气候变化下东北中等流域冬季径流模拟和预测

为了预测未来气候变化下冬季径流，利用寒区水文模型CRHM（Cold Region Hydrological Model platform）模拟2000—2012年和预测2025—2060年松花江二级支流依吉密河上游冬季径流流量。研究结果表明：① 根据2025—2060年际冬季径流深和径流系数变化，发现典型排放浓度增加，冬季径流序列不稳定性增大。② 根据识别突变点位置，发现典型排放浓度越高，累积冬季径流拐点增多。③ 通过相关性分析发现，同时期气候为影响冬季月径流的主要因素，冬季降水是影响冬季月径流变化的主要因素。④ 利用累积量斜率变化率比较方法发现，相对于2025—2042年，2043—2056年和2057—2060年冬季降水增长对冬季径流增长贡献率分别为39.8%和62.6%；相对于2043—2056年，2057—2060年冬季降水减少对冬季径流减少的贡献率为27.0%。     

Radiative Forcing and Climate Response Due to Black Carbon in Snow and Ice

The radiative forcing and climate response due to black carbon(BC) in snow and/or ice were investigated by integrating observed effects of BC on snow/ice albedo into an atmospheric general circulation model(BCC AGCM2.0.1) developed by the National Climate Center(NCC) of the China Meteorological Administration(CMA).The results show that the global annual mean surface radiative forcing due to BC in snow/ice is +0.042 W m 2,with maximum forcing found over the Tibetan Plateau and regional mean forcing exceeding +2.8 W m 2.The global annual mean surface temperature increased 0.071 C due to BC in snow/ice.Positive surface radiative forcing was clearly shown in winter and spring and increased the surface temperature of snow/ice in the Northern Hemisphere.The surface temperatures of snow-covered areas of Eurasia and North America in winter(spring) increased by 0.83 C(0.6 C) and 0.83 C(0.46 C),respectively.Snowmelt rates also increased greatly,leading to earlier snowmelt and peak runoff times.With the rise of surface temperatures in the Arctic,more water vapor could be released into the atmosphere,allowing easier cloud formation,which could lead to higher thermal emittance in the Arctic.However,the total cloud forcing could decrease due to increasing cloud cover,which will offset some of the positive feedback mechanism of the clouds.     

2011年1月大气环流和天气分析

2011年1月大气环流主要特征如下:北半球极涡中心位于北美北部,强度比常年同期偏弱.中高纬度地区环流呈现三波型分布,东亚大槽、北美槽强度偏弱,西欧槽接近常年同期,东亚锋区明显南压.南支槽位于90°E附近,强度与常年相当.西北太平洋副热带高压明显偏弱.1月主要气候特点:全国平均气温为-8.3℃,比常年同期(-5.9℃)偏低2.4℃,全国平均降水量为8.2 mm,比常年同期(12.1 mm)偏少3.9 mm.华北、黄淮等地区干旱持续发展,冷空气活动频繁,南方雨雪冰冻灾害严重.月内有3次中等强度冷空气及6次降水过程.     

2010年11月大气环流和天气分析

2010年11月大气环流主要特征是:北半球高纬度地区为单一极涡,极涡中心位于新地岛以北,强度比常年略偏强.中高纬环流呈三波型分布,其中欧洲大槽较常年同期偏强,东亚大槽强度接近常年同期.亚洲以正高度距平为主,只有西伯利亚地区呈现负距平,表明冷空气势力较常年同期偏弱.西北太平洋副热带高压面积接近常年同期,强度略偏弱,脊线位...     

2009年深秋北京大雪过程的成因分析

北京地区的初雪平均在11月28日前后。2009年10月31日夜间至11月1日白天北京出现雨转雨夹雪,再转大雪的天气过程。作为初雪,这是北京22年来罕见的。分析表明,这次过程降水前12和6 h华北中东部的黄河下游以北地区对流层中低层受一致的西北气流控制,前期水汽输送和积累不明显。北京地区在10月这样一个相对干燥的季节和前期水汽不充沛的环流形势下产生大雪局地暴雪,实不多见。文章利用中国气象局MICAPS常规气象资料和北京地区风廓线雷达、微波辐射仪、地面自动站等多种本地加密探测资料,对这次大雪过程进行了动力计算和成因分析。结果显示,由对流层上层贝加尔湖强冷空气向南爆发所引发的动力作用是北京这次初冬大雪形成的主要原因。大雪发生前500 hPa正涡度平流区、对流层中上层水平辐散中心、对流层中下层水平辐合中心呈垂直结构控制北京,为北京地区提供了有利的上升运动动力环境。山前和平原地区近地面东南风,边界层偏东风及边界层以上的对流层底层偏西风的风廓线分布在北京西部地形作用下产生动力抬升和局地对流,增强了北京西南部的降雪。这次北京大雪的水汽条件源于近地面偏南风和东南风的短时间局地增湿,以及这种增湿在高空强冷气团作用下产生的对流层中低层的局地水汽辐合。     

