121 a 梅雨序列及其时变特征分析

对2001--2005年长江中下游梅雨期进行了划分。确定的梅雨参数包括梅雨集中期、梅雨长度、梅雨量、梅雨强度、入梅日期和出梅日期等。然后对1885--2005年共121a的长江中下游5站逐年的梅雨参数进行时间演变分析。从各梅雨参数趋势变化上可估计,在未来10a里,梅雨量仍将偏多,梅雨长度将偏长,入梅日期将偏早,出梅日期也将偏早。对梅雨参数进行Morlet小波分析得出,从1980s开始,入梅日期和出梅日期都出现明显的2～3a和6a的年际振荡周期;入梅日期还出现明显的12a左右的年代周期,出梅日期出现了16a左右的年代际周期。进入1990s后,梅雨长度出现了8a的年际周期,梅雨量则出现明显的4a和8a的年际周期以及一个近16a的年代际周期。     

A Case Study on a Quasi-Stationary Meiyu Front Bringing About Continuous Rainstorms with Piecewise Potential Vorticity Inversion

A 4-day persistent rainstorm resulting in serious flooding disasters occurred in the north of Fujian Province under the influences of a quasi-stationary Meiyu front during 5-8 June 2006. With 1°× 1° latitude and longitude NCEP reanalysis data and the ground surface rainfall, using the potential vorticity （PV） analysis and PV inversion method, the evolution of main synoptic systems, and the corresponding PV and PV perturbation （or PV anomalies） and their relationship with heavy rainfall along the Meiyu front are analyzed in order to investigate the physical mechanism of the formation, development, and maintenance of the Meiyu front. Furthermore, the PV perturbations related to different physics are separated to investigate their different roles in the formation and development of the Meiyu front. The results show： the formation and persistence of the Meiyu front in a quasi-WE orientation are mainly due to the maintenance of the high-pressure systems in its south/north sides （the West Pacific subtropical high/ the high pressure band extending from the Korean Peninsula to east of North China）. The Meiyu front is closely associated with the PV in the lower troposphere. The location of the positive PV perturbation on the Meiyu front matches well with the main heavy rainfall area along the Meiyu front. The PV inversion reveals that the balanced winds satisfying the nonlinear balanced assumption represent to a large extent the real atmospheric flow and its evolution basically reflects the variation of stream flow associated with the Meiyu front. The unbalanced flow forms the convergence band of the Meiyu front and it mainly comes from the high-pressure system in the north side of the Meiyu front. The positive PV perturbation related to latent heat release in the middle-lower troposphere is one of the main factors influencing the formation and development of the Meiyu front. The positive vorticity band from the total balanced winds is in accordance with the Meiyu front band and the magnitude of the posit     

江淮入梅异常的强信号及其对入梅的影响

江淮入梅具有显著的年际变化特征.利用NCEP/NCAR再分析数据集以及NOAA提供的全球射出长波辐射(OLR)和扩展重建海温(ERSST)等资料,采用相关分析和合成分析等方法研究了江淮入梅异常的前兆强信号,并初步分析了其影响入梅的可能机制.结果表明,ENSO事件是影响江淮入梅早晚较强的前兆信号.前期冬春季出现ENSO暖位相时有利于入梅开始偏晚,ENSO冷位相出现时入梅往往偏早.前期冬季2月和春季Nino 4区的海温异常能较好地预测入梅早晚,具有短期气候预测的指示意义和实用性.ENSO暖位相年,亚澳"大陆桥"、菲律宾、西太平洋暖池以及印度半岛附近对流偏弱,不利于西太平洋副热带高压北跳和印度夏季风爆发,东亚地区大气环流季节转换偏晚,入梅因而偏晚;ENSO冷位相年情况则相反.     

