河南省1961—2011年极端气温和极端气温事件的时空变化特征

根据1961-2011年河南省32个气象站逐日最高、最低气温资料,以百分位阈值方法定义极端气温事件的阈值,采用线性倾向估计及Mann-Kendall检验两种方法,对河南省极端气温和极端气温事件的时空变化特征进行了研究.结果表明:1)河南省极端最高气温以0.20℃/10a的速率呈显著降低趋势;极端最低气温以0.42℃/10a的速率呈显著升高趋势,其升高趋势比前者降低趋势更为显著.2)河南省极端高温事件频数与极端低温事件频数分别以2.04天/10a和3.13天/10a的速率显著减少,且后者比前者减少趋势更为显著.3)极端最高气温降低的突变年与极端高温事件频数减少的突变年一致,均为1969年;极端最低气温升高的突变年与极端低温事件频数减少的突变年一致,均为1985年.4)河南省极端最高(低)气温与极端高(低)温事件频数变化趋势呈现明显的季节差异和地区差异.     

内蒙古地区极端降水事件分布特征

基于内蒙古地区94个气象站1961—2007年逐日降水量资料,利用累积频率法,分析了极端降水事件变化特征。结果表明:(1)近50年内蒙古地区极端降水事件和极端强降水事件发生的强度和出现的频次均呈现出增多趋势,尤其在1977年降水发生突变之后,增加趋势更为明显。(2)近50年内蒙古地区最长连续无降水日数和最长连续降水日数持续时间缩短,表明连续性干旱和降水的持续性减弱,尤其是进入本世纪后,最长连续无降水日数陡升和最长连续降水日数陡降,气候湿润程度下降,加之全球气候变暖,使内蒙古地区进入本世纪后暖而干的气候特征更为明显,这对农牧业生产和生态环境保护极为不利。(3)内蒙古地区近50年小雨和暴雨日数的减少,降水强度的加大,使全区降水不稳定性增加,降水有极端化发展趋势,尤其是在1987年气温发生突变之后,降水强度变化更大。     

山东省极端气温事件的时空变化特征

根据1971—2013年山东省14个气象站点的逐日最高和最低气温资料,计算了6个极端气温指数,采用线性倾向率、M-K突变检验、EEMD、反距离加权插值和相关分析等方法对山东省极端气温事件的时空变化特征及其与西太平洋副高环流变化的关系进行了分析。结果表明:(1)冷暖指数变化趋势的方向和大小均表现出明显的不对称性,暖(冷)指数表现为上升(下降)趋势显著。冷暖指数表现出准2年和准5~7年的年际尺度波动,准10~15年和准20~28年的年代际尺度波动。(2)暖(冷)指数均表现为全区一致的增加(减少)趋势;除高温日数外,倾向率的空间分布总体上表现出东部和中部地区变化趋势较大,西部地区变化趋势较小。(3)极端气温事件的突变与气温突变具有较好的同步性,均在20世纪80年代末90年代初,表明极端气温指数的变化与区域性增暖有密切联系。(4)极端气温事件(除高温日数)的变化深受西太平洋副高变化的影响,西伸脊点、强度和面积指数变化的影响尤其显著。     

1966-2010年山东夏季极端降水事件特征分析

利用山东省117个测站19662010年夏季逐日降水资料集,分析夏季极端降水的时空变化特征。结果表明：1）夏季极端降水频次高值区位于鲁中及鲁东南等地,低值区主要位于鲁西北地区。极端降水强度高值区位于鲁东南地区,低值区主要位于鲁中及其北部地区。全省大部分地区极端降水频次和强度都存在增加趋势,尤其鲁中及其以南地区增加趋势明显。2）夏季极端降水可大致划分为鲁西北、鲁西南、鲁中及其北部、鲁东南、半岛5个区域,各区域极端降水频次和强度以准2~3 a的周期波动为主,鲁西北、鲁西南及半岛地区的极端降水频次和强度在年代际尺度上呈现出反向变化特征。各区域极端降水频次的长期趋势均为增加,而极端降水强度表现为鲁西北地区先增加后减小、其他地区先减小后增加的长期趋势。3）鲁西北、鲁中及其北部、半岛3个区域的夏季极端降水主要集中在7月下旬和8月上中旬,而鲁西南和鲁东南地区极端降水主要集中在7月中下旬。鲁西北和半岛地区极端降水开始时间有推迟的趋势,其他地区的为提前趋势。鲁西北和鲁西南地区的结束时间有提前趋势,其他地区的则为推迟趋势,但提前和推迟的趋势变化均比较微弱。     

