中国南海夏季风强、弱年多尺度相互作用能量学特征

中国南海夏季风为东亚季风的主要系统之一,其具有多重尺度特征,除季节平均环流场外,低频（季节内振荡）和高频（天气尺度）扰动也十分活跃,各尺度系统存在明显的年际变化。该研究使用ERA-Interim和NCEP/NCAR两套再分析资料,从季风平均动能（MKE）诊断的角度出发,探讨了1979-2010年中国南海夏季风环流年际变化的能量来源及其和扰动场的相互作用过程。结果表明:中国南海夏季风对流活跃年份,中国南海南部（12°N以南）及中南半岛一带为季风平均动能显著增强区,此与南亚季风区西风急流的增强并向东延伸有关;中国南海北部（12°N以北）及西太平洋为气旋性环流盘踞,季风槽加深。中国南海南部季风平均动能增强的能量源自于扰动动量通量与平均环流的相互作用,强季风年,平均环流失去较少的动能给扰动场（亦即平均环流保留较多的动能）。通过进一步探讨高频（<10 d）及低频（10-90 d）扰动场与平均环流不同分量的（散度、涡度、风垂直切变）相互作用过程,发现季风平均动能的增长主要来自于<10 d扰动与季风平均散度和涡度的相互作用。中国南海北部季风槽区季风平均动能的维持来自于大气热源和平均上升运动的相互作用,但同时有较多的季风平均动能向扰动动能转换,有利于扰动的成长。因此,强季风年,中国南海北部热带气旋生成数目增多,夏季北传的季节内振荡也增强,导致中国南部沿海及华南地区出现较多的灾害天气。      

利用Abel-Poisson径向基函数模型化局部重力场

多种类型高分辨率重力场数据的不断增加,使得在局部范围内精化重力场模型成为了可能。本文采用Abel-Poisson核将重力场量表示成有限个径向基函数线性求和的形式,对局部区域的多种重力场数据进行联合建模。为了提高运算速度,运用了基于自适应精化格网算法的最小均方根误差准则(RMS)来求解径向基函数平均带宽。以南海核心地区为例,联合两种不同类型、不同分辨率的重力场资料(大地水准面起伏6'×6'、重力异常2'×2'),构建了局部区域高分辨率的重力场模型。所建模型表示的重力场参量达到了2'×2'的分辨率,对原始的重力异常数据(2'×2')拟合的符合程度达到±0.8×10-5m/s2。结果表明,利用径向基函数方法进行局部重力场建模,避免了球谐函数建模收敛慢的问题,有效提高了模型表示重力场的分辨率。     

均生函数与BP神经网络耦合模拟预测模型(MGF-BP-I)的建立与应用

水文气候因子模拟预测对气候变化研究、农业墒情预报、生态环境改善、水资源合理开发利用等具有一定参考意义。均生函数、BP神经网络及其结合改进方式在模拟预测中各有优点,被广泛应用,但仍有进一步改进空间。针对MGF、MGF-OSR、MGF-OSR-BP等方法粗选因子集、粗选集组合筛选、收敛适应性、精度控制等可改进空间,进一步发挥均生函数和BP神经网络优势,建立了MGF-BP-I模拟预测模型。利用MGF-OSR、MGF-OSR-BP、MGF-BP-I对科尔沁沙地区域平均年降水进行了模拟预测。结果表明,建模期MGF-OSR-BP、MGF-BP-I拟合效果均较好,MGF-BP-I建模阶段最优模式精度优于MGF-OSR-BP,MGF-BP-I整体同时最优模式结果也非常好。检验期,MGF-BP-I检验阶段最优及整体同时最优两种模式拟合效果最好,相比其他模式精度有所提高。MGF-BP-I考虑更加全面,充分发挥了均生函数和BP神经网络优势,精度远高于MGF-OSR和MGF-OSR-BP,MGF-BP-I整体同时最优模式更符合实际应用,效果理想,可用于水文气候因子模拟预测。     

CMIP6通量距平强迫模式比较计划（FAFMIP）概况与评述

通量距平强迫模式比较计划（FAFMIP）是第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）的子计划之一。FAFMIP共设计了5组试验,利用CMIP6中的大气-海洋耦合环流模式（AOGCM）对海表施加动量通量、热通量和淡水通量扰动,旨在研究在CO₂强迫下模式模拟的海洋热吸收,由热膨胀引起的全球平均海平面上升,及由海洋密度和环流导致的动力海平面变化等方面的不确定性。     

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。     

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。      

A generalized conditional intensity measure approach and holistic ground‐motion selection

A generalized conditional intensity measure (GCIM) approach is proposed for use in the holistic selection of ground motions for any form of seismic response analysis. The essence of the method is the construction of the multivariate distribution of any set of ground‐motion intensity measures conditioned on the occurrence of a specific ground‐motion intensity measure (commonly obtained from probabilistic seismic hazard analysis). The approach therefore allows any number of ground‐motion intensity measures identified as important in a particular seismic response problem to be considered. A holistic method of ground‐motion selection is also proposed based on the statistical comparison, for each intensity measure, of the empirical distribution of the ground‐motion suite with the ‘target’ GCIM distribution. A simple procedure to estimate the magnitude of potential bias in the results of seismic response analyses when the ground‐motion suite does not conform to the GCIM distribution is also demonstrated. The combination of these three features of the approach make it entirely holistic in that: any level of complexity in ground‐motion selection for any seismic response analysis can be exercised; users explicitly understand the simplifications made in the selected suite of ground motions; and an approximate estimate of any bias associated with such simplifications is obtained. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.