东亚区域能量和水分循环对我国极端气候影响研究的一些初步进展

介绍了2009年项目"全球变暖背景下东亚能量和水分循环变异及其对我国极端气候的影响"的主要研究目标和内容,着重叙述了项目实施以来的主要科研进展,包括西北敦煌和临泽区陆气交换加强观测试验、我国极端气候的变化分析和模拟研究以及气候预测新方法和新系统的研制等方面.最后概要介绍了项目未来几年的主要研究工作计划.     

中国夏季和冬季极端干旱年代际变化及成因分析

依据1961～2009年中国区域540个气象站的夏、冬季气温和降水数据,首先采用气候变化趋势转折判别模型（简称PLFIM）分析了中国区域8个分区夏、冬季气温和降水的年代际变化,而后利用PDSI干旱指数研究了夏、冬季极端干旱在年代际尺度上的时空变化特征及其成因。结果表明:1961～2009年中国夏季极端干旱发生率北方大于南方,冬季则为在东部多而在西部少。夏季和冬季极端干旱发生概率在最后一次年代际转折后都呈增加趋势。在区域尺度上,夏季东北、华北和西北地区增加明显,冬季东北、华北、华南、西南地区增加显著。其中,降水在20世纪90年代以前的极端干旱变化中起主导作用,而后由于气候变暖所引起的极端干旱增加趋势逐渐增大,与降水变化的作用相互叠加。     

Weather extremes and street life in India—Implications of Fuzzy Cognitive Mapping as a new tool for semi-quantitative impact assessment and ranking of adaptation measures

The potential impacts of progressing climate change are alarming. Some adverse consequences are now unavoidable and adaptation measures are increasingly needful. This poses enormous challenges for emerging megacities in the Global South, which barely manage in current weather conditions. This paper introduces Fuzzy Cognitive Mapping as a new tool for structured, semi-quantitative assessments of climate change impacts and adaptation measures.Fuzzy Cognitive Mapping is used to evaluate differences in sensitivities to heatwaves and rainstorms across socio-economic groups and for the ranking of useful adaptation options, based on 188 individual interviews to the impacts of extreme weather events in Hyderabad, India. The results of this multi-stakeholder assessment indicate that rainstorms affect low-income residents more than heatwaves, while the opposite is true for medium-income respondents. The latter are also less seriously affected by extreme weather in general. Profession, though, not income determines the kind of impact that people feel most affected by. Individual characteristics like age and gender do not significantly explain differences in the data, but religion does. This is because, in Hyderabad, Muslims live in the older, less serviced and more affected parts of the city. However, semi-quantitative scenario analyses suggest that, under future climate change, many parts of the city will become increasingly exposed to the effects of extreme weather. Planned investments in urban infrastructure will be seriously challenged by climate change and preventive adaptation measures are urgently needed to at least maintain the current level of quality of life. Investments in the health infrastructure appear to be most effective in reducing the impact of heatwaves and investments in the traffic infrastructure most effective in reducing the impact of rainstorms. However, looking at heat and rain events together—which is realistic as they are both projected to increase and often occur in the same year—reveals that investments in water infrastructure and management have greatest potential to reduce impacts across all localities and on all social groups, particularly the lower-income classes. This is because first-order impacts caused by inadequate water infrastructure often give rise to second- or third-order impacts. Addressing the root cause is the most effective way to break cause-and-effect chains and prevent proliferation of negative consequences. Similar studies are suggested in other cities in order to support adaptation mainstreaming in complex urban environments. Fuzzy Cognitive Mapping proved a useful, semi-quantitative tool for climate change impact and adaptation assessments.     

样本输入方式对极端学习机预报日长变化的影响

针对极端学习机(Extreme Learning Machine,ELM)用于日长(Length-Of-Day,LOD)变化预报过程中,样本输入方式对预报结果的影响进行了研究。采用跨度、连续和迭代3种样本输入方式对日长变化进行预报。结果表明,不同的样本输入方式对预报结果有很大影响,样本按跨度输入的预报精度最低;样本采用连续输入方式在短期和中长期预报中预报精度较高,但计算速度较慢,较适合中长期预报;样本按迭代输入方式的短期预报精度稍优于连续输入方式,而中长期预报精度则不如连续输入方式,但具有较高的预报效率。这对于日长变化的实时快速预报有着较高的现实意义。     

2020年夏季海洋天气评述

2020年夏季（6—8月）,北半球极涡呈现明显的单极型分布,极涡主体位于北极圈内,中心偏向东半球,中高纬环流呈现4波型分布。6—7月,西太平洋副热带高压较常年平均偏强,且位置偏西偏南,不利于热带气旋活动。2020年夏季共有8个热带气旋在西北太平洋和南海生成,其中7月没有热带气旋生成。除西北太平洋和南海之外,其他热带洋面另有20个热带气旋生成,其中北大西洋11个,东太平洋8个,北印度洋1个。受偏南暖湿气流的影响,我国北方海域多海雾天气。同时受入海气旋活动影响,多海上大风过程。夏季近海海域共出现了7次比较明显的海雾过程,其中6月3次,7月1次,8月3次。大风过程出现了10次, 2次由热带气旋影响,7次与入海气旋活动有关。发生2 m以上的大浪过程12次,6—8月分别出现了4次、5次和3次。     