西南地区极端降水时空变化特征及其与强ENSO事件的关系

西南地区因紧邻青藏高原,地形地貌复杂,由于受南亚季风、东亚季风和高原季风的共同影响,其气候呈现出独特性,是我国气候变化的敏感区和脆弱区,也是极端天气气候事件发生最为频繁的地区之一。本文利用1969-2020年93个气象站的逐日气温和降水数据,通过选取11个极端降水指数,采用线性回归分析、M-K突变检验、EOF分析等方法,不仅对西南地区52年极端降水的时空变化特征进行了分析,而且通过计算复合比率对其与强ENSO事件的关系进行了探讨。研究表明：（1）西南地区在1969-2020年整体呈现降水频率和强度增大,极端降水增多的趋势,按地形划分的四个区域也呈现出不同程度的降水特征;（2）在52年各站点空间平均变化率分布上,西南地区各站点的整体连续干旱日增多,连续降水日减少,降水量呈现由西北向东南递减的趋势,但极端降水事件增多,其中横断山脉地区的极端降水事件增加幅度最为明显;（3）极端降水指数的突变年代主要分布在20世纪80年代中期和21世纪前期,EOF分析表明,极强降水量R99p的增长趋势是由西向东减少,5日最大降水量RX5的增长趋势呈现中间减少、两边增多的分布型式;（4）西南地区的极端降水指数与...     

1961—2016年内蒙古极端降雪事件特征分析

利用内蒙古自治区107个国家气象站1961—2016年冬半年逐日降雪资料,采用相对极值处理方法确定了各站极端降雪事件的阈值,详细分析了内蒙古地区极端降雪事件的时空分布特征。研究结果显示:内蒙古中东部地区有3个极端降雪事件频发区域;阈值、极值、频率和极端降雪强度有明显的空间分布特征和差异;从发生站次数的年代际变化情况看,20世纪70年代是频发期,其次是60年代和21世纪以来的前10a,20世纪90年代以来有增多的变化趋势;在月际循环上,极端降雪事件表现为双峰的特征,最大值位于3月,次大值位于11月。区域分布特征也有明显的差异,112°E以东表现为双峰型特征,以西是单峰型特征;21世纪以来达到或超过历史极值的极端降雪事件发生频繁,地域分布特征和极端性突出。     

我国北方地区夏季极端热应激事件的年际变化特征及影响因子

基于热应激指数,利用1961-2016年全国1814个气象站的日平均气温和相对湿度资料以及NCEP/NCAR再分析资料,分析了我国北方地区极端热应激年际变化特征及可能影响因子.结果 表明,北方地区极端热应激事件的年际变化在1990年左右发生了年代际转折,1990年之前极端热应激事件频次的年际变化相对较小,其年际变化主要...     

山东省夏季极端高温异常气候变化特征分析

运用REOF、9点二项式平滑滤波、累计距平、合成分析等方法，对山东省夏季极端高温的年代际变化、异常空间分布、时间演变特征、与赤道东太平洋海温异常的关系进行了较为详细的诊断分析，结果表明：从20世纪50年代到90年代，山东省夏季极端高温大部分地区是降低的，80年代降到最低，90年代有所回升，且在60年代末70年代初，大部分地区发生了一次由高向低的转折性变化；容易出现异常的区域为鲁西北、鲁西南、鲁南的临沂地区和山东半岛地区中部；与赤道东太平洋海温主要为负相关关系，前期为暖(冷)水期时，极端高温偏低(偏高)，高温日数减少(增多)。     

1961—2012年塔城地区极端温度事件变化特征

摘要：选用世界气象组织推荐的极端气候指数方法,对1961—2012年塔城地区6个极端气温指数进行分析,应用百分位法定义极端温度阈值,得出塔城地区极端温度事件变化的基本事实。结果表明：塔城地区近52年来冷昼、冷夜事件和严寒日数分别以3.5 d/10a、9.3 d/10a和4.3 d/10a的速率下降,突变点分别出现在1994、1988和1979年;暖昼、暖夜事件和高温日数分别以3.6 d/10a、8.6 d/10a和0.6 d/10a的速率在上升,突变点分别出现在1989、1990和1973年;极端气温指标多存在25～28 a和5～8 a的振荡周期,在空间分布上,各指标的减少（增加）速率与纬度、地形相关,随纬度增加而多呈现出北部大,中部、南部小的特点。     

