BCC-CSM1.1m对欧亚积雪覆盖的预测评估

利用基于BCC-CSM1.1m模式建立的第2代季节预测模式系统1984—2019年历史回算数据,客观评估该模式对1月和4月欧亚积雪覆盖率（snow cover fraction,SCF）气候态和年际变化的预测技巧,分析模式预测偏差产生的可能原因。结果表明：BCC-CSM1.1m模式在超前0~2个月对欧亚大陆SCF具有一定预测技巧,对4月SCF的预测能力明显高于1月,1月预测技巧在欧洲西部地区最高,4月在西西伯利亚地区最高。SCF的预测结果在除青藏高原外的大范围地区表现为系统性偏低,预测偏差在1月随着起报时间的增长没有明显变化,而在4月随着起报时间的增长,关键区偏差由负转正并逐渐增大。分析表明,SCF预测偏差与模式中近地面气温的预测偏差有直接关系。除此之外,SCF的预测偏差部分源于模式本身的系统性偏差,模式分辨率以及参数化方案可能是预测结果在积雪覆盖率接近100%的高纬度地区明显偏低的原因。     

青藏高原冬季积雪影响我国夏季降水的模拟研究

利用区域气候模式 (NCC_RegCM1.0) 对青藏高原前冬积雪对次年夏季中国降水的影响进行了数值模拟研究, 所得结果与实际观测的积雪和降水的关系较为吻合, 即长江流域、 新疆地区夏季多雨, 华北和华南少雨, 这与我国最近二十年来维持的 “南涝北旱” 雨型较为一致。因此, 可以认为青藏高原冬季多雪, 是引起中国东部夏季降水出现 “南涝北旱” 的一个重要原因。本文揭示了青藏高原冬季积雪影响我国夏季降水的可能物理机制。青藏高原冬季多雪, 会导致青藏高原地面感热热源减弱, 这种热源的减弱在冬季导致冬季风偏强, 可以影响到我国华南、 西南及孟加拉湾地区。同时, 由于高原热源的减弱可持续到夏季, 成为东亚夏季风和南亚夏季风减弱的一个原因。在积雪初期, 地面反射通量的增加起了主要作用; 在积雪融化后, “湿土壤” 在延长高原积雪对天气气候的影响过程中起了重要作用。初期的反射通量增加减少了太阳辐射的吸收、 融雪时的融化吸热, 以及后期的湿土壤与大气的长期相互作用, 作为异常冷源, 减弱了春夏季高原热源, 是高原冬季积雪影响夏季风并进而影响我国夏季降水的主要机理。本文的模拟结果表明, 青藏高原冬季积雪的显著影响时效可以一直持续到6月份。     

冬季积雪对我国夏季降水预测的评估分析

根据高原积雪和高纬积雪与我国夏季降水相关分析的结果，将高原积雪和高纬积雪作为独立因子分别对我国夏季降水预测做了检验，结果表明：高原积雪较高纬积雪效果要好，冬季高原积雪异常偏多时，长江流域夏季易发生洪涝，这也是预测汛期降水的一个重要信号。     

近30年北京夏季降水演变的城郊对比

利用1975～2004年北京13个站的夏季降水资料,对30年来北京城区与郊区降水的时空变化趋势进行了对比分析,得出以下主要结论： 1）无论是城区站还是郊区站,北京的夏季降水量均呈明显下降趋势,且城区站的夏季降水量总体上要小于郊区站。2）从大兴、海淀和昌平3站夏季降水量的时间变化特征来看,位于城区盛行风向下风向的昌平下降趋势最不明显,在一定程度上表征了城市化对北京夏季降水的影响。3）地形仍然是决定北京地区降水分布的主导因素,但降水高值区存在向西南城区方向延伸或移动的趋势,而城市化可能是造成这种变化的一个原因。     

