基于标准化降水蒸散指数（SPEI）的毛乌素沙地1981—2020年干旱特征研究

大气干旱是影响半干旱沙区植被建设、生态恢复及社会经济可持续发展的重要因素。基于1981—2020年毛乌素沙地10个气象站点的逐月气象资料,计算了月、季和年尺度的标准化降水蒸散指数（SPEI）,分析了该沙区近40年降水和气温的变化趋势、干旱事件及其频率的时空特征。结果表明：（1）毛乌素沙地近40年降水量和气温均呈现显著的上升趋势（P<0.05）;秋季和冬季降水量呈现显著的上升趋势（P<0.05）,四季气温均呈现显著的上升趋势（P<0.05）。（2）毛乌素沙地总体上呈现出不显著的湿润化趋势（P>0.05）,但秋季呈显著的湿润化趋势（P<0.05）;中、西部地区呈现出湿润化趋势,而东部地区则呈现干旱化趋势。（3）近40年毛乌素沙地的月尺度下干旱总频率达32.71%,各等级发生频率为轻旱>中旱>重旱>特旱,季节发生频次为冬季>夏季、秋季>春季;轻旱主要发生在毛乌素沙地的北部、中部、东南和西南部,中旱在东部、北部和西部边缘,重旱在东部、中部以及南部地区,特旱在西北部、南部和东南部区域。     

内蒙古荒漠草原沙生针茅(Stipa glareosa)、碱韭(Allium polyrhizum)和骆驼蓬(Peganum harmala)叶形态性状对土壤水氮耦合的响应

研究降水和氮沉降对荒漠草原植物叶形态性状的影响,对于预测未来全球变化下荒漠草原植物的生态适应具有重要意义.对增减雨(±50％)和氮添加(10 g·m-2.a-1)及其交互作用对乌拉特荒漠草原区优势植物叶形态性状的影响研究结果表明:(1)沙生针茅(Stipa glareosa)、碱韭(Allium polyrhizum)...     

From China’s Heavy Precipitation in 2020 to a “Glocal” Hydrometeorological Solution for Flood Risk Prediction

The prolonged mei-yu/baiu system with anomalous precipitation in the year 2020 has swollen many rivers and lakes,caused flash flooding,urban flooding and landslides,and consistently wreaked havoc across large swathes of China,particularly in the Yangtze River basin.Significant precipitation and flooding anomalies have already been seen in magnitude and extension so far this year,which have been exerting much higher pressure on emergency responses in flood control and mitigation than in other years,even though a rainy season with multiple ongoing serious flood events in different provinces is not that uncommon in China.Instead of delving into the causes of the uniqueness of this year’s extreme precipitation-flooding situation,which certainly warrants in-depth exploration,in this article we provide a short view toward a more general hydrometeorological solution to this annual nationwide problem.A“glocal”(global to local)hydrometeorological solution for floods(GHS-F)is considered to be critical for better preparedness,mitigation,and management of different types of significant precipitation-caused flooding,which happen extensively almost every year in many countries such as China,India and the United States.Such a GHS-F model is necessary from both scientific and operational perspectives,with the strength in providing spatially consistent flood definitions and spatially distributed flood risk classification considering the heterogeneity in vulnerability and resilience across the entire domain.Priorities in the development of such a GHS-F are suggested,emphasizing the user’s requirements and needs according to practical experiences with various flood response agencies.     

