European precipitation connections with large-scale mean sea-level pressure (MSLP) fields

Abstract

To advance understanding of hydroclimatological processes, this paper links spatiotemporal variability in gridded European precipitation and large-scale mean sea-level pressure (MSLP) time series (1957–2002) using monthly concurrent correlation. Strong negative (positive) correlation near Iceland and (the Azores) is apparent for precipitation in northwest Europe, confirming a positive North Atlantic Oscillation (NAO) association. An opposing pattern is found for southwest Europe, and the Mediterranean in winter. In the lee of mountains, MSLP correlation is lower reflecting reduced influence of westerlies on precipitation generation. Importantly, European precipitation is shown to be controlled by physically interpretable climate patterns that change in extent and position from month to month. In spring, MSLP–precipitation correlation patterns move and shrink, reaching a minimum in summer, before expanding in the autumn, and forming an NAO-like dipole in winter. These space–time shifts in correlation regions explain why fixed-point NAO indices have limited ability to resolve precipitation for some European locations and seasons.

Editor Z.W. Kundzewicz; Associate editor A. Montanari

Citation Lavers, D., Prudhomme, C., and Hannah, D.M., 2013. European precipitation connections with large-scale mean sea-level pressure (MSLP) fields. Hydrological Sciences Journal, 58 (2), 310–327.     

过去2000年典型暖期北半球温度变化特征及成因分析

过去2000年包含了罗马暖期（Roman Warm Period,简称RWP）、中世纪气候异常期（Medieval Climate Anomaly,简称MCA）和现代暖期（Present Warm Period,简称PWP）这3个典型暖期,前人对罗马暖期的关注相对较少。为了更好地对比自然暖期和叠加了人类活动的暖期的温度变化特征及成因,文章利用通用地球系统模式（Community Earth System Model,简称CESM）的过去2000年气候模拟试验资料,在与重建资料和同化资料（Last Millennium Reanalysis,简称LMR）进行对比验证的基础上,对这3个典型暖期北半球的温度变化特征和成因机制进行了初步探讨。结果表明：CESM的全强迫试验能很好地模拟出重建资料与LMR所反映的两个自然暖期（RWP和MCA）以及PWP,PWP相较于RWP和MCA北半球增温幅度明显更大。通过对比单因子敏感性试验结果发现,RWP时期主要受土地覆盖变化的影响,同时太阳活动、火山活动强迫对地表增温有一定调节作用;而MCA时期的火山活动频率相比RWP时期更小,且太阳活动稳定,此时土地覆盖的调节作用相比RWP时期减弱;PWP时期在温室气体强迫驱动下,地表温度增加显著,其贡献远超过火山活动、太阳活动两个外强迫因子,此时土地利用/覆盖强迫对增温显示出负向影响,同时北极涛动增强,进一步加剧PWP时期的增温。

     

IPCC AR6报告解读：极端天气气候事件变化

与IPCC第五次评估报告（AR5）相比,在第六次评估报告（AR6）评估中,观测的极端天气气候事件变化证据,特别是归因于人为影响的证据加强。人类活动造成的气候变化已影响到全球每个区域的许多极端天气气候事件。随着未来全球变暖进一步加剧,预估极端热事件、强降水、农业生态干旱的强度和频次以及强台风（飓风）比例等将增加,越罕见的极端天气气候事件,其发生频率的增长百分比越大。这些结论再次凸显了应对气候变化和极端天气气候事件的必要性和紧迫性。     

IPCC AR4多模式对中国地区未来40 a雪水当量的预估

通过评估参加CMIP3计划的22 个GCM在20 世纪气候情景(20C3M)下中国地区雪水当量模拟能力的检验, 挑选出模拟能力较好的模式, 通过多模式集合方法, 对SEARS的模拟结果进行集合, 预估未来40 a雪水当量在中国地区的时空变化特征.结果表明: 在A1B情景下和B1情景下, 中国地区未来40 a雪水当量年际变化均呈减少趋势; 在A1B和B1情景下, 青藏高原地区、 华北平原地区、 长江中游地区及东北北部地区的雪水当量均呈减少趋势, 其中在昆仑山西段帕米尔高原地区减少最为显著, 其次为喜马拉雅山区和巴颜喀拉山东段地区.在中国北部的内蒙古高原地区、 云贵高原等部分地区的雪水当量则有所增加.总体上, A1B情景下比B1情景下雪水当量的减少更为明显. 2021-2050年雪水当量在青藏高原减少显著; 对于季节变化来说, 在秋冬季积雪的累积期, 雪水当量可能增加, 尤其在10-12月, 而在积雪消融的春夏季(2-6月)有所减少.     

