ECMWF集合预报统计量在江西降水预报中的检验分析

利用江西省93个国家气象观测站降水量资料,对2014年ECMWF集合预报降水统计量进行逐6 h和24 h晴雨检验、降水分级检验及区域性暴雨检验。结果表明:1)10%、25%、Mode、融合、最小值在晴雨预报准确率方面较控制预报更有参考价值。2)对于全年降水分级检验,10%、25%、Mode、融合、最小值这5个统计量在小雨的预报方面较控制预报更有参考价值;中位数、概率对中雨的ETS评分要略高于控制预报;90%、75%、概率对大雨预报比控制预报好。对于暴雨预报,最大值、90%、融合比控制预报好;融合、最大值对大暴雨落区的指示意义不大,但对大暴雨量级降水的可能性可以供预报员参考。3)对于区域性暴雨预报,90%、融合、最大值的预报技巧比控制预报高,最大值虽然空报较严重,但对降水量级有一定的指示意义。集合预报各统计量对于强降水过程爆发或发展阶段的预报效果不如降水过程成熟期或末期好。     

近30年东北亚南北样带气候变化时空特征分析北大核心CSCD

以东北亚南北样带为研究区,基于NCDC气象数据,采用统计分析、线性趋势分析和累积距平分析法,对近30 a来东北亚地区的气候变化进行了系统研究。结果显示：1980~2010年,样带温度变化整体以升温态势为主,1996年后进入偏暖阶段,显著升温区年升温速率在0.05℃/a以上。降水变化整体表现为南减北增的空间分异格局,南部在1999年后进入偏少阶段,北部在2004年后进入偏多阶段,降水显著减少区,年降水量减少速率在5 mm/a以上;降水显著增加区,年降水量增加速率在5 mm/a以上。     

随机参数扰动方法对中国冬季降水集合预报的影响

降水数值预报有很大的不确定性,与降水预报密切相关的物理过程参数化方案中关键参数的不确定性是降水数值预报误差来源之一,对这些参数引入随机扰动的随机参数扰动方法（Stochastically Perturbed Parameterization,简称SPP方法）可以代表模式降水预报的不确定性,是国际集合预报前沿研究领域。为了认识该方法能否代表中国冬季降水数值预报的不确定性,为业务应用提供科学依据,基于中国气象局中尺度区域集合预报模式（Global/Regional Assimilation and Prediction System-Regional Ensemble Prediciton System,简称GRAPES-REPS）,从对模式降水预报不确定性有较大影响的积云对流、云微物理、边界层及近地面层等四个参数化方案中选取了16个与降水密切相关的关键参数,引入了随机参数扰动方法,并通过2018年12月12日至2019年1月12日总计31天的冬季集合预报试验,对比分析了SPP方法对等压面要素及降水的集合预报效果。结果显示:在冬季应用SPP方法时,等压面要素的概率预报技巧总体来说优于无SPP方法扰动的对比试验,且对于低层、近地面要素的改进效果优于对中高层等压面要素的改进;但对降水概率预报而言,尽管检验评分数值略优于对比预报试验,但并未通过显著性检验,这表明,在东亚冬季风影响下,随机参数扰动方法对中国冬季降水概率预报技巧没有明显的改进。究其原因,可能是由于SPP方法主要代表对流性降水预报的不确定性,而中国冬季降水过程主要与斜压不稳定发生发展有关,模式降水以大尺度格点降水为主,对流性降水较少,故对冬季降水预报改进不明显,这为业务集合预报模式中应用随机参数扰动方法提供了科学依据。     

局地蒸发和外部水汽输送对松花江流域夏季降水的贡献

本文基于Brubaker二元模型,采用JRA-55再分析资料定量研究了局地蒸发和外部水汽输送对松花江流域夏季气候态降水及其年际变率的相对贡献,并探讨了相应的物理机制。气候平均而言,外部水汽输送是松花江流域初夏（5～6月）和盛夏（7～8月）降水的最主要水汽源。受西风带影响,初夏自西边界进入松花江流域的水汽贡献占主导,外部水汽输送对当地降水的贡献为78.9%,源自蒸发的水汽贡献为21.1%。较之初夏,由于盛夏来自南边界的水汽输送加倍,外部水汽输送贡献增加,外部水汽输送和蒸发对降水贡献分别为86%和14%。JRA-55再分析资料可以合理再现观测降水演变,1961～2016年JRA-55再分析资料降水与观测在初夏与盛夏的相关系数分别可以达到0.73和0.83。研究发现,初夏,由于西南季风异常导致的南边界进入的水汽输送异常是松花江流域降水年际变率的主要原因,自西边界、北边界进入的水汽输送与降水呈现显著负相关,初夏局地蒸发的贡献不显著,该水汽输送异常对应的环流型易发生在El Ni?o衰减年初夏。盛夏来自南边界的水汽输送起主导作用,局地蒸发贡献与降水变化显著负相关,海温强迫作用对该环流异常的强迫并不显著,中高纬度大气内部变率影响占主导。由于盛夏降水与地表温度在盛夏期间显著负相关,盛夏时期降水偏少时,温度偏高,蒸发偏强,进而蒸发水汽对降水贡献增加。     

