梅汛期南亚高压活动的谱特征分析——角动量谱

本文应用2003-2005年100 hPa北半球高度场资料,选取符合文献[2]确认的南亚高压中心位置具有季节性大幅度东进、北移和东进且伴随北移的15个个例,分析了南亚高压季节性演变与江淮梅雨期的相关.并在此基础上,计算了30～40 °N纬度带的角动量输送谱,进一步分析、归纳了南亚高压季节性东进、北移过程所具有的角动量输送谱的演变特征和类型.得到了具有相当共性的诊断结论.这些结论对识别具有什么样特性和中纬度长波槽的发展与南亚高压季节性东进、北移之间存在着的响应关系,有了进一步的认识.最后本文指出在盛夏季节不同纬度间的环流相互作用对造成南亚高压大幅度东进、北移的响应关系还有待积累更多个例作进一步分析.     

7月份连续性暴雨与南亚高压活动特征分析

利用1958～2000年7月份逐日100hPa平均位势高度场和平均风场的资料与同期降水资料,分析7月份连续性暴雨与南亚高压活动的关系,结果发现二者间存在着密切的关系。首先按降水规律将我国南方划分为两个区:东区,南区。在发生连续性暴雨过程中,当南亚高压中心位于青藏高原上时,东区的暴雨总量增多,当中心位于伊朗高原上空时,暴雨总量有所减少。而南区则正相反,当南亚高压位于伊朗高原附近上空时,南区暴雨总量偏多,位于青藏高原上空时,暴雨总量则偏少。     

南亚高压和高低空急流对2010年浙江梅汛期暴雨的影响

利用常规气象站资料和美国NCEP/NCAR再分析资料,分析了2010年浙江梅汛期降水特征及南亚高压和高低空急流对梅汛期暴雨的影响。结果表明:(1)2010年浙江入、出梅偏晚,梅期明显偏长;降水偏多,强降水集中在浙江西南部,并逐渐向南北阶梯递减;暴雨过程频繁,降水集中,阶段性明显;(2)梅汛期间南亚高压主体偏强,加强中南北振荡和东西进退明显。高压脊线的南北振荡与强雨带南北摆动有一定的相关性。南亚高压在稳定状态或变化时都可能产生暴雨,暴雨多发生于变化时,且高压的西退与南撤同步,东进与北抬同步;(3)梅汛期高低空急流的演变具有较好的一致性,且与暴雨时空对应较好。暴雨带多处于高空急流的右侧和低空急流轴的左侧,暴雨带随高低空急流的位置变化而南北摆动,同时,低空急流轴到急流北缘与暴雨带有不同程度重叠。高低空急流强度与降雨强度有较密切的关系,高低空急流的水平距离对高低空急流耦合作用有重要影响,进而影响垂直运动发展和降水强度。因此,高低空急流的配置对梅汛期暴雨落区和强度预报有很好的指示意义。     

青藏高原热状况对南亚高压活动的影响

本文分析了青藏高原下垫面与高原上空热状况变化的异同及其二者与南亚高压的关系。指出青藏高原下垫面热状况与高原上空热状况年际变化的一致性及月际变化的差异——青藏高原下垫面从2月就开始大幅度增温,而高原上空5月才开始突发性增温。高原下垫面降温幅度最大的月份出现在11月,高原上空则出现在10月。分析还指出,青藏高原下垫面热状况与南亚高压南北振荡,青藏高原上空热状况与南亚高压东西振荡有密切关系。并且前期青藏高原上空热状况较高原下垫面热状况对南亚高压的预报更具有指示意义。     

南亚夏季风期间100hPa南亚高压的活动与变化

使用１９８５年５－９月青藏高原及其附近地区的ＯＬＲ资料和同期该范围１００ｈＰａ位热高度格点资料，通过自然正交函数展开、功率谱和交叉谱的计算，研究了青藏高原上空对流发展的空间分布的两种主要类型，这和南亚高压活动的关系，它们的时间演变特征等。     

南亚高压活动特征及其天气气候影响研究进展

南亚高压是夏季亚洲南部对流层上层和平流层底层的一个强大而稳定的大气活动中心,是副热带高压系统中的一个重要成员,它与夏季北半球大气环流和亚洲区域天气气候关系密切.关于南亚高压的研究,气象学者进行了很多研究工作,取得一些开创性成果,并逐渐认识到南亚高压的演变对北半球及我国天气气候的重要性.通过总结南亚高压的形成原因、结构,季节变化、年际变化、东西振荡及其对我国天气、气候的影响等方面的研究成果,简要回顾了近几十年极涡的研究及其与南亚高压的一些初步关系,指出这两个系统之间的相互作用、变化规律和异常特征存在的具体关系,是一个研究较少的重要问题,应加强这方面的研究.     

