关于东亚副热带季风和热带季风的再认识

利用NCEP/NCAR再分析数据集和CMAP(Climate Prediction Center Merged Analysis of Precipitation)降水资料, 分析了东亚副热带夏季风与热带夏季风的区别和联系, 以及两者相互作用问题, 深入讨论了东亚副热带季风的本质。分析发现东亚副热带夏季风建立早于热带夏季风, 于3月中旬已经开始建立。两者是相互独立的两个过程, 前者并非是后者向北推进的结果;相反, 前者建立后的突然南压有利于后者的爆发。副热带夏季风为渐进式建立, 但撤退迅速;热带夏季风爆发突然, 但撤退缓慢。副热带夏季风的建立以偏南风的建立为特征, 而热带夏季风的建立以偏东风向偏西风转变为特征。热带夏季风的建立时间取决于经向海陆热力差异转向, 而东亚副热带夏季风则更依赖于纬向海陆热力差异的逆转。亚洲大陆（含青藏高原）与西太平洋之间的纬向海陆热力差异的季节逆转无论对东亚副热带夏季风还是热带夏季风均有重要作用。     

夏季中国降水型的年代际变化与大气内部动力过程及外强迫因子关系

根据中国160站月平均降水、NCEP/NCAR的再分析资料以及英国气象局哈德莱中心1900～1999年全球1°×1°格点月平均海表温度距平资料,利用物理量诊断、EOF分析等方法,探讨东亚季风区大气环流内部动力过程与大气外强迫因子（海温）年代际变化及对中国夏季降水型的影响。分析发现,中国东部地区、西北地区夏季降水型有各自不同的年代际变化趋势;中国东部夏季降水型及东亚夏季风环流年代际变化趋势与大气外强迫因子北太平洋中纬度海温年代际变化（PDO）关系密切;中国西北地区夏季降水年代际变化与大气内部动力过程中纬度西风带扰动动能年代际减弱有关。     

复杂地形下地面观测资料同化I. 模式地形与观测站地形高度差异对地面资料同化的影响研究

中国地形复杂，模式地形与实际观测地形存在一定高度差异，因此设计合理的复杂地形下地面观测资料的同化方案有利于使我国目前仅用作探测手段的地面观测资料（常规地面观测站和地面自动站）在中尺度数值模式中得到充分利用。作者在MM5_3DVAR同化系统中利用近地层相似理论将地面观测资料进行直接三维变分同化分析，并对地面资料同化方案设计中是否需要考虑模式与实际观测站地形高度差异进行探讨研究。研究结果表明：通过近地层相似理论将地面观测资料同化到数值模式能起到一定的作用，并且地面观测资料（温度、 湿度、 风场、 地面气压）中各物理量同化到数值模式都能影响24小时降水数值结果，但各物理量起的作用大小不一样，其中影响最大的是温度，其次为湿度；地面观测资料同化方案设计有必要考虑模式地形与实际观测站地形高度差异，适当考虑这种高度差异能取得较好的结果。     

东亚季风系统的时空变化及其对我国气候异常影响的最近研究进展

本文回顾了关于东亚季风系统的时空变化及其对我国气候异常影响的最近研究进展。许多研究说明,东亚季风系统无论风场的垂直结构、年循环或是水汽输送和降水特征都明显不同于南亚和北澳季风系统,它是亚澳季风系统中一个相对独立的季风系统。并且,研究结果表明了东亚季风系统有明显的时空变化:其中夏季风系统在年际时间尺度上存在着一个准两年周期振荡和具有极向三极子异常的空间分布特征,并从20世纪70年代中后期起至今发生了明显变弱的年代际变化,这个变化在华北尤其显著;而东亚冬季风在年际时间尺度上存在一个准四年周期振荡,从20世纪80年代中后期起也发生了明显变弱的年代际变化,它引起了我国的持续暖冬。进一步的研究还揭示了东亚季风系统的变异是与海–陆–气耦合系统变异及其相互作用密切相关,因而,东亚季风系统可以看成是一个大气–海洋–陆地的耦合气候系统,即称之为东亚季风气候系统。此外,本文还从上述东亚季风气候系统的年际和年代际变异提出了长江流域严重洪涝灾害发生的气候学概念模型和华北持续干旱的气候背景。     

SMIP2试验对亚洲夏季风的模拟能力及其可预报性的分析

利用参加第二次季节预测模式比较计划（Phase 2 of the Seasonal Prediction Model Intercomparison Project,简称SMIP2）的五个大气环流模式的输出结果,比较了这些模式对亚洲夏季降水的模拟能力,并讨论了大气环流模式在季节尺度上对亚洲夏季风的可预报性。结果表明,各模式能够较好地模拟亚洲夏季降水的大尺度分布特征。除了模拟的东亚夏季降水异常经验正交函数分解第一模态（EOF1）的时间系数与观测之间的相关系数较低之外,多数模式可以大致再现东亚、南亚和西太平洋夏季降水异常EOF1及其对应的时间系数。分析表明,热带地区有很好的可预报性,北半球副热带地区的可预报性尽管也较好,但比热带地区要低,南半球热带以外地区的可预报性较差,陆地上的可预报性比海洋上低。在热带和北半球副热带地区,由海温强迫所产生的较大外部方差对此地高可预报性有很大的贡献。与正常年份相比,模式在强El Ni?o年和强La Ni?a年表现出较高的可预报性,在南亚和印度洋地区大多数模式在El Ni?o年比La Ni?a年产生了更好的可预报性,在中西太平洋区域El Ni?o年可预报性的高值中心较La Ni?a年位置偏西。     

