1960—2017年沈阳地区春播期降水变化特征

基于1960—2017年沈阳市5个气象观测站4—5月降水量资料,采用线性趋势法和累积距平分析了沈阳市春播期(4—5月)降水量演变特征,并分析首场透雨及最大连续无有效降水日数演变特征及对春播期降水量影响,对春播期降水量资源变化特征进行相关分析。结果表明:近58a沈阳春播期降水量整体呈现弱的增加趋势,平均每10a增加3.1mm,2004年开始降水量迅速增加,且波动性较大,降水量异常偏多或偏少年份较多,易诱发春旱春涝事件。春播期首场透雨出现日期平均每10a偏晚0.051d,首场透雨日期偏晚,将导致春播期前期雨水条件不足,引起土壤干旱,不利于春播开展。最大连续无有效降水日数呈波动性增加趋势,平均每10a增加0.56d,对4月降水量影响较大,虽然春播期降水资源总量增加,但存在降水资源时间分配不均的问题,且长时间无有效降水事件频发,将导致春播期干旱灾害事件发生风险加大,导致适播期延后。     

基于NCEP CFSv2模式的黑龙江省夏季降水预测研究

基于1982-2017年NCEP_CFSv2（NCEP Climate Forecast System version 2）模式预测资料对黑龙江省夏季降水进行降尺度预测。通过分析黑龙江省夏季降水与同期环流因子的关系、模式对关键区环流因子的预测,选取模式模拟与再分析资料相关较好、黑龙江降水实况与再分析资料关系较好的环流因子作为预测因子,结合最优子集回归法筛选因子,建立降尺度预测模型,最后采用交叉检验法进行预测效果检验和独立样本预测。结果表明：模式降尺度预测与实况的距平符号-致率为69%,6 a独立样本预测中有5 a预测正确,优于目前的业务预测效果。进-步研究发现,在模式能够准确预测环流因子的情况下,模式降尺度可以较好地预测黑龙江省夏季降水的趋势。此外,模式降尺度在拉尼娜年预测效果较好。     

两类El Niňo事件次年夏季长江-黄河流域降水低频特征及低频水汽输送途径差异

利用1961年1月—2014年12月Hadley气候预测研究中心的全球海表温度(SST)资料,NECP/NCAR逐日风场、比湿等再分析资料,国家气象信息中心提供的中国753站逐日降水、160站逐月降水资料,对比分析了东部(EP)型和中部(CP)型两类El Niňo事件次年夏季长江-黄河流域降水(简记为EP型和CP型降水)低频特征,以及与之相关的低频水汽输送差异。结果表明,1)平均而言,EP型降水主要有10～20 d(最显著)以及20～30 d(次显著)低频周期;CP型降水主要有10～20 d的低频显著周期。与之相关的纬、经向水汽通量最显著低频周期也为10～20 d。2)影响EP、CP型低频降水共同的低频水汽环流系统主要有:菲律宾群岛附近的异常反气旋式水汽环流和渤海湾附近(日本东南侧)的异常气旋式(反气旋式)水汽环流。另外,影响EP(CP)型低频降水的还有来自巴尔喀什湖东北部异常气旋式水汽环流(孟加拉湾、苏门答腊岛以西的异常气旋式水汽环流对和贝加尔湖西、东两侧的异常气旋式、反气旋式环流)。3)EP型降水暖湿水汽主要源自南海,冷湿水汽主要源自西北太平洋,冷空气来自巴尔喀什湖东北部和贝加尔湖西北侧。CP型降水暖湿水汽少量来自阿拉伯海和印度洋,大量来自热带西太平洋,冷空气主要来自贝加尔湖西北侧。     

Validation for a tropical belt version of WRF: sensitivity tests on radiation and cumulus convection parameterizations

对基本气候态和降水日变化的分析是检验模式模拟性能、理解模式误差来源的重要手段。为了评估出对热带气候模拟效果较好的物理参数化方案组合,本文应用WRF带状区域模式,主要比较了四种积云对流参数化方案:NewTiedtke、Kain-Fritsch、newSAS、Tiedtke,和两种辐射参数化方案:RRTMG和CAM,对热带带状区域的气候模拟结果。研究表明:使用NewTiedtke积云对流参数化方案和RRTMG辐射方案的试验,表现出对气温、降水及降水日变化等综合性最好的模拟性能;NewTiedtke积云对流参数化方案能模拟出较好的降水空间分布和降水日变化位相分布特征;与RRTMG辐射方案相比,CAM辐射方案会使温度模拟偏低,特别是陆地上更明显,这种陆地上的冷偏差可能主要来源于Tmin的模拟偏冷。     

A Numerical Investigation on Microphysical Properties of Clouds and Precipitation over the Tibetan Plateau in Summer 2014

In order to improve our understanding of microphysical properties of clouds and precipitation over the Tibetan Plateau (TP), six cloud and precipitation processes with different intensities during the Third Tibetan Plateau Atmospheric Science Experiment (TIPEX-Ⅲ) from 3 July to 25 July 2014 in Naqu region of the TP are investigated by using the high-resolution mesoscale Weather Research and Forecasting (WRF) model. The results show unique properties of summertime clouds and precipitation processes over the TP. The initiation process of clouds is closely associated with strong solar radiative heating in the daytime, and summertime clouds and precipitation show an obvious diurnal variation. Generally, convective clouds would transform into stratiform clouds with an obvious bright band and often produce strong rainfall in midnight. The maximum cloud top can reach more than 15 km above sea level and the velocity of updraft ranges from 10 to 40 m s-1. The simulations show high amount of supercooled water content primarily located between 0 and -20℃ layer in all the six cases. Ice crystals mainly form above the level of -20℃ and even appear above the level of -40℃ within strong convective clouds. Rainwater mostly appears below the melting layer, indicating that its formation mainly depends on the melting process of precipitable ice particles. Snow and graupel particles have the characteristics of high content and deep vertical distribution, showing that the ice phase process is very active in the development of clouds and precipitation. The conversion and formation of hydrometeors and precipitation over the plateau exhibit obvious characteristics. Surface precipitation is mainly formed by the melting of graupel particles. Although the warm cloud microphysical process has less direct contribution to the formation of surface precipitation, it is important for the formation of supercooled raindrops, which are essential for the formation of graupel embryos through heterogeneous freezing process. The growth of graupel particles mainly relies on the riming process with supercooled cloud water and aggregation of snow particles.     

