2010年冬春气候异常对锡林郭勒盟农牧业的影响

气候异常常出现极端天气气候事件和严重的气象灾害,对人类活动和农业生产有严重影响。锡林郭勒盟2009年冬至2010年春气温异常偏低,降水多,一些地区冬季的极端最低气温突破了历史极值。低温多雨的春季气候虽然为牧草生长和农作物播种提供了较好的水分条件,但异常偏低的气温造成严重的热量条件不足,导致锡林郭勒盟大部地区牧草返青期推迟了15~20天,主要作物播种期推迟了10~15天,影响了牧草和农作物生产,推迟了牲畜采青。     

重庆春季连阴雨的气候特征和气候信号分析

利用1961—2012年3—5月NCEP/NCAR再分析资料、NOAA的海温、重庆34个站气象资料和74项环流特征指数,分析了重庆春季连阴雨的时空变化特征及其与同期的大气环流、西太平洋副热带高压（西太副高）、前期冬季的海温、OLR、大气环流以及西太副高之间的关系。结果表明：重庆春季连阴雨有发生频率高的特征,3月最容易发生影响范围广,持续时间长的连阴雨,其次是5月。连阴雨明显的时段重庆受影响的范围广,持续时间较长,气温偏低。东北部和西部地区出现频次较低,东南部较高。连阴雨分布主要为全市一致型和东西相反型。春季巴伦支海地区和青藏高原的500 hPa高度场偏低,贝加尔湖以东地区偏高,欧亚中高纬环流形势有利于冷空气南下和西太副高的减弱东退是重庆的连阴雨发生的主要因素。冬季拉尼娜事件的发生、赤道150°E地区的对流加强和鄂霍次克海地区中高层大气高压脊的建立都有利于来年春季重庆连阴雨的发生。     

随机误差对混沌系统可预报性的影响

根据非线性局部Lyapunov指数的方法, 以Logistic映射和Lorenz系统的试验数据序列为例, 研究了在初始误差存在的情况下, 随机误差对混沌系统可预报性的影响。结果表明: 初始误差和随机误差对可预报期限影响所起的作用大小主要取决于两者的相对大小。当初始误差远大于随机误差时, 系统的可预报期限主要由初始误差决定, 可以不考虑随机误差对预报模式可预报性的影响; 反之, 当随机误差远大于初始误差时, 系统的可预报期限主要由随机误差决定; 当初始误差和随机误差量级相当时, 两者都对系统的可预报期限起重要作用。在后两种情况下, 在考虑初始误差对可预报性影响的同时还必须考虑随机误差的作用。此外, 我们在已知系统精确的控制方程和误差演化方程的条件下, 研究了随机误差对可预报性的影响, 理论所得结果与试验数据所得结果相似。这表明在随机误差较小的情况下, 对系统可预报期限的估计相对准确, 但在随机误差较大的情况下, 可预报期限的估计误差也较大。本文利用三种不同的滤波方法对序列进行了试验, 结果表明, Lanczos高通滤波得到的高频序列与原始加入的噪声序列无论是在强度上还是在演变趋势上都表现得相当一致, 其能有效地去除高频噪音继而提高对系统的可预报期限的估计, 这对实际气象观测资料如何有效地去除噪音具有一定的启发意义。     

下半年Nino3区海表升温对东亚春季大气环流及山东春季降水的影响

通过分析下半年Nino3区(150o~90oW，5oS~5oN)海表温度(SST)升高引起的次年春季500 hPa高度、850 hPa及200 hPa经向风的异常特征，发现下半年Nino3区显著升温，可导致次年春季热带和西北太平洋副热带地区的500 hPa高度场升高，即西太平洋副热带高压偏强、偏西、偏北，东亚大槽偏弱、偏东；巴尔喀什湖至贝加尔湖的高度场降低，即该地区经常有低槽维持；亚洲至西太平洋地区盛行纬向环流。我国东部沿海地区及邻近海域的偏南风加强，而我国东北和华北地区的偏北风偏弱。这种高度场与风场的异常恰与山东4月降水偏多年所对应的异常特征相吻合，即下半年Nino3区显著升温通过影响次年春季大气环流异常，进而影响山东春季降水。资料统计表明，下半年Nino3区显著升温，次年山东及我国中纬度东部地区春季尤其4月的降水往往偏多。     

春运期大气15—25天振荡的传播与江苏连阴雨（雪）过程

本文对６年春运期江苏附近几个经圈和纬圈８５０ｈＰａ温度格点序列, 分别计算１５－２５天带通滤波。结果表明１１０°Ｅ和３５°Ｎ剖面的低频波与江苏连阴 雨（雪）天气过程有较好的对应关系。     

Applications of conditional nonlinear optimal perturbation in predictability study and sensitivity analysis of weather and climate

Considering the limitation of the linear theory of singular vector (SV), the authors and their collaborators proposed conditional nonlinear optimal perturbation (CNOP) and then applied it in the predictability study and the sensitivity analysis of weather and climate system. To celebrate the 20th anniversary of Chinese National Committee for World Climate Research Programme (WCRP), this paper is devoted to reviewing the main results of these studies. First, CNOP represents the initial perturbation that has largest nonlinear evolution at prediction time, which is different from linear singular vector (LSV) for the large magnitude of initial perturbation or/and the long optimization time interval. Second, CNOP, rather than linear singular vector (LSV), represents the initial anomaly that evolves into ENSO events most probably. It is also the CNOP that induces the most prominent seasonal variation of error growth for ENSO predictability; furthermore, CNOP was applied to investigate the decadal variability of ENSO asymmetry. It is demonstrated that the changing nonlinearity causes the change of ENSO asymmetry. Third, in the studies of the sensitivity and stability of ocean’s thermohaline circulation (THC), the nonlinear asymmetric response of THC to finite amplitude of initial perturbations was revealed by CNOP. Through this approach the passive mechanism of decadal variation of THC was demonstrated; Also the authors studies the instability and sensitivity analysis of grassland ecosystem by using CNOP and show the mechanism of the transitions between the grassland and desert states. Finally, a detailed discussion on the results obtained by CNOP suggests the applicability of CNOP in predictability studies and sensitivity analysis.     