2020年1-2月广东省天气气候特点及其影响评述

2020年1-2月,广东省气温偏高、降水偏多、日照偏多,有2次降水过程、5次冷空气过程,低能见度天气频繁,2月强对流开始出现。冷空气、低能见度天气对交通运输、民生等造成较大影响,但元旦和春节期间天气较好,带旺了周边旅游。     

极端气温和极端降水复合事件的气候特征

基于1961-2014年的中国台站资料,侧重探讨极端气温和极端降水复合事件的气候特征。结果表明,基于客观方法检测出四类极端复合事件：暖湿、暖干、冷湿和冷干。四类事件的频发区分别位于东北地区、华南地区、西藏及华南地区和长江以南及云贵高原一带。全国暖湿、暖干事件频数呈增加趋势,春夏季频发;冷湿事件频数在西藏东北一带呈增加趋势,而在长江流域呈减少趋势,夏秋冬季频发;冷干事件频数呈减少趋势,秋冬季频发。四类极端复合事件经验正交分解的时间序列主模态均表现为年代际信号。进一步分析四类复合事件与能源消费量的联系表明,极端湿事件与能源消费量呈正相关,而极端干事件则相反。     

1979—2016年四川盆地低涡的气候特征分析

利用6 h一次、水平分辨率为0.25°×0.25°的ERA-Interim再分析资料,对1979—2016年生成于四川盆地的西南涡的发生和发展进行统计分析。结果表明：四川盆地低涡集中生成于盆地内;在6月生成最多,7月发展最强;按移动情况不同可将其分为5类：东移型、东北移型、东南移型、西移型和少动型;东移型、东南移型、少动型低涡生成个数的峰值在6月,东北移型和西移型低涡生成个数的峰值在7月。夏季5类长生命史四川盆地低涡的结构和降水合成场表明：从发展强度看,东北移型最强,少动型最弱。从成熟期垂直结构看,除西移型外,低涡均随高度向西北或向西倾斜,在对流层低层为冷性结构,中层为暖性结构;东移型、东北移型、西移型低涡的正涡度区在垂直方向伸展更高;除东南移型、西移型低涡的强上升区与其中心重合外,其余类型位于其中心东侧。从降水特征看,除西移型外,其余类型低涡的降水中心均位于其移动路径东侧或东北侧,其中东北移型低涡成熟期6 h累计降水量最大。四川盆地低涡的强上升区、相对湿度大值区、位于对流层低层和中层的辐合辐散中心与降水所在位置有很好的对应关系,各物理量场相互作用共同促进低涡发展。     

1961—2017年辽宁省旱涝急转现象时空演变特征

利用1961-2017年辽宁省61个气象站逐月降水数据,以5-8月为研究时段建立旱涝急转指数（drought-flood abrupt alternation index,DFAI）序列,采用线性倾向法、趋势分析、阶段性分析、T检验、ArcGIS空间插值等方法对辽宁省降水集中期的旱涝急转现象进行时空特征分析。结果表明：1961-2017年辽宁省降水集中期DFAI总体以-0.7/（10 a）的速率下降,有13 a出现旱转涝,有19 a出现涝转旱;DFAI强度以0.1/（10 a）的速率略呈上升趋势。近57 a,辽宁省旱转涝多发生在20世纪60年代,涝转旱多发生在20世纪70年代和20世纪初之后,1989年出现了涝转旱的突变,发生频率呈增多趋势,1994年又出现旱转涝的突变,发生频率呈减少趋势。典型旱转涝年（2013年）,DFAI的高值区分布在中、西部地区;典型涝转旱年（2014年）,DFAI绝对值的高值区分布在东北部和中西部地区。DFAI变化率在空间分布上具有明显的中、北部增多,东、西部减少的趋势差异。     

1960—2018年辽河流域日降水集中程度分析

基于1960-2018年的日降水资料,计算辽河流域降水集中指数（CI）,分析日降水集中程度的时空特征。结果表明：降水集中指数CI可以有效描述辽河流域降水集中程度,辽河流域年CI指数平均为0.67,降水集中程度总体呈现出东部和西部低、南部和北部高的鞍型空间分布特征;夏季降水集中程度最高,各站点季平均CI指数为0.65,空间分布与年分布较一致,冬季平均CI指数最低,为0.60,由东南向西北递减;研究时段内年CI指数表现为不显著的减小趋势,其中东部区域减小的趋势最大;各子区域年CI指数平均变化周期为3 a左右,其中1985年以前,变化周期较短,在2 a左右,1985年以后,变化周期超过3 a。