一次梅雨暴雨的动能谱特征分析及收支诊断

利用WRF模式和NCEP再分析资料,对一次梅雨暴雨个例进行了数值模拟,基于高分辨率的模拟结果计算了水平动能谱、涡旋动能谱及辐散动能谱,诊断了动能收支谱方程。结果表明:在暴雨发展阶段,各个高度上都有中尺度动能增长,其显著增加始于中尺度低端,这导致了在中尺度波段出现谱转折特征,但在不同高度转折尺度不同;对流层高层涡旋动能大于辐散动能,平流层低层反之;不同降水阶段、不同高度和不同尺度上动能的来源不同,对流层高层,中尺度动能倾向由非线性项和气压项贡献;平流层低层,气压项的作用更为明显。     

基于WACCM+DART的临近空间SABER和MLS臭氧观测同化试验研究

本研究在WACCM+DART（Whole Atmosphere Community Climate Model,Data Assimilation Research Test-Bed）临近空间资料同化预报系统中加入SABER（Sounding of the Atmosphere using Broadband Emission Radiometry）和MLS（Microwave Limb Sounder）臭氧观测同化接口,并以2016年2月一次平流层爆发性增温（SSW）过程为模拟个例进行了SABER和MLS臭氧观测同化试验,得出以下结论:同化SABER和MLS臭氧体积浓度观测得出的WACCM+DART臭氧分析场能够较真实反映SSW期间北极上空平流层臭氧廓线随时间的演变特征,且与ERA5（Fifth Generation of ECMWF Reanalyses）再分析资料描述的臭氧变化特征具有很好的一致性;基于SABER和MLS臭氧观测的WACCM臭氧6 h预报检验表明同化臭氧观测对臭氧分析和预报误差的改善效果主要体现在南半球高纬平流层和北半球中高纬平流层中上层-中间层底部;基于ERA5再分析资料的WACCM+DART分析场检验表明同化SABER和MLS臭氧体积浓度资料可在提高北半球高纬地区上平流层-中间层底部臭氧场分析质量的同时减小该地区上平流层-中间层底部温度场和中间层底部纬向风场的分析误差;基于MLS臭氧资料的臭氧中期预报检验表明相对控制试验同化SABER和MLS臭氧体积浓度资料能更好改善0~5 d下平流层和中间层底部臭氧的预报效果。     

高原涡和西南涡影响的两次四川暴雨过程的对比分析

为了进一步研究高原涡、西南涡对西南地区暴雨的影响,本文用中国气象局自动站与CMORPH降水数据融合的逐时降水资料、国家卫星气象中心的逐时FY-2E卫星的云顶亮温（TBB）资料、欧洲气象资料中心（ERA-interim）的再分析资料,通过天气学诊断分析方法以及拉格朗日轨迹模式HYSPLITv4.9,对发生在四川盆地的有高原涡东移影响西南涡发展引发暴雨的两次过程进行对比分析,发现:（1）两次暴雨过程的降水强度和分布有明显区别,并且TBB活动特征显示在过程一中有MCC（Mesoscale Convective Complex）的产生和发展,过程二则没有。（2）对于过程一,500 hPa上,高原涡逐渐减弱为高原槽并伸展到四川盆地上空,850 hPa上,在鞍型场附近有MCC的产生和发展,200 hPa上,高原涡在南亚高压北部偏西风急流下方的强辐散区内,位于南亚高压东南侧急流区下方稳定少动,偏东风急流北部有辐散中心,有利于西南涡的加强。对于过程二,500 hPa高原涡东移在四川盆地上空与西南涡耦合,形成一个稳定且深厚的系统,这也是过程二的暴雨强度比过程一强的最主要原因。200 hPa上,四川盆地始终位于南亚高压东侧的西北气流中,“抽吸作用”明显。（3）在过程一中,位涡逐渐东传且位涡增加的地方对应强降水区与MCC发展区,反映了暴雨和位涡的发展基本一致。在过程二中,中层位涡高值区从高原上东移并下传至盆地上空,两涡耦合使得上下层打通,位涡值比耦合之前单独的两涡强度更强。 MCC产生的必要条件是中层大气要有强正涡度、强辐合和强上升运动,在未产生MCC前,过程一与过程二在盆地上空的动力条件甚至是相反的;从热力条件看,过程一中有明显的干冷空气入侵,增强不稳定条件,有利于MCC的产生并引发强降水;另一方面,本文也应证了二阶位涡的水平分布与暴雨落区有较好的对应关系。（4）通过拉格朗日方法的水汽轨迹追踪模式和聚类分析方法分析可得两次暴雨过程的水汽输送源地和通道也有明显区别,过程一主要有两条水汽通道,通道一来自阿拉伯海和孟加拉湾洋面的底层,通道二来自四川南部750 m以下高度;而过程二的主要水汽输送通道有三条,通道一来自西方地中海、黑海和里海上空1500～2500 m高度附近,通道二来自阿拉伯海和印度洋的底层,通道三的水汽从孟加拉湾低层绕过云贵高原直接输送到四川盆地。     

