西太平洋暖池SST变异对山东夏季降水的影响

西太平洋暖池展布于热带太平洋中、西部海域，其水温终年高于28℃(Wyrtki，1989；张启龙等，1997)。其最主要特征是水温高，热含量丰富。西太平洋暖池是全球大洋表面水温(SST)最高的海域，也是全球大气运动最主要的热源地和对流活动的最活跃区。暖池以热量和水汽形式将大部分能量释放给大气，从而影响大气环流系统。海-气耦合模式研究表明(Philander，1990)，暖池海域SST的变化，尤其是它处于高值时的微小变化会对大气环流演变产生十分显著的影响。近年来的一些研究结果也表明(黄荣辉等，1994；董敏等，1994)，暖池SST的异常会导致大气环流，尤其是西太平洋副热带高压的异常变化，进而影响东亚夏季降水。由此可见，暖池SST的变异对东亚乃至全球气候的异常及灾害的形成有着十分重要的作用。 山东位于我国东部，是旱涝灾害多发的省份之一。山东全年的降水量主要集中在夏季(6~8月)，其夏季降水量占全年降水量的60%以上。可见，夏季降水量的多寡对山东全年的天气变化和农业生产有重要影响。因此，开展山东夏季降水及其长期预测研究不仅具有重要的学术意义而且还有深远的现实意义。 近年来，许多学者已就西太平洋暖池热状态变异对我国东部地区汛期降水的影响进行了研究，并取得了一些颇有意义的成果(黄荣辉等，1994；翁学传等，1996)。然而，在以住的研究中，涉及西太平洋暖池对山东夏季降水影响的研究却很少，迄今尚未见专文报道。本文作者利用中国国家气候中心提供的1950~1998年间太平洋2°×2°经纬度格点月平均SST资料、1951~1998年间西太平洋副热带高压指数和1961~1999年间山东省气象台站的降水资料，研究了西太平洋暖池SST变异对山东夏季降水的影响，为山东夏季旱涝预测研究提供科学依据。     

新一代区域海-气-浪耦合台风预报系统

依托国家重点基础研究（973）计划项目"上层海洋对台风的响应和调制机理研究",中国气象局上海台风研究所联合国家海洋局的相关单位,通过实施近海台风的外场观测科学试验、加强台风边界层（特别是海气相互作用）物理过程诊断分析及参数化方案等的研究,建立并改进了台风强度预报的海-气-浪耦合预报模式系统,并在此基础上发展了台风强度的集合预报技术,在历史典型台风个例和2016-2017年台汛期的业务化测试中表现出良好的预报性能。     

近20年渤海叶绿素a浓度时空变化

浮游植物作为食物链的基础,对海洋生态系统具有重要作用。渤海作为我国最大的内海和重要渔业生物的产卵场、育幼场和索饵场,该区浮游植物研究具有重要意义。叶绿素a浓度是反映浮游植物生物量的重要指标。利用Google Earth Engine平台,对1997–2010年的宽视场海洋观测传感器(SeaWiFS)叶绿素a浓度数据和2002–2018年的水色卫星中分辨率成像光谱仪传感器(MODIS Aqua)叶绿素a浓度数据进行合并,并研究其时空变化特征。研究表明,近20年来,渤海全年叶绿素a浓度增加了14.1%,且增加显著。叶绿素a浓度在所有季节都呈现增加趋势;除11月外,其他各月都呈现稳定或增加趋势。从滦河入河口沿岸至渤海海峡的渤海中部,叶绿素a浓度增加较明显。同时也分析了海洋表面温度、风速和降水量数据。夏季渤海周边区域降水量和风速增加以及秋季海表温度的降低都有助于同季叶绿素a浓度的升高。渤海浮游植物可能受陆源营养物质输入影响较大。     

基于卫星遥感海温数据的南海SST预报误差订正

尝试利用卫星遥感高分辨率海表温度资料GHRSST (Group for High Resolution Sea Surface Temperature) 与海表温度(sea surface temperature, SST)数值预报产品之间的误差, 建立一种南海SST模式预报订正方法。首先, 利用南海的Argo浮标上层海温数据对GHRSST 海温数据进行验证, 结果表明两者之间均方根误差约为0.3℃, 相关系数为0.98, GHRSST 海温数据可用于南海业务化数值预报SST的订正。预报订正后的SST与Argo浮标海温数据相比, 24h、48h和72h的均方根误差均由0.8℃左右下降到0.5℃以内。与GHRSST 海温数据相比, 南海北部海域(110°E—121°E, 13°N—23°N)订正后的24h、48h和72h的SST预报空间误差均显著减小, 在冷空气影响南海期间或中尺度涡存在的过程中, SST预报订正效果也较为显著。因此, 该方法可考虑在南海业务化SST数值预报系统中应用。     

