青藏高原云团东传过程及其中中尺度对流系统的统计特征

利用逐小时风云卫星TBB资料、逐小时中国自动站与CMORPH降水产品融合数据以及国家级地面观测站24小时累积降水量,统计分析2010～2016年夏季,伴随下游地区（104°E以东）降水的青藏高原云团东传过程以及东传过程中镶嵌于云团中的中尺度对流系统（Mesoscale Convective System,简称MCS）特征。结果表明,共出现120次伴随下游降水的高原云团东传过程,6月出现最频繁,但持续时间较长的过程多出现在7月。云团向东传播的主要三条路径是平直东传、沿长江折向东传和复合东传。其中路径二——沿长江折向东传中的过程是高影响过程,因为过程次数较多（46次）,过程平均持续时间较长（62小时）,在下游地区引发的降水日数和暴雨日数最多。属于东传过程的MCS在7月形成最多,集中分布在青藏高原东坡、云贵高原东部、长江沿岸及其以南地区。高原MCS影响长江中下游地区降水主要是通过向东传播的形式实现,因为即使生命史更长的中α尺度对流系统（Meso-α Convective System,简称MαCS）也鲜少直接移动至110°E以东地区。不同区域的中α尺度持续性拉长形对流系统（Permanent Elongated Convective System,简称PECS）的日变化特征显示,东传过程MCS更容易在夜间从高原东坡向东传播至下游地区。在三条路径中,路径二中的东传过程MCS数量最多、在下游地区发展最旺盛并与降水日数和覆盖范围存在更好的对应关系。     

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。     

高原季风特征及其与东亚夏季风关系的研究

利用ERA-Interim的位势高度场、温度场和风场再分析资料,计算了1988-2017年的传统高原季风指数(Trational Plateau Monsoon Index,TPMI)和动态高原季风指数(Dynamic Plateau Monsoon Index,DPMI),分析了高原季风的空间分布特征和时间演变规律,结合东亚夏季风指数(East Asian Summer Monsoon Index,EASMI),探讨了高原季风与东亚季风的关系。研究表明:(1)高原夏季风从4月开始形成,暖性低值系统在高原上生成;6月暖性低压系统中心形成并达到最强,此时高原夏季风强度也达到最大;10月暖性闭合低压系统向东北方向移动且强度也随之减弱并退出,高原夏季风结束。(2)DPMI和EASMI具有明显的年际变化特征,在关键年高原夏季风和东亚夏季风的强度表现一致。(3)中纬度受东亚季风所影响区域的位势高度场和青藏高原区域的位势高度场均处于同一正相关区域,而且超前两个月的DPMI同EASMI的相关系数最大,表明高原夏季风对东亚夏季风具有一定的指示意义。(4)东亚夏季风经圈环流受高原温度场变化的影响而移动,高原夏季风的低压系统与高原温度场关系密切。     

三套再分析资料在青藏高原湖泊模拟研究中的适用性分析

湖泊模式为青藏高原湖-气相互作用研究提供了有效方法,而驱动数据对模拟结果影响显著,但目前用来驱动模式的再分析资料对高原不同地区湖泊的适用性依然不够清楚。利用野外观测数据、M ODIS地表温度数据和WRF耦合的一维湖泊模式,对比分析了中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集(简称ITPCAS)、ERA-Interim和NCEP/NCAR三套再分析资料在青藏高原地区纳木错、班公错和鄂陵湖三个不同深度湖泊的适用性,并对三套再分析资料的准确性进行了初步验证,进一步分析了不同校正方式后的再分析资料对模拟结果的影响。结果表明,用三套不同再分析资料作为模式驱动数据时,WRF耦合的一维湖泊模型均能够较好地模拟出高原湖泊表面温度的变化,但仍然与MODIS观测结果存在偏差。三套再分析资料中ITPCAS数据集的各气象要素与站点观测更为接近,ERA-Interim数据的向下长波和短波辐射比观测值偏大,NCEP/NCAR数据中的向下长波较观测值偏小而风速偏大。利用站点观测对再分析资料进行校正,ITPCAS数据进行全要素校正前后模拟结果差别不大,ERA-Interim和NCEP/NCAR进行全要素校正后模拟结果准确性显著提高;对于实地观测资料匮乏的地区,单独对ERA-Interim向下短波辐射数据进行校正以及同时对NCEP/NCAR气温和向下长波辐射数据进行校正均能优化湖表面温度的模拟结果。     