喀什市极端气温指数长期变化及突变特征分析

利用喀什市1961—2012年逐日最高、最低、平均气温资料,采用回归分析、R/S分析、Morlet小波分析及Mann-kendall突变检验等方法,分析了喀什市极端气温长期变化趋势、持续性、周期变化及突变特征。结果表明:喀什市年平均气温呈显著上升趋势,升温率高于全球及全国水平且主要变暖从20世纪90年代开始,较全国同期增温时间滞后;极端高温、夏季日数呈显著增加趋势,极端低温、霜冻日数呈减少趋势,经R/S分析,极端气温指数及年平均气温序列具有较好的连续性,未来喀什市气温保持升高,极端高温、夏季日数增加,极端低温、霜冻日数减少;喀什市极端气温指数在时间域上包含了多个尺度的周期变化,各类极端气温指数具有不同强度的周期变化特征;近52a极端高温日数在1995年发生突变,夏季日数、极端低温、霜冻日数的突变均发生在2001年左右。     

近54年阿勒泰地区夏季极端降水事件气候特征

本文采用阿勒泰地区7个国家级气象站近54a(1960～2013年)夏季(6～8月)的日有效降水量（20～20h降水量≥0.1mm）资料,用WMO推荐的百分位法计算了全地区过去54a夏季极端强降水的阈值、进一步分析了当地夏季时空分布特征及变化趋势,结果表明：阿勒泰地区夏季极端强降水阈值呈西部、南部小,北部、东部大,并且空间异常分布特征如下: 夏季以及夏季各月的极端强降水日数和强度均可总结出5种最主要模型;极端强降水量可总结出8种最主要模型;并且通过时间标准化序列分析各种模型都有对应的降水日数、量级、强度明显偏多（强）和偏少（弱）的时段。日数、量级、强度近54a来,除吉木乃略有下降以外,其余各县（市）均为增长趋势,尤其是北部、东部地区.同时上述三指标存在着显著的年代际和年纪尺度的周期变化,上世纪90年代和2010年至今为三个指标最多(强)的年代,而上世纪70年代为最少（最差）的年代.并通过周期分析（小波分析）可知,均有对应的显著变化周期。     

山东省极端强降水天气概念模型研究

利用山东省1971—1999年逐日降水资料,采用百分位法确定各站极端强降水阈值。据此阈值,在2000—2009年中挑选了39个极端强降水天气过程并进行天气分型,得到高空槽类、副高外围类、切变线类、气旋类、热带气旋类5类极端强降水概念模型。研究表明:切变线类、气旋类和热带气旋类暴雨区范围较大,而高空槽类和副高外围类暴雨区范围较零散;5类极端强降水均伴有低空急流,暴雨区一般位于700 hPa与850 hPa切变线(或槽线)之间、低空急流左侧风向风速辐合处;高空槽类、副高外围类、切变线类一型和气旋类均有冷空气影响,暴雨区位于850 hPa冷温度槽前部;5类极端强降水的产生机制不同,落区与θse的配置也不尽相同。     

山东区域性辐射雾时空分布及地面气象要素特征分析

选取2016—2019年共61次山东区域性辐射雾天气过程,利用山东122个国家级气象观测站逐小时观测资料,对其时空分布及地面气象要素特征进行分析。结果表明：1）山东辐射雾具有显著的季节和日变化特征,主要发生在10月—次年2月,持续性大雾主要发生在1月和12月,一天中20时以后大雾频次增加,02—08时为雾最集中的时段,07时前后达到峰值,下午一般无强浓雾出现。2）辐射雾空间分布呈现明显“西多东少”格局,主要出现在鲁西北和鲁西南地区,山区和半岛沿海地区较少,强浓雾和特强浓雾主要分布在德州、聊城及菏泽等地。3）区域性辐射雾发生时,地面无突出风向,北风略占优势,风速多在3 m·s-1以下;各等级雾形成前气温和露点温度均存在不同程度的下降,20时气温与次日最低气温温差在2～6 ℃、14时地面露点与最低能见度时刻地面露点的温差在1～5 ℃时最有利于辐射雾的发生;随着辐射雾强度的增强,对温度露点差和地面相对湿度的要求越来越高,出现大雾时的温度露点差主要在2 ℃以下,相对湿度大于90%;出现浓雾、强浓雾和特强浓雾时的温度露点差小于1 ℃,相对湿度大于95%。     