全球气候模式对未来中国风速变化预估

利用世界气候研究计划之第三次耦合模式比较计划 (WCRP/CMIP3) 提供的, 参加IPCC AR4的19个气候模式和国家气候中心为IPCC第五次报告研发的新一代气候模式 (BCC_CSM1.0.1) 及模式集成, 考虑高排放 (A2)、 中等排放 (A1B) 和低排放 (B1) 三种人类排放情景, 预估21世纪中国近地层 (离地10 m) 风速变化。预估结果表明: (1) 21世纪全国平均的年平均风速呈微弱的减小趋势, 且随着预估情景人类排放的增加, 中国年平均风速减小趋势越显著。 (2) 冬季 (夏季) 全国平均风速呈减小 (增大) 趋势, 人类排放量越多, 冬季 (夏季) 风速减小 (增加) 程度越大。21世纪我国风速夏季 (冬季) 增大 (减小) 与全球变暖的背景下未来亚洲夏季风 (冬季风) 增强 (减弱) 有一定关系。 (3) 与20世纪末期 (1980～1999年) 相比, 21世纪初期 (2011～2030年) 中国区域年平均风速A2情景下略偏小, A1B和B1情景下年平均风速无明显变化; 21世纪中期 (2046～2065年) 和后期 (2080～2099年), 三种排放情景下中国年平均风速均比20世纪末期风速小。 (4) 21世纪初期、 中期和后期均表现为冬季 (夏季) 平均风速比20世纪末期冬季 (夏季) 平均小 (大)。 (5) 夏季中国中北部和东北地区风速偏大, 其余地区风速无明显变化或略偏小; 冬季除了东北北部和西藏东南部外, 中国大部地区风速偏小。绝大部分地区超过50%模式一致地预估上述风速变化形式, 具有一定的可信度。     

Interpolating paleovegetation data with an artificial neural network approach

To drive an atmospheric general circulation model (AGCM), land surface boundary conditions like albedo and morphological roughness, which depend on the vegetation type present, have to be prescribed. For the late Quaternary there are some data available, but they are still sparse. Here an artificial neural network approach to assimilate these paleovegetation data is investigated. In contrast to a biome model the relation between climatological parameters and vegetation type is not based on biological knowledge but estimated from the available vegetation data and the AGCM climatology at the corresponding locations. For a test application, a data set for the modern vegetation reduced to the amount of data available for the Holocene climate optimum (about 6000 years B.P.) is used. From this, the neural network is able to reconstruct the complete global vegetation with a kappa value of 0.56. The most pronounced errors occur in Australia and South America in areas corresponding to large data gaps.     

A comprehensive evaluation of tourism climate suitability in Qinghai Province, China

Qinghai Province is an important component of the Qinghai-Tibet Plateau in China. Scientific evaluation of the suitability of Qinghai’s climate for tourism can contribute to overcoming obstacles posed by climate on sustainable tourism development in Qinghai Province, including disparities between the low and high seasons, high altitude health concerns, and weather events. A tourism climate suitability evaluation model of the Qinghai-Tibet Plateau is constructed (Tourism Climate Suitability Index, or TCSI), and tourism climate suitability is comprehensively evaluated for Qinghai Province from climate data from 1960 to 2009. Results show that: (I) There is clear distributional characteristics of spatial-temporal variability of TCSI values in Qinghai Province. (II) Tourism climate suitability in Qinghai Province has significant seasonal and regional differences. The year is divided into a very suitable period (July and August), suitable tourism periods (from April and October), less suitable periods (From Nov to Mar). June to August is the most suitable tourism period in Qinghai. Qinghai Province is divided into five levels of tourism climate suitability: most suitable regions, very suitable regions, suitable regions, less suitable regions, and unsuitable region. (III) The key factor which influences regional differences in tourism climatic suitability is atmospheric oxygen. And the key factors which chiefly influence seasonal differences of tourism climate suitability are temperature and humidity, the wind chill factor, and barrier weather.     