河南省近10年汛期多雨时段大尺度环流特征

利用1995～2004年气象资料,分析了河南省降水最多年份汛期降水集中时段的大尺度环流特征,结果发现降水集中时段100 hPa南亚高压120°E脊线基本维持在25～32°N之间,降水集中时段开始前南亚高压有一个东移北跳过程,降水集中期间100 hPa高度场上呈现东高西低形势,有利于副高西伸和北抬;西太平洋副热带高压相对稳定,在多雨时段副高进退次数较多,且较长时间稳定在25°N左右,有利于西南暖湿气流沿副高外围进入河南省境内,为暴雨提供了充足的水汽;在降水集中时段,中纬度西风急流轴位置被北抬到40°N 以北,40°N以南基本是东风,这种中纬度地转西风持续偏弱,有利于副热带高压北跳和北跳后稳定,使雨带稳定在河南省.     

高原季风强弱对南亚高压活动的影响

分析了高原季风强弱对夏季南亚高压活动和三峡库区旱涝的影响,揭示了如高原夏季风偏强(弱),育藏高原上空及其以东地区100hPa南亚高压也偏强(弱),位置偏北偏东(偏南偏西)。高原季风强年,南亚高压脊线6月北跳比多年平均早1候,8月南撤晚1～2侯;高原季风弱年。脊线北跳晚1～2候,南撤早1候。同时显示了高原夏季风强年,5～6月三峡库区降水随着南亚高压脊线北移而增多,7～8月三峡库区降水减少;高原夏季风弱年,主汛期前期库区降水少,后期降水略有增多。     

西北太平洋海域风浪、涌浪、混合浪波浪能资源特征

用ECMWF的ERA-40海浪再分析资料,应用波浪能流密度计算方法,对西北太平洋海域的风浪能、涌浪能、混合浪能展开研究。结果表明:(1)波浪能流密度呈现出显著季节性差异。混合浪能流密度表现为冬高夏低;春、夏、秋季的涌浪能流密度明显大于风浪能流密度,冬季相反;(2)混合浪能流密度的大值区主要分布于阿留申群岛附近海域,高值中心可达60 kW/m以上;近海的大值区主要分布于琉球群岛—巴士海峡—传统的南海大风区一带,年平均值在4 kW/m以上,南海北部可达12 kW/m以上;(3)黄渤海的涌浪和混合浪能流密度峰值出现在8—9月,波谷出现在6月。风浪能流密度峰值出现在11月—次年3月,波谷出现在6—8月,均呈现双峰型月变化特征。东海、南海北部、南海中南部海域能流密度的月变化特征相似,都为双峰型,12月—次年4月的能流密度整体较高,波峰出现在12月,波谷出现在5—7月;(4)2 kW/m以上混合浪能流密度出现的频率较高,近海低于大洋;(5)0.5 m以上有效波高出现的频率都非常高,中国近海稍低于大洋;(6)涌浪能流密度的稳定性明显好于风浪能流密度;大洋的能流密度稳定性明显强于近岸。1月份能流密度的稳定性最好,4月和7月次之,10月的稳定性最差。     

高分辨率GRAPES-GFS的动能谱及其转折特征分析

大量观测数据的计算表明,在对流层高层和平流层低层,大气动能谱在大尺度的斜率近似为k^-3,到中尺度转换为近似k^-5/3,动能谱的斜率及其转折特征可作为大气运动的基本规律检验数值模式。利用这一特征对GRAPES-GFS全球中期数值预报模式产品进行了检验评估。采用0.25°分辨率GRAPES-GFS模式2013年5月的预报场,分析了模式动能谱的垂直分布及动能谱的辐散分量和旋转分量。结果表明:在对流层高层和平流层低层(225—10 hPa),模式的动能谱曲线能较好地再现大气动能谱从大尺度过渡到中尺度的斜率转折特征,特别是在100 hPa附近动能谱的转折特征比较明显,但是动能谱斜率的绝对值较通常的观测结果(k^-3和k^-5/3)偏大;在大尺度范围,旋转分量在总动能谱中占优,随着波数的增大(尺度的减小)辐散分量逐渐与旋转分量相当甚至超过旋转分量。基于条件极值的思想提出一种计算转折点(拐点)的新方法,该方法能够较准确地计算出动能谱曲线拐点的位置,而且拐点位置随高度的变化与辐散和旋转分量谱交点位置随高度的变化一致。此外,还计算了辐散分量谱的斜率,发现其在中尺度范围内非常接近k^-5/3, 验证了其对总动能谱转折过程中的关键作用。综上,GRAPES-GFS模式能够准确地再现大气动能谱由大尺度到中尺度的斜率转折特征;与旋转分量相比,模式对动能谱辐散分量的描述更为准确,而且模式对旋转分量的较大误差导致了总动能谱的斜率绝对值偏大。     