基于回归模型的热带气旋条件下的海表降温参数化方案设计

Combining a linear regression and a temperature budget formula, a multivariate regression model is proposed to parameterize and estimate sea surface temperature(SST) cooling induced by tropical cyclones(TCs). Three major dynamic and thermodynamic processes governing the TC-induced SST cooling(SSTC), vertical mixing, upwelling and heat flux, are parameterized empirically using a combination of multiple atmospheric and oceanic variables:sea surface height(SSH), wind speed, wind curl, TC translation speed and surface net heat flux. The regression model fits reasonably well with 10-year statistical observations/reanalysis data obtained from 100 selected TCs in the northwestern Pacific during 2001–2010, with an averaged fitting error of 0.07 and a mean absolute error of 0.72°C between diagnostic and observed SST cooling. The results reveal that the vertical mixing is overall the pre dominant process producing ocean SST cooling, accounting for 55% of the total cooling. The upwelling accounts for 18% of the total cooling and its maximum occurs near the TC center, associated with TC-induced Ekman pumping. The surface heat flux accounts for 26% of the total cooling, and its contribution increases towards the tropics and the continental shelf. The ocean thermal structures, represented by the SSH in the regression model,plays an important role in modulating the SST cooling pattern. The concept of the regression model can be applicable in TC weather prediction models to improve SST parameterization schemes.     

海气动量通量研究综述

海气界面动量通量也称为风应力,是海流和表面海浪的主要驱动力,是海洋从大气获得动量的重要途径。因此,合理可靠的海洋表面风应力的参数化对于海洋、大气和波浪以及气候模式的准确预报都具有非常重要的科学意义和实用价值。对风应力拖曳系数的参数化是风应力参数化的主要内容。近来的观测发现,风应力拖曳系数随着风速的增加出现了先增后减的趋势,同时还与海面的波浪状态以及海流有关。基于观测或理论分析,目前已经得到了一系列的风应力拖曳系数计算方法或公式,有的考虑了海浪的作用,有的没有,但这些方案大都是适合中低风速,在高风速下的适用性还有待检验。本文回顾了目前在海气动量通量观测和参数化方面的研究进展,并建议应增加高风速下风速、海流以及海浪等的同步观测,以进一步完善风应力参数化方案。     

太平洋SSTA同中国东部夏季极端降水事件变化关系的研究

基于中国东部1955—2004年233个台站逐日降水和NCEP/NCAR再分析高度场、风场、比湿、地面气压以及NOAA海表温度资料,运用SVD、合成分析等方法研究了太平洋SSTA同中国东部夏季极端降水事件之间的相互关系,结果表明:前期冬季太平洋SSTA同我国东部夏季极端降水事件的关系比较显著;前冬赤道中东太平洋是影响我国华北地区夏季极端降水事件的关键区,若前冬该海域海温发生异常,从冬到夏大气环流先后通过PNA(反PNA)和WP(反WP)遥相关型使得西太平洋副热带高压发生异常,进而使得华北夏季极端降水事件发生异常;前冬热带西太平洋是影响我国东北南部及江南地区夏季极端降水事件的关键区,若前冬该海域海温发生异常,从冬到夏105°~135°E的平均经向垂直环流圈发生异常,使得夏季东北南部与江南地区垂直运动发生异常,进而使得东北南部和江南夏季极端降水事件发生异常。     

ZDR柱识别方法在海南地区的应用

基于双偏振天气雷达的相关研究大部分集中在雷达如何识别粒子相态、精细化探测云系垂直结构方面,专门针对差分反射率因子ZDR柱的识别研究相对较少。通过对海南地区对流云系特征进行分析研究,提出一套基于双偏振雷达探测数据（2020—2021年）的ZDR柱识别方法,结合多源资料对发生在海南地区的2次对流天气过程展开分析,〖JP2〗验证ZDR柱识别效果。结果表明：①ZDR柱通常在对流云系前中期较为深厚,最大可达0 ℃层以上3～5 km,〖JP〗在空间分布上ZDR柱与雷达径向速度的辐合有密切关系,其正负径向速度对的差值与ZDR柱的强弱变化规律呈正相关,并且深厚的ZDR柱较大概率出现在对流云系运动方向的前缘位置,与对流云团雷达反射率因子较大区域（≥50 dBz）有明显的对应关系;②ZDR柱最大深度的变化趋势同雷达回波顶高和垂直累计液态水含量有弱相关性,雷达回波顶高和垂直累计液态水含量的变化通常滞后于ZDR柱深度的变化（约12～15 min）。该方法具备识别海南岛地区ZDR柱现象的能力,可以在分析强对流天气过程、人工影响天气指挥和短临灾害天气预警等方面发挥应用效益。     