2007—2019年山东省短时强降水时空分布特征

选用山东 123 个国家级地面气象观测站 2007—2019 年地面逐小时降水资料,分析短时强降水分布特征,主要结论如下：1）其间共有 695 个短时强降水日、3 337 个短时强降水时次和 6 257 个短时强降水样本,基于排序法确定山东省极端短时强降水间值为 71.2 mm ? h-1,鲁东南地区间值最高,鲁中地区间值最低。2）各站年均发生 3.9 次短时强降水天气,鲁东南地区短时强降水和极端短时强降水发生频次最多,半岛地区短时强降水发生最少,鲁西南地区极端短时强降水发生最少。3）短时强降水集中出现在 6 月中旬至 8 月下旬,又以 8 月上旬最多。4）日变化显著,呈现典型 “双峰” 特征,主要集中在午后至傍晚,其次是后半夜;6 月中旬至 8 月下旬傍晚和后半夜发生短时强降水的可能性大,需重点关注。     

江西省极端降水分类及特征分析

利用多种观测及再分析资料对江西省极端降水过程进行统计分类和天气学分析。采用百分位法、广义极值法对比计算江西省极端降水强度阈值标准,分析江西省极端降水事件的空间分布特征,筛选出2010—2019年江西省极端降水的典型过程,并进行天气学成因分析。结果表明：1） 江西省各站极端降水强度阈值空间分布差异较大,由西南向东北逐步增加,具有非常明显的地域性特征;2） 江西省典型极端降水过程发生在夏季（6—8月）,主要分为梅雨锋、强台风、西北气流类;3） 江西省梅雨锋类极端降水占典型极端降水过程的70%,该类极端降水具有稳定的大尺度环流形势,主要表现为南亚高压北跳至25°N以北,阻塞高压异常偏强,东北冷涡发展,副热带高压与大陆高压相结合,配合天气尺度稳定的切变线以及异常的西南暖湿气流,形成持续的水汽输送及异常的垂直上升运动中心。     

1961—2011年四子王旗气候变化特征分析

利用四子王旗1961—2011年逐日平均气温、日最高气温、日最低气温以及降水量资料,综合运用线性倾向估计、修正的谢良尼诺夫公式等方法,综合分析了51a来四子王旗气候变化情况。结果表明:1961—2011年间,四子王旗全年平均气温的升高趋势十分显著的,且在1987—1989年出现增温突变现象,平均气温的升高主要是受最低温度的升高而影响的;夏季降水呈现减少趋势,冬、春、秋三个季节是增长趋势,相对来说春季降水增加是显著的;该地区干燥度整体来说并无明显变化趋势。     

1949—2019 年影响山东的热带气旋时空分布及极端降水和大气环流异常

使用中国气象局热带气旋资料中心的热带气旋最佳路径数据集和NCEP/NCAR再分析资料提供的月平均数据,对北上影响山东的热带气旋（tropical cyclone,TC）及其造成的极端降水进行统计分析,并揭示了有利于 TC北移影响山东的大气环流特征。结果表明：影响山东的 TC主要出现 于 6—9 月,其中盛夏时节（7、8 月）TC对山东影响最大;TC影响山东时,强度主要为台风及以下等 级,或已发生变性;TC会引发山东极端降水事件,TC极端降水多出现在夏秋季（7—9 月）,其中8月的占比最大,9月次之,TC降水在极端降水事件中的占比约为 10%,但年际变化大,有些年份占比达60%以上,特别是1990 年以来 TC对极端降水的贡献显著增强;影响山东的 TC主要生成于西 北太平洋,多为转向型路径;当500 hPa位势高度异常场呈太平洋一日本遥相关型的正位相时,TC更易北上影响山东,此时西北太平洋副热带高压位置偏北,其外围气流会引导TC北上转向,对华东地区造成影响;850 hPa上,南海至西北太平洋存在异常气旋式环流,对流活跃,夏季风环流和季风槽加强,有利于TC的生成和发展,同时,华东、华南上空有异常上升运动,涡度增大,垂直风切变减小,水汽充沛,TC登陆后强度能得到较好的维持。     

