Intraseasonal oscillation of the rainfall variability over Rwanda and evaluation of its subseasonal forecasting skill

非洲中东部地区的经济主要依靠自给农业支撑,该地区农业经济对降水的变化尤为敏感.本文以卢旺达为例,观测分析指出卢旺达的次季节降雨主要集中在10-25天;根据次季节尺度降水变率的单点相关方法,发现卢旺达的次季节降水变率和周围区域变化一致;进一步合成结果显示该地区次季节降水变率与异常西风有关,这可追溯到赤道地区西传的赤道Rossby波.最后,本文评估了当前动力模式ECMWF对 卢旺达地区(即非洲中东部)次季节降水变率的预报能力,发现EC模式在对该区域降水和相关风场指数的预报技巧都在18天左右,且预报技巧表现出一定的年际差异,这可能与热带太平洋的背景海温信号有关.该工作增进了当 前对非洲中东部地区的次季节降水变率和预测水平的认知,并且对该地区国家粮食安全和防灾减灾具有启示性意义.     

Comparison of two types of persistent heavy rainfall events during sixteen warm seasons in the Sichuan Basin

本文筛选出四川盆地西部(盆西型)和盆地东部(盆东型)持续性暴雨个例,深入对比两类持续性暴雨的大气环流特征和直接造成持续性暴雨的西南低涡维持的机理.四川盆地的短波槽和西太平洋副热带高压的配置有利于持续性暴雨的维持,盆东型的降水强度较盆西型个例强,高空急流位置偏南,南亚高压的强度更强,高层辐散更强,对流层中层副热带高压偏东偏南.盆西型的水汽输送主要来自南海,而盆东型的水汽输送主要来自南海和孟加拉湾.合成涡度收支的结果表明散度项是两类持续暴雨中西南涡维持的主要原因,但盆西型中,垂直平流的作用更强.     

基于连续无有效降水日数的吉林省干旱灾害识别与检验

利用吉林省26站逐日降水资料,基于连续无有效降水日数对吉林省1961-2000年作物生长季干旱及春、夏、秋旱进行识别,并检验与实况吻合率.结果表明,DNP识别各级干旱及春、夏、秋旱发生频次均呈由西到东减少的空间分布,重旱多发在西部,与干旱灾害实况一致.春、夏、秋旱占旱灾总频次的60.7％、22.6％、16.7％.不考虑干旱等级的检验结果显示,除通化地区外DNP对实际旱灾吻合率是60％～97％.对阶段性旱灾识别中春旱吻合率较高;夏旱吻合率不高;秋旱在西部有较高吻合率,中东部秋旱识别率低.历史典型旱灾年检验时,若不考虑干旱等级,吻合率达90.9％;若考虑发生时间,吻合率达86.4％;若将中旱等级以上识别为旱灾,则吻合率只有40.9％,此时若增加连续2次轻旱过程且间隔不超过4天同样识别为干旱,吻合率可提升至60％.总之,DNP评定干旱等级较实际偏低,但对阶段性旱灾有较好识别效果,能为干旱监测、旱灾评估业务工作提供参考.     

2019—2020年1—3月降水和气温的多源数据融合产品检验评估及对比分析

对2020年1-3月CLDAS多源降水融合实况、多源气温融合实况采用平均绝对误差分析、均方根误差分析及相关系数分析等方法进行检验评估,并与2019年同时段多源降水融合实况、多源气温融合实况进行对比分析.结果表明:2月降水多源融合实况较观测实况偏多;3月多源气温融合实况最接近观测实况;西部地区的日最低气温多源融合实况较为接近观测实况.     

观测分析El Ni?o衰减早晚对南亚与青藏高原夏季降水和气温的影响

El Ni?o（厄尔尼诺）事件对东亚和南亚次年夏季降水影响及其机理已经得到充分研究,但其对夏季青藏高原降水是否有显著影响还不清楚。本研究根据1950年后El Ni?o事件次年衰减期演变速度,对比分析衰减早型与晚型El Ni?o事件对南亚季风区与青藏高原夏季（6～9月）季节平均和月平均气候影响差异。结果显示在衰减早型次年夏季热带太平洋海温转为La Ni?a（拉尼娜）型且持续发展,引起Walker环流上升支西移,印度洋和南亚季风区上升运动加强,同时激发异常西北太平洋反气旋（NWPAC）,阿拉伯海异常气旋和伊朗高原异常反气旋性环流响应,增加7～9月对流层偏南气流和印度洋水汽输送,导致南亚和高原西南侧降水偏多。衰减晚型次年6～8月热带太平洋El Ni?o型海温仍维持,印度洋暖异常海温显著,对应的印度洋和南亚季风区上升运动较弱,NWPAC西伸控制南亚季风区,阿拉伯海和中西亚分别呈现异常反气旋和气旋性环流,导致青藏高原西风加强,水汽输送减少,南亚北部和高原降水一致偏少。结果表明:（1）El Ni?o显著影响次年青藏高原西南部夏季季节和月平均降水与温度,是印度和高原西南部夏季降水显著相关的重要原因;（2）El Ni?o衰减快慢速度对南亚和青藏高原西南部夏季季节内降水的影响有着重要差异。     

