1961-2000年辽宁夏季高温气候变化特征

根据1961—2000年辽宁22个代表站夏季高温资料,采用小波分析等统计方法和天气学方法,分析了辽宁夏季高温的年际变化、年代际变化及周期特征。结果表明:辽宁夏季高温出现地域特征明显,年际变化较大,具有12-15 a周期变化。利用NCEP资料得出,夏季高温日数出现异常多、少年的同期500 hPa环流形势具有明显不同。     

华东极端高温气候特征及成因分析

基于华东气象站点1960～2005年逐日最高地面气温和同期西太平洋副高环流指数、赤道太平洋海温和登陆华东及我国的台风个数, 分析了华东极端高温日数和高温日平均最高气温的时空动态变化特征及高温成因。结果表明: 华东每年高温日数和高温日平均最高气温表现出较大的时间动态变化和空间地域差异。在过去45年间, 华东高温日数发生了多－少－多的年代际变化, 高温日平均最高气温发生了高－低－高的年代际变化。高温日数在华东中南及西南部较多, 而在华东东部沿海和北部较少。高温日平均最高气温在华东中西部的浙江、 安徽和江西大部分地区较高。高温日数和高温日平均最高气温在不同地区表现出不同类型的跃变和跃变时间。在华东南部一些地区, 高温日数与夏季西太平洋副高面积和强度指数、 上年下半年Niño4区海温和当年登陆我国的台风个数呈显著正相关。城市化也增加了华东高温事件的发生。     

华东极端高温气候特征及成因分析

基于华东气象站点1960～2005年逐日最高地面气温和同期西太平洋副高环流指数、赤道太平洋海温和登陆华东及我国的台风个数,分析了华东极端高温日数和高温日平均最高气温的时空动态变化特征及高温成因。结果表明：华东每年高温日数和高温日平均最高气温表现出较大的时间动态变化和空间地域差异。在过去45年间,华东高温日数发生了多-少-多的年代际变化,高温日平均最高气温发生了高-低-高的年代际变化。高温日数在华东中南及西南部较多,而在华东东部沿海和北部较少。高温日平均最高气温在华东中西部的浙江、安徽和江西大部分地区较高。高温日数和高温日平均最高气温在不同地区表现出不同类型的跃变和跃变时间。在华东南部一些地区,高温日数与夏季西太平洋副高面积和强度指数、上年下半年Niño4区海温和当年登陆我国的台风个数呈显著正相关。城市化也增加了华东高温事件的发生。     

1961~2013年湖南夏季高温气候特征

基于1961-2013年湖南82个台站夏季逐日最高气温数据,采取线性趋势分析等方法分析了近53 a湖南高温（最高气温≥35℃）气候特征。结果表明,湖南省夏季多年平均高温日数、高温均值及极端最高气温的大值区主要分布在湘东偏南及湘中偏北的部分地区。全省区域平均的多年平均高温站次及高温值总体呈线性增加趋势,7月中旬到8月上旬高温站次出现相对较多,7月8日起高温均值达到36℃以上并一直维持到8月末。高温最大持续日数总体呈现从湘中衡阳、株洲等地市向四周递减的分布趋势,极端持续高温日数阈值与高温最大持续日数空间分布较相似,但极端持续高温事件发生次数较多的台站主要分布在湘北、湘东南及湘西南。     

我国东部主要城市夏季高温气候特征及预测

利用我国东部地区1961～2002年夏季(6～8月)高温资料，探讨了上述地区主要城市高温气候特征，建立该地区高温及强高温过程较完整的时间序列。分析我国东部地区石家庄、南京、福州等12城市夏季高温气候特征。观测结果表明，石家庄测站强高温过程期间干热和闷热天气持续时间不长，极端气温高、日平均风速小、日平均相对湿度小；南京和福州测站强高温过程期间闷热天气持续时间长，极端气温高、日平均风速小、日平均相对湿度大。近年来夏季月平均日照时数在减少。东亚副热带高压和大陆变性高压是造成我国东部地区城市夏季高温的主要影响系统，强盛并持续副热带高压和大陆变性高压控制是我国东部地区高温日数和强高温过程偏多的主要原因。在此基础上用均生函数——最佳子回归集建立月气候预测模型，能较好地预测夏季月高温日数，预测误差不大，预测模型具有一定的稳定性，有应用价值。     

