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。     

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。     

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。     

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。     

暖季极端降水与温度的关系研究——以安徽省为例

围绕1998~2014年间安徽省极端降水事件,展开了不同时间尺度暖季极端降水与温度的关系研究。结果表明,从年际尺度上看,极端降水强度和极端降水频数与气温和温度日较差的相关关系呈现南负北正的反向特征,尤以北部的正相关最显著。定量结果表明,安徽省区域平均的暖季极端降水频数和极端降水量对升温的变化百分率分别为13.7%/°C和0.03%/°C。从日(小时)尺度上看,气温低于25°C时,随着气温的升高极端降水量增加,且基本遵循一倍(二倍)的Clausius-Clapeyron变率。但在气温高于25°C时,随着温度的升高,日和小时极端降水量出现不同程度的下降,尤以前者减少的最显著。进一步比较不同小时尺度极端降水与气温关系发现,随着时间尺度的增长,气温增长后极端降水量下降的关系变得尤为明显。这可能与单日内极端降水在偏高温时以短时降水为主有关。     

L-矩估计方法在极端降水研究中的应用

本文引进具有高精度优良特性的L-矩参数估计方法,应用Gumbel分布模式拟合我国东部地区的极端降水量。结果表明,参数的L-矩估计法使Gumbel分布拟合极端降水的优度有较大的提高,同时在给定重现期条件下估计极值分位数具有良好的效果。相对而言,对短样本序列,L-矩估计比常规矩估计具有明显的优势。     

近140年中国、北半球和全球气温的标度律

运用非趋势波动分析方法,有效地消除数据中噪声和非平稳性质的影响,研究全球、北半球和中国近140年气温变化的长程幂律相关性。结果表明：全球气温、北半球气温和中国气温都有由交叉点划分的两个标度不变区域,可能对应两个不同的物理机制。其一,都可以表现出正长程相关的性质,而且全球气温的持续性最强,北半球次之,中国气温最弱;其二,全球气温和北半球气温还可以有几乎是1／f噪声性质的变化,中国气温则可表现出介于1／f和布朗噪声之间的行为。     

冬季北极海冰长期变化对华北降水的可能影响

分析表明,从长期趋势来看,冬季喀拉海、巴伦支海海冰可以影响８月份海河、辽河匠降水;而冬季巴芬湾、戴维斯海峡海冰对７月黄河中上游流和水有有影响,海冰与降水变化均呈相反的变化趋势     

气候变化情景下泥石流危险性响应分析

通过中国1950—2010年降水日值0.5°×0.5°格点数据和CMIP5的6个气候模式数据,以2010年舟曲8·7特大山洪泥石流为例,估算此次灾害发生的降雨重现期,并估算未来同等重现期下的降雨量,基于HEC-HMS和FLO-2D模型模拟该降雨量下山洪泥石流堆积面积与泥沙冲出量,进而得到了气候变化背景下的泥石流危险性变化。结果表明：2010年舟曲8·7山洪泥石流灾害的降雨重现期为1500 a,未来相同重现期下降雨量为113.7 mm。设防水平不变条件下,舟曲县城泥石流堆积面积可达2010年灾害的173%,总泥沙量增加到148%,且泥石流堆积面积增加的区域主要位于2010年舟曲县城人口密集区。可见,灾后重建中舟曲县城一半以上居民的转移安置政策有利于弱化未来气候变化背景下泥石流危险性增加的不利影响,是一种有效的气候变化适应性举措。     

气候变化对延伸期预报的影响

10～30 d时效的延伸期预报,作为无缝隙预报预测体系中至关重要的一环,连接着天气预报和短期气候预测。受不断加剧的气候变化的影响,延伸期预报将面临更为重大的挑战。首先概述国内外延伸期预报现状,然后分析了全球气候变化对极端天气气候事件分布特征、关键环流系统可预报性等方面的影响,发现气候变化将导致延伸期预报难度加大、需求更加旺盛,同时也更加突显延伸期预报在防灾减灾方面的作用。进一步展望延伸期预报将面临的新挑战以及未来业务发展的新动向,提出了适应气候变化的应对措施和建议,如大力发展数值预报模式、深入开展延伸期预报机理研究、大力发展动力—统计相结合的预报方法以及尝试多学科交叉协作等。     

我国东部极端降水时空分布及其概率特征

利用我国105°E以东地区210个测站近50年(1953—2002年)逐日降水资料,在REOF客观分区的基础上,确定各分区的极端降水最佳采样期为1~2日。进而研究了日极端降水量的气候特征。采用具有优良特性的L-矩参数估计方法对我国东部极端降水拟合Gumbel分布。结果表明,L-矩参数估计方法的拟合优度比其它方法有进一步提高,近50年来,极端降水趋势虽无明显变化,但其时空差异较大。符合Gumbel分布的极端降水重现期的地理空间分布,大致特征是,东南大、西北小,两湖盆地、黄海海湾及辽东半岛也有高值区。     

湖南夏季雨量场的EOF的稳定性及其长期预报

利用1958～1995年湖南夏季雨量场,分析了经验正交函数(EOF),结果表明,它能反映降水的空间分布特征.将该场划分为1958～1983年和1970～1995年两段,对原始场和两个新场的EOF进行了比较和讨论,发现在一定条件下,EOF是稳定的.将该场序列延伸至1997年,并划分为1958～1977年和1978～1997年两个不重合的时段;结果EOF仍较稳定,这可能与场内平均相关状况的差异较小有关.在此基础上,采用主成份筛选的建模方案,制作了雨量场的长期预报.     

简化典型相关预测模型面雨量中期预报试验

以５天平均的５００ｈＰａ高度场格点高度值为预报因子,三峡地区４个区的候面雨量为预报对象,建立简化的典型相关预报模型,并采用历史资料独立样本检验的方法进行预报试验。对预报效果的分析表明：简化的典型相关预报模型对三峡地区面雨量的中期预报有一定的技巧,预报效果基本睦能达到中期天气预报业务的要求,对预报员有一定的参考价值。     

贵州省2020年5月极端性高温事件研究

2020年5月贵州省出现极端高温天气事件,本文利用贵州省84个气象观测站日平均气温和最高气温资料、美国气象环境预报中心的逐日再分析高度场资料以及美国海洋大气管理局的日平均海表面温度（SST）资料,利用超前滞后相关等方法对贵州省2020年5月“极端性高温事件”进行研究。得出如下结论：（1）2020年5月贵州省约有29%的站点极端日最高气温超过了1981年以来的历史极值,约58%的站点突破1981年以来5月同期历史极值,西太平洋副热带高压显示为异常西扩加强的态势,同时伴随南亚高压东伸增强,两个高压在不同高度上的配合导致深厚高压的异常出现,是此次贵州极端性高温事件发生的重要因素。（2） 2020年5月在欧亚大陆中高纬对流层上层有明显的Rossby波列结构,有利于贵州极端性高温事件出现。（3）热带西大西洋SST在月尺度内异常阶段性增暖,可作为贵州省极端性高温天气发生的重要前期信号,并且增暖过程比高温事件提前约14天,具有一定的前期指示意义。