2023年秋季我国气候异常特征及成因分析

利用NCEP/NCAR再分析数据集和中国2400个站的气候观测数据,对2023年秋季我国气候异常特征及其成因进行分析。2023年秋季全国平均气温为1961年以来历史同期最高;全国平均降水量接近常年同期,但空间分布不均且季节内变化明显。秋季欧亚中高纬环流呈“两槽一脊”型,造成我国气温显著偏高;9月呈“两脊一槽”型,巴尔喀什湖低槽活动导致西北地区降水增多;10月呈“两槽一脊”型,导致北方地区偏暖加强;11月呈“西高东低”型,东路冷空气增强,东北地区气温偏低、降水偏多。西太平洋副热带高压总体较常年偏强、偏西,脊线9月异常偏北、10月偏南、11月接近常年。印缅槽9月显著偏强,10—11月接近常年。9月印缅槽偏强与副热带高压异常偏北共同导致了长江中下游以北至黄河下游地区多雨;10—11月东部地区水汽条件整体偏差。9—10月近海台风频繁活动,造成华南地区降水偏多。2023年秋季我国气候受到大气季节内变化的显著作用,热带海温异常的影响不典型。     

多种模式降水预报的稳定性特征研究

预报的稳定性是指对同一时段在不同时间发布的多时效预报结论的一致性,是模式预报质量的一个重要方面,较大的不稳定性会给使用者造成困扰。为深入了解业务常用模式的稳定性,使用相对标准偏差指标计算不同时效预报的降水量波动大小,并改进了Flip-Flop指数（改进后简称FFnorm）,计算多时效降水量预报变化趋势的翻转程度,衡量预报变化趋势的稳定性,对2种全球模式（ECMWF、NCEP-GFS）、3种区域模式（CMA-MESO、CMA-SH9、HHUPS-ST）,在中国6个气候分区中降水预报的稳定性进行对比分析,分为实况有降水和暴雨及以上降水2种情况进行了讨论。结果表明：实况有降水时,相对区域模式来说,全球模式的多时效降水预报的相对标准偏差较小,即模式降水量预报的波动较小;各模式对西南区的西部、东北区的东部以及华南区的南部预报的波动性相对较小,西北区的西部波动性较大。就多时效降水量预报变化趋势而言,2种情况下均为CMA-MESO、NCEP-GFS和 ECMWF的稳定性较好,其FFnorm指数小于HHUPS-ST和CMA-SH9模式,其中CMA-MESO对西南区、华南部分地区降水量预报变化趋势的稳定性较为突出;CMA-SH9的指数最大,多时效降水量预报变化趋势稳定性较差;各模式对长江中下游地区的FFnorm指数相对较大,多时效预报趋势的稳定性较差。有降水时,CMA-MESO随时效临近的降水量预报变化趋势稳定（单调递增、单调递减或不变）的频次最多,其次是NCEP-GFS,2种降水情况下,该2种模式的降水量预报均为随时效临近单调递增次数大于递减次数,且CMA-MESO单调递增特征尤其显著。以上特征能够为模式调试和预报决策提供参考。     

基于印度洋海温信号的我国西北地区东部夏季降水组合降尺度预测方法研究

利用国家气候中心第二代气候模式预测业务系统(BCC-CPSv2)预测产品,引入印度洋海温信号,采用组合降尺度方法建立了西北地区东部汛期降水预测模型。该预测模型对1991—2017年西北地区东部夏季降水的回报技巧较BCC-CPSv2预测技巧显著提高,空间相关系数由0.42提高到0.75,均方根误差明显减小,最多下降达80%。预测模型对降水空间分布型的预测能力较好,很好地回报了典型年份（1987年和2010年）夏季的降水距平百分率分布。通过抓住气象变量的空间分布特征,组合降尺度方法可以修正动力模式产品的预测误差,为西北地区东部夏季降水预测提供科学依据和技术支持,具有较好的应用前景。