江西2003年夏季罕见高温气候特征及成因分析

对江西省2003年夏季罕见高温干旱的强度、气候历史地位、500hPa环流形势特征和海温特征等进行了分析。结果表明,2003年夏季高温强度在多项指标上均排建国以来第一位;在500hPa环流形势上具有特殊的分布特征;在前期环流形势场和海温场上具有一些前兆特征,有较好的预报意义。     

2000年夏季华北地区降水特征及成因分析

利用中国台站实测降水资料及NCEP／NCAR再分析资料，对2000年夏季华北地区降水的时空变化特征及其主要影响因子进行了初步分析。东亚夏季风活动偏南、西太平洋副热带高压位置偏东偏北、阻塞高压较为稳定是造成华北夏季降水偏少的主要原因，并由此造成了南涝北旱现象。     

平凉市崆峒区夏季高温特征

利用平凉市崆峒区1951~2006年夏季(6~8月)的气象资料,分析了该区高温过程的特征。结果表明:崆峒区平均每年发生3.5次高温天气,最多可发生18次高温天气。近56 a共出现了6次持续4~9 d的高温天气过程;1997年以来是高温频繁发生期;年高温日数与6~8月平均气温、总日照时数呈正相关,与6~8月总降水量呈反相关。持续高温与东亚上空500 hPa的新疆暖高压脊或西太平洋副热带暖高压关系密切。     

三峡库区高温气候特征及其预测试验

根据三峡库区及其周围35个气象站1961—2008年的逐日最高气温资料,分析了库区高温的时空变化特征;采用经验模态分解方法,探讨了近48年来三峡库区年均高温日数和日平均最高气温序列的振荡模态结构特征;利用均生函数模型作均值生成函数延拓,借助BP神经网络构建了一个新的预测模型,对三峡库区高温日数和最高气温进行了预测。结果表明,过去48年间,三峡库区年均高温日数为24.07天,高温日的平均最高气温为36.69℃,以3～5a和16a为显著振荡周期,在20世纪80、90年代为弱负距平,而在其他时期都为正距平。三峡库区高温日数分布呈北部多、东南部少的特征,高温日的平均最高气温以东南部较低,东北部较高。模型预测值与实际值的对比分析表明,该预测模型具有一定的实用性,不仅能够较好地拟合三峡库区高温的历史实况,而且对未来5～10年的演变趋势也具有一定的预报能力;对偶发极端气候事件的预测尚有待进一步提高。     

我国东部三市夏季高温气候特征及原因分析

利用1961-2000年夏季（6～8月）月高温资料,探讨了石家庄、南京、福州的高温气候特征,给出了高温天气过程原因分析及东亚副热带高压（下称东亚副高）的活动特点。结果表明,石家庄测站强高温过程期间干热和闷热天气持续时间不长,极端气温高,日平均风速小,日平均相对湿度小;南京和福州测站强高温过程期间闷热天气持续时间长,极端气温不高,日平均风速小,日平均相对湿度大。我国东部地区近40年来夏季月平均日照时数在减少。东亚副高和大陆变性高压是造成我国东部地区城市夏季危害性高温的主要影响系统,强盛并持续副高和大陆变性高压控制是我国东部地区高温日数和强高温过程偏多的主要原因。     

2009年丹东地区罕见伏旱天气成因分析

2009年丹东地区不仅没有气象意义上的主汛期,而且发生了持续时间居历史第3位的伏旱天气。阐述了2009年丹东地区伏旱天气事实,探讨了伏旱成因机理。结果表明：造成2009年中国丹东地区伏旱天气的直接原因并不是历史上常见的西太平洋副热带高压西伸北跳和＂588线＂控制丹东地区。与之相反,伏旱事件期间,副热带高压位置稳定偏南,极涡位置主体偏北,中国丹东地区持续受西风带纬向环流控制,导致冷空气南下引导受阻,高层南亚高压在高温期有明显的北抬东伸。台风活动路径偏西、偏南,使副热带高压维持偏南而无明显西伸北跳,也是导致全区干旱少雨的主要原因。此外,全球气候变暖大背景和日益明显的城市化效亦与伏旱天气事件的发生有关。     