三江源区大气可降水量时空特征及其与降水关系

利用1979—2016年欧洲中期天气预报中心(ECMWF) ERA-Interim (1°×1°)再分析资料中的经、纬向水汽通量和大气可降水量(precipitation water vapor,PWV)数据,采用相关性分析、趋势分析法、累积距平、IDW等方法,分析三江源地区PWV与水汽通量的时空分布特征、降水转化率(precipitati-on conversion efficiency,PCE)变化规律。结果表明:过去的38 a,经、纬向多年平均水汽通量分别为50. 2、196. 7 kg·m-1·s^(-1),纬向水汽通量气候倾向率比经向大。南边界为纬向主要水汽输入边界,东边界为经向主要水汽输出边界,纬向水汽输送大于经向输送。多年平均PWV为1998. 3 mm,近38 aPWV呈现微弱增加趋势,1979—1997年,PWV呈下降趋势,1998年后PWV呈增加趋势,同期降水也在增加,说明该时段三江源地区气候转湿。PWV与水汽通量的年际变化趋势和转折年相一致。三江源区多年平均PCE为24. 57%,1989年PCE最高,达32. 76%,各季节平均PCE空间分布与年平均PCE分布一致,均表现出南部、东南部高,西部、东北部低的变化特征,各季节PCE大小差异明显,春季多年平均PCE为15. 92%,夏季25. 67%,秋季21. 01%,冬季仅7. 03%。     

2000年后中国北方东部地区夏季极端降水减少及水汽输送特征

本文研究了1961～2016年中国北方东部地区夏季极端降水日数和极端降水贡献率的年代际变化特征,并进一步分析了该地区极端降水和普通降水的大气环流和水汽输送的差异。主要的研究结果表明:1961～2016年中国北方东部地区夏季极端降水日数和极端降水贡献率在2000年前后发生显著年代际变化,2000年后夏季极端降水天数和极端降水贡献率显著减少。与1984～1999年相比,2000～2016年在对流层高层从欧洲大陆、中亚到东北—蒙古地区,位势高度异常呈现出“正—负—正”的大气波列,从而造成北方东部地区上空为正压的位势高度正异常控制,伴随着下沉运动,大气层结趋于稳定,这些环流条件不利于极端降水发生。2000年后负位相的太平洋年代际振荡（PDO）和正位相的北大西洋多年代际振荡（AMO）共同加强了北方东部地区上空的正位势高度异常。进一步研究表明,极端降水与普通降水的水汽输送和收支以及关键的局地大气系统存在着显著差异,较普通降水而言,极端降水在南北向水汽输送和收支上更强;北方东部地区低空为较强的闭合低压控制,并不断受到高层高位涡空气下传的影响。     

江淮切变线强度的定量化描述方法研究

从气象观测事实和物理的角度出发,定义了一种江淮切变线强度的定量化的表征方法,即综合与降水关系密切的切变涡度和散度形成能客观近似地刻画切变线附近切变强度的指标量■。并在此基础上利用再分析资料和实况降水资料分析切变强度与对应降水量之间的关系,分析表明:强切变强度区域与降水雨带有明显的对应关系,降水区往往与强切变强度区域相一致或是比强切变强度区域略偏南;证实了切变强度与降水强度有正相关关系的事实,当切变强度■时,对应区域6 h累积降水量超过10 mm,甚至达到30 mm。     

基于自组织映射的长江中下游夏季天气分型及其降水特征

利用欧洲中心1979—2015年夏季6—8月ERA-Interim逐日再分析资料和国家气候中心CN05.1格点化降水观测数据集,引入基于自组织映射SOM(Self-Organizing Maps)方法进行长江中下游地区夏季海平面气压空间距平场的客观分型,得到该地区25种地面天气型及其系统演变特征,发现天气型的稳定、转移与天气系统强弱有关。高低压系统越强,天气型停滞频率越高,天气型越稳定;反之,天气型越不稳定。基于SOM天气型转移概率,发现三条与局地降水联系的系统演变路径,其中1号路径暖空气势力强盛,副高北上,推动锋面北抬,产生江北降水型,多发生在7月;路径2反映冷空气势力强盛推动锋面南下的天气过程,产生沿江降水型,该天气型在6、7月均易发生;路径3表现为台风移动变化对长江下游江南地区降水的影响,为江南降水型,且集中在8月。通过引入SOM方法对逐日天气尺度环流进行分型,从气候态上捕捉与降水有关的天气系统的移动变化特征,体现SOM方法在模拟天气系统演变的优势。     

中国东部夏季降水与气温的联合EOF分析

采用JEOF等方法分析中国东部夏季降水和气温的协同变化时空分布特征,结果表明:当时间系数为正时,第1典型场降水型态从北向南(下同)呈"++-"分布,气温表现为冷异常,500 hPa回归场在中纬度地区呈显著低压异常,SST回归场表现为太平洋海域呈西北-东南的分布;第2典型场降水呈"+-"分布,气温则呈"-+"分布;第3典型场降水分布呈中间型,气温场呈"-+"分布。