基于吉林省观测土壤水分的WOFOST模型模拟研究

利用吉林省白城站试验数据进行模型参数调整,通过独立的观测资料对生育期、叶面积指数、地上部分各器官生物量进行模拟验证与评价。以白城站和榆树站代表吉林省西部玉米种植区和中部黄金玉米带参数,利用农业气象观测站发育期资料、气象资料和经过质量控制后的逐日土壤水分自动站观测数据进行模拟。为了提高WOFOST模型模拟精度,将由模型通过降水量计算的土壤体积含水量替换为实测土壤水分计算的体积含水量,采用替换后的土壤体积含水量参与模型下一步运算,以此来模拟2001—2016年春玉米穗生物量变化状况,构建玉米土壤体积含水量改善率(PD)指标,来表征降水驱动和土壤水分驱动对作物模型模拟结果的影响。结果表明:(1)模型对白城站春玉米生育期、叶面积、地上部分总生物量和叶生物量较准确,而穗生物量模拟效果一般。(2)从代表站白城来看,穗生物量模拟值与降水量存在明显正相关,降水偏少的年份土壤模拟效果明显优于降水驱动。(3)从区域来看,以盐碱土为主的地区或降水量偏少的年型下土壤水分驱动效果优于降水驱动;在以黑土为主的区域或降水偏多的年型下,两者模拟效果基本接近。(4)总体来说,利用观测土壤水分替换降水量参与模型能够显著提高模型模拟精度。     

初始扰动对一次华南暴雨预报的影响的研究

本文选取了2006年华南前汛期的一次暴雨过程, 采用AREMv2.3中尺度数值模式进行数值模拟, 分别在模式初始场的物理量场 (温度场、 风场、 湿度场) 上加扰动, 分析不同物理量场上的扰动对降水预报的影响, 以及物理量预报误差和扰动能量的增长情况。同时, 通过本个例讨论误差增长与湿对流的关系, 扰动振幅对误差增长的影响和华南区域的中尺度降水的可预报性问题。数值试验结果表明: 初始时刻不同物理量场加实际振幅的正态分布的随机扰动时, 对降水的影响是不同的。对于24小时降水预报, 温度场对降水的影响最大。误差的增长与湿对流不稳定有着密切的关系。小尺度小振幅误差增长很快, 而且是非线性增长。这意味着短期的较小尺度降水的可预报性很小。与大振幅扰动相比, 小振幅扰动造成的误差较小。但是小振幅扰动的迅速发展, 很快就会对降水预报造成较大的影响。因此, 只能有限地提高预报质量, 而且由于扰动非线性增长很快, 在预报时间的提前上, 不会有太大的改善。     

北方农牧交错带春小麦生育期对气候变化的响应——以内蒙古武川县为例

北方农牧交错带是气候变化的敏感地带,研究气候变化对农业生产的影响规律与农业生产的响应特征,对促进北方农牧交错带的农业可持续发展具有重要意义。以北方农牧交错带代表性站点--武川县为例,基于1960-2009年气象观测数据和1992-2010年春小麦农业气象观测数据,研究了气候变化与春小麦生育期变化之间的相互关系。结果表明,武川县1960-2009年年平均气温每10年升高0.43℃,春季稳定通过0℃的初日每10年提前0.98 d,当地满足春小麦播种温度的日期有提前的趋势,秋季稳定通过0℃的终日每10年推迟0.24 d,生长季具有延长趋势;1992-2010年作物生长季（4-8月）0～10 cm、10～20 cm土壤相对湿度有明显下降趋势,平均每10年分别下降18%和13%;播种期与0～10 cm和10～20 cm土壤相对湿度呈现显著负相关关系,表现为土壤相对湿度每降低1%,播种期分别推迟0.2 d和0.3 d;各生育期与播种期一样,受温度与水分综合作用的影响,不同生育期与二者之间关系不同,各生育期之间持续日数与二者呈正相关关系。研究得出,春小麦生育期的变化是各气侯因素综合作用的结果,在北方农牧交错带,水分对农作物生长发育具有较大影响,直接影响着春小麦的各个生育过程。     

基于DERF2.0的长江中下游春播期气候预测

基于1983—2012年国家气候中心第2代月动力延伸模式 (DERF2.0) 回报资料和春播历史资料,结合NCEP/NCAR再分析资料,选取影响长江中下游地区春播期气候条件的关键环流因子。利用最优子集回归方法建立针对长江中下游地区春播期气候条件的动力模式解释应用预测模型,并对不同起报时次的模式解释应用预测结果进行检验评估。检验结果表明:该解释应用方案对于长江中下游春播期气候条件有较好的预测能力,且随着起报时间的临近,预测技巧整体呈上升趋势。1983—2012年的回报检验还显示,解释应用方案能够较好地模拟出连续不利日数和不利日数的年际变率,同时对年代际变率也有所体现。