水汽输送对云南夏季风爆发及初夏降水异常的影响

为更好地认识青藏高原东南缘地形复杂区降水特征及其成因,利用位于青藏高原东南缘的攀枝花市2015—2020年72个国家、区域气象观测站资料和欧洲中心0.25°×0.25°分辨率的ERA5再分析资料,对攀枝花降水特征及成因进行分析。结果表明：(1) 攀枝花降水具有地形作用突出、北多南少的特点,降水日数是造成降水空间分布差异的主要原因之一。(2) 攀枝花夜雨特征显著,呈单峰型,降水峰值出现在03时(北京时),因攀枝花位于干热河谷区,日间湿度小、夜间湿度大,夜间较饱和的大气更容易凝结,触发降水,湿度的日变化是攀枝花易发生夜雨的原因之一。(3) 攀枝花干湿季分明,6—10月为攀枝花湿季,11月至次年5月为攀枝花干季,6月和10月是干湿转换的过渡期。6月孟加拉湾西南季风爆发,攀枝花雨季开始,干季逐渐结束;10月干燥的高原南支西风气流加强,雨季趋于结束,干季开始。

     

多套大气再分析资料的南亚高压强度变化特征及其与海表温度异常关系的比较分析

以往的研究中多采用NCE/NCAR再分析资料来讨论南亚高压的变化特征及其与海表温度的关系,鉴于其分析结果具有一定的片面性,本文采用ERA40、ERA—Interim、NCEWNCAR、NCEP—DOE和JRA．25五套再分析资料,以及应用全球、热带印度洋和热带大西洋1978--2008年逐月观测海表温度分别驱动NCARCAM5．1全球大气环流模式的数值模拟结果,比较了它们的夏季南亚高压强度变化特征及其与海表温度的关系。再分析资料问的比较结果表明,NCEWNCAR、NCEP—DOE两套再分析资料与ERA40、ERA—Interim、JRA-25三套再分析资料的南亚高压强度变化在20世纪70年代末至90年代初存在非常明显的差异,前两套再分析资料揭示的该时段南亚高压强度显著偏高,可能是不真实的,进而导致南亚高压强度与海表温度异常的关系与后三套再分析资料的结果差异明显。ERA40、ERA—Interim和JRA-25三套再分析资料和数值试验结果均表明,20世纪70年代末以后,夏季南亚高压强度异常与前期冬季、春季及同期夏季的热带印度洋海表温度异常关系持续密切,表明热带印度洋是影响夏季南亚高压强度变化的关键海区。当热带印度洋偏暖时,热带地区对流层温度增暖,南亚高压强度增强、面积增大、南扩、东伸西展,反之亦然。     

中亚感热异常对我国西北温度、降水的影响

利用1954-2004年NCEP/NCAR月平均再分析感热资料和我国西北地区31个测站温度、降水资料,采用SVD分析方法,分析了中亚感热场与我国西北地区温度、降水场的关系.分析表明:(1)4～9月的中亚感热与来年我国西北地区1月的温度呈显著的负相关.(2)5～7月中亚感热主要影响我国西北的新疆大部、甘肃、宁夏、陕西等地区来年1月的温度.(3)5～6月、7～9月、10～12月中亚感热分别影响我国西北7月、10月和来年2～3月降水.(4)5～6月中亚感热与7月我国西北的甘肃中南部、新疆东南部和阿勒泰地区的降水呈负相关关系.     

北京市能源消费与主要气象因子的突变点分析--基于灰色关联理论

采用灰关联分析算法,探寻北京市1980-2010年能源消费与气象因子(平均气温、降水量和日照时数等)时间序列的突变点,并将能源消费与气象因子序列进行趋势分析.结果表明:北京市能源消费序列的突变位置是1993与1997年,气象因子序列的突变位置介于1993-2000年之间;平均气温、日照时数与能源消费序列的突变位置完全相同,也即北京市气象因子与能源消费的关系极其密切.     

长江下游地区汛期暴雨气候特征分析

根据2008-2013年我国暴雨统计结果, 分析了6 a间我国暴雨分布情况、变化趋势和演变规律, 结果表明:我国年降水量分布总体趋势由西北向东南依次递增, 西南地区东部、江汉地区、江淮地区、江南地区及华南地区是每年暴雨的多发区域, 华南南部(尤其是海南)为显著的暴雨多发区, 年暴雨日数常常超过10 d。我国每年平均暴雨日数为217.5 d, 以6-8月为最多; 平均每年出现39次主要暴雨过程次数, 其中8次由热带气旋登陆引起, 约有58%的主要暴雨过程出现在6-8月, 以7月最多; 每年平均出现特大暴雨26站次, 以华南居多, 年最大日降水量介于336.1~614.7 mm之间, 主要出现在6-10月之间。每年遴选出的强度强、范围大、影响显著的10次重大暴雨事件均出现在5-11月, 其中以南方暴雨占多数。