近30年来西藏那曲地区湖泊变化对气候波动的响应

根据1975年地形图、20世纪80年代至2005年的TM、CBERS卫星遥感资料和近45年的气温、降水量、蒸发量、最大积雪深度和最大冻土深度等气候资料分析得出,西藏那曲地区东南部的巴木错、蓬错、东错、乃日平错等四个湖泊的水位面积在近30年来呈较显著的扩大趋势,2005年与1975年相比,分别增加了48.2 km²、38.2km²、19.8 km² (比2004年)、26.0 km²,增长幅度分别为25.6%、28.2%、16.2%、37.6%。其主要原因与该地区近年来气温的上升、降水量的增加和蒸发量的减少、冻土退化等暖湿化的气候变化有很大关系。     

青藏高原不同时段气候变化的研究综述

1 Introduction The annual mean world temperature increased by about 0.6℃ from the late 1800s to the 1980s (Wang, 1994). The global environmental change is marked with “global warming” and its possible effects on the ecosystem as well as the production …     

青藏高原西部一次高原涡生成的数值模拟研究

使用ERA5、ERA-Interim和FNL 3种常用再分析/分析资料驱动WRF模式对2006年8月14日青藏高原西部的一次高原涡活动进行数值模拟,在评估不同再分析资料驱动WRF模式对高原涡的模拟能力基础上,利用涡度收支、视热源和视水汽汇方程,诊断分析高原涡生成过程中的热力和动力结构特征.结果表明,使用ERA5和ERA...     

乌兰布和沙漠东南缘湖泊群消涨与驱动因素

湖泊是对环境变化响应敏感的地理单元,湖泊消长与响应机制研究对维持区域生态系统稳定具有重要意义。基于1999—2018年Landsat、气象、水文和农业种植面积等多种数据,在ArcGIS平台中利用改进归一化差异水体指数(MNDWI)及目视修正方法提取了乌兰布和沙漠东南缘湖泊群空间信息,运用统计学方法对主要驱动因子与湖泊消涨的关系进行了分析。结果表明:1999—2018年乌兰布和沙漠东南缘大湖泊(面积大于100 hm²)在面积上占优势,小湖泊(面积小于100 hm²)在数量占优势。趋势分析表明大湖泊面积和数量呈显著性减少趋势(相关系数分别为R=0.624 > R_18,0.01=0.561和R=0.648 > R_18,0.01=0.561);小湖泊减少趋势不显著。在空间分布格局上,研究区中部是大湖泊稳定分布区,大湖泊数量11~23个,面积2 208~4 581 hm²。研究区湖泊消长主要受到年实际引黄水量、农田面积和地下水埋深的影响。其中,实际引黄(河)水量影响所有湖泊(P≤0.01),而农田面积和地下水埋深分别对大湖泊(P≤0.01)和小湖泊(P≤0.05)影响显著。用这3个因子分别构建的多元回归模型显示,在大、小湖泊面积和数量预测方面,精度分别达到75.7%和60.5%以上。     

卫星测高数据监测青藏高原湖泊2010年—2018年水位变化

青藏高原湖泊水位变化是气候变化和生态环境变化研究的重要指标。随着Cryosat-2观测数据的日益丰富和处理技术的提升,可以有效监测更多湖泊的水位变化信息。本研究构建了基于噪声去除技术、改进的波形重跟踪处理算法（ImpMWaPP）和误差混合动态模型为一体的高精度湖泊水位序列提取方法,利用Cryosat-2 SARIn数据获取到133个青藏高原湖泊2010年—2018年的高精度水位序列,并分析了这些湖泊水位变化的时空变化特征。总体上,青藏高原湖泊的水位继续呈上升趋势,但上升速度较2003年—2009年趋缓,年均变化率0.159 m/a。从地域分布上,北部湖泊的水位上升最为显著,而南部湖泊的水位则趋于稳定。从时间上,2010年—2012年和2016年—2018年,大多数湖泊的水位呈现快速上涨,而其他时间水位相对稳定或略有下降。     

单多普勒天气雷达反演风场高原低纬区域同化应用

为了改善低纬高原地区天气预报水平,利用WRF(Weather Research and Forecasting)模式及其变分同化系统进行雷达VAD(Velocity Azimuth Display)反演风场资料同化试验。通过设计不同的试验方案,对2009年6月30日00:00至7月1日00:00发生在云南的一次强降水过程进行数值模拟和对比分析,结果表明:同化VAD反演风场资料后对区域模式的风矢量初始场有明显影响。同化系统能把雷达反演风场信息有效地引入模式初始场,改善强降水区域的水汽输送和风场辐合强度;同化VAD反演风场资料后对区域模式累计降水预报有一定改进作用。从长时间累计降水量定量检验结果看,具体表现为25mm以上量级的降水准确率明显提高、漏报率下降,预报偏差更趋合理。不同的同化试验方案之间的模拟结果差异较大。同化频率越高、同化持续时间越长,对区域模式初始场和预报场的影响越明显。但同化持续时间不宜过长,否则可能导致系统移速过快、降水强度偏大、空报率增加等异常。