2019年超强台风“利奇马”引发浙江特大暴雨过程分析

利用NCEP FNL 0.25°×0.25°的再分析资料和浙江省中尺度气象站降水资料,从产生强降水的条件来对“利奇马”特大暴雨过程进行诊断分析。结果表明:(1)强降水主要集中在近台风中心的西南部分及其稍远的北部,其中近台风中心为眼壁降水,北部为螺旋云带降水;(2)850~925 hPa水汽通量辐合中心与暴雨落区一致,水汽辐合强度差异是造成台风眼壁强降水落区差异的关键;(3)台风强度大时近中心上升运动强烈,正垂直螺旋度中心值的减小和中心下降对应强降水的发生,低层正螺旋度和高层负螺旋度中心的重叠区对对流性降水落区有一定的指示;(4)本次过程地形增益最明显地区在台州北部,在水汽条件处于劣势情况下出现降水副中心。     

1513号“苏迪罗”台风残涡强降水分布特征研究

运用自动站6 h降水资料和NCEP/NCAR的0. 25°×0. 25°再分析数据,着重分析了1513号台风"苏迪罗"及其残涡影响江苏期间强降水落区的分布特征,以及强降水落区与风场、涡散度、水汽通量散度等要素的对应关系。分析结果表明:强降水多分布在台风低层环流中心东北侧,风场围绕环流中心非对称分布造成辐合和正涡度在此处集中,进一步导致水汽在同一地区辐合,动力条件和水汽条件在同一地区叠加是强降水区位于环流中心东北侧的直接原因。单一等压面上的负散度和正涡度均可以在一定程度上指示出强降水站点位置,不同层次涡散度场的涵盖范围有所不同,三层算术平均后的涡散度较单一层次的指示性更为准确。"苏迪罗"登陆后在北上过程中接近中高纬西风带系统,环境风垂直切变逐渐增强且方向稳定,强降水落区基本位于850 h Pa至200 hPa间切变矢量的顺切变左侧,这一特征对判断登陆台风强降水落区具有一定的指导意义。     

台风“韦帕”(0713)引发华东暴雨过程的诊断比较

采用湿Q矢量、螺旋度、湿位涡对给华东造成严重灾害的超强台风"韦帕"(0713)强降水过程进行诊断比较分析,结果表明:登陆前,上述物理量均能提前指示强降水落区,湿位涡有更多提前指示时间,螺旋度次之,湿Q矢量最少;登陆后,三者均能表征台风主体云系降水,湿位涡、螺旋度与强降水有较好对应关系,而湿Q矢量指示强降水位置偏北,但湿位涡会出现一定程度空报现象;台风深入内陆后,螺旋度预报指示明显不如湿位涡、湿Q矢量好,螺旋度指示强降水位置偏东,而湿Q矢量指示强降水范围略偏小;对台风后部强降水,湿Q矢量和螺旋度均未能预报出降水落区,而湿位涡仍有较好的预报效果。从区域平均看,螺旋度与湿Q矢量的预报指示时效小于12 h,而湿位涡超过12 h。     

台风"灿都"造成云南强降水过程的水汽螺旋度诊断分析

利用地面加密观测、Micaps资料和NCEP1°×1°再分析资料对1003号"灿都"台风造成云南暴雨进行诊断分析。结果表明:台风低压为高温高湿且具有强对流不稳定的深厚系统。进入云南后除了自身携带的大量水汽和能量外,先后有副热带高压西侧强盛偏南急流和孟加拉湾西南气流卷入,使得台风低压在云南持久不衰,并产生全省性强降水。诊断量"水汽螺旋度"对暴雨落区和强度有较好的对应关系,强降水多发生在水汽螺旋度正值中心的偏南侧。"水汽螺旋度"随时间变化的两个影响因子"螺旋度通量散度"和"湿螺旋度散度"对强降水的落区和强度也有较好的指示作用。若是分别对两个因子进行诊断,再综合分析环流形势,将能达到更好的强降水预报效果。     

基于Ｔ／２分数间隔的ＳＥＩ双模式盲均衡算法

采用NCEP/NCAR 1°×1°最后分析资料（final analysis,FNL）计算“圣帕”台风螺旋度,探讨各垂直层上水平螺旋度与强降水时间演变的关系、水平螺旋度与强降水落区的关系以及垂直螺旋度时间演变与强降水发生、发展的关系。结果表明,700 hPa螺旋度最能反映强降水时间演变,正螺旋度大值中心附近与暴雨落区一致,同区域内螺旋度中心值的强弱与该区域内降水的强弱关系密切;若垂直方向上高低层的螺旋度同时由负值转为正值,则强降水发生,反之降水减弱、停止;对于预报台风强降水时效,水平螺旋度远比垂直螺旋度、散度、垂直速度具有更多有效预报时间;对于预报台风强降水落区,垂直螺旋度比水平螺旋度更具有优势,若能利用垂直螺旋度对水平螺旋度预报强降水作出订正可能将有助于提高台风强降水预报准确率。     