2007年梅汛期异常降水的大尺度环流成因分析

为深入理解江淮梅雨持续性强降水的大气演变过程,探讨中期预报技术途径,利用NCEP/NCAR逐日再分析数据和历史梅雨特征指数等资料,系统地分析了2007年梅汛期异常降水的大尺度环流成因.结果表明:梅汛期,西北太平洋副热带高压稳定和7月中下旬持续偏南,决定了2007年梅汛期降水的时间和地域分布特征.阻塞高压的频繁出现和副热带季风涌的异常强盛为梅雨锋维持和加强提供了有利的动力、热力以及水汽条件;"伊朗型"南亚高压的活动以及东亚上空副热带急流通过高低空耦合动力作用,不仅为持续性暴雨创造了良好的垂直环流结构,也间接抑制了副高北抬.在此研究基础上,归纳出中期预报着眼点,供实际业务预报参考使用.     

江淮梅雨的时空变化特征

利用江淮地区37站1954--2001年48a梅雨特征量资料,采用谐波分析、EOF和最大熵谱分析等方法讨论了江淮梅雨的时空变化特征。结果表明：江淮梅雨时空分布不均,梅雨特征量存在显著的年际一年代际变化特征,梅雨特征量年代际变化之间存在明显的负相关或正相关关系;梅雨特征量存在显著不同的多时间尺度振荡周期和长期演变趋势且江淮地区雨季也呈不同的年际和年代际变化特征。     

CHARACTERISTICS OF MEI-YU PRECIPITATION AND SVD ANALYSIS OF PRECIPITATION OVER THE YANGTZE-HUAIHE RIVERS VALLEYS AND THE SEA SURFACE TEMPERATURE IN THE NORTHERN PACIFIC OCEAN

Based on the precipitation data of Meiyu at 37 stations in the valleys of Yangtze and Huaihe Rivers from 1954 to 2001, the temporal-spatial characteristics of Meiyu precipitation and their relationships with the sea surface temperature in northern Pacific are investigated using such methods as harmonic analysis, empirical orthogonal function (EOF), composite analysis and singular value decomposition (SVD). The results show that the temporal evolution and spatial distribution of Meiyu precipitation are not homogeneous in the Yangtze-Huaihe Rivers basins but with prominent inter-annual and inter-decadal variabilities. The key region between the anomalies of Meiyu precipitation and the monthly sea surface temperature anomalies (SSTA) lies in the west wind drift of North Pacific, which influences the precipitation anomaly of Meiyu precipitation over a key period of time from January to March in the same year. When the SST in the North Pacific west wind drift is warmer (colder) than average during these months, Meiyu precipitation anomalously increases (decreases) in the concurrent year. Results of SVD are consistent with those of composite analysis which pass the significance test of Monte-Carlo at 0.05.     

宁镇地区地质灾害预报模型——以镇江润州区为例

宁镇地区是长江中下游地质灾害最严重的地区之一。镇江润州区虽然仅是宁镇地区的一个局部区域,但其气候和地质环境特征具有典型意义,所提出的地质灾害气象预警预报模型同样适用于整个宁镇地区,对长江中下游地区亦有借鉴作用。气候环境、降雨尤其是连续降雨或强降雨是诱发地质灾害的重要因素。润州区地质灾害主要与梅雨期总降雨量有关,其次与台汛期台风带来的降雨量有关,而与台汛期总降雨量无关。地质灾害预测预警方程应针对不同时期采用不同的预警模型：非梅雨期的预警方程采用预报日降雨量结合前5日降水之和的综合模型,梅雨期的预警方程采用梅雨期降雨总量模型。提出地质灾害气象预报预警等级应根据《国家突发公共事件总体应急预案》将等级统一划分为4级。该模型可作为完善我国现有地质灾害气象预警预报系统的参考。     