华北雨季开始早晚与大气环流和海表温度异常的关系

本文利用国家气候中心的1961~2016年华北雨季监测资料、美国国家环境预报中心/大气研究中心（NCEP/NCAR）的大气再分析资料、NOAA海表温度资料,分析了华北雨季开始早晚的气候特征,然后利用合成分析、回归分析等方法,研究了华北雨季开始早晚与大气环流系统和关键区域海表温度的关系。结果表明,56 a来华北雨季开始最早在7月6日,最晚在8月10日,1961~2016年华北雨季开始平均日期是7月18日。华北雨季开始时间具有显著的年际变化,但雨季发生早晚的长期变化趋势不太明显。华北雨季开始早晚与西太平洋副热带高压（简称副高）、东亚副热带西风急流、东亚夏季风等环流系统的活动关系密切,当对流层高层副热带西风急流建立偏早偏强,中层西太平洋副高第二次北跳偏早,低层东亚夏季风北进提前时,华北雨季开始偏早,反之华北雨季开始偏晚。华北雨季开始早晚与春、夏季热带印度洋、赤道中东太平洋海表温度关系显著且稳定,当Ni?o3.4指数和热带印度洋全区海表温度一致模态（IOBW）为正值时,贝加尔湖大陆高压偏强,副高偏强偏南,东亚夏季风偏弱,导致华北雨季开始偏晚;当海表温度指数为负值时,则华北雨季开始偏早。     

CMIP5多模式集合对江苏省气候变化模拟评估及情景预估

利用中国气象局所属的2 400余个台站观测资料制作的分辨率为0.25°×0.25°数据集中的气温、降水量资料评估了CMIP5中17个模式对于1961—2004年江苏省气温和降水量空间分布特征的模拟能力,筛选出了5个对江苏省气候特征模拟较好的模式。之后基于5个优选模式集合平均的结果预估了3种典型浓度路径(Representative Concentration Pathways,RCPs)下江苏省2006—2100年的气温和降水量变化趋势。结果表明:(1)全球耦合气候模式对江苏省的气温和降水量空间分布特征具有一定的模拟能力,并且模式集合平均的气温和降水量与观测资料的空间相关系数分别为0.85和0.93;(2)在低浓度路径(RCP2.6)、中浓度路径(RCP4.5)和高浓度路径(RCP8.5)3种温室气体排放情景下,江苏省2006—2100年的地表温度均呈现明显的增温趋势,并且苏北的增温幅度要高于苏南;(3)3种温室气体排放情景下,江苏省未来百年降水量均呈现出北方增多南方减少的趋势;(4)未来百年江苏省降水量随气温变化的趋势并不稳定,RCP2.6和RCP4.5情景下降水量随气温的升高而增加,而RCP8.5情景下降水量随气温的增加而减少。     

河源市秋季暴雨的时空分布和环流特征

利用1964—2013年河源市5个国家气象站日降水量、NCEP/NCAR逐月2.5°×2.5°再分析资料,分析河源市秋季暴雨的时空分布特征和同期环流特征。结果表明:(1)河源市秋季暴雨日数在空间分布上自南向北逐渐减少,9月的分布特征与秋季一致,11月的分布型与9月完全相反;秋季暴雨日数呈弱增长的气候变化趋势,且存在明显的阶段性变化。(2)南海到西北太平洋地区纬向风垂直切变偏小和南方涛动处在正位相时,对应有利9和10月热带气旋的生成、发展,副热带高压偏西偏北、强度偏强,有利于热带气旋趋向广东,而来自该区的强东南季风,给河源带来充沛的水汽,为暴雨的发生提供了有利的水汽条件。另外,活跃的南支槽也是造成10月暴雨的重要影响系统之一。(3)热带气旋对11月暴雨日数的贡献较小,南支槽和东移南下的高原短波槽是造成该月暴雨的重要影响系统。西太平洋副热带高压偏西偏南、强度偏强,河源受其西侧的异常西南风影响,获得充足的水汽供应,有利于暴雨的发生。(4)秋季华南地区海平面气压偏低或冷空气活动偏弱时,有利于河源暴雨天气的发生。     

