中国极端气候事件的群发性规律研究

基于k阶最近邻距离丛集点提取算法及一系列理论研究成果,将其应用于群发性极端气候事件的研究中,定义年代际群发性指数以及群发高值区,对中国极端气候事件的群发性规律和年代际空间演变特征进行分析和探讨。研究结果表明,极端高温事件在20世纪60年代与70年代空间分布上存在较大差异;极端低温事件群发性指数70年代在南方地区的加强很可能为该年代际偏冷的气候背景贡献了主要作用;大暴雨事件的群发高值区主要集中在中国的南方地区,这和大暴雨事件的定义可能存在联系;强降水事件的高群发带与中国近50年多雨带的分布格局具有很好的一致性。     

青藏高原低涡群发性的初步研究

在对1980～2004年青藏高原低涡统计分析的基础上,对高原低涡的群发性进行了研究,结果表明：青藏高原低涡的产生具有明显群发和间歇性特点,且这种特征具有显著的年际变化;高原低涡的群发和间歇时段．欧亚大气环流表现出明显不同的特征,不同的环流背景通过影响高原地区的低层涡度、散度、中高层湿度、高层散度和垂直速度,进而影响高原低涡的群发与间歇。     

西南地区极端降水变化特征分析

利用我国西南地区1971—2017年的逐日降水和气温数据对极端降水的变化进行了研究,采用百分位阈值法来定义极端降水,并通过对逐日降水的计算和统计得出6个极端降水指数,经分析发现:从时间上看,近47年来西南地区总降水量减小,但极端降水的频次和强度增大;从空间上看,西南地区东部的极端降水比率和强度都大于西部。此外,夏季平均气温的升高会导致极端降水量的平稳增加,但日平均气温的升高却会导致极端降水量先缓增后骤减,说明西南地区极端降水随温度的升高有更多不确定性的同时极端降水趋于一个频次更高、时间更短、强度更强的趋势发展,极端降水量随夏季平均气温升高的变化率为8.52%/℃,大于C-C方程的理论解。     

基于ETCCDI指数2017年中国极端温度和降水特征分析

利用中国1961—2017年2419站均一化逐日气候数据,计算了气候变化检测和指数联合专家组定义的26个极端气候指数,分析2017年中国极端温度和降水特征。结果表明：2017年中国区域平均的所有极端高温指数均高于1961—1990年30年平均,所有极端低温指数均低于1961—1990年30年平均。中国区域平均的多个极端温度指数达到或者接近历史极值,其中年最小日最高气温(TXn)和年最小日最低气温(TNn)均达到历史最高值,冷夜(TN10p)、冷昼(TX10p)和持续冷日日数(CSDI)达到历史最低值。年最大日最高气温(TXx)、年最大日最低气温(TNx)、暖夜(TN90p)、霜冻(FD)、冰冻(ID)、热夜(TR)、生长期长度(GSL)排在1961年以来的第2或第3位,其余极端温度指数全部排在了1961年以来前10位。2017年中国区域平均的10个极端降水指数中,有7个指数值处于1961—2017年1个标准差范围内,指示2017年的极端降水接近正常年。     

广东省群发性高温事件的气候特征研究

基于1961—2020年广东省86个国家自动气象站的日最高气温数据,采用一种客观识别方法,对广东省群发性高温事件进行回算识别,结果得到广东省群发性高温事件呈显著增长趋势,且在1990年代发生一次年代际突变,群发性高温事件主要发生在4—10月,其频次、强度、持续时间和空间影响范围等特征参数均呈现以7月为最盛期的类单峰式分布。值得关注的是,近60年来广东群发性短历时高温事件呈略微减少趋势,而长历时(≥6天)的事件数呈现显著增加趋势,这给政府的防灾减灾造成更大的难度。     