2009年丹东地区罕见伏旱天气成因分析

2009年丹东地区不仅没有气象意义上的主汛期,而且发生了持续时间居历史第3位的伏旱天气。阐述了2009年丹东地区伏旱天气事实,探讨了伏旱成因机理。结果表明：造成2009年中国丹东地区伏旱天气的直接原因并不是历史上常见的西太平洋副热带高压西伸北跳和＂588线＂控制丹东地区。与之相反,伏旱事件期间,副热带高压位置稳定偏南,...     

基于CART算法的夏季高温预测模型构建与应用

以夏季高温有效积温的多年平均值作为判断夏季高温炎热程度的标准,借助CART算法探究东亚夏季风指数,夏季印缅槽,夏季北大西洋涛动(NAO),赤道太平洋海温等多项气候因子与高温的关系,得到高温预测规则集,建立高温的预测模型。研究中选取1955—2012年福建漳州夏季的日最高气温等站点气温资料,通过计算58 a的夏季高温有效积温数值来判定夏季的炎热程度。将同一时期的多项气候因子数据作为输入变量输入,算法会随机选出其中46 a的数据得到10条分类规则集,建立的预测模型准确率达到91. 49%。用剩下的12 a数据进行检验,准确率达到91. 67%。研究结果较好地验证了高温预测模型的可行性和有效性,为灾害性天气模型的研究提供了新思路。     

东北地区夏季气温变化特征分析

采用1951～2003年26个气象台站的夏季气温资料对我国东北地区夏季气温变化特征进行了分析。结果表明:近50多年来我国东北地区夏季气温主要经历了冷期、相对正常期和暖期3个阶段,夏季升温趋势达到0·15℃/10a,远超过全球、北半球、东北亚夏季的增暖程度。其对全球气候变暖的响应,一方面表现在夏季变暖、平均气温升高;另一方面表现在夏季气温变率加大;第三,气候变暖使东北夏季低温冷害明显减少、异常高温气候明显增多,但在变暖形势下局部发生低温冷害的现象仍然存在。     

中国夏季气温对东亚土壤湿度异常响应的统计评估

基于欧亚夏季土壤湿度变化特征及其与中国夏季气温的相关分析,选取东亚地区作为土壤湿度异常影响中国夏季气温的陆面关键区,采用广义平衡反馈分析方法(GEFA)探讨了我国夏季气温对东亚地区土壤湿度异常的可能响应,并初步讨论了相关的物理过程。结果表明:中国夏季气温与东亚地区初夏和同期的土壤湿度异常具有密切的联系;进一步分析表明,夏季气温距平场对土壤湿度第一模态的响应最显著:当东亚中纬度及我国东部地区土壤湿度异常偏干时,夏季气温表现为一致增暖;而土壤湿度第二模态对长江流域至我国西部地区的气温有较弱的强迫作用;气温对第三模态的响应主要表现为华南地区的显著降温。并以对气温影响最为显著的土壤湿度异常第一模态为例,初步探讨了气温对土壤湿度异常响应的可能物理过程。当贝加尔湖以南以及我国东部的土壤偏干时,地表异常加热容易引起我国北方高层大气出现明显正异常和低层的反气旋性异常环流,上述环流异常容易导致温度偏高,同时不利于该区域降水的发生,进而导致土壤湿度偏低,上述正反馈机制可能是该区域土壤湿度与大气之间联系的一种可能途径。     

