超强厄尔尼诺事件对中国东部春夏季极端降水频率的影响

利用中国国家气象信息中心提供的中国地面逐日降水0.5°×0.5°格点数据集,研究了超强厄尔尼诺事件衰减年春、夏季中国东部极端降水发生概率的变化,并通过诊断超强厄尔尼诺自身及其衍生模态各自的水汽输送和垂直运动特征,探讨了超强厄尔尼诺事件对中国东部极端降水的影响机制。结果表明,超强厄尔尼诺事件衰减年春季,整个中国东部尤其是江淮以北地区,极端降水事件发生概率显著增大。同年夏季,长江流域极端降水发生概率比常规年份高出近1倍,而在华南和华北地区则相对减小。诊断分析显示,春季超强厄尔尼诺自身及其与热带太平洋地区年循环相互作用衍生出的组合模态（C-mode）均对降水的环流背景影响显著,热带太平洋西北部低空存在强盛的反气旋性异常环流,导致大量水汽在中国东部汇聚并上升,有利于该地区极端降水事件的发生。夏季,厄尔尼诺事件已经消亡,但与C-mode影响相关联的西北太平洋异常反气旋环流仍然存在,长江流域维持极端降水事件发生的有利条件。此外,研究也显示,超强厄尔尼诺事件衰减年春、夏季中国东部对流层中上层持续有异常经向风活动,频繁的南北冷暖气流交汇可能导致强对流事件发生次数增多,这也为该区域极端降水的频发提供了支持。      

2008年北京奥运会沈阳极端天气事件气候背景分析

利用1951～2005年沈阳7月下旬至9月上旬的日最高气温、降水量、风和天气现象等观测资料,分别以旬为单位统计了高温、暴雨、大风、大雾和雷暴等对体育竞赛影响较大的极端天气气候事件发生的概率及分布特点,以期为2008年北京奥运会足球沈阳分赛场的足球小组赛提供气候背景服务信息。结果表明:7月下旬至9月上旬,沈阳易出现高温、暴雨、大风和雷暴等不利天气,对举办足球比赛等赛事将会产生不利影响;相对而言,8月中旬至9月上旬期间,这些不利天气发生的概率较小,对举办足球比赛等赛事较为有利。     

我国东部极端降水时空分布及其概率特征

利用我国105°E以东地区210个测站近50年(1953—2002年)逐日降水资料,在REOF客观分区的基础上,确定各分区的极端降水最佳采样期为1~2日。进而研究了日极端降水量的气候特征。采用具有优良特性的L-矩参数估计方法对我国东部极端降水拟合Gumbel分布。结果表明,L-矩参数估计方法的拟合优度比其它方法有进一步提高,近50年来,极端降水趋势虽无明显变化,但其时空差异较大。符合Gumbel分布的极端降水重现期的地理空间分布,大致特征是,东南大、西北小,两湖盆地、黄海海湾及辽东半岛也有高值区。     

单次极端高温过程中城市热岛效应的识别

利用高密度自动观测站逐时气温资料和NCEP再分析资料,按照客观的标准选择参考站,分析2010年7月2~6日北京一次极端高温过程中城市热岛强度(IUHI)对城区地面气温时空分布的影响。此次高温过程连续5日的日最高气温均超过35.0°C,为北京站1951年以来连续5日平均最高气温的最高值。大陆暖高压控制我国大部分地区,北京处于高压脊前,西北气流下沉增温,加之气流越山引起的焚风效应,是导致此次极端高温过程发生的环流背景。但受城市热岛效应影响,最高、最低和平均气温的空间分布均出现了以城区为中心的高值区,从城区中心向郊区平均IUHI逐渐减小,最低气温IUHI较大,四环线以内5日平均IUHI达到2.93°C,四、五环线之间1.87°C,五、六环线之间1.43°C;最高气温IUHI较小,但四环线以内,四、五环线之间和五、六环线之间5日平均IUHI仍分别达到1.45°C、0.96°C和0.72°C。在7月3~6日夜间,四环内IUHI极值均在3.00°C以上,特别是7月6日凌晨达到5.50°C;白天IUHI相对较小,其中2日早晨甚至还出现了负值。城区各地带IUHI日变化规律几乎同步,具有两个相对稳定阶段和两个快速变化阶段。稳定的强IUHI阶段从21:00(北京时间,下同)持续到次日05:00,稳定的弱IUHI阶段从08:00至18:00;05:00至08:00是IUHI快速衰减阶段,而18:00至21:00是IUHI快速上升阶段。因此,城市热岛效应对北京城区夏季单次极端高温过程的强度及其空间分布具有显著影响,在很大程度上加重了城区特别是中心城区的高温影响。     

北京极端低温事件的长期变化特征

利用1951—2008年北京逐日最低气温资料和新的气候极端事件阈值计算方法,对北京地区最低气温第10百分位阈值进行了计算,并分析了最低气温极端气候事件出现频率和寒冷程度的年际和年代际变化。结果表明,北京比较寒冷事件发生的频率和寒冷程度存在年代际变化,其变化趋势呈减少或减弱趋势,且在21世纪初发生了转变。北京地区最低气温的年代际变化存在13.3年和2.1年的主要变化周期。     

