著异常,我国东部气温为异常的"南低北高"分布。当海洋性大陆区域附近的海温为正异常时,情况相反。     

影响中国东部夏季降水的前期海温关键区

使用 1 95 1～ 1 994年的全球海温和中国降水资料 ,利用反复求相关的方法 ,确定了前期 3月北太平洋海区 ( 42 .5～ 5 2 .5°N,1 70°E～ 1 70°W)为影响后期中国夏季降水的海温关键区 ,给出了前期 3月海温关键区海温通过影响前期大气环流遥相关波列影响中国夏季降水的可能途径。前期北太平洋海温关键区海温与中国夏季降水的相关性很高且比较稳定 ,不受 1 978年发生的海温年代际变化的影响。     

东南沿海地区降水与全球海温变化的关系

为了解近50年来东南沿海地区降水与海温变化的关系,对该地区降水与全球海表温度进行了奇异值分解（SVD）。结果表明：印度洋、南海及赤道东太平洋地区是对东南沿海地区降水有影响的关键区域。东南沿海地区秋冬季的降水总体上来说对前期海温变化的响应不敏感,而东南沿海地区夏季降水受前期海温的影响较为明显,尤其是上年夏季北印度洋、南海地区海温的变化对当年降水有明显影响。因此,在预测东南沿海地区夏季降水时应该重点考虑上年夏季北印度洋及南海地区海温的变化情况。     

春季陆面植被对长江流域夏季降水可预报性的影响分析北大核心CSCD

利用美国全球监测与模型研究中心(GIMMS)1982—2006年逐月归一化植被指数(NDVI)、美国国家海洋和大气局(NOAA)1854—2008年海温资料以及中国国家气候中心(NCC)1951—2006年160站月降水资料,通过旋转经验正交函数分解(REOF)和相关分析获得了长江流域夏季降水预报序列和植被、海温预报因子集。基于最优子集回归方法(OSR),并借助交叉验证(CV)以及空间重建等手段,构建了单独以前期春季海温为预报因子和同时引入前期春季海温与归一化植被指数为因子的两类预报模型,对比分析引入陆面植被因子前后长江流域夏季降水预报效果改善状况,评估春季陆面植被对长江流域夏季降水可预报性的影响及预报效果的稳健性。结果表明:(1)相对于海温因子,春季陆面植被因子对长江流域夏季降水预报具有同样重要性,引入春季归一化植被指数后,长江流域夏季降水预报得到明显改善,相关系数平均由0.49提升到0.66,提高0.17左右,模型解释方差提升平均60%左右,其中单纯海温因子预报效果较差的汉江—淮河地区和淮河流域地区,相关系数更是提高了0.20—0.30,模型解释方差提升1倍左右;(2)交叉验证预报表明,相对于仅考虑海温因子模拟情形,交叉预报相关系数下降较多,模型稳健性较低,引入归一化植被指数后,长江流域夏季降水预报稳健性得到明显提升,长江中下游及其以南的长江三角洲地区、洞庭湖—鄱阳湖地区改善尤为明显;(3)长江流域降水可预报性存在明显的区域差异,嘉陵江流域地区、汉江—洞庭湖地区预报效果最好,汉江—淮河地区、淮河流域地区、长江三角洲地区预报效果最差,但引入归一化植被指数后预报效果提高最明显,而洞庭湖—鄱阳湖地区虽然模拟效果较好,但预报稳健性较低,交叉验证相关系数降幅达到0.27,这也从侧面说明了长江流域夏季降水分区预报的重要性。     

春季陆面植被对长江流域夏季降水可预报性的影响分析

利用美国全球监测与模型研究中心(GIMMS)1982—2006年逐月归一化植被指数(NDVI)、美国国家海洋和大气局(NOAA)1854—2008年海温资料以及中国国家气候中心(NCC)1951—2006年160站月降水资料,通过旋转经验正交函数分解(REOF)和相关分析获得了长江流域夏季降水预报序列和植被、海温预报因子集。基于最优子集回归方法(OSR),并借助交叉验证(CV)以及空间重建等手段,构建了单独以前期春季海温为预报因子和同时引入前期春季海温与归一化植被指数为因子的两类预报模型,对比分析引入陆面植被因子前后长江流域夏季降水预报效果改善状况,评估春季陆面植被对长江流域夏季降水可预报性的影响及预报效果的稳健性。结果表明:(1)相对于海温因子,春季陆面植被因子对长江流域夏季降水预报具有同样重要性,引入春季归一化植被指数后,长江流域夏季降水预报得到明显改善,相关系数平均由0.49提升到0.66,提高0.17左右,模型解释方差提升平均60%左右,其中单纯海温因子预报效果较差的汉江—淮河地区和淮河流域地区,相关系数更是提高了0.20—0.30,模型解释方差提升1倍左右;(2)交叉验证预报表明,相对于仅考虑海温因子模拟情形,交叉预报相关系数下降较多,模型稳健性较低,引入归一化植被指数后,长江流域夏季降水预报稳健性得到明显提升,长江中下游及其以南的长江三角洲地区、洞庭湖—鄱阳湖地区改善尤为明显;(3)长江流域降水可预报性存在明显的区域差异,嘉陵江流域地区、汉江—洞庭湖地区预报效果最好,汉江—淮河地区、淮河流域地区、长江三角洲地区预报效果最差,但引入归一化植被指数后预报效果提高最明显,而洞庭湖—鄱阳湖地区虽然模拟效果较好,但预报稳健性较低,交叉验证相关系数降幅达到0.27,这也从侧面说明了长江流域夏季降水分区预报的重要性。     

冬季北太平洋南北海温异常对我国汛期雨带类型的影响研究

使用1951—2002年前期（1—5月）北太平洋海温场月平均资料，运用合成分析、多因变量方差分析、判别分析及相关分析方法，探讨我国汛期雨带类型与前期北太平洋海温的时空分布关系。分析表明:尽管汛期各雨带类型对应着前期不同的海温距平场，但它们之间只有部分海域存在显著性差异，且在1月表现最显著。各雨带类型对应海温距平场显著差异关键区主要位于北太平洋的南北海域，即北部中高纬亲潮附近（40°~50°N, 160°E~180°），北太平洋西风漂流区（30°~40°N，175°~145°W）及南部近赤道太平洋中部（10°S~0°, 175°~145°W），且南北海温呈反相关关系。将海温关键区作为判别因子，对雨带类型进行判别分析表明:用多个海温关键区作为判别因子建立的判别方程，其判别准确率比仅用某一海温关键区或海温区之间的和差简单定义的指数作为判别因子建立的判别方程判别准确率高，说明我国东部汛期降水型的分布与多个海温关键区的综合作用是密切相关的。进一步分析判别方程定义的1月海温判别指数与前期高度场和夏季副热带高压各特征量的相关关系表明，该指数对我国汛期雨带类型影响的可能途径是:一是造成大气环流异常，特别是北太平洋涛动的异常，并形成PNA大气遥相关型，从而引起我国汛期降水异常；二是造成西太平洋副热带高压的异常，主要是面积、强度和西伸脊点位置的异常，从而引起我国汛期降水异常。可见，冬季北太平洋海温南北异常与我国汛期雨带类型关系密切，且具有重要的天气气候学意义。     

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.