1990—2010年中国极端温度和降水事件的月变化特征

利用1960—2010年中国532个台站的日最低、最高气温和日降水资料,选取4个极端温度指数（冷昼、冷夜、暖昼和暖夜）和2个极端降水指数（极端降水量和极端降水频次）,对1990—2010年极端温度和降水事件相对于之前1960—1989年的月尺度变化进行了研究。得到以下主要结论：1） 逐月的冷昼和冷夜发生频率减少,逐月的暖昼和暖夜发生频率增多。冷极端事件发生频率的变化比暖极端事件更明显。2） 4个指数在2月均表现出频率变化异常剧烈的月尺度特征,这主要与中国地区2月增暖最显著有关。4个指数在2月频率变化的空间分布,中国北方地区（东北、华北以及西北）极端温度事件的频率变化比南方地区（西南、华南以及长江流域）更显著。3） 对于极端降水事件,1990—2010年中国极端降水量增加最大的月份为6—7月,极端降水频次增加较多的月份为1—3月。中国各区域极端降水量变化最大的月份集中在夏季6—8月,其中西北、西南和长江中下游地区极端降水量显著增加。对于极端降水频次,东北和西北地区在1月增加最多;华北、西南、长江中下游和华南地区分别在3、5、7和12月增加最多。除华南地区以外,其他5个区域均通过了信度为0.05的显著性检验。     

中国东部降水的极端特性及其气候特征分析

基于1960—2017年观测数据分析了中国东部降水极端特性的地区差异、季节和气候学特征及变化格局,探讨了与全球变化和区域气候变率的关联性。结果表明,极端性降水的演化与降水均值或总量的气候型态、降水集中性和持续性密切关联,尤其雨带迁移和雨型演替是影响极端性降水地区差异与时空演变的根本因素。气候变化背景下,中国东部极端性降水强度和频次变化存在较好的协同一致性,近60年来在长江以南,强度加大的地区极端性降水亦趋于频发。同时,两者季节特征和地区差异明显。春季东北地区及华北北部极端性降水强度和频次均有明显增加。近60年来夏季极端性降水强度和频次的趋势变化在长江以南均以增加为主,以北以下降为主。秋季极端性降水强度和频次在华北地区亦呈增加趋势。冬季华南和江南地区极端性降水强度和频次趋势变化均以增加为主。华北地区及以北和内蒙古的西部冬季极端性降水强度增加显著,但频次变化不明显。而东北地区北部冬季极端性降水在强度减小的情形下,其频次仍趋显著增加。特别是中国降水主要集中在夏季,自1980年代以来中国东部夏季多雨带南移,雨型以北方型和中间型占优,转换为以长江型和华南型为主,多雨带的极端性降水群发性强,影响指数显著增加。此外,太平洋年代际振荡(PDO)暖位相及ENSO暖事件期间,长江以北夏季极端性降水的影响指数会显著降低。而东亚夏季风的减弱则有利于长江中下游等地区夏季极端性降水的频发和群发,极端性降水强度加大,其影响的危险性趋于增强。      

基于均一化资料的中国大陆极端温度的长期趋势

近百年来,全球气候变暖。这与暖日和暖夜增加,冷日和冷夜减少相关联。文章研究结果进一步证实了这一发现。本文基于1960-2012年中国大陆542个台站均一化气温资料,通过将中国大陆划分为8个次区域,利用百分位定义法计算了极端温度指数序列,同时,运用时间趋势分析法,对中国大陆各区域极端温度和极端温度指数的时空分布及变化趋势特征进行了分析。结果表明:在全球变暖的背景下,从地理分布而言,中国大陆在过去53年除西南地区外,大部分地区最低和最高温度有显著的升高趋势,其中,东北温度升高最为明显;从季节而言,冬季极端温度升高最为明显,夏季升高最少;最低温度明显升高,最高温度也有所升高,但是最低温度的升高幅度更大。冷夜和冷日出现频率呈减少趋势,暖夜和暖日出现频率呈增加趋势,其中以冷夜指数变化最为突出,均呈现一种区域差异的现象。本文利用更新的资料验证了前人的工作,也进一步分区分析,结果可为更多地区评估以及进一步的相关研究提供参考。     

卡尔曼滤波在咸阳极端温度预报中的应用

根据影响温度变化的因素选取初选因子,用2002年7—8月T 213资料与咸阳各县实况气温求相关,选取相关性好的作为入选因子,建立各县24 h最高、最低温度的卡尔曼滤波模型。通过对2002年7—8月温度的回报和2002年9月温度的检验,该预报方法能较好地反映咸阳各县温度的变化趋势,预报效果较好,已投入业务运行。     