中国物理海洋学研究70年:发展历程、学术成就概览

本文概略评述新中国成立70年来物理海洋学各分支研究领域的发展历程和若干学术成就。中国物理海洋学研究起步于海浪、潮汐、近海环流与水团,以及以风暴潮为主的海洋气象灾害的研究。随着国力的增强,研究领域不断拓展,涌现了大量具有广泛影响力的研究成果,其中包括:提出了被国际广泛采用的“普遍风浪谱”和“涌浪谱”,发展了第三代海浪数值模式;提出了“准调和分析方法”和“潮汐潮流永久预报”等潮汐潮流的分析和预报方法;发现并命名了“棉兰老潜流”,揭示了东海黑潮的多核结构及其多尺度变异机理等,系统描述了太平洋西边界流系;提出了印度尼西亚贯穿流的南海分支(或称南海贯穿流);不断完善了中国近海陆架环流系统,在南海环流、黑潮及其分支、台湾暖流、闽浙沿岸流、黄海冷水团环流、黄海暖流、渤海环流,以及陆架波方面均取得了深刻的认识;从大气桥和海洋桥两个方面对太平洋–印度洋–大西洋洋际相互作用进行了系统的总结;发展了浅海水团的研究方法,基本摸清了中国近海水团的分布和消长特征与机制,在大洋和极地水团分布及运动研究方面也做出了重要贡献;阐明了南海中尺度涡的宏观特征和生成机制,揭示了中尺度涡的三维结构,定量评估了其全球物质与能量输运能力;基本摸清了中国近海海洋锋的空间分布和季节变化特征,提出了地形、正压不稳定和斜压不稳定等锋面动力学机制;构建了“南海内波潜标观测网”,实现了对内波生成–演变–消亡全过程机理的系统认识;发展了湍流的剪切不稳定理论,提出了海流“边缘不稳定”的概念,开发了海洋湍流模式,提出了湍流混合参数化的新方法等;在海洋内部混合机制和能量来源方面取得了新的认识,并阐述了混合对海洋深层环流、营养物质输运等过程的影响;研发了全球浪–潮–流耦合模式,推出一系列海洋与气候模式;发展了可同化主要海洋观测数据的海洋数据同化系统和用于ENSO预报的耦合同化系统;建立了达到国际水准的非地转(水槽/水池)和地转(旋转平台)物理模 型实验平台;发展了ENSO预报的误差分析方法,建立了海洋和气候系统年代际变化的理论体系,揭示了中深层海洋对全球气候变化的响应;初步建成了中国近海海洋观测网;持续开展南北极调查研究;建立了台风、风暴潮、巨浪和海啸的业务化预报系统,为中国气象减灾提供保障;突破了国外的海洋技术封锁,研发了万米水深的深水水听器和海洋光学特性系列测量仪器;建立了溢油、危险化学品漂移扩散等预测模型,为伴随海洋资源开发所带来的风险事故的应急处理和预警预报提供科学支撑。文中引用的大量学术成果文献(每位第一作者优选不超过3篇)显示,经过70年的发展,中国物理海洋学研究培养了一支实力雄厚的科研队伍,这是最宝贵的成果。这支队伍必将成为中国物理海洋学研究攀登新高峰的主力军。     

岱海的"中世纪暖期"

内蒙古岱海沉积物近2200a来Rb/Sr比值、CaCO3和有机碳含量的变化展现了包括中世纪暖期（MWP）及小冰期（LIA）等典型气候事件在内的环境演化过程,总体表现为暖期的沉积物Rb/Sr比值低,冷期的则高：CaCO3和有机碳含量则相反。这里,以单一流域化学风化记录表明我国北方存在明显的中世纪暖期,发生时间约900－1200aB.P..主要环境特征表现为流域化学风化的显著增强（低Rb/Sr比值）、生物生产力逐步提高（高有机碳）、湖泊水位大幅度抬升的湖泊沉积记录,其间经历的化学风化是近两千年内最强的,并且其发生时间与全球其他地区基本一致。