青藏高原及其邻近地区旬感热通量基本气候特征

利用１９７９～１９９５年美国ＮＣＥＰ再分析资料中逐旬感热通量,对高原及其邻近地区旬感热通量季节变化、年际变化特征及冬、夏季感热通量旬异常的年际变化和季节变化进行了分析。结果表明：青藏高原感热通量有明显的季节变化,可分为科季型（１０月下旬～３月上旬）和夏季型（３月中旬～１０月中旬）,感热通量季节变化的明显区在高原北侧的荒原沙漠和南部珠峰一带,高原感热异常多发生在３～１５旬和２６～３６旬。冬季感热通量     

青藏高原有效辐射任意时段总量的气候计算方法探讨

本文在分析常见经验公式优缺点的基础上,讨论了有效辐射的计算方法问题。根据简单的物理考虑,从几种计算方案的比较中提出了计算青藏高原有效辐射任意时段总量的经验公式。该法具有意义明确、计算简便、精确度较高等优点,最适于高原面上推广。根据此式已计算并绘制出有效辐射日总量以及三日、候、旬、月总量的样图。     

卫星遥感结合气象资料计算的青藏高原地面感热特征分析

本文选取1981年7月至2012年12月美国国家航空和航天局（NASA）制作的归一化的动态植被指数（NDVI）资料、根据NDVI值计算地表热力输送系数（C_H）的参数化关系式（C_H-I_NDV）和青藏高原70个常规气象观测资料,计算了青藏高原全区的逐月地表热力输送系数（C_H）,讨论了其时空分布特征,并在此基础上计算了高原70个常规台站的感热通量（SSHF）序列,并与已有感热资料进行了对比。随后,探讨了地面感热通量的气候特征及其年际变化与气候因子的关系。结果表明:高原地区的C_H值具有明显的空间差异和季节差异,表现为东高西低、夏季大、冬季小的特点。感热的年际变化在冬季主要响应于地气温差的变化,夏季则受地面风速影响较大;由于风速减小趋缓,地气温差增大,变化趋势在2003年前后由减弱趋势转变为增强趋势,这种趋势的转变最早发生在2001年秋季,且在高原全区具有较好的一致性。     

青藏高原有效辐射日总量的气候学计算

本文以青藏高原气象科学实验(1979)的资料为基础,试图研究高原有效辐射日总量的直接计算方法。作者分析了高原等6个测站各长波辐射日总量的相互关系及其垂直分布特征,以及有效辐射日总量与云量的关系,提出了高原有效辐射日总量的通用计算公式。该式计算的相对误差情况是:晴天—6.5%,少云—8.1%,昙天—8.8%,多云—11.5%,阴天—19.0%;平均为10.8%。     

青藏高原感热气泵影响亚洲夏季风的机制

本文回顾了二十年来关于青藏高原感热驱动气泵(TP-SHAP)及其影响亚洲夏季风的研究进展,并从能量(θ)、位涡—加热(PV–Q)、和角动量守恒(AMC)的不同角度阐述其影响机制。指出高原斜坡上的表面感热加热改变了移向高原的大气质块的能量从而出现垂直抽吸的重要性。强调了高原加热产生的位涡强迫在近地层制造了强度大范围广的、环绕高原的气旋式环流,把丰沛的水汽从海洋输运到大陆,为季风对流降水提供充足的水汽条件。证明高原加热还通过改变其上空的温、压场的结构从而制造出高原上空近对流层顶的绝对涡度和位涡的最小值,在角动量平衡约束下,在亚洲季风区激发出与Hadley环流反向的季风经圈环流,从而为季风发生发展提供了大范围上升运动的背景。文中还对近年来有关青藏高原影响亚洲夏季风机制的讨论进行概述,并展望了未来的研究方向。     