基于T213集合预报的中国极端温度预报方法研究

基于中国T213集合预报系统资料,根据Anderson-Darling检验原理,研究基于集合预报与模式历史预报累积概率密度(简称模式气候)分布函数连续差异特征的极端温度天气预报方法,建立极端温度天气预报指数(Extreme Temperature Forecast Index, 简称EFI)的数学模型。利用S指数评分方法确定发布极端温度预警信号的阈值,得出:1月的发布极端高温的预警信号的阈值为0.7或0.8,发布极端低温的预警信号的阈值为-0.7或-0.8。基于EFI指数以及该阈值,对2013年1月中国极端温度天气进行预报试验,得出:极端天气预报指数对极端温度天气具有较好的识别能力,可提前3~7 d发出极端温度预警信号,随着预报时效的延长,预报技巧逐渐降低。     

无锡极端气温事件的气候分析

为了解气候增暖情况下,无锡地区极端最高和最低气温的气候特征,用阈值检测方法对无锡市1959-2007年的日最高气温、日最低气温进行了研究,分析了极端事件的发生规律,得出主要结论:(1)从年代际看,不论是日最高气温或日最低气温,2001-2007年偏高事件最多,偏低事件最少.(2)最低气温从1980s初开始稳定上升.(3)在3、5、7、12月比较容易出现异常的气温.月内异常气温出现次数多少主要与季节更替和天气系统的转换有关.(4)日最低气温不论冬春夏秋,都是明显升高.日最高气温冬、春、秋季呈升高趋势,而夏季震荡加大.即在夏季,日最高气温偏高的事件增多,日最高气温偏低的事件也增多.     

前冬北半球环状模对春季中国东部北方地区极端低温的影响

对1959—2008年前冬(12—3月)北半球环状模与春季(3—5月)中国东部北方地区极端低温事件的关系进行诊断分析,发现前冬北半球环状模与春季中国东部北方地区极端低温事件存在显著负相关。当前冬北半球环状模偏强时,春季中国东部北方地区上空对流层高、低层分别出现位势高度的负、正异常,对应异常的下沉增温,东北冷涡偏弱,极端低温事件发生频次偏少,强度偏弱;反之,当前冬北半球环状模偏弱时,春季该地区极端低温事件发生的频次偏多,强度偏强。进一步研究表明,欧亚雪盖在前冬北半球环状模对春季中国东部北方地区极端低温的影响中起到潜在的桥梁作用,当前冬北半球环状模偏强(偏弱)时,同期欧亚大陆中高纬度地区偏暖(偏冷),欧亚雪盖面积较小(较大)。另外,欧亚雪盖面积异常具有较强的持续性,可以从前冬持续到春季。因此,当前冬欧亚雪盖面积较小时,春季欧亚雪盖面积也偏小,且对应春季东北冷涡强度偏弱,中国东部北方地区地表气温偏高,极端低温事件发生的频次偏少,强度偏弱;反之亦然。前冬北半球环状模与春季中国东部北方地区极端低温事件的负相关关系为预测中国东部北方地区春季极端低温事件的变化提供了一个潜在的前期信号。     

中国区域性极端降水事件及人口经济暴露度研究

This paper tests the idea of substituting the atmospheric observations with atmospheric reanalysis when setting up a coupled data assimilation system.The paper focuses on the quantification of the effects on the oceanic analysis resulted from this substitution and designs four different assimilation schemes for such a substitution.A coupled Lorenz96 system is constructed and an ensemble Kalman filter is adopted.The atmospheric reanalysis and oceanic observations are assimilated into the system and the analysis quality is compared to a benchmark experiment where both atmospheric and oceanic observations are assimilated.Four schemes are designed for assimilating the reanalysis and they differ in the generation of the perturbed observation ensemble and the representation of the error covariance matrix.The results show that when the reanalysis is assimilated directly as independent observations,the root-mean-square error increase of oceanic analysis relative to the benchmark is less than 16%in the perfect model framework;in the biased model case,the increase is less than 22%.This result is robust with sufficient ensemble size and reasonable atmospheric observation quality(e.g.,frequency,noisiness,and density).If the observation is overly noisy,infrequent,sparse,or the ensemble size is insufficiently small,the analysis deterioration caused by the substitution is less severe since the analysis quality of the benchmark also deteriorates significantly due to worse observations and undersampling.The results from different assimilation schemes highlight the importance of two factors:accurate representation of the error covariance of the reanalysis and the temporal coherence along each ensemble member,which are crucial for the analysis quality of the substitution experiment.     