2017年“海棠”台风影响辽宁不同区域极端暴雨成因分析

利用常规观测、NCEP FNL、葵花8号卫星、GNSS反演大气可降水量、智能网格实况产品等资料,分析2017年“海棠”台风造成辽宁西部朝阳地区和东南部岫岩县的极端暴雨成因。结果表明：辽宁西部和东南半岛均出现区域性的极端特大暴雨,岫岩县小时雨强更大,最大雨强达到113 mm·h^-1,对流性降水特征明显。两个区域暴雨过程均受到热带、副热带、西风带系统共同作用,狭长型“海棠”台风沿着副热带高压西侧逐渐北上,并且与西风带短波槽相互作用,导致辽宁西部出现强降水,随后加强的涡旋系统后侧干冷空气与低空暖湿水汽输送带相互作用,导致岫岩县出现极端暴雨过程。热带台风“奥鹿”对副热带高压南落东退起到阻挡作用。两个区域均具有来自于南海的水汽通道,另外东南半岛也受到了“奥鹿”台风北侧水汽输送的影响。朝阳市和岫岩县大气可降水量值长时间接近65 mm和70 mm,异常指数最高达到3.0和2.5,表明此次暴雨水汽条件的极端性。辽宁西部降水期间动力不稳定更强,辐合层由地面伸展到500 hPa,而东南半岛降水期间上干下湿的水汽分布以及更强的冷暖空气交汇,有利于产生对流性降水。两个区域均受到多个中尺度云团的共同影响,朝阳地区初期降水由中γ尺度辐合线触发,后期台风在北上过程中与高空槽后部的干冷空气相互作用,形成的暖锋云系以及冷锋云系导致朝阳地区出现持续性强降水;加强的涡旋后部干空气侵入到暖湿水汽输送带中,配合岫岩县山区地面辐合线稳定不动,不断有积云触发并且直接影响岫岩县,导致岫岩县产生极端对流性暴雨。     

2017年秋季河北一次飑线引发的雷暴大风过程分析

利用常规地面高空观测资料、地面自动站资料、NCEP 1°×1°再分析资料、卫星云图、多普勒天气雷达资料等,对2017年秋季发生在河北省中部的一次由飑线引发的雷暴大风天气进行分析。结果表明：本次雷暴大风过程发生在高空冷涡底部,槽后冷空气与低层暖平流叠加配合地面冷锋的有利天气背景下,由飑线回波直接造成。环境条件中水汽和热力达到了中国华北地区产生强雷暴大风的平均值,大气温度直减率和垂直风切变比夏季更适宜,但能量不如夏季充足。飑线的强度、形态与夏季产生雷暴大风的雷达回波特征无异,但依据低层径向速度大值区预警秋季飑线大风需提高阈值。秋季飑线过程中地面同样伴随风场辐合、雷暴高压等中尺度系统,冷池密度流作用有利于地面大风产生。     

环渤海地区城市化对夏季极端暖夜的影响

城市化对人类生活息息相关的一些指标(如夏季极端暖夜等)的影响研究尚少.取环渤海地区气象观测站的夏季(6-8月)逐日最低气温资料(1958-2009年),使用广义极值(GEV)分布拟合夏季极端暖夜气温分布,并对拟合函数的3个分布特征参数的年际变化进行分析,根据特征参数变化特征进行城市化对极端暖夜的影响程度的分离.研究结果表明,环渤海地区,在极端暖夜气温分布的3个参数的年际变化中,以位置参数的代表性最好.在城市快速发展时期,城市偏高气温出现的可能性大,但极端气温变化幅度也较大.城市化对环渤海不同类型城市夏季极端暖夜气温的贡献均为上升作用,增温速度最大约为0.3℃/(10a).     

区域极端降水事件阈值计算方法比较分析

根据南京站1951—2010年逐日降水资料,采用2种传统的百分位法以及3种正态变换方法,探讨了确定区域极端降水事件阈值的最佳方法。结果表明,由于降水量的实际概率分布是一种明显的偏态分布,而传统的百分位法是在假设降水量遵从均匀分布条件下进行的,计算结果的稳定性较差。正态变换的3种方法是在降水量实际概率分布下采用百分位法计算阈值的,结果稳定性较好。其中以方法4效果最佳。为消除气候变化的影响,可以将研究时段按降水量变化的不同趋势分为几个气候阶段分别计算阈值。或者采用滑动气候阶段处理整个研究时段,并以各个滑动气候阶段阈值的平均值作为整个研究时段的阈值。