Ka/Ku双波段云雷达反演空气垂直运动速度和雨滴谱方法研究及初步应用

在Ka波段云雷达上升级改造建成的Ka/Ku（Ka和Ku波段波长分别为8.9 mm和2.2 cm）双波段云雷达2019年用于华南云降水垂直结构观测,以改进云内动力和微物理参数探测能力。为了利用该双波段云雷达研究华南降水微物理和动力结构,本文提出了基于双波段云雷达回波强度谱密度（S_Z）数据和最优估计技术的云内空气垂直运动速度（V_air）、雨滴谱（DSD）、含水量（LWC）、雨强（R）的反演方法（DWSZ）,雨区衰减的订正方法。利用2019年在广东龙门观测的一次降水过程数据,对比分析了云雷达反演的微物理参数与雨滴谱直接观测量,并检验了云雷达反演的低层空气垂直运动速度,利用反演结果分析了一次混合云过程的V_air与这些微物理参数的垂直结构和相互关系。结果表明:Ka/Ku双波段云雷达合理反演了微降水微物理和动力参数及其垂直分布,经过衰减订正的Ka和Ku波段回波强度偏差明显减小。该双波段云雷达数据可以用于分析0～30 dBZ回波强度的云降水垂直结构。本次过程为混合云降水,对流单体前部存在明显的上升气流,后部存在下沉气流;从平均垂直结构来看:V_air和粒子平均直径（D_m）在2 km高度层到达最大,粒子数密度（N_w）、LWC和R在2 km以下明显增强,粒子直径却减小,水汽凝结过程、雨滴碰并云滴是本次过程的主要机制。这一工作验证了Ka和Ku波段组合的双波段云雷达的可行性,为Ka/Ku波段云雷达技术的推广,单波段云雷达反演算法进一步改进,云降水精细结构分析等提供了基础。     

太平洋年代际振荡、大西洋年代际振荡和全球变暖对北美地区降水的相对贡献

本文研究了1934～2018年期间太平洋年代际振荡（Interdecadal Pacific Oscillation,IPO）、大西洋年代际振荡（Atlantic Multidecadal Oscillation,AMO）以及全球变暖（Global Warming,GW）对北美地区陆地降水年代际变化的相对贡献。首先通过对冬（12至次年2月）、夏季（6～8月）北美地区的陆地降水与中低纬地区的海表面温度进行奇异值分解分析,得到对北美陆地冬季降水相对贡献较大的主要海温模态为IPO（42.33%）和AMO（23.21%）,夏季则为AMO（32.66%）和IPO（21.60%）。其次利用线性回归模型,分析三种信号分别对北美冬、夏季陆地降水的相对贡献及对北美陆地不同区域降水的相对重要性,结果表明AMO对夏季北美陆地降水变化的贡献最大,IPO次之,冬季则相反,GW对冬夏季北美陆地降水都有一定的贡献。夏季期间阿拉斯加地区AMO的贡献最大,约占65.8%,加拿大地区GW的贡献最大,约占44.5%,美国本土及墨西哥地区三者贡献基本一致;冬季期间阿拉斯加和加拿大地区GW的贡献最大,分别为62.3%和44.7%,美国本土和墨西哥地区IPO的贡献最大,分别为47.9%和71.5%。进一步利用信息流方法,验证了IPO、AMO、GW对降水的敏感性区域。最后运用全球大气环流模式ECHAM 4.6进一步确定了太平洋和大西洋海温异常对北美地区陆地降水变化的影响途径,结果表明印度洋海表面温度异常在AMO和IPO对北美陆地降水变化的作用中至关重要。     

北斗全球卫星导航系统试验卫星测距信号质量分析

目前,北斗全球卫星导航系统有5颗试验卫星发射试验信号。试验卫星数据质量分析是北斗全球系统信号体制验证的重要内容。基于单测站北斗试验卫星观测数据,采用伪距相位差组合和伪距多径组合方法,初步分析了试验卫星民用信号以及Bs频点信号伪距测量噪声和多径误差。结果表明,倾斜同步轨道卫星伪距测量精度优于中轨道卫星;在各导航信号中,B2a+b信号伪距测量精度最高,具有最优的抗多径性能;B1C信号伪距测量精度最低,抗多径性能最差;Bs信号伪距测量精度较差,但优于B1C信号,且其伪距多径存在一个与高度角相关的系统误差,在高度角最大时可达0.5 m。     

小冰期时中国南方地区降水模式的差异研究

小冰期是过去一千年中全球气候变化的重要事件之一。关于小冰期时中国季风区和西风影响区气候变化的对比研究众多,但是缺乏中国南方地区降水模式时空差异的研究,难以了解中国南方地区降水变化规律。为了系统地了解小冰期时中国南方地区降水的复杂性,本文将中国南方地区划分为东南—华南沿海地区、中部地区以及西南地区三个区域,总共选取了19条高分辨率的古气候记录进行对比研究,主要有以下几点认识:(1)相对于中世纪暖期而言,小冰期期间中国南方东南—华南沿海地区的气候偏湿,这可能与雨带在中国南方的滞留时间延长和沿海地区受台风的影响增强有关。(2)中国中部地区秦岭南麓和神农架高山林区在小冰期时期主要呈"冷湿"的模式,差异在于秦岭南麓区域主要在小冰期中后期偏湿,这与中部其他区域偏"冷干"的模式不同。这种区域差异可能是由于地形地势和大气环流的复杂性导致。(3)中国西南地区受印度夏季风和东亚夏季风的共同影响,且该区域地形复杂,其气候变化在小冰期时期存在更加明显的空间差异,没有呈现出比较一致的降水模式。与小冰期期间的降水变化不同的是,近30年东南—华南沿海地区除了台湾和雷州半岛,其他区域降水明显减少,可能受气温和人类活动等因素的影响。通过结合高分辨率的古气候记录,我们系统分析了中国南方小冰期的干湿模式在时空上的差异及其可能的影响因子,这对于认识小冰期时中国南方不同区域降水的复杂性及未来旱涝灾害的防控具有一定意义。