中国区域性极端降水事件及人口经济暴露度研究

基于中国1960-2014年771个气象站的逐日降水资料,选取有效降水序列95百分位数作为极端降水阈值,将既定持续时间尺度和连续面积上超过阈值的降水事件定义为区域性极端降水事件。采用强度-面积-持续时间（Intensity-Area-Duration,IAD）法,根据极端降水事件空间和时间上的连续性特征,对不同持续时间的区域性极端降水事件演变趋势及暴露于极端降水事件下的人口和国内生产总值进行研究。结果表明:（1）相对强度最大的区域性极端降水事件主要集中在1960-1968、1991-1999和2006-2013年3个时段;（2）区域性极端降水事件最强中心主要分布在长江以南和东北地区,发生在北方的多为单日极端降水,南方多为持续多日的极端降水;（3）1960-2014年区域性极端降水事件影响面积有所增大,相对强度变化不明显;（4）暴露于极端降水事件影响区域内的人口和国内生产总值均呈显著增大趋势,暴露人口最多的年份在1983年,达到2408万人/d,暴露国内生产总值最多的年份在1998年,达到20亿元/d。      

中国大范围极端低温事件的特征分析

利用NCEP/NCAR的逐日再分析资料和国家气象信息中心的观测站温度资料,分析了中国大范围极端低温事件的特征。基于强度、范围和时间3个条件定义了全国性极端低温事件,得到38个大范围极端低温事件(LECES),根据影响地域分为全国型、东部型、华南华北型、西北华南型、华北东北型5类,对比分析各类型事件的环流形势特征。结果表明：全国型LECES在发生前15 d左右存在前兆信号,乌拉尔山出现明显的阻塞形势,300 hPa高空急流呈正负纬向带状分布,急流增加,东亚季风强,西伯利亚高压增强,冷空气在亚洲北部堆积。在850 hPa上,西伯利亚地区为异常强大的反气旋,中国大部分地区受北风控制,这种高低空环流系统的配置和演变影响着我国,使中国发生极端低温天气。此外,与全国型LECES相比,其他型LECES在发生前5 d左右出现前兆信号,事件持续时间短,强度弱,且500 hPa高度场、海平面气压场的异常区域决定了LECES的类型。     

极端气温事件对安徽省农业生产的动态影响分析

用安徽省17个城市逐日的最高气温、最低气温数据,采用百分位法计算了1988—2010年安徽省年际极端气温事件,并以计量经济学的结构向量自回归模型为基础,将极端气温事件作为一个因子与农业总产值、国内生产总值、农业机械总动力构建了新的经济-极端气温事件模型。进一步通过脉冲响应函数和方差分解方法,定量分析了极端气温事件对安徽省农业生产的动态影响,结果表明:极端高温事件对农业生产的影响总体为负向,并表现出一定的滞后性;而极端低温事件对农业生产的影响初期为正向,后期逐渐转为负向。极端高温事件对农业生产的影响程度较高,可达0.033%,极端低温事件次之。模型内引起农业生产变化的各因子中,极端高温事件的贡献比例可达25.3%,是重要的影响因子;极端低温事件的贡献比例最高为10.9%,也是比较主要的影响因子。     