L波段与59—701系统高空对比观测资料特征分析

选择喀什探空观测站10个位势等压面上的高度、气温、露点L波段雷达探空系统与59—701雷达探空系统对比观测资料进行分析,结果表明,两种仪器的露点差异最大,而且随高度增加而增加。对各时段高度、气温、露点观测资料进行“检验也表明,L波段与59—701雷达探空高度和气温观测资料无显著性差异,属于同一气候序列;而部分露点值没有通过检验。另外,气温观测值的离散性相对较大,各位势层高度、气温、露点观测值的离散性19时比07时大,低空比高空大。两种仪器在各等压面上的气温值有一定差异,这种差异在大气对流活跃时尤为突出。     

3个登陆台风引发阳江特大暴雨的水汽输送对比分析

利用区域自动站资料及NCEP再分析资料,对0915号"巨爵"、1006号"狮子山"和1011号"凡亚比"登陆后引发阳江特大暴雨的水汽输送特征进行了对比分析,并应用HYSPLIT-4轨迹模式验证了水汽来源。结果表明:1)它们引发阳江特大暴雨期间,低纬西南季风活跃。"巨爵"影响时由来自印度洋与副高西侧偏南气流汇合产生强降雨,水汽来源于中南半岛和孟加拉湾;"狮子山"影响时西南水汽输入明显减弱,主要由偏东气流携南海近海水汽的注入引发了局地短而强的降雨,水汽来源于南海近海;"凡亚比"登陆后,北部湾超低空急流的暴发,有利于强西南气流携带水汽经粤西往"凡亚比"输送,引发粤西地区特大暴雨,水汽主要来源于北部湾。2)强降雨都是始于阳江特大暴雨区纬向风转东风或经向风转南风阶段。"巨爵"、"凡亚比"引发阳江强降雨前后,850 h Pa南海、北部湾经向风南风明显增大,加强了海上水汽的向北输送。"狮子山"影响时则是由于近海短时间转东风,水汽由东输入并加强了辐合。3)水汽输送以"巨爵"最强、"狮子山"最弱,水汽辐合层次"巨爵"和"狮子山"较"凡亚比"要浅薄。它们的低层水汽辐合中心与特大暴雨区有很好的对应关系。     

川渝地区雨季降水特征及海温背景场分析

利用川渝地区34测站1960~2010年共51年逐日降水量资料和同期逐月海表温度(SST)再分析资料,采用点相关、合成分析等现代气候诊断分析方法,研究了川渝地区雨季降水特征及海温背景场特征。结果表明:(1)川渝地区多年平均逐候降水量呈单峰型,川渝地区雨季确定为5~10月。(2)川渝地区雨季降水量时空分布不均,雨季降水量高值中心出现在雅安、乐山一线。(3)点相关分析表明,与川渝地区雨季降水量变化呈显著负相关的关键海区分别是:赤道东太平洋海域、北太平洋、赤道印度洋海域、南印度洋海域、北大西洋海域和赤道东大西洋海域,且通过信度0.1的显著性检验,合成分析的结果与点相关分析相吻合。     

A2和B2排放情景下气候变化对福建省水稻生产的阶段性影响

选择IPCC排放情景特别报告(SRES)中的A2和B2方案,利用区域气候模式PRECIS构建的气候变化情景文件与作物模型(CERES-Rice)耦合,采用雨养与灌溉两种方式,并综合考虑未来CO2浓度增加带来的直接增益效应,模拟了未来2020s及2040s两个时段气候变化对福建省水稻生育期与产量的影响。结果表明:无论是雨养方式还是灌溉方式,未来全省各稻区水稻生育期都将缩短,并且随着温度增高,2040s时段缩短的时间较2020s更长,单季稻生育期缩短时间最长,可达15~20 d。雨养条件下,除了闽东南双季稻区后季稻在2020s时段表现为2.3%(A2)和3.1%(B2)较小幅度的增产外,其他稻区各种稻作制度下的水稻产量较之BASE均出现了不同幅度的减产。闽西北稻区后季稻减产幅度最大,2020s时段A2和B2情景下减产幅度依次为6.9%和10.2%,2040s时段减产幅度进一步加大至14.1%和15.6%。闽东南稻区后季稻模拟结果较为乐观,尤其是在灌溉条件下表现为不同幅度的增产,两种情景下分别增产了1.7%、3.9%。双季稻种植区的后季稻产量稳定性均不如早稻和单季稻的,且随着温度升高,到2040s产量不稳定性有增加的趋势。灌溉在一定程度上可以缓解未来高温天气带来的产量波动。从全省的总产变化趋势来看,A2和B2两种排放情景模拟的结果都不容乐观,即使采用充分灌溉的方式,也依旧表现为减产。2020s时段,两种情景下分别减产0.74%与2.44%;2040s时段,两种情景下减产为3.50%与3.23%。未来早稻和单季稻生长季的土壤水分条件将变得不如目前湿润,与之相关的灌溉需要量均有所增加。