ENSO与青藏高原积雪的关系及其对我国夏季降水异常的影响

文章利用1979 2005年Nino3区海温时间序列资料和中国雪深时间序列资料,分析了Nino3区海温与青藏高原积雪之间的关系,两者对我国夏季降水的影响以及两者共同作用下对我国夏季降水的影响。分析结果表明：当前期冬春季Nino3区SST为强暖（强冷）事件与高原积雪显著偏多（显著偏少）共同作用的配置下,我国东部夏季雨带往往偏南（偏北）。从月时间尺度方面,揭示了前期冬春季ENSO和冬春季青藏高原积雪对我国长江以南地区降水异常的影响在夏季各月是不一致的,前期冬春季逐月Nino3区SST和冬春季逐月高原积雪对长江以南地区6月的降水都为正相关,而对8月的降水都为反相关,并且春季逐月Nino3区SST和冬春季逐月高原积雪对长江以南地区7月的降水也都为正相关,另外,春季Nino3区SST和春季高原积雪对长江以南地区6月和7月降水更为重要。     

积雪分布及其对中国气候影响的研究进展

对北半球不同地区的积雪分布状况、积雪异常影响中国气候的事实以及影响机理等问题的研究成果进行了较系统的回顾与总结。青藏高原、蒙古高原、欧洲阿尔卑斯山脉及北美中西部是北半球积雪分布的关键区,其中青藏高原是北半球积雪异常变化最强烈的区域。中国积雪分布范围广泛,其中新疆、东北和青藏高原是3个大值区。总体来看,北半球积雪有减少的趋势,而中国积雪却有弱的增加趋势。冬、春季高原积雪与欧亚积雪对中国夏季降水的影响是相反的。积雪影响中国气候的机理解释为：冬季积雪反照率效应起主要作用,春夏季积雪水文效应起主要作用。积雪被视为中国短期气候预测的一个重要物理因子,继续加强该领域的研究对于提高中国短期气候预测的准确率将有重要意义。     

2010年12月15日江西雨雪天气的微物理数值模拟分析

利用常规观测资料和中尺度数值模式WRF的输出产品,对2010年12月14—15日发生在江西的雨雪过程进行了分析。结果表明,微物理参数化方案输出的物理因子可以较好地揭示本次过程的雨雪转换;在雨转雪阶段,由于中低层冷空气南移较强,没有形成逆温,因此未能形成冻雨,而是由雨转为降雪天气。     

MODIS影像雪深遥感反演特征参数选择与模型研究

在综合分析已有研究成果的基础上,选择MODIS遥感影像,借助灰色系统理论,结合观测站实测雪深数据,选择雪深反演特征参数,构建反演模型,并定义多元回归模型的综合评价系数,进而从构建的多个回归模型中,选择出雪深反演最优模型。     

新疆冬季雪水资源估算及分布特征

应用2004—2010年EOS/MODIS遥感积雪监测资料,结合新疆89个气象站雪深、雪密度50年的观测记录,估算新疆冬季雪水当量,并对时空特征进行研究。结果表明:① 2004—2010年新疆年雪水当量最大峰值为368.83亿m3(2009—2010年)、最小峰值为93.91亿m3(2006—2007年),最大峰值是最小峰值的4倍左右,且6年中峰值出现的最早和最晚时间相差5旬。② 新疆雪水资源分布存在4个区域:南疆、东疆、伊犁和博州、北疆东北部,不同区域雪水当量峰值出现时间不同。新疆雪水当量峰值应该是4个区域峰值之和。③ 新疆雪水当量50年来呈现年际间的大幅波动,发展趋势沿着斜率为0.083 2的直线上升,表明雪水资源在逐年增多;波动幅度逐步加大,表明雪水资源偏少的年份有时也会发生。