Nonstationary analysis of the extreme temperatures in Turkey

Record-breaking extreme temperatures have been measured in the last two decades all over Turkey, with recent studies detecting positive trends in extreme temperature time series. In this study, nonstationary extreme value analysis was performed on extreme temperature time series obtained from fifty stations scattered over the seven geographical regions of Turkey. Basic characterization of the data set was defined through outlier detection, homogeneity, trend detection, and stationarity tests. Trend-including non-stationary extreme temperature time series were analyzed with non-stationary Generalized Extreme Value distribution. Three main physical drivers were considered as the leading causes that trigger the observed trends in extreme temperatures over Turkey: time, teleconnection patterns of the Arctic Oscillations, and those of the North Atlantic Oscillations. The results showed that most of the absolute annual minimum and maximum temperature time series are inhomogeneous while the possible breakpoints date back to the1970s and 1990s, respectively. More than half of the absolute annual maximum time series (26/50 and many of the absolute annual minimum time series (21/50) showed a positive trend. No negative trend was detected in the extreme temperature time series. Based on the frequency analysis of the 21 annual maximum time series, the non-stationary estimations of 50-year return levels were detected to be higher than in the stationary model (between 0.44 °C and 3.73 °C). The return levels in 15 of the 20 minimum temperature time series increased from 0.11 °C up to 12.28 °C. Elevation increases the nonstationarity impact on absolute minimum temperatures and decreases it on absolute maximums. The findings in this study indicate that the consideration of non-stationarity in extreme temperature time series is a necessity during return level estimations over the study area.     

中巴经济走廊极端低温事件风险评估

危险性、暴露度、脆弱性是极端低温事件风险评估的关键因素。基于1961—2015年中巴经济走廊地区逐日最低气温、人口和耕地等数据,选取极端低温事件强度、频次、持续时间,人口密度,耕地面积占比,植被覆盖度,数字高程模型（DEM),脆弱人口比重和性别比重9个指标,采用层次分析法和熵权法确定各指标组合权重,对中巴经济走廊地区极端低温事件进行风险评估,实现了中巴经济走廊极端低温事件不同风险等级（低、较低、中、较高、高风险）的区划。研究表明,中巴经济走廊内极端低温事件风险分布具有显著的空间差异,极端低温事件风险受极端低温事件强度、人口密度和地形影响较大。区域内绝大部分地区属于低风险地区,高风险地区有巴基斯坦的阿扎德克什米尔地区、吉尔吉特-巴尔蒂斯坦地区、开普省地区、联邦直辖部落地区和中国的喀什地区。其中,阿扎德克什米尔高风险面积占比最高（约35%),联邦直辖部落地区较高风险面积占比最高（约7.7%),吉尔吉特-巴尔蒂斯坦地区中风险地区面积占比最高（约24.6%);中风险地区占比超过10%的还有开普省（12.5%)、阿扎德克什米尔（20%)、联邦直辖部落地区（10.2%)、中国喀什地区（14.3%)。评估结果与历史灾情吻合,可为区域气象灾害风险评估和防灾减灾提供参考。     

增暖背景下新疆冷冬与极端低温事件的联系

为了客观准确地描述新疆冬季偏冷的特征,基于新疆99个国家气象观测站1981－2020年逐日最低气温、日平均气温和欧洲数值预报中心再分析资料（ERA5）逐日最低气温再分析资料,对于冬季气温异常偏低年、冷冬年、强冷冬年以及单站极端低温事件、区域性持续极端低温事件进行了识别。结果表明：1981—2020年,新疆区域冬季平均气温异常偏低年与冷冬年有差异。新疆冬季单站极端低温事件总体呈减少趋势;12月和2月的出现频次高于1月,但12月减少速率大于2月,1月总体呈增加趋势。新疆共出现53次冬季区域性持续极端低温事件,其中,全疆型出现频次最高,北疆型次之,南疆型第三,山区型最少;出现频次最多的是持续10～15 d的事件;新疆冬季区域性持续极端低温事件发生频次减少,但单站事件持续时间并没有明显减少,而且影响范围在扩大。当冬季极端低温事件出现频次高、持续时间长时,50%以上的测站出现冷冬（强冷冬）时,区域内冬季平均气温一致偏低的概率较大;当冬季极端低温事件出现频次低、持续时间在10d以内时,出现冷冬的测站很少或没有,冬季平均气温一致偏低的概率较小。