青藏高原冬春积雪特征及其对我国夏季降水的影响

本文利用国家气象中心提供的逐日地面积雪深度和积雪日数数据,以及NOAA的大气环流再分析资料,通过合成分析等方法,对1961—2013年青藏高原冬春季积雪高原整体、高原东部、高原西部进行了年际和年代际趋势分析,结果表明,青藏高原整体冬、春季积雪的变化趋势一致,雪深呈现"少雪—多雪—少雪—多雪"的变化趋势,积雪日数呈现"少雪—多雪—少雪"的变化趋势。高原东(西)部积雪在20世纪60—70年代均明显增加,20世纪80—90年代均减少,20世纪90年代末东部春季和冬季积雪减少更为显著,而西部地区除了春季积雪日数变化不大,春、冬季积雪雪深和冬季积雪日数均明显增加。其次,对青藏高原东、西部地区多(少)雪年的划分,发现高原东部和西部地区积雪异常年对应的大气环流形势也存在差异。最后,进一步分析了青藏高原不同区域积雪异常年环流形势变化特征及其对我国夏季降水的影响,发现高原东(西)部积雪异常年时我国夏季降水分布存在显著差异,因此,在将高原积雪作为气候预测因子的时候,应当考虑东部和西部积雪异常不同所产生影响的差异。     

BCC-CSM2-MR全球气候模式对东亚地区降水和气温的模拟评估

全球气候模式BCC-CSM2-MR(Beijing Climate Center-Climate System Model version 2-Medium Resolution)由国家（北京）气候中心自主研发并参与了第六阶段国际耦合模式比较计划,该模式在BCC-CSM1.1m版本基础上对大气辐射传输、深对流过程及重力波等方面进行了优化,因此,该模式对东亚地区降水和气温模拟能力的改进亟需进一步评估。本文主要基于不同格点观测数据集与中国区域站点观测数据,系统对比分析BCC-CSM2-MR、BCC-CSM1.1m两个模式版本对东亚地区季节平均降水（气温）和日极端降水（气温）的模拟能力。结果表明：（1）相比BCC-CSM1.1m,BCC-CSM2-MR改进了对东亚大部分区域季节平均降水的模拟能力,尤其是青藏高原地区夏季平均降水,明显提高了对中国东南地区、朝鲜半岛及日本降水月际变化的模拟性能;（2）BCC-CSM2-MR对东亚地区季节平均气温模拟能力改进不明显,且对东亚大部分区域气温月际变化的模拟误差大于BCC-CSM1.1m;(3)对日极端降水（气温）,BCC-CSM2-MR的模拟能力优于B...     

近30年夏季移出型高原低涡的气候特征及其对我国降雨的影响

利用近30年(1981—2010年)历史天气图、MICAPS资料以及台站降雨资料,对6—8月移出型高原低涡的时空分布特征及其对我国降雨的影响进行了研究,并初步分析了不同路径移出型高原低涡的环流形势及降雨分布。结果表明:近30年来平均每年有9个高原低涡能够移出高原而发展,移出型高原低涡涡源主要在西藏改则、安多和青海沱沱河以北以及曲麻莱附近,并以东移为主,占移出型高原低涡的58.2%,而东北移和东南移的分别占25.5%和13.8%,其它路径占2.5%。东移路径移出型高原低涡频次与长江流域中上游、黄河流域上游及江淮地区的降雨有较好的正相关;东北移路径移出型低涡频次与长江流域上游、黄河流域以及东北降雨相关较好;东南移路径移出型低涡频次与高原东南侧及长江流域的降雨有较好正相关。各路径移出型低涡的降雨合成分析距平异常大值区分布与各路径正相关分布一致,且降雨异常大值中心与正相关大值中心相对应。利于高原低涡移出并发生降雨的500 hPa异常环流形势为:东移路径,中高纬异常环流型为“西高东低”分布,西太平洋副热带高压(简称西太副高)强度偏弱且位置偏东、偏南,低涡降雨带维持在长江流域与黄河流域之间;东北移路径,中高纬异常环流型仍为“西高东低”型,西太副高强度偏强且位置偏北、偏东,雨带维持在黄河流域及东北地区;东南移路径,为“两高夹一低”异常型环流,西太副高强度较强且位置偏西、偏南,降雨带位于长江流域及其以南地区。      