极盖区等离子体云块近十年研究进展

极盖区等离子体云块是一种经常出现在极区电离层F层的高密度块状结构,其电子密度一般是背景电子密度的两倍及以上,水平尺度约为100～1 000 km.极盖区等离子体云块的产生及演化过程可以示踪磁层-电离层/热层耦合过程中的能量及动量传输过程.同时,这种电子密度不均匀体（尤其是其边沿区域）对跨极盖区的无线电波传播具有很强的干扰,经常影响无线电通讯导航定位等应用.因而,极盖区等离子体云块研究不仅是空间物理领域的热点问题,而且也是空间天气监测及准确预报等应用的重要基础.本文简述了近十年来极盖区等离子体云块的研究进展,主要内容包括：概括了极盖区等离子体云块几种可能的形成机制;提出了极盖区冷/热等离子体云块的分类研究;统计了极盖区等离子体云块的时空分布特征及其对外部条件的依赖性;追踪了极盖区等离子体云块的完整演化过程;最后,讨论了极盖区等离子体云块引起的离子上行现象及电离层闪烁效应.     

考虑预报偏差的迭代式集合卡尔曼滤波在地下水水流数据同化中的应用

集合卡尔曼滤波（Ensemble Kalman Filter,EnKF）方法已广泛应用于地下水水流和污染物运移模拟相关问题的求解。但前人研究多建立在同化系统预报模型是准确的基础上,忽视了模型概化的不确定性。当模型概化不准确时,将导致预报偏差,可能带来错误的系统估计。因此,文章提出考虑模型预报偏差的迭代式集合卡尔曼滤波（Bias aware Ensemble Kalman Filter with Confirming Option,Bias-CEnKF）方法。以地下水水流数据同化为例,研究模型概化存在不确定条件下,边界条件、初始条件、源汇项概化不准确时新方法的有效性。结果表明,当预报模型概化不准确时,使用标准EnKF方法进行数据同化,可能会导致滤波发散,造成同化失败。Bias-CEnKF方法不仅保留了较好的同化性能,同时减小了参数、变量、偏差项非线性关系带来的不一致性。针对文章中4种情景,Bias-CEnKF同化获得的含水层渗透系数场以及水头场均接近真实场,且预报结果可靠。本研究进一步提升了模型概化不确定时EnKF方法的适用性,为实际野外复杂条件下地下水水流数据同化问题提供了可靠的方法。     

Impact of 4DVAR assimilation of rainfall data on the simulation of mesoscale precipitation systems in a mei-yu heavy rainfall event

The multi-scale weather systems associated with a mei-yu front and the corresponding heavy precipitation during a particular heavy rainfall event that occurred on 4 5 July 2003 in east China were successfully simulated through rainfall assimilation using the PSU/NCAR non-hydrostatic, mesoscale, numerical model （MM5） and its four-dimensional, variational, data assimilation （4DVAR） system. For this case, the improvement of the process via the 4DVAR rainfall assimilation into the simulation of mesoscale precipitation systems is investigated. With the rainfall assimilation, the convection is triggered at the right location and time, and the evolution and spatial distribution of the mesoscale convective systems （MCSs） are also more correctly simulated. Through the interactions between MCSs and the weather systems at different scales, including the low-level jet and mei-yu front, the simulation of the entire mei-yu weather system is significantly improved, both during the data assimilation window and the subsequent 12-h period. The results suggest that the rainfall assimilation first provides positive impact at the convective scale and the influences are then propagated upscale to the meso- and sub-synoptic scales.
Through a set of sensitive experiments designed to evaluate the impact of different initial variables on the simulation of mei-yu heavy rainfall, it was found that the moisture field and meridional wind had the strongest effect during the convection initialization stage, however, after the convection was fully triggered, all of the variables at the initial condition seemed to have comparable importance.     

中国降水观测误差分析及其修正

在1980s 乌鲁木齐河流域进行的降水误差观测试验结果基础上, 依据我国726 个气象站1951~2004 年逐日观测资料, 对降水的动力损失、微量降水以及湿润损失进行系统的修正, 以期获得更准确的长系列降水资料, 为区域乃至全球水热循环过程和水文学研究提供基础资料。修正结果表明, 在大部分地区由风速作用引起的动力损失是主要的误差来源, 但在降水较少的地区湿润和微量降水观测损失也起着重要作用, 全国726 个台站年降水修正量在8~740 mm 之间, 平均约125 mm, 相应的修正幅度在5%~72%, 平均约18%。从时间看, 冬季修正系数大于夏季, 但冬季修正量小于夏季; 从空间分布看, 西北地区年修正量一般小于50 mm, 东南地区大于100 mm, 总修正系数由西北向东南地区减少, 其中西北地区大于30%, 而西南地区小于20%, 这一修正系数高于全球的11%左右的平均修正量。     

中国近46年来冬半年日降水变化特征分析

中国总体冬半年降水总量、日降水强度以及强降水日数都有不同程度的增加趋势。西北地区的变化相对显著,其平均降水量、降水日数及日降水强度都呈增加趋势,特别是20世纪80年代后期发生跃变。华北和中部地区降水总量趋于减少。南方3区多为增加趋势,其中东南和华南与冬季风及欧亚遥相关型有显著的负相关关系,而西南地区日降水参数则与温度和北极涛动指数显著相关。东北地区降水指标没有明显的一致趋势。