安徽省2021年梅雨期降水预报检验分析

检验梅雨期降水的预报效果,对于提升梅雨期降水预报能力、减少梅雨期降水带来的人员伤亡和经济财产损失有着重要的意义。文章对安徽省2021年梅雨期（6月10日—7月10日）六个客观模式和一个主观订正预报产品进行了检验分析,其中包含了三个区域模式数值预报（中国气象局中尺度天气数值预报系统（简称CMA-MESO）、中国气象局上海数值预报模式系统（简称CMA-SH9）、安徽WRF）、三个全球模式数值预报（中国气象局全球同化预报系统（简称CMA-GFS）、欧洲中期天气预报中心确定性预报模式（简称ECMWF）、美国国家环境预报中心全球预报系统（简称NCEP-GFS））和安徽智能网格主观订正预报的降水产品,进行了检验分析,结果表明：传统检验中安徽智能网格和区域模式对晴雨准确率的预报效果优于全球模式,又以CMA-MESO最优;在暴雨及以上量级的强降水预报中,传统检验表明安徽智能网格预报的得分最高（23.83）,ECMWF模式则是客观模式预报中效果最好的（20.12）,CMA-SH9次之（19.34）;通过对除安徽智能网格以外的各个客观数值模式进行的MODE空间检验可知,不同数值模式间暴雨预报误差原因不尽相同,ECMWF与各区域数值模式主要是由雨区位置的预报偏差,尤其是纬度偏差导致的,NCEP-GFS全球模式对降水强度和雨区面积的预报偏弱偏小比较明显,CMA-GFS在强降水方面的预报可参考性较差;各个主客观预报暴雨及以上量级预报,整体表现出较明显的日变化特征,在午夜前后、上午时段TS评分较高,而午后到傍晚评分较低,这个现象或许是梅雨期的午后降水多以地表太阳加热引起的短历时热对流降水为主造成的。     

基于新监测指标的江南入梅早晚的气候特征及影响系统分析

利用中国气象局2014年发布的《梅雨监测业务规定》中的入梅日期资料、NCEP/NCAR再分析资料及NOAA海温资料等,重点研究了1951—2015年江南入梅早、晚的气候特征,及其与同期(5—6月)大气环流及前期海表温度变化的关系。结果表明,近65年来江南入梅日具有显著的年际变化特征,入梅平均日期为6月8日,最早和最晚相差47 d。入梅日主要出现在6月,占80.0%。江南入梅偏早和偏晚年,对流层高层至低层的同期大尺度环流存在明显的差异。入梅偏早年,高层南亚高压和东亚副热带西风急流(西风急流)的建立较早,强度较强,南亚高压北移到青藏高原上空亦偏早,西风急流北跳偏早; 中层中高纬度经向环流较强,而西北太平洋副热带高压(副高)第1次北跳偏早; 低层索马里越赤道气流建立较早,强度较强,西太平洋为反气旋式距平环流; 入梅偏晚年上述环流系统演变特征则基本相反。冬、春季海表温度的异常是影响入梅早、晚的重要的外部强迫因子,也是重要的前期预测信号:当冬季东太平洋海表温度为负距平、澳大利亚东部海表温度偶极子为正位相及春季北大西洋三极子处于正位相时,江南入梅偏早; 上一年12月澳大利亚东侧海表温度偶极子和当年3月北大西洋三极子与江南入梅早、晚关系最为密切,当12月澳大利亚东部海表温度偶极子为正位相时,副高第1次北跳偏早,当3月北大西洋三极子为正位相时,6月西风急流偏强、偏北,有利于江南入梅偏早。      

2016年我国梅雨异常特征及成因分析

利用国家气候中心梅雨监测资料和NCEP再分析资料,对2016年我国梅雨异常特征及其大尺度环流成因进行了分析。结果表明:（1）2016年我国梅雨有明显的区域特征,其中江南区入梅偏早14天,与1995年并列成为1951年以来入梅最早的年份,出梅偏晚11天,梅雨期（量）偏长（多）,但梅雨期日平均降水量偏少;长江区入梅和出梅均偏晚,梅雨期接近常年,但梅雨量偏多一倍以上,梅雨量和梅雨期日平均降水量分别为1951年以来历史同期第三和第二高值;江淮区入梅、出梅及梅雨期接近常年,但梅雨量偏多。（2）对流层高、中、低层环流系统冬夏季节性调整和转变显著提前的共同作用,导致了2016年江南区入梅显著偏早;东亚副热带西风急流、西太平洋副热带高压（副高）和东亚夏季风涌在7月中旬阶段性地南落导致了江南区和长江区出梅偏晚。（3）受到前冬超强厄尔尼诺衰减和春、夏季热带印度洋全区一致海温模态偏暖的影响,梅雨期副高异常偏强,副高西南侧转向的水汽输送异常偏强,并在长江区和江淮区与北方弱冷空气辐合,造成梅雨量异常偏多。