气溶胶对北京中尺度对流系统影响的数值试验

利用可分辨云模式(WRF),模拟研究了不同气溶胶浓度对北京地区2001年8月23日一次产生强降水和冰雹的对流天气的影响。结果表明,气溶胶浓度的增加不利于对流云的发展,导致地面降水减小,但是对降水结构没有明显影响。气溶胶浓度增加导致云中水成物数浓度和质量浓度均发生变化,其中云水、冰晶和雪含量增加,而雨水、霰和雹含量减小。从云微物理学分析发现,气溶胶浓度减小有利于高层云的形成,云滴有效半径随着气溶胶浓度增加而减小。     

近46年西藏高原昼夜降水变化趋势

选取西藏地区18个气象站1961～2006年逐时降水资料,分析近46年昼夜降水的变化趋势。结果显示:近46年,西藏大部分地区各时段夜雨率均呈减少趋势,昼雨率呈增多趋势;夜雨天数冬半年各区域都呈增多趋势,年和夏半年东北部和藏西北地区呈增多趋势,其他区域呈减少趋势,而昼雨天数大部分地区年、季都呈增多趋势。昼、夜雨率和雨次的年代际变率较大,各区域年代际变化不一致,无明显的增减趋势;夜雨率冬半年出现异常最多,各区域年、季多为异常偏少。昼雨率冬、夏半年出现异常较多,年和夏半年多异常偏少,冬半年基本上为异常偏多;夜雨天数夏半年出现异常的最多,东部地区以异常偏少居多,中西部地区以异常偏多为主。昼雨天数夏半年出现异常最多,南部边缘地区均为异常偏多,藏北地区也以偏多为主,其他区域多异常偏少。西藏大部分地区年、季昼夜雨率的大小更多依赖于降水强度,而非雨次的多少。     

田阳县近50a降水变化趋势特征分析

利用气候倾向率及相关系数分析方法,对站田阳站1959～2008年的年、季降水量、降水日数作统计分析。结果发现,田阳站50a年、季降水量随时间变化总趋势平稳少变,年降水气候倾向率为3.09mm/10a;小雨、中雨量级降水日数气候倾向率呈负值,小雨日数50a趋减9d;大雨以上强降水气候倾向率呈正值,表明强降水日数趋增。     

1957—2007年雅鲁藏布江中游河谷降水变化的小波分析

通过对近51 a雅鲁藏布江中游河谷地区4个气象站逐日降水资料进行等权平均取值,采用气候倾向率和小波分析法,研究了不同时间尺度下近51 a降水变化趋势及周期特征。结果表明:研究区降水量以20世纪80年代为最少,2000年后年降水量与20世纪90年代和60年代基本持平。夏季和秋季降水量年代际变化与年降水量的变化基本一致。近51 a降水量增加趋势不显著。年降水量存在准3 a、8—11 a和30 a的周期,以准11 a周期最为突出。降水量变化以春季增长趋势最显著,可在干旱季补充土壤水分,减轻风沙化土地的发生发展。秋季和冬季增长趋势不明显,夏季降水量呈减小趋势。就季节降水变化的时间尺度和周期性而言,2007年后四季降水表现为,春季在20—30 a时间尺度上将处于偏高期,夏季在8—12 a时间尺度上将处于偏低期,秋季在8—12 a时间尺度上将处于偏低期,冬季在20—30 a时间尺度上将出现向降水偏高的过渡期。     

T213L31全球模式云和对流参数化方案改进试验

针对中国业务中期数值预报模式T213对中雨量级以上的降水预报空报比较明显的问题,文中对此模式预报的降水进行了诊断分析。发现T213模式预报的总降水分布主要是由可分辨尺度降水决定的,且在降水偏多最明显的地区,可分辨尺度的降水即超过或达到了观测的总降水,表明降水空报的主要原因在于可分辨尺度降水偏多。可分辨尺度降水偏多的可能原因有：土壤湿度初始化、云变量的初始化和直接产生降水的云与对流参数化方案存在一定的缺陷。鉴于前两者是目前国际上的难点,文中针对第3个方面的可能原因进行了分析和相应的改进。包括在对流方案之前增加一次云方案的调用;对流参数化方案的闭合由“动力型”改为对流有效位能调整闭合;更复杂的对流触发机制;改进冰沉降和降水通量计算。改进的主要目的是使对流参数化方案更活跃,从而减少格点尺度对流的发生。采用改进的方案,进行了敏感性试验和2005年夏季的连续滚动同化预报试验,并与中国区域400个标准站的降水观测和GPCP的全球降水观测进行了比较。结果表明,改进的方案无论是对中国区域还是全球夏季平均的降水分布预报都好于业务,但四川省和赤道东太平洋降水偏多的问题依然存在。中国区域的降水统计检验还表明,除小雨外,其他量级在大部分时效上降水的TS评分增加,预报偏差降低。     

华南地区汛期极端降水的概率分布特征

利用1960-2005年华南地区71个测站的逐日降水量资料和NCEP/NCAR南半球月平均海平面气压场再分析资料,采用Le Page榆验、广义极值分布等统计诊断方法,研究了华南地区近46 a前汛期(4-6月)和后汛期(7-9月)极端降水的时空变化及概率分布特征.并讨论了南半球澳大利亚高压和马斯克林高压强度指数与华南汛期暴雨日数间年代际变化的关系.结果表明:(1)1992年华南地区降水发生了由减少趋势到增多趋势的突变,降水趋势发生突变后前汛期极端降水量和日极端降水强度有所下降,而后汛期则是显著增强.(2)华南汛期年平均日最大降水量、50 a一遇日最大降水量极值和暴雨日数的空间分布特征相似,即前汛期的空间分布自南向北呈现"低-高-低"的分布趋势,后汛期呈现由沿海到内陆的"高-低"的分布趋势.(3)1992年发生突变后,前、后汛期年平均日最大降水量和年平均暴雨日数显著增加和减少的空间分布基本一致.(4)就年代际变化而言,南半球澳大利亚高压和马斯克林高压的强度变化是华南汛期降水异常的重要气候背景,即当两高压处在同时增强时期时,华南前汛期极端降水处于偏少阶段,后汛期则处于偏多阶段.     