青藏高原冬春积雪异常影响中国夏季降水的数值模拟

利用中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学国家重点实验室高分辩大气环流谱模式SAMIL—R42L9对青藏高原积雪异常影响我国夏季降水的机理进行了模拟研究,结果表明：高原冬春积雪正（负）异常使得从冬到夏高原的地面感热偏低（高）、地面热源偏低（高）,造成春夏高原上升运动偏弱（强）,长江流域和日本以南西太平洋上升运动较强（弱）;另一方面,高原冬春多（少）雪年高原和我国东部地区气温偏低（高）、陆海温差的偏低（高）会延迟（促进）东亚夏季风的到来,一定程度上减弱（增强）了东亚季风的强度,因而西太平洋副高偏南（北）,造成夏季我国长江中下游多（少）雨。进一步的分析还表明,高原冬春多（少）雪年,由于融雪增湿效应,高原春夏潜热明显增大（减少）,使得空气中水汽增大（减小）,可能是高原气温偏低（高）的一个重要因素。     

改进的CLDAS降水驱动对中国区域积雪模拟的影响评估

积雪因为其特定的属性在气候变化和水文循环中扮演着重要角色,在大气和陆面之间起到了调节能量和水交换的显著作用,而陆面驱动数据的质量直接决定着模式对积雪的模拟效果。本文采用CLDAS(CMA Land Data Assimilation System)和改进后的降水驱动(CLDAS-Prcp)分别驱动Noah3.6陆面模式对积雪变量进行模拟,并对中国主要的积雪区东北区域、新疆区域、青藏高原区域的积雪覆盖率、雪深、雪水当量的模拟效果进行了评估。结果表明,CLDAS-Prcp改善了原有驱动在冬季由于低估降水所造成的模拟积雪量偏少的情况;东北区域模拟结果与观测的时间变率最为一致,积雪覆盖率、雪深、雪水当量的相关系数分别为0.42,0.78,0.93;而雪水当量的改进效果最明显,均方根误差和偏差分别减小了54.8%和83.1%,相关系数提高了0.47;同时,CLDAS-Prcp不仅能反映积雪变量的年际变率,而且能够较准确地反映出强度较大的突发降雪事件。     

利用高原积雪信号改进我国南方夏季降水预测的新方法及其在2014年降水预测中的应用试验

2014年夏季我国南方出现严重洪涝、北方大部干旱,国内绝大多数预测模型在三月起报的汛期预测中均未能抓住位于南方地区的异常雨带,导致预测准确率明显偏低。基于模式对东亚地区夏季海平面气压场的高预报技巧和青藏高原冬季积雪与南方地区夏季降水的高相关性,本文提出一个针对我国夏季降水异常的组合统计降尺度预测新方法（Hybrid Statistical Downscaling Prediction,简称HSDP）,该方法综合利用了气候模式输出的高可预报性环流信息和前期观测的高原积雪异常信号,从而实现对我国南方夏季降水进行动力-统计相结合的改进预报。据此方法建立了一个基于国家气候中心气候预测模式的统计降尺度模型。对我国南方夏季降水进行跨季节预测的交叉检验结果显示,HSDP方法对于南方地区多年平均空间距平相关系数从模式原始预报的-0.006提高到0.24,且在大多数年份均有改进。基于HSDP方法于三月份制作的2014年夏季降水预测,能够很好地抓住南涝北旱的基本形势和我国南方的降水大值区,空间距平相关系数达到0.43。这表明,该方法对于我国夏季降水预测具有较好业务应用前景。     

ENSO与青藏高原积雪的关系及其对我国夏季降水异常的影响

文章利用1979 2005年Nino3区海温时间序列资料和中国雪深时间序列资料,分析了Nino3区海温与青藏高原积雪之间的关系,两者对我国夏季降水的影响以及两者共同作用下对我国夏季降水的影响。分析结果表明：当前期冬春季Nino3区SST为强暖（强冷）事件与高原积雪显著偏多（显著偏少）共同作用的配置下,我国东部夏季雨带往往偏南（偏北）。从月时间尺度方面,揭示了前期冬春季ENSO和冬春季青藏高原积雪对我国长江以南地区降水异常的影响在夏季各月是不一致的,前期冬春季逐月Nino3区SST和冬春季逐月高原积雪对长江以南地区6月的降水都为正相关,而对8月的降水都为反相关,并且春季逐月Nino3区SST和冬春季逐月高原积雪对长江以南地区7月的降水也都为正相关,另外,春季Nino3区SST和春季高原积雪对长江以南地区6月和7月降水更为重要。     

