中国降水的季节性

本文使用一套基于中国气象局所属的2416个台站数据所得的高分辨降水资料,对1961~2013年中国降水季节性进行了研究。就全国平均而言,各季节降水占全年降水百分率最高的为夏季（56.5%）,春季（19.3%）和秋季（18.9%）次之,冬季（5.3%）最少;针对不同地区,各季节降水百分率存在很大差异,例如华南春季降水最多、东北至高原一线秋季降水大于春季降水。春、夏两季降水百分率高值（低值）区域略呈现出降水百分率减少（增多）趋势,秋季整体上略微减少,冬季则显著增加;季节降水百分率的变率整体表现为夏季大而冬季小,其西部的变率与地形为显著负相关,东部变率的大值区位置随季节变化;秋冬两季的降水百分率变率有显著增加,各季节不同地区变率的变化趋势存在明显差异。     

南亚高压上下高原时间及其与高原季风建立早晚的关系

本文利用1948—2013年NCEP/NCAR逐日再分析资料,定义了南亚高压动态特征指数,讨论了南亚高压上下高原的时间以及与高原季风建立早晚的关系。研究表明,南亚高压北界位置在4月初开始北移,5月迅速北抬,最北可达到55°N,9月开始南撤,西伸脊点在5—10月移动较稳定,5—7月向西移动到青藏高原上空,8—10月向东移动撤离高原,11月—次年4月东西摆动剧烈。南亚高压初上高原大致为6月第3候(33候),而撤离约为10月第4候(58候)。南亚高压移上高原的时间较高原夏季风建立晚73 d左右。南亚高压撤离高原时间较高原冬季风建立约早5 d。高原夏季风的建立和南亚高压初上高原是青藏高原热力作用在不同阶段的结果,反映在了高原的高低层上。     

青藏高原近60年来气候变化及其环境影响研究进展

作为全球能量水分循环的关键区域,青藏高原(下称高原)气候变化对高原及周边地区气候与环境变化具有重要影响.本文从高原表面增暖、辐射变化、降水的多尺度变率、表面风速及环境变化方面回顾了高原近60年来气候变化及其环境效应与物理机制的研究进展,并基于再分析和台站观测资料讨论了近10余年来高原表面温度和风速变化的特征及原因.最后...     

一次局地大暴雨的地面观测资料同化预报试验研究

基于WRF（Weather Research and Forecasting）模式及其3DVAR（3-Dimentional Variational）资料同化系统,采用36 km、12 km 、4 km三层嵌套网格进行逐3 h资料同化和快速更新循环预报,对2011年5月8日鲁中一次局地大暴雨过程进行了资料同化敏感性试验。试验结果表明,地面观测资料同化和快速更新循环对本次降水的预报起到了关键性作用。在快速更新循环预报时不同化地面观测资料,或同化全部观测资料进行冷启动预报,模式均不能预报出山东的降水。同化地面观测资料后,显著改进了模式降水落区预报。地面观测资料同化可以影响到700 hPa高度以上温压湿风要素的变化,从而改变了大气初始场的温湿结构,导致模式预报的700 hPa附近高空大气湿度和热力不稳定增强,700 hPa以下低层风场更强,850 hPa鲁中以南风速较无观测资料同化的偏强2～4 m·s-1,低层风场的动力作用触发高空的不稳定大气,降水出现在山东。     

改进的超级集成预报方法在长江三角洲地区O3预报中的应用

针对当前单模式系统臭氧（O₃）预报的不确定性问题,提出了一种基于活动区间的多模式超级集成的、高效的预报方法。本研究基于长江三角洲（长三角）地区多模式空气质量预报系统,将改进后的超级集成预报方法（AR-SUP）运用到2015年长三角地区的O₃预报中,并与滑动训练期的超级集成预报（R-SUP）、多模式集成平均预报（EMN）、消除偏差的集成平均预报（BREM）对比,结果表明AR-SUP对预报效果的改善最明显,其在暖季和冷季的均方根误差（RMSE）较最优单模式平均下降了20%和23%。将AR-SUP运用到48 h和72 h预报中发现,当预报时效增加时该方法依旧保持较高的预报技巧。多项统计数据均证明AR-SUP在研究时段内所有站点均能显著减小O₃预报误差、提高整体相关性和一致性,有效提高当前短期（三天）预报准确率。     