2013年夏季浙江省高温干旱环流异常分析

利用浙江省10个站的温度和降水资料、国家气候中心160站的降水资料、NOAA的ERSST和OLR资料及NCEP再分析资料,对2013年7至8月发生在浙江省的持续高温干旱天气过程的基本特征和环流异常进行了分析。结果表明:浙江省各站的高温日数、高温持续日数、持续无降水日数、干旱指数都远超历史同期纪录,降水较常年偏少3成以上。南亚高压强度偏强,面积偏大,东侧脊点位置偏东;西太平洋副高强度偏强,西侧脊点位置偏西;东亚季风异常偏强及其造成的水汽辐合偏弱,是高温干旱天气产生的重要原因。其中7月底西太平洋副高的异常西伸及8月异常持续偏西对浙江8月持续高温干旱的发生起了决定性作用,这与同期热带西太平洋暖池区增暖、菲律宾周围对流活动加强有关,后者通过EAP/PJ遥相关型对前者产生影响。     

辽宁地区夏季高温极值预测模型

利用1957-2006年辽宁地区夏季23站极端最高气温资料和国家气候中心气候监测室的74项环流特征量资料,应用EOF方法对高温极值样本进行分解,研究辽宁极端高温的时空分布规律。结果表明：第一特征向量表现为区域整体一致的特征,中心区位于辽西北、辽北,第二、三特征向量空间分布表现为东西部反位相和南北反位相的特征。普查了前3个时间系数与前期环流指数的相关关系,认为前3个时间系数的显著影响因子是不同的。采用CSC准则确定最优预测因子,分别建立各时间系数的回归统计模型,并对高温极值历史拟合序列进行回报检验和预测检验。回报结果表明,各站的历史拟合率都保持在一定水平,但拟合率在辽西地区较差。各年的历史拟合率极不均衡,多数年份较为稳定,但个别年份拟合率较低。未来3 a试验性预测效果逐年下降,模型对未来1 a预测能力较好,可以作为业务预测的参考。     

State of China's Climate in 2020

2020年,全国平均气温10.25℃,较常年偏高0.7℃;全国平均降水量694.8毫米,比常年偏多10.3％.总体上涝重于旱,夏季南方地区发生1998年以来最严重汛情,暴雨洪涝灾害重;干旱呈区域性阶段性特征,灾害损失偏轻;春夏季节转换早,高温出现早,极端性强,夏季南方高温持续时间长;登陆台风偏少,影响时段和地域集中;冷...     

基于土壤湿度和年际增量方法的中国夏季气温预测试验

本文利用中国160站月平均气温资料和欧洲中心ERA-Interim逐月再分析表层土壤湿度资料,通过相关分析选取欧亚大陆9个关键区的土壤湿度年际增量作为预测因子,采用变形的典型相关分析(BP-CCA)结合集合典型相关分析(ECC)的方法建立集合预测模型,对我国东部夏季气温年际增量进行预测,进而预测夏季气温。其中,1980—2004年的资料用于历史拟合试验,而2005—2014年的资料用于独立样本预测试验。首先利用BP-CCA方法对9个因子分别建立单因子预测模型,然后采用ECC方法对9个预测因子按照不同的组合方式建立集合预测模型,并且分析预测技巧。结果表明,不同预测因子的组合对我国夏季气温的预测能力不同:勒拿河下游地区、中国黄河以南地区、叶尼塞河下游地区、西西伯利亚平原地区以及印度半岛西北部地区的土壤湿度对华北夏季气温预测效果较好;中国黄河以南地区、叶尼塞河下游地区、印度半岛西北部地区、贝加尔湖东北地区以及贝加尔湖以西地区的土壤湿度对江淮夏季气温有较高预测技巧。所建立的两组集合预测模型均显示了较好的实际预测能力:华北气温预测模型预测气温距平的同号率为8/10,平均均方根误差为3.4%;江淮气温预测模型预测气温距平的同号率为7/10,平均均方根误差为2.7%。并且两组模型预测出的华北和江淮气温的预测评分(PS)均超过80分,而国际上通用的距平相关系数(ACC)均在0.3以上。这说明土壤湿度因子中包含对我国夏季气温有用的预测信号,可以考虑将土壤湿度应用于夏季气温预测业务中。