北半球极涡指数对高原夏季降水的影响

利用奇异值分解方法(SVD)分析了夏季降水对极涡面积和极涡强度指数的响应,研究发现,冬季北半球极涡指数场与高原夏季降水场,在青海省大部分是明显的负相关区域,西藏大部分以正相关为主;春季北半球极涡指数场与西藏和青海夏季降水场为正相关。冬季12月极涡指数与高原夏季6月降水的相关,自高原东南部到西北部呈“+-+”分布;冬季1月极涡指数与高原夏季7月降水相关,南北呈“+-”分布,西藏为正相关,青海为负相关;冬季2月极涡指数与高原夏季8月降水,除柴达木盆地北侧、西藏西部为弱的负相关外,其余地区均为正相关。     

高原夏季风对中国夏季极端降水的影响研究

利用NCEP/NCAR月平均再分析资料和571站逐日降水资料,探讨了高原夏季风对中国夏季极端降水的影响机制。结果表明:(1)高原夏季风强(弱),东北、黄河河套、华南和四川西部地区夏季极端降水偏少(多),长江流域、南疆、青藏高原东侧边缘地区夏季极端降水偏多(少)。(2)中国东部从北向南呈现出明显纬向带状的"-+-"遥相关型相关分布。(3)中高层环流系统特征、中低层风场特征、水汽输送特征和湿位涡特征是高原夏季风对夏季极端降水影响的物理机制。     

近50年青岛夏季降水变化趋势及其可能原因

利用Morlet小波变换分析了青岛站近 1 0 0a夏季降水变化的多层次时间尺度结构 ,表明该站夏季降水存在显著的准 50a周期 ,而近 50a来该站夏季降水却呈明显的下降趋势 ,在上世纪 70年代末由一个相对多雨期跃变为一个相对少雨期。利用NCEP/NCAR再分析资料初步讨论了近 50a夏季降水减少的可能原因 :由于上世纪70年代末海平面气压场和海温场出现了一次明显的年代际变化 ,导致东亚夏季风环流减弱 ,青岛站夏季降水同时期发生突变 ,降水出现偏少的趋势。     

冬季高原积雪和欧亚积雪对我国夏季旱涝不同影响关系的环流特征分析

基于安徽省气象台站降水资料和NCEP再分析数据,分析了2020年安徽梅雨气候异常特征及其成因,评估了汛期预测效果及其预测前兆信号的有效性。结果表明：（1）2020年安徽6月2日入梅,8月1日出梅,梅雨期长度为60 d,梅雨量沿江江南1 057 mm,江淮之间810 mm,多地降水强度创历史极值。综合来看,梅雨期之长、覆盖范围之广、累计雨量之大、梅雨强度之强,均为1961年以来第一位。（2）梅雨异常偏多的主要原因是6—7月乌拉尔山、东西伯利亚-鄂霍茨克海附近阻塞高压活跃,东亚沿海500 hPa位势高度距平场上EAP波列的形势明显,夏季风偏弱,西太平洋副热带高压（副高）异常偏强偏西偏南,有利于冷暖空气在安徽交汇,副高西侧向安徽省的水汽输送异常偏强,水汽辐合明显;梅雨期偏长的原因是副高脊线6月偏北、7月偏南,导致入梅偏早、出梅偏迟。（3）前期冬春季赤道中太平洋出现一次弱厄尔尼诺事件,虽然其对安徽梅雨指示意义不清晰,但响应信号印度洋海温和副高异常偏暖偏强。历史统计发现,符合这一特征的年份中,前冬赤道中东太平洋基本均为厄尔尼诺状态,这些年份安徽梅雨偏多的概率很大。

     