Simulation of Precipitation in Monsoon Regions of China by CMIP3 Models

The output of 25 models used in the Coupled Model Intercomparison Project phase 3 （CMIP3） were evaluated, with a focus on summer precipitation in eastern China for the last 40 years of the 20th century. Most models failed to reproduce rainfall associated with the East Asian summer monsoon （EASM）, and hence the seasonal cycle in eastern China, but provided reasonable results in Southwest （SW） and Northeast China （NE）. The simulations produced reasonable results for the Yangtze-Huai （YH） Basin area, although the Meiyu phenomenon was underestimated in general. One typical regional phenomenon, a seasonal northward shift in the rain belt from early to late summer, was completely missed by most models. The long-term climate trends in rainfall over eastern China were largely underestimated, and the observed geographical pattern of rainfall changes was not reproduced by most models. Precipitation extremes were evaluated via parameters of fitted GEV （Generalized Ex- treme Values） distributions. The annual extremes were grossly underestimated in the monsoon-dominated YH and SW regions, but reasonable values were calculated for the North China （NC） and NE regions. These results suggest a general failure to capture the dynamics of the EASM in current coupled climate models. Nonetheless, models with higher resolution tend to reproduce larger decadal trends and annual extremes of precipitation in the regions studied.     

利用区域气候模式对我国南方百年气温和降水的动力降尺度模拟

本文采用NCAR的WRF3.5.1模式,以NOAA的20世纪再分析资料作为区域气候模式的初始场和侧边界场,对东亚地区进行了百年以上(1900~2010年)尺度、水平分辨率为50 km的动力降尺度数值模拟试验。通过与观测气候资料的对比,分析了驱动场(20世纪再分析资料)和区域气候模式对我国南方地区近50年(1961~2010年)气温和降水的气候平均态的模拟能力。结果表明:经过动力降尺度的区域气候模式试验结果能更好地模拟我国南方地区气温气候平均态和季节循环。WRF模式模拟的气温与观测的气温的空间相关系数均在0.97以上。年平均和夏季,WRF模式模拟的气温与观测的气温的偏差大多介于-1°C到+1°C之间。对于降水,WRF模式显著提高了我国南方降水的模拟能力。和驱动场相比,WRF模式模拟的降水与观测的偏差明显减小。夏季,WRF模式模拟的降水空间相关系数在0.5以上。由此延伸至对近百年我国南方地区三个子区域(华南地区、江淮地区和西南地区)四个时段(1914~1942年、1943~1971年、1972~2000年和2001~2010年)的分析,结果表明区域气候模式动力降尺度的结果在区域平均的气温和降水的模拟数值上与观测比较接近,夏季模拟能力有明显的提高,冬季存在气温模拟偏低的误差。对气温趋势分析表明,在20世纪40年代以后的两个时间段,区域气候模式明显提高了气温变化线性趋势的模拟性能。     

一次持续空气污染过程的气象条件分析

2004年12月24-30日,淄博地区出现一次持续一周的强空气污染过程.本文分析了这次过程的主要污染物浓度变化特征和造成强污染的天气形势特点以及主要的气象变量分布特征.结果表明:高空维持稳定纬向环流、逆温层结持续存在、混合层厚度增加、低空风速小,导致污染物不能及时随大气扩散,污染物浓度增大.     

A groundwater isoscape (δD, δO) for Mexico

Numerous studies have shown that precipitation isocapes drive δD and δ¹⁸O patterns in surficial waters and in terrestrial food webs. While the GNIP (Global Network for Isotopes in Precipitation) dataset provided a key foundation for linking precipitation-terrestrial isoscapes globally, it has insufficient spatial coverage in many countries like Mexico. To overcome this limitation, we hypothesized that shallow phreatic groundwaters in Mexico could be used as an isotopic integrator of long-term seasonally weighted precipitation inputs to the landscape to aid in calibrating spatial H and O isotope datasets for terrestrial, biological and hydrological research. Groundwater was sampled from 234 sites in Mexico at ~ 50 km latitudinal spacing to obtain high spatial resolution and country-wide coverage for the construction of a groundwater isoscape. Our data revealed that shallow groundwater infiltration in Mexico appears largely unaffected by evaporation and reflects seasonally weighted precipitation inputs. These precipitation inputs are primarily biased to summertime when highest rainfall occurs, but a small degree of post-precipitation evaporation revealed a lower d-excess zone that corresponded to the interior semi-arid ecozone. We developed a predictive general linear model (GLM) for hydrogen and oxygen isotopic spatial patterns in Mexican groundwater and then compared the results to a validation subset of our field data, as well external data reported in the literature. The GLM used elevation, latitude, drainage basin (Atlantic vs. Pacific), and rainfall as the most relevant predictive variables. The GLM explained 81% of the overall isotopic variance observed in groundwater, 68% of the variance within our validation subset, and 77% of the variance in the external data set. Our predictive GLM is sufficiently accurate to allow for future ecological, hydrological and forensic isoscape applications in Mexico, and may be an approach that is applicable to other countries and regions where GNIP stations are lacking.