1999年夏季中国降水南多北少成因初探

对1999年中国夏季降水特征及其成因的分析表明,1999年夏季中国长江中下游地区降水偏多有其重要的气候背景,主要受到降水年代际振荡湿期的影响,而LaNina事件的冬季增强是造成1999年中国夏季雨带位置偏南,北方少雨干旱的重要物理因素.     

2—5月我国低温连阴雨和南方冷害时空特征

利用1951-2007年25月我国546个站逐日平均气温和24h降水量观测资料以及南方早稻区代表站日照时数观测资料,定义了全国统一的低温连阴雨标准和早稻区低温冷害标准,并采用统计分析方法,给出了1951—2007年2—5月我国低温连阴雨和低温冷害的时空变化特征。57年中,2—5月低温连阴雨平均日数以四川盆地、贵州、江南西部和华南最多。2—5月,低温连阴雨日数呈现由长江以南向黄河流域逐渐增加且范围扩大的特征。各月低温连阴雨日数20世纪50年代较少,1997年后呈现显著减少的趋势。1963-1996年,各月低温连阴雨日数的EOF第1特征向量呈现出月际反相变化,并有年代际振荡特征。对于各地区的早稻播种而言,1951年以来,四川盆地和长江中下游地区低温冷害较华南地区偏多、偏重,但2000年以来各早稻区的低温冷害都在减少,早稻区低温冷害存在显著的年际和年代际周期振荡特征。     

2008年1月我国大范围低温雨雪冰冻灾害分析

2008年1月10日至2月初,我国发生了大范围低温雨雪冰冻灾害,其主要特征为灾害范围广、灾害强度大、连续低温时间长、雨雪持续时间长、冰冻日数多和灾害损失严重.为今后更好地开展此类事件的短期气候预测业务,作者从气候角度分析了这次灾害的可能成因.分析表明,2007年8月发生至今的拉尼娜事件发展非常迅速,其所造成的大气环流异常是导致我国大范围持续低温雨雪冰冻灾害的重要原因.在1月,乌拉尔山地区位势高度场异常偏高、中亚至蒙古国西部直到俄罗斯远东地区位势高度场偏低的环流异常持续时间很长,非常有利于冷空气不断分裂南下;西太平洋副热带高压异常偏北,有利于大量暖湿空气向我国输送,并决定了低温暴雪冻雨灾害发生的区域;青藏高原南缘的南支槽异常稳定活跃,有利于来自印度洋和孟加拉湾的暖湿气流沿云贵高原不断向我国输送.为我国长江中下游及其南部地区的强降雪天气提供了更加充足的水汽来源.分析还表明,1月中旬以来,湖南、贵州等地逆温层不断加强并长时间维持是上述地区大范围冻雨持续出现的主要原因.     

论动力相似预报的物理基础问题

为了更好地发展动力相似预报的策略和方法,基于非线性动力学成果,综合探讨了动力相似预报的物理基础问题。分析表明,“相似预报—低频流型—可预报性”在物理上存在密切联系,这在统计相似预报和动力相似预报问题中均适用。通过类比集合预报,并对实际大气不同尺度模式预报的个例分析,初步证实了相似初值对应的动力预报结果及其预报误差行为具有相似性。在此基础上,进一步提出三类相似性问题,并归纳了动力相似预报的物理基础：在初始状态相似性持续的情况下,动力预报结果以及预报误差行为具有相似性。     

T63L16气候模式预报能力的空间尺度分布研究

采用球谐谱展开和方差分析方法,利用1970-2003年NCEP再分析500 hPa高度场资料和国家气候中心T63L16月动力延伸预报业务回报1982-2002年的结果,研究了T63L16模式逐日预报可预报能力的空间尺度依赖特征和对于中期预报的可预报稳定分量.分析表明,T63L16模式预报能力在总波数n上具有各向同性,其主要的误差发生在波数为5-10的天气尺度波.基于对T63L16气候模式500 hPa位势高度场球谐系数内部方差和该物理量气候外部方差之比R演变特征的分析,本文定义了模式26-40 d预报的方差比的平均作为R的临界值来定量地确定T63L16模式对不同空间尺度气象场的可预报期限,并引入波能谱为权重系数研究了模式可预报期限与纬向波数和总波数的关系.结果显示该模式的逐日可预报期限与纬向波数和总波数、以及季节均有关系.可预报期限在整体上随着空尺度的减小而逐渐缩短,但并不是纯粹的单调递减;对于纬向2波分量的可预报期限比3-5波要短,町能是由于该模式对表征东亚大槽和北美大槽的2波的刻画相对不够好.另外,对季节平均的中期预报可预报稳定分量的考察表明,就全球而言,对于提前6 d以上的预报,夏季具有的可预报稳定分量为纬向波数小于12或总波数在17以内,其他季节为纬向波数小于7或总波数小于13;对于提前11-15 d的预报,冬夏两季的可预报稳定分量为纬向波数小于5或总波数小于10,春(秋)季节为纬向波数小于3(2)或总波数不大于8(7).这为针对该尺度发展新的预报策略和方法、改进预报效果,提供了依据.     