青藏高原地面感热及其异常的诊断分析

利用青藏高原主体60个地面气象观测站1961～2000年历年各月本站气压、地面气温、风速、地表温度等资料,计算了高原地面拖曳系数CD和地面感热通量.通过主成分分析、主值函数和功率谱分析等方法,对各季代表月CD系数和地面感热通量的基本气候特征,以及地面感热通量异常变化的空间结构和时间演变趋势作了较系统的诊断研究.结果表明:利用40年资料计算的拖曳系数与地面感热通量可以较好的反应青藏高原下垫面感热的基本气候特征,即高原CD系数东南部大,西北部小;冬季大,夏季小.多年平均高原地面感热通量仅在冬季小范围出现弱的负值,其余季节感热均为正值.感热通量大的地方其年际变化也大,其年际异常的主要空间型,第一是南北差异,第二东西差异,第三为高原主体及东部地区与外围的差异.其在年际变化中存在明显的10年际以上变化趋势,具体表现在1961～2000年期间,冬季高原北部和西部地区地面感热有减弱趋势,而高原中部和东南部呈明显的上升趋势.夏季高原主体及东部地区感热通量不断加强,而高原西部地区则相反.春、夏、秋三季均以13年以上的长周期振荡为主,冬季第一主分量表现为准3年的短周期变化.       

旬太阳总辐射气候学计算方法

太阳总辐射是地球表面最重要的能量来源,它是气候形成的主要因子。许多作者对我国的总辐射进行过研究,但是限于当时日射记录较短,其精度受到一定影响,同时又多是以年、季、月总辐射进行计算,难以满足服务需要。在农业科学实验中,要讨论农作物主要生长发育期的光能利用,在工业产品的光化试验中,需要旬(甚至日)辐射资料。为此,本文尝试作旬辐射气候学计算方法的讨论。     

青藏高原感热异常对沙尘暴影响的数值模拟

利用最新版的RegCM3模式,通过改变青藏高原冬季地面向大气的感热输送,分析了高原冬季感热异常对春季沙尘暴的影响.结果表明:当冬季高原地区的感热通量增大时,春季在我国上空蒙古气旋加强,位势高度西高东低,即西风加强,有利于沙尘暴增多.西风加强最显著区域在南疆盆地;西北地区降水以减少为主,这也有利于沙尘暴的增多.降水减少最显著区域在新疆东部、内蒙古和甘肃的西部;反之亦然.     

青藏高原地面感热变化对西南地区旱涝影响

利用欧洲中心1979-2010年ERA-interim青藏高原地面感热资料与西南地区干湿指数,应用SVD方法与EOF分解对青藏高原地面感热在近32a的时空分布特征和高原地面感热与西南旱涝之间的相关关系进行分析,结果得出:青藏高原西部地面感热通量在近年来是显著增加的,而高原东部感热通量在减少,有明显的年际变化;西南地区夏季、秋季全区基本偏干,特别是秋季。前期高原东、西感热异常对春季、夏季和秋季西南全区特别是西南南部地区旱涝异常有很好的相关关系:当青藏高原中部地区和高原北部的春季地面感热增加(减少)而西部、高原主体北部地面感热减少(增加)时,春季西南地区东北部是偏湿(偏干)的趋势,西南部是偏干(偏湿)的趋势;当高原东部春季感热增强(减弱)时,夏季西南地区的四川北部、重庆市与云南南部异常偏湿(偏干);高原东部春季感热增加(减少),高原西部感热减少(增加)时,秋季西南地区主要偏湿(偏干)。青藏高原西部(78°E-81°E,30°N-36°N)、高原中部偏南的位置(88°E-95°E,28°N-35°N),为感热影响西南旱涝的关键区。这些研究对西南地区旱涝趋势有很好的预测作用。     

广西旬太阳直接辐射和旬散射辐射的气候学计算方法及收入概况

本文根据广西南宁、桂林二个日射观测点的资料(1958—1977),运用气候学统计方法,确定了广西地区旬直接辐射和旬散射辐射的气候学计算方法及其适用范围和工作精度。 依此,计算了全区48个站的旬、月、季、年的直接辐射和散射辐射量,并且初步分析了它们的收入概况。     