“海葵”登陆前后强度演变及造成浙江省强降水的诊断分析

利用湿位涡、螺旋度和湿矢量对"海葵"登陆前后强度变化及造成浙江省强降水诊断分析,结果表明,广阔的暖海面、高空急流的维持、弱纬向风垂直切变及暖心结构的增强为"海葵"在近海发展提供条件。TC中心附近mpv1负中心的出现及mpv2正值区的抬升,及此后mpv2由正转负的过程,分别对其发展和衰减有12~18 h的提前量。台风先增强后减弱的过程对其大风区内高层水平螺旋度负-正-负的转换存在12 h的响应时间。大气层结不稳定条件下,TC强度发展有利于中心附近能量积累,促使低层气流增强并携带丰富水汽输送至浙东沿海,形成暴雨。台风大风区内高层水平螺旋度的演变通过影响TC强度,促使低空水平螺旋度变化,850 hPa数值增加及减弱为零的过程分别对强降水的形成与减弱有9~12 h左右的预示,且中心阈值一定程度上可表征TC登陆前后降水强度与持续时间上的差异。湿矢量可预示雨带分布,其负值区大小对雨带范围的表征能力较强但负值中心相对降水中心偏北,且无法反映登陆前后降水强度的差异。     

台风“风神”暴雨落区的诊断分析

利用常规观测资料、气象卫星资料和NCEP 1°×1°再分析资料,对0806号台风"风神"登陆后的暴雨强度和落区进行诊断分析。结果表明:台风暴雨主要发生在台风登陆后48 h内,水汽通量散度、垂直速度、绝对涡度的空间分布与强降雨落区有很好的对应关系;冷空气入侵低压环流西部触发不稳定能量释放,对降水起到了增幅作用;从湿焓及湿焓平流场上可以提前12 h做出能量累积和未来强降水落区的预报,高湿焓区是不稳定能量聚集区,而台风压能风对湿焓的平流较为准确地反应了24 h后的强降水落区。     

0908号台风“莫拉克”诱发浙闽暴雨的螺旋度分析

利用气象常规资料和NCEP同化资料,对0908号台风“莫拉克”登陆浙闽诱发的暴雨过程进行螺旋度诊断分析。结果表明：925hPa螺旋度与浙闽暴雨中心强降水演变一致;中低层水平螺旋度由负转正时,浙闽降水急剧增加,减少时则降水趋于结束;垂直螺旋度正极值区与强降水中心对应,预报台风强降水落区,垂直螺旋度比水平螺旋度更具有优势;垂直方向上,用中低层垂直螺旋度“由极大值减小”来判别“莫托克”暴雨结束时间,比水平螺旋度有更多有效预报时效;若能结合水平和垂直螺旋度预报强降水,将有助于提高台风强降水预报准确率。     

“05．8”十堰大暴雨的数值模拟与诊断分析

使用NCEP 1°×1°6h再分析格点资料和气象台站实测降水资料,采用WRF中尺度数值模式,对2005年8月14日20时至15日08时发生在十堰市的一次大暴雨过程进行了数值模拟与诊断分析,并着重分析了大暴雨的成因。结果表明：此次大暴雨是在西太平洋副热带高压、中高纬西风槽合理配置以及稳定有利的环流形势下发生的,同时与台风低压活动关系密切;东南风急流将低纬度地区暖湿气流输送到高纬度地区,使台风低压长时间维持,为强降水发生发展提供了水汽来源;低层辐合、高层辐散的配置有利于对流发展和低层水汽向高空输送;螺旋度正值中心的出现对未来3h强降水出现有一定的预示作用,螺旋度正值对暴雨落区有较好的指示性,主要暴雨区出现在螺旋度正值中心前方。     

两个路径相似台风暴雨过程的模拟分析

以两个路径相似的台风"海棠"和"凤凰"为研究对象,利用MM5模式对其二次登陆过程进行模拟并通过与实况的对比表明,模式对台风路径和暴雨的模拟是成功的。利用模式输出从动力、水汽、不稳定层结和地形等四方面对暴雨落区和强度进行诊断,结果表明:低层螺旋度正值区与未来12 h暴雨落区有良好对应关系,高层螺旋度负值区偏离暴雨区,螺旋度高低层耦合产生的倾斜上升气流是触发和维持台风暴雨的动力机制。在台风登陆过程中,浙南闽北一直有源源不断的水汽输入,登陆点北侧水汽输送大于南侧是造成台风降水非对称分布的重要原因。台风由暖洋面移入大陆"冷场"加强了不稳定层结,在"海棠"台风暴雨过程中,弱冷空气侵入台风环流,触发不稳定能量释放在暴雨增幅中起了重要作用,暴雨出现在相当位温等值线密集的向北倾斜锋区。地形对暴雨的增幅作用十分显著,迎风坡由于地形动力抬升有利于上升运动加强,使得对流发展旺盛,降水增加,形成暴雨中心。     

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.