中国西北东部地区春季降水及其水汽输送特征

文中使用 1 96 2～ 2 0 0 2年逐日降水资料和NCEP/NCAR再分析资料 ,考察了中国西北东部地区春季降水及其水汽输送的气候特征和异常变化。分析表明 ,该地区春季降水时段集中、变率较大 ,具有明显的年际和年代际变化特征 ;水汽主要来源于南部季风区 ,输送路径集中于青藏高原和偏南方向 ,偏东方向输送相对较弱 ,而且西太平洋副高和高原对输送路径具有显著影响 ;多雨年的异常水汽输送主要来源于偏东方向海洋上的异常向西输送和前期由菲律宾及其北部海区的向北输送 ;对异常水汽通量进行分解后发现 :由环流异常引起的平均水汽输送在多数年份的降水正异常过程中起主导作用 ,而平均环流对异常水汽的前期输送对于局地降水异常也有一定贡献 ;多雨年的环流异常集中表现为高度场上位于中国东北地区的正异常中心 ,这有利于偏东、偏南的异常水汽输送到西北东部。结果初步认为西北东部地区的空中水汽资源具有一定的补偿能力和利用潜力 ,该地区是维系西北内陆地区空中水资源乃至水分循环过程的水汽输送关键区     

一个全球海气耦合模式跨季度汛期预测能力的初步检验和评估

文中利用一个全球大气 海洋耦合模式 ,对中国汛期气候异常进行了 1991～ 2 0 0 1年共 11a的跨季度回报试验和检验研究。采用一套多指标的评估方法 ,对该模式的预报性能进行系统的定量评估。结果表明 ,该模式对中国汛期降水和温度及夏季北半球大尺度环流场等都有一定的跨季度预报能力。模式对中国不同区域夏季降水的预测能力有所不同。总的来说 ,模式对中国东部和西部的降水趋势回报较好 ,模式预报好于气候预报和持续性预报。从相关系数指标来看 ,模式跨季度预测夏季温度的技巧在中国西部比中国东部高。     

Estimation of the monthly precipitation predictability limit in China using the nonlinear local Lyapunov exponent

By using the nonlinear local Lyapunov exponent and nonlinear error growth dynamics, the predictability limit of monthly precipitation is quantitatively estimated based on daily observations collected from approximately 500 stations in China for the period 1960–2012. As daily precipitation data are not continuous in space and time, a transformation is first applied and a monthly standardized precipitation index (SPI) with Gaussian distribution is constructed. The monthly SPI predictability limit (MSPL) is quantitatively calculated for SPI dry, wet, and neutral phases. The results show that the annual mean MSPL varies regionally for both wet and dry phases: the MSPL in the wet (dry) phase is relatively higher (lower) in southern China than in other regions. Further, the pattern of the MSPL for the wet phase is almost opposite to that for the dry phase in both autumn and winter. The MSPL in the dry phase is higher in winter and lower in spring and autumn in southern China, while the MSPL values in the wet phase are higher in summer and winter than those in spring and autumn in southern China. The spatial distribution of the MSPL resembles that of the prediction skill of monthly precipitation from a dynamic extended-range forecast system.     

An analysis of the difference between the multiple linear regression approach and the multimodel ensemble mean

An investigation of the difference in seasonal precipitation forecast skills between the multiple linear regression (MLR) ensemble and the simple multimodel ensemble mean (EM) was based on the forecast quality of individual models. The possible causes of difference in previous studies were analyzed. In order to make the simulation capability of studied regions relatively uniform, three regions with different temporal correlation coefficients were chosen for this study. Results show the causes resulting in the incapability of the MLR approach vary among different regions. In the Nino3.4 region, strong co-linearity within individual models is generally the main reason. However, in the high latitude region, no significant co-linearity can be found in individual models, but the abilities of single models are so poor that it makes the MLR approach inappropriate for superensemble forecasts in this region. In addition, it is important to note that the use of various score measurements could result in some discrepancies when we compare the results derived from different multimodel ensemble approaches.