不同气候背景下新疆冬季极端冷(暖)事件的变化特征

利用1961—2013年新疆89站逐日气温和NCEP再分析高度场资料,分析了不同气候背景下新疆1961年以来冬季(12月—翌年2月)出现的极端冷(暖)事件年代际变化及与其相联系的环流特征。根据对新疆冬季极端冷(暖)事件的气候背景划分,认为新疆冬季极端冷(暖)事件在不同气候背景中都有明显的不同,全疆冬季极端冷事件存在随气候背景转变而发生区域一致变化的特征,但冬季极端暖事件的变化则有南北反相的区域差异。总体而言,新疆极端冷暖事件发生的日数趋于减少,极端冷暖事件强度也具有显著减小的趋势;北疆西部和天山两侧是气候极端性变化最显著的区域。从冷暖期环流特征的差异来看,北疆型极端冷事件减少的主要原因来自于突变后极涡减弱,而南疆型极端冷(暖)事件减少(增加)则主要受欧亚范围内大片正变高区的影响。     

基于集合预报的中国极端强降水预报方法研究

极端强降水天气属于小概率事件,其发生具有很多不确定的因素,预报难度很大。根据Anderson-Darling检验原理研究基于集合预报资料的极端强降水天气预报方法,利用2007—2010年中国T213集合预报资料和2001—2010年6—8月中国降水观测资料,分析观测与集合预报累积概率密度分布函数的特征,建立基于集合预报与模式历史预报累积概率密度分布函数连续差异的数学模型——极端降水天气预报指数(EPFI),并对2011年7月中国极端强降水天气进行预报试验。结果表明,极端降水天气预报指数可以充分利用集合降水累积概率密度分布的尾端信息,为极端强降水提供科学合理的预报,基于中国气象局(CMA) T213集合预报的极端降水天气预报指数可提前3—7 d发出极端强降水预警信号,随着预报时效的延长,预报技巧逐渐降低。研究还表明,模式气候累积概率分布的合理性将直接影响极端强降水天气识别能力。     

全球变暖加剧对极端气候概率影响的初步探讨

依据实际资料,探讨了全球平均温度场演变序列的变率及其概率分布的变化规律,结果表明,仅仅随着平均温度的增加,其相应的时空概率分布变化已相当显著,何况在某些局部地区,其方差或其形状参数也有变动,因而形成极端气候事件频率增大的现象。     

青藏高原地表位涡密度强迫对2008年1月中国南方降水过程的影响Ⅱ:数值模拟

青藏高原东坡近地表的辐合能够增加地表的位涡密度（PVD）。高耸的青藏高原与等熵面相切, 其东坡近地表增加的位涡密度成为等熵面边界上的位涡密度强迫源。利用IAP/LASG FAMIL全球大气环流模式探究青藏高原地表位涡密度增长对2008年初中国华南地区雨雪灾害天气形成的影响。首先与观测资料对比发现, 通过张弛逼近动力初始化, 在参照试验中, 模式能够比较合理地再现青藏高原东部的地表位涡密度增长和1月24-27日中国华南的大气环流场及降水场。而在高原的地表位涡密度增长减弱的敏感性试验中高原下游区域特别是华南沿海、广西到山东一带的降水明显减小甚至消失。对结果的分析表明:青藏高原区域的地表位涡密度增长在低空能够增强中国华南沿海地区的南风和水汽输送以及负的绝对涡度平流输送;在高空, 高原上产生的正的位涡密度沿西风环流向下游输送, 形成高层正的绝对涡度平流。从而在高原下游形成绝对涡度平流随高度增强的大尺度环流背景, 有利于上升运动发展。同时, 高原地表位涡密度增长在低空所激发的气旋式环流增加了华南的水汽输送, 最终激发了华南极端降水的产生。该个例模拟的结果证实了青藏高原东部的地表位涡密度强迫激发其下游极端天气发生的一种新机制。      

1975—2016年秦巴山区极端气温事件的空间差异性分析

利用秦巴山区88个气象站1975—2016年的逐日气温数据,结合16个极端气温指数分析了秦巴山区极端气温阈值的空间分布及极端气温事件变化趋势的海拔依赖性。结果表明：极端气温阈值存在明显的空间分布差异,表现为极端低温阈值与极端高温阈值由西北向东南均有增温趋势;总体来看,极端气温暖事件（SU25、TR20、TX90P、TN90P、WSDI）增加幅度大于冷事件（FD0、ID0、TX10P、TN10P、CSDI）减少幅度,且变化趋势较冷事件更显著;全区霜冻日数、夏日日数、冷夜日数、暖昼日数及高温极值（TXx、TXn）变化均比较显著;区域作物生长期西部增长趋势较东部显著,多数站点变化幅度在3~6 d/10a之间;海拔越高发生极端低温事件的气温越低,极端低温阈值变化趋势为-0.36℃/100m;海拔越低发生极端高温事件的气温越高,极端高温变化趋势达0.5℃/100m,且均通过99%的信度检验;区域极端气温极值指数的变化趋势与海拔呈显著正相关,具有明显的海拔依赖性,表现为海拔越高,极值指数增加趋势越明显。