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- The Carbon Economy and Climate Mitigation > Decarbonizing Energy and/or Reducing Demand
利用1980~2019年青藏高原101个气象观测站的逐日降水量和气温数据,参考《中国雨季监测指标》,计算了雨季特征量(包括雨季开始期、结束期、持续时间、降水量和降水强度),分析了青藏高原雨季特征量的气候特征,并讨论了雨季特征量的区域差异。结果表明:(1)青藏高原雨季开始期最早(晚)为5月2日(6月19日),由高原东部向西部逐渐推进;结束期最早(晚)为9月15日(10月20日),由高原西部向东部快速结束;青藏高原东部(西部)雨季持续时间超过5个月(不足3个月)。(2)青藏高原雨季开始期与持续时间的年际变化幅度空间分布特征基本一致,其中,藏东南和柴达木盆地变化幅度较大;雨季结束期(降水量)的变化幅度明显偏小(大),雨季结束期变化幅度大(小)值区与降水量变化幅度小(大)值区相对应。(3)相比于雨季结束期,开始期与持续时间和降水量的关系更为密切,即雨季开始期早(晚)对应雨季持续时间长(短)和雨季降水量多(少)。(4)青藏高原雨季各特征量主要以唐古拉山(32.5° N)为界,呈现出南北反相的空间分布特征。相对于北部,南部雨季开始偏晚,结束早,持续时间短,降水量偏多、降水强度偏强。
相似文献本文利用1980~2021年MERRA2(Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, version 2)沙尘资料,结合ERA5大气再分析数据,系统分析了中国春季沙尘的时空分布特征及相关的大气环流异常,结果表明:西北地区沙尘主导了我国春季沙尘的长期变化,二者均具有显著的2~4年和8年以上的周期变化,表现出明显的年际和年代际特征。利用EOF分析表明,EOF1主要体现我国春季沙尘,尤其是西北沙尘的年际变化,在正位相时表现出西北沙尘的显著增加。而EOF2则主要体现我国春季沙尘的年代际变化,在空间上表现为西北与中国其他地区沙尘变化的偶极子特征,其正位相为西北沙尘负异常和其他区域的正异常;在时间上则表现为20世纪90年代末由负转正的位相转变。进一步研究表明,中国春季沙尘变化与气象要素场具有显著的联系:当春季沙尘为正异常时,多为强风控制;此外,较高的地表温度和干旱少雨的背景利于土壤解冻和抑制沙尘沉降,最终造成沙尘天气的发生。此外,影响我国春季沙尘变化的下垫面海温异常表现出类拉尼娜型海温,且海温异常能够从前冬一直持续到同期春季,因此对提前预报春季沙尘变化提供一定的可能性。
相似文献国家气候观象台是中国国家级气象观测的重要节点,发展国家气候观象台的观测能力,并依托其开展有特色的科学研究,有助于推动我国大气科学发展。深圳国家气候观象台是我国珠三角经济圈环境综合观测区唯一的国家级气候观象台,经过20余年的持续不断建设,已具备了城市—郊区的对比监测、气象—环境的联合监测、地面—高空的立体监测和陆地—海洋的协同监测等多方面的监测能力。基于深圳国家气候观象台的观测数据,大气科学领域的学者们已在粤港澳大湾区城市气候、边界层风特性及致灾机理、大气环境与环境气象、气候资源、地闪雷电特征等多个领域开展研究并取得了丰硕的成果,进一步丰富了对这些领域的科学认识。此外,深圳国家气候观象台还支撑了深圳本地的防灾减灾、城市管理、城市规划以及生态文明建设等工作,已逐渐成为发挥气象观测社会效益的典范。
相似文献基于我国自主的6个气候模式和3个国际业务模式,中国气象局国家气候中心(NCC)将中国多模式集合预测系统(CMME)升级为至2.0版本(CMMEv2.0),增加了新的模式成员,迭代了模式版本,扩充了预报产品。本研究对升级后的CMME在历史回报(1993–2016)和实时预测(2021–2024)期间的性能进行了综合评估。结果表明,CMMEv2.0在捕获更真实的赤道海表温度(SST)变化方面优于所有单个模式。CMMEv2.0对降水和2 m温度异常的预测能力较好,其中对东亚地区的预测能力提高显著。CMMEv2.0的优势可归因于其对ENSO(Niño 3.4指数的时间相关系数提前6个月达到0.87)和ENSO相关遥相关的较好预测。近3年的实时预测检验表明,CMMEv2.0也具备相对稳定的技能:如成功预测了2021至2023年夏季中国北方主要雨带和2022/2023年的暖冬状况。除此之外,集合抽样实验表明,当模式集合成员数量增加到5–6个时,CMMEv2.0理论预测能力上限趋于饱和,这表明适当选择一个最优的集合子集就有利于进一步提升预测性能,特别是对温带地区,其潜在原因有待进一步研究。
相似文献利用ERA5资料驱动WRF模式对2007/2008年冬季热带大气中MJO的东传进行了研究。采用描述MJO特征较差的Grell 3D方案,对模式所有垂直层(Ndg_all)、低层(Ndg_low)、中层(Ndg_mid)和高层(Ndg_upp)的水汽进行了4次nudging试验。当模式中的水汽接近观测值时,模拟效果得到了很大提升,其中,Ndg_all表现最好。虽然Ndg_mid对MJO尺度的水汽剖面模拟较好,但Ndg_low和Ndg_upp在模拟MJO东传方面更有优势。Ndg_low在模拟MJO尺度的850 hPa纬向风和降水时效果最好,因为低层水汽对模拟MJO对流中心以东低层的凝结加热很重要。Ndg_upp在模拟OLR的东传时表现最好,因为Ndg_upp可以模拟出与MJO深层对流相关的湿度和云顶温度。这些结果表明,低层水汽在MJO东传过程中更为重要,观测到的MJO尺度的中层水汽大值区可能是伴随深对流出现的,而不是控制MJO东传的主要因素。
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