青藏高原中东部地区地表感热通量的时空变化特征

基于1970—2015年青藏高原地区78个站点的观测资料,应用物理方法计算了高原中东部地区的感热通量。利用小波分析、相关性分析等研究了高原中东部感热通量的时空特征和影响因子。结果表明,高原年平均和春夏季节,感热通量周期为3~4 a,而秋冬季节为2~3 a;感热通量的变化趋势为,1970—1980年和2001—2015年感热通量呈增加趋势,而1981—2000年呈减小趋势;高原年平均和各季节的最强感热加热中心均位于高原南坡E区（除冬季外),最弱加热区域位于高原西北部A区（夏季除外);高原春秋季节感热通量的空间分布均匀,冬夏季节有明显的梯度分布且梯度相反,夏季呈现自东到西的梯度;春季、夏季及秋季,高原感热通量和降水呈负相关;高原10 m风速的极值中心随季节北上南撤变化与地气温差的强弱变化共同决定了感热通量的季节变化。     

GAME/Tibet实验中感热通量计算方法的讨论

回顾了前人对感热通量的分析研究，详细分析了计算感热通量公式的推导过程。结合GAME／Tibet那曲近地面通量观测站1998年6月6日到9月13日的观测资料验证了近地面层逆梯度热输送现象的存在；并比较了两种不同计算感热通量的方法。同时，对简化生物圈模式(SiB2)计算感热通量方案进行了分析。主要结论有：(1)由于用涡旋相关法测量得到的总体感热通量本身已经包含了非局地热(冷)泡运动的影响，所以在非均匀下垫面上，传统的闭合方案必然会“遭遇”能量不平衡。这里，非均匀下垫面可能是导致能量不平衡的关键所在。(2)在今后的有关热通量研究中，有必要仔细研究非局地热(冷)泡运动对热通量的贡献，而为了更好地理解这种贡献，应用陆面过程模式研窑能量平衡是必需的。     

大气臭氧总量的经验计算方法

依据臭氧生消与紫外辐射(UV)能量利用相互作用的观点,考虑与臭氧有关的主要因子UV、大气中物质在化学和光化学反应中对UV能量的吸收、气溶胶粒子的散射等,在分析1990—1992年臭氧总量、太阳辐射、气象资料的基础上,建立了计算臭氧总量的经验模式,其优点是所用资料均可由常规气象站获得。结果表明,计算值与观测值符合得比较好。利用该经验模式计算了北京地区1979年1月—1996年6月的臭氧总量,计算值与观测值同样比较一致,二者相对偏差的最大值、最小值、平均值分别为15.2%、0.05%和4.9%,相对偏差在±10%之内的比例为91.4%,因而该经验模式是合理、可行的。1991年之后北京地区臭氧的下降与Pinatubo火山气溶胶的影响有关。     

青藏高原中东部地表感热趋势转折特征的季节差异

本文利用气候变化趋势转折判别模型(PLFIM),分析了1982～2018年青藏高原中东部70个气象站点地表感热趋势演变特征的季节差异,并利用线性倾向估计和方差分析方法定量评估了影响不同季节地表感热变化的关键气象要素.结果 显示:(1)高原中东部四季平均地表感热通量均存在显著趋势转折特征,整体来看,秋、冬季转折时间较早(...     

青藏高原地表感热与华北夏季降水的相关分析

利用1956-2002年青藏高原地表感热状况,1957-2002年我国华北地区104站月降水资料,分析了青藏高原地表感热与华北夏季(7、8月)降水的可能联系.结果表明,青藏高原4月感热与华北地区夏季降水具有较显著的负相关,高关键区位于高原的北部.于是,进一步计算了高原关键区与华北各地区夏季降水的相关系数,影响最显著的地区主要位于内蒙古的东南部以及山东南部.最后通过计算得出华北南部与青藏高原北部地区有较好的相关性.     