冬季北半球风暴轴的多尺度能量变化特征及其可能机制

基于1971—2016年NCEP/NCAR(美国环境预报中心和国家大气研究中心)的逐日再分析资料及NCPC(美国国家海洋和大气管理局气候预报中心)的海温、大气环流及海洋指数等资料通过多尺度能量分析(MS-EVA)等方法,把冬季北半球风暴轴看做一整体,分析了风暴轴区域多尺度的能量变化特征及其可能机制。主要结论概括如下:(1)多年气候平均状态下,风暴轴的动能来源主要表现为在风暴轴中上游先由低频尺度向天气尺度输送有效位能,随后在风暴轴主体区再由天气尺度有效位能转换为天气尺度动能,其中风暴轴西端可直接由低频尺度向天气尺度输送动能。(2)北半球三大风暴轴联合EOF结果表明:第一模态下,主要体现了北西伯利亚风暴轴与北太平洋风暴轴强度的减弱(增强),同时伴随着北大西洋风暴轴位置北抬(南压);第二模态下,主要体现了北西伯利亚风暴轴强度减弱(增强),同时北太平洋风暴轴位置北抬(南压)中东部强度增强(减弱),而北大西洋风暴轴位置南压(北抬)。(3)回归分析表明:北半球风暴轴异常在不同模态下与低频尺度环流联系密切。低频尺度波动可通过海温及西风急流等异常变化先影响风暴轴区域多尺度间的能量转换,进而影响风暴轴整体的异常变化。     

四川地区多模式2m温度预报性能分析及集成方法研究

本文通过分析2017年9~12月四川地区ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting)细网格模式、GRAPES_GFS(Global and Regional Assimilation and Prediction System)全球模式和西南区域模式(South West Center-WRF ADAS Real-time Modeling System, SWCWARMS)2m温度168h预报时效内的系统性偏差特征,采用滑动双权重平均法分别对三种模式温度预报产品进行偏差订正,并集成得到各时效2m温度的订正场,结果表明:(1)三种模式的预报存在明显的日变化,整体上EC模式的预报最优。(2)三种模式对于低温和高温的预报,在全省均大致呈现负的系统性误差,特别在高原及过渡区表现的尤为明显。(3)订正后三种模式的预报准确率显著提高,均方根误差减小1.4~2.5℃,大部分地区平均误差维持在±0.5℃之间,在系统性偏差较大的地区,订正效果更好。(4)两种集成方案预报结果接近,且均优于三种模式的订正预报。     

The Relationship between Deterministic and Ensemble Mean Forecast Errors Revealed by Global and Local Attractor Radii

It has been demonstrated that ensemble mean forecasts, in the context of the sample mean, have higher forecasting skill than deterministic(or single) forecasts. However, few studies have focused on quantifying the relationship between their forecast errors, especially in individual prediction cases. Clarification of the characteristics of deterministic and ensemble mean forecasts from the perspective of attractors of dynamical systems has also rarely been involved. In this paper, two attractor statistics—namely, the global and local attractor radii(GAR and LAR, respectively)—are applied to reveal the relationship between deterministic and ensemble mean forecast errors. The practical forecast experiments are implemented in a perfect model scenario with the Lorenz96 model as the numerical results for verification. The sample mean errors of deterministic and ensemble mean forecasts can be expressed by GAR and LAR, respectively, and their ratio is found to approach2~(1/2) with lead time. Meanwhile, the LAR can provide the expected ratio of the ensemble mean and deterministic forecast errors in individual cases.     

华南地区7-10月两类区域性极端降水事件特征及环流异常对比

利用1981—2016年7—10月中国753站逐日降水资料、气象信息综合分析处理系统（MICAPS）逐日站点降水资料、日本东京台风中心西北太平洋热带气旋（TC）最佳路径资料和NCEP/NCAR再分析资料集,分析了华南地区区域性日降水极端事件（RDPE事件）的统计特征及环流异常。根据华南地区RDPE事件的发生是否受热带气旋影响将其分为TCfree-RDPE和TCaff-RDPE两类事件,其中TCaff-RDPE事件占42%且集中发生在8月4—5候;TCfree-RDPE事件以7月发生频数最多,占其总频次的1/2以上。TCfree-RDPE事件发生时,华南地区受异常气旋性环流控制,来自西太平洋和中国南海的暖湿气流与北方冷气团在此汇合并形成一条狭长的水汽辐合带,低层辐合、高层辐散,显著强烈的上升运动为TCfree-RDPE事件的发生与维持提供了有利条件;与此同时,波扰动能量由高原东北侧及河西走廊地区向华南一带传播并在华南显著辐合,有利于华南上空扰动的发展和维持。TCaff-RDPE事件发生时,华南上空由低层到高层的斜压环流结构更为明显,异常上升运动更加强烈,热带气旋在其运动过程中携带了大量源自孟加拉湾、中国南海和西太平洋地区的水汽并输送至华南地区,水汽辐合气流更为强盛。同时,波扰动能量由高纬度地区沿河西走廊向下游传播,但在华南地区辐合不甚明显。两类极端事件发生时,加热场上的差异亦明显。华南及邻近地区上空的大气净加热及其南侧大范围区域的净冷却所形成的加热场梯度对TCfree-RDPE事件的发生有利。而TCaff-RDPE事件发生时,〈Q₁〉和〈Q₂〉在经向上由18°N以南、华南及其邻近地区、32°N以北呈负—正—负的异常分布型,正距平值更高,加热场梯度更大,有利于TCaff-RDPE事件的维持。这些结果有利于人们认识和预测华南区域性日降水极端事件的发生。