国家气象中心集合数值预报业务系统的发展及应用

利用ECMWF集合预报对2016年6月11—12日发生在长三角地区的一次暴雨过程进行了分析,并对集合“好” “坏”两类成员的预报结果进行了对比。分析表明：集合预报对本次暴雨过程具有比较好的预报能力,集合平均预报效果要优于确定性预报,其雨量预报的增大趋势对暴雨的预报具有一定的指示意义;高分位数集合成员对于暴雨预报有比较好的参考价值,尤其是在预报时效还较长的时候,如果连续多起报时次高分位数集合成员都预报出暴雨,以及低分位数集合成员的雨量预报呈现逐渐增大趋势,预示着暴雨的可能性在增大,有助于暴雨预报的决策;对天气系统和气象要素的预报差异是造成“好”“坏”两类集合成员对本次暴雨过程模拟效果差异的主要原因,对500 hPa高空槽、850 hPa低涡及其切变线、西南气流和偏东气流的模拟是决定“好”“坏”两类集合成员模拟效果的关键因素。

     

基于GIS的青神县暴雨洪涝灾害风险区划

随着全球变暖,气候发生变化,青神县极端天气事件频发,气象灾害特别是暴雨洪涝的发生频率有增加的趋势,给国民经济和社会发展造成重大的损失。本文主要根据气象与气候学、农业气象学、自然地理学、灾害学、自然灾害风险管理等基本理论,在GIS技术的支持下,采用风险指数法、加权综合法、自然断点等方法,绘制青神县暴雨洪涝灾害风险区划图,对青神县暴雨洪涝灾害风险进行分析和评估。结果表明,青神县高风险区和次高风险区主要分布在罗波乡、汉阳镇,以及沿江河流域,其余大部为中等及以下风险区。     

北大西洋飓风频次与西半球的南极涛动的联系

To examine the zonal asymmetry of the Antarctic oscillation （AAO）, different portions of the AAO from June to October （JJASO） in the interannual variability of the Atlantic tropical hurricanes number （ATHN） are documented in this research. It follows that the AAO in the Western Hemisphere （AAOWH） is positively correlated with the ATHN, at 0.36 during the period of 1871-1998 and 0.42 during the period of 1949-98. After removing the linear regressions on the Southern Oscillation Index （SOI） in all time series, the above correlation coefficients are 0.25 and 0.30, respectively. The underlying mechanisms are studied through analyses of the atmospheric general circulation variability associated with the AAOWH. It turns out that the positive （negative） phase of JJASO AAOWH corresponds with several factors： decreased （increased） vertical zonal wind shear magnitude, low-level anomalous convergence （divergence）, high-level anomalous divergence （convergence）, and warmed （cooled） sea surface temperature in the tropical Atlantic. Therefore, the positive （negative） phase of JJASO AAOWH is favorable （unfavorable） to the tropical hurricane genesis.     

热带太平洋-印度洋相互关系的年代际改变

用Nino3指数、印度洋单极指数、偶极子指数表示热带太平洋．印度洋SST的年际异常,发现1978年以后ENSO在热带印度洋的信号减弱了,可以解释如下：1978年之前,印度洋和太平洋纬向垂直环流的异常在海洋性大陆附近作齿轮式耦合;1978年以后,由于热带太平洋的上升支的东移,导致两洋的纬向垂直环流异常的耦合减弱。     

南京北郊冬季大气SO_2、NO_2和O_3的变化特征

利用差分吸收光谱仪DOAS(differential optical absorption spectroscopy),对2007年11月—2008年1月南京北郊大气SO2、NO2和O3进行了观测。结合Parsivel降水粒子谱仪和自动气象站的资料,对冬季大气污染气体的浓度变化规律及降水和风速风向对其的影响进行了分析。结果表明,南京北郊大气SO2浓度较高,呈明显双峰特征,分别在12时(北京时,下同)和00时达最大,受附近排放源的影响最大,东风及南风时比静风时SO2浓度更高。降水对SO2湿清除效果明显,清除系数平均为0.168 h-1。NO2气体呈明显单峰特征,在18时达最高值。南京北郊是NO2源区之一,主要受附近高速公路汽车尾气排放源的影响。静风时NO2浓度最高。O3浓度受NO2的影响较明显。O3日变化呈单峰特征,在15时达最大值,静风时O3浓度最低。降水对O3的间接影响较明显,在降水时,白天由于太阳辐射较弱,O3浓度降低;夜晚NO浓度较低,使得O3浓度升高。