基于多种资料的青藏高原地表感热的对比分析

青藏高原地表感热通量是高原热源的主要分量之一,对高原局地天气系统、我国天气气候以及亚洲季风等都有着重要影响。选取1980～2016年青藏高原的站点资料和ERA-Interim、NCEP1、NCEP2再分析资料,计算高原地表感热通量的分布状况和时间变化特征并对不同资料得到的结果进行比较分析,结果表明:4种资料在夏季的空间分布、年际变化,高原中部的年际变化,以及长期变化趋势上具有较好的一致性,其中ERA-Interim感热资料较优于其他两种再分析资料。青藏高原的地表感热通量分布呈西高东低的特征,年均最大值出现在柴达木盆地,最小值位于贡山;区域平均值春季最大,冬季最小。感热逐月变化呈单峰型分布,不同分区的年际变化均在2001年或2003年由减弱趋势转变为增强趋势。      

青藏高原感热与黄土高原春季降水异常关系研究

利用1961～2000年黄土高原56站的春季降水、气温资料,用SVD方法分析了其与青藏高原感热场的关系。结果表明,降水量与青藏高原感热场的前两模态代表了两场间的主要耦合特征;上年冬季和秋季青藏高原感热场的异常通过影响大气环流,能够导致次年黄土高原春季降水异常;青藏高原感热对黄土高原西部和南部、北部的部分地区影响较显著,而对陕西北部、山西中部影响不明显。前期高原感热场SVD第一、二模态的变化,可以作为黄土高原春季降水异常的预测信号。     

青藏高原感热指数的建立及与华南降水的联系

利用1982-2012年青藏高原中东部70个气象站的月平均地面感热资料、华南地区92个气象站的月平均降水资料、NCEP/NCAR月平均再分析资料和SEOF（season reliant EOF）方法选取了4个高原代表站,建立了青藏高原地面感热强度距平指数（I_SH）,并讨论了春季I_SH与华南盛夏（7月和8月）降水的关系。结果表明:I_SH可以较好地表征青藏高原中东部地面感热的年际变化特征,且具有更好的持续性。春季I_SH与华南盛夏降水具有显著的负相关关系,当春季I_SH偏大时,后期对流层中上层高度场异常偏高,且高度场异常偏高的响应随时间从低层向高层传递,使夏季副热带高压偏强、偏西,南亚高压异常偏强,华南地区盛夏降水偏少;反之亦然。此外,去除Ni?o3.4区海温对华南盛夏降水影响后,两者的负相关关系变得更为显著。     

青藏高原地表感热通量变化特征及其对气候变化的响应

选取中国气象局在青藏高原(下称高原)地区常规气象观测站点中85个资料连续性较好的站点资料,基于CHEN-WENG感热交换系数方案计算了1981-2014年地表日均感热通量,并用M-K检验法分析了季节平均感热通量和年均感热通量的年际变化特征,结合经验正交函数法EOF(Empirical Orthogonal Function)、Pearson相关法,分析了年均感热通量的时空演变及异常分布特征以及不同地区站点感热通量与气候因子的相关性。结果表明,1981年以来,高原地表感热通量无论在年尺度还是季节尺度上的年际变化都表现为先下降后上升的趋势,其中春季和冬季由下降转变为上升的年份早于夏季和秋季,且夏季上升的幅度是四季中最弱的;1981-2003年间感热通量下降主要与地气温差和平均风速的减小有关,而2004-2014年间感热通量的上升主要与地气温差的显著增大有关。空间上,各站点感热通量的上升或下降并不同步,但存在一定的相互联系,感热通量上升的站点主要位于青海省;感热通量与各气候因子的相关性有明显的时空差异,整体上受地表温度影响显著,与地表温度变化呈正相关;与降水、日照时数、风速等气候因子的相关性在年尺度上存在较大的空间差异,在季节尺度上,感热通量与气象因子的季节相关性较好,尤其是夏季,感热通量与降水呈反相关,与日照时数、风速和气温呈正相关,其次是春季,秋、冬季相关性较差。