青藏高原臭氧谷极端事件的定义及其特征

利用1979—2016年ERA-interim逐日再分析资料,定义了青藏高原臭氧谷(Ozone Valley over the Tibetan Plateau,OVTP)极端和普通强(弱)事件,并讨论了其特征。结果表明:1) OVTP极端强事件在夏秋季节多发,10月最多,频率达2. 0%; OVTP普通强事件在春夏季多发,7月最多,频率达1. 7%。OVTP极端弱事件在秋冬季多发,12月最多,频率达3. 8%; OVTP普通弱事件在冬季多发,1月最多,频率达2. 0%。2) OVTP极端强事件出现频率显著增加(0. 004%·a~(-1)),极端弱事件出现频率显著减少(-0. 015%·a~(-1))。OVTP普通事件的变化均不显著。3) OVTP极端强事件的面积和强度均在秋季最大,10月达到最大值,面积为4. 3×10~5km~2,强度为1. 5×10~5t; OVTP普通强事件的面积和强度均在夏季最大,7月达到峰值,面积为1. 7×105km~2,强度为4. 1×10~3t。OVTP极端弱事件的面积和强度在春夏较小,4月达到最小值,面积为3. 2×10~4km~2,强度为1. 1×10~2t; OVTP普通弱事件的面积和强度在春夏秋均较小,4月和10月达到极小值,4月面积为2. 5×10~4km~2,强度为68 t,10月面积为2. 2×10~4km~2,强度为97t。4) OVTP极端和普通强事件的面积(强度)均呈显著增大(增强)趋势,极端强事件的面积达2. 5×10~2km~2·a~(-1),强度达2. 5×10~2t·a~(-1),普通强事件的面积达4. 5×10~2km~2·a~(-1),强度达4. 5 t·a~(-1)。极端和普通弱事件的面积(强度)均呈显著减小(减弱)趋势,极端弱事件的面积达-1. 7×10~4km~2·a~(-1),强度达-7. 0×10~3t·a~(-1),普通弱事件的面积达-2. 3×10~3km~2·a~(-1),强度达-2. 7×102t·a~(-1)。     

中国1961—2016年夏季持续和非持续性极端降水的变化特征

基于国家气象信息中心提供的1961—2016年2400多站逐日降水观测资料,根据百分位法确定极端降水,对中国夏季持续（持续2 d及以上）和非持续性（持续1 d）极端降水事件的变化特征进行了研究。结果表明：在气候变暖背景下,以江淮流域为代表,中国大部分地区极端降水量趋于增多,但华北、西南及西部部分地区趋于减少;除内蒙古中部、四川等地以外,中国大部极端降水对总降水的贡献呈增多趋势。进一步对华北、江淮、华南、西南4个代表区域进行分析,发现华北、西南地区的持续和非持续性极端降水量都呈减少趋势,持续性极端降水量的减少更突出,极端降水更多以非持续性形式出现;江淮、华南一带,两类极端降水量都呈增多趋势,持续性极端降水量的增加更明显,极端降水更多以持续性形式出现。     

安徽省酷热天气分析及预报指标

基于安徽省1961-2017年逐日地面最高气温资料,采用Mann-Kendall法对安徽省高温天气事件进行突变分析,发现安徽省2000年后高温事件明显增加。为分析安徽省酷热天气特征和产生机理,文中挑选了35~37℃高温天气个例对比分析。结果发现:1)500 hPa西太平洋副高位置和850 hPa气温对酷热天气预报的指示性最好。2)受西太平洋副热带高压不同位置控制,安徽省增温机制不同:当为高压中心控制时,太阳辐射在增温过程中起决定性作用,安徽省易出现酷热天气;当高压中心位于海上,脊线位于安徽省附近时,安徽省高温强度较弱。通过酷热天气个例研究和合成平均分析,文中总结了安徽省酷热天气预报指标。