青藏高原冬春季积雪异常对中国春夏季降水的影响

利用1956年12月～1998年12月共42a，青藏高原及其附近地区78个积雪观测站的雪深和我国160站月降水的距平资料，分析了其气候特征，并用SVD方法分析了冬春季积雪异常与春夏季我国降水异常的关系。用区域气候模式RegCM2模拟了青藏高原积雪异常的气候效应并检验了诊断分析的结果。分析表明，雪深异常，尤其是冬季雪深异常是影响中国降水的一个因子。研究证明，高原冬季雪深异常对后期中国区域降水的影响比春季雪深异常的影响更为重要。数值模拟的结果表明，高原雪深和雪盖的正异常推迟了东亚夏季风的爆发日期，减弱了季风强度，造成华南和华北降水减少，而长江和淮河流域降水增加。冬季雪深异常比冬季雪盖异常和春季雪深异常对降水的影响更为显著。机理分析指出，高原及其邻近地区的积雪异常首先通过融雪改变土壤湿度和地表温度，从而改变了地面到大气的热量、水汽和辐射通量。由此所引起的大气环流变化又反过来影响下垫面的特征和通量输送。在湿土壤和大气之间，这样一种长时间的相互作用是造成后期气候变化的关键过程。与干土壤和大气的相互作用过程有本质差别。     

冬季高原积雪和欧亚积雪对我国夏季旱涝不同影响关系的环流特征分析

冬季高原积雪和欧亚积雪异常对我国夏季旱涝有一定的影响作用,但是它们与我国夏季降水的相关分布基本上是相反的.通过冬季积雪与北半球500hPa高度场的相关分析,从春季和夏季平均环流场对前期冬季高原积雪和欧亚积雪异常的不同响应,来探讨冬季高原积雪和欧亚积雪与我国夏季降水不同相关关系的原因,也为积雪因子在我国汛期旱涝预测中的应用提供一定的物理基础.     

春夏季青藏高原积雪对中国夏末秋初 降水的影响及其可能机制

本文首先利用最大协方差分析方法,探讨青藏高原积雪与中国降水之间的联系,发现中国夏末秋初（8～10月,简称ASO）降水与前期及同期高原积雪有着显著联系,当春夏季青藏高原西部多雪时,其后ASO中国长江及其以南地区多雨,而东部沿海的狭长区域少雨。进一步引入最大响应估计等方法,研究中国区域降水对高原积雪异常的响应及其可能的物理机制,结果表明,冬春季高原多雪异常可持续到夏季,并通过改变地表热力状况,导致ASO南亚高压减弱,同时在高、低空激发出两支波列:高层200 hPa波列沿中高纬西风急流传播,自高原经蒙古到达日本呈现明显的“负—正—负”位势高度异常传播,日本上空为气旋性异常环流;低层850 hPa波列起于高原,经孟加拉湾至中国南海,沿着西南气流传播,导致台湾附近的反气旋性异常环流,其西侧的偏南气流,将南海丰富的水汽输送至中国南部湖南、广西;而高层中心位于日本的气旋性异常环流西侧的偏北气流利于北方天气尺度扰动向南移动,它们为长江中下游及其以南地区多雨提供了有利条件。进一步计算定常波波数也表明,高层西风急流与低层西南季风气流作为波导,有利于高原上空的扰动沿着高、低空2支通道向东传播。由于东部沿海浙江、福建为正位势高度异常区,低层反气旋性异常环流则抑制了该区域的降水。     

青藏高原积雪资料分析及其与我国夏季降水的关系

该文对青藏高原地面站雪深（１９５８～１９９２年）、ＮＯＡＡ卫星观测的积雪面积（１９６６～１９９０年）和美国宇航局微波遥感积雪水当量（１９７９～１９８７年）等资料进行了对比分析,指出青藏高原地面站雪深资料能较好地反映青藏高原地区积雪量的年际变化．青藏高原地面站前冬春积雪量与我国夏季降水的相关分析表明：青藏高原前冬春积雪量的变化与我国夏季降水有很好的相关,显著水平平均达到０．０５．７、８两月长江流域为正相关区,其南北两侧为两大片负相关区;９月整个相关区系统地南移约５个纬距;４、５两月长江以南,尤其东南沿海附近为正相关区,长江以北为负相关区;６月转变为７月相关型,但显著水平较低．     

青藏高原冬季积雪年代际变化及对中国夏季降水的影响

通过对1961-2006年青藏高原原始测站资料的筛选、剔除和插补等处理,得到了一套具有51站连续的、长序列的积雪观测资料。利用国家气候中心整理的1951-2006年中国160站月降水和月平均气温资料,分析了青藏高原冬、春季积雪年代际变化特征与中国夏季降水和气温的关系,并研究了全球变暖影响下青藏高原积雪对中国大陆对流层温...