东印度洋水体输运的季节变化及相关盐度变化

利用20年（1992-2012年）的ECCO2模式模拟数据,主要研究了东印度洋（EIO）水体输运的季节变化.在EIO选取3个断面,分别为赤道、80°E和6°N.研究结果表明,跨赤道和80°E的季节输运主体部分大致相补偿.跨赤道的大部分水体输运局限在上层100 m,80°E的水体输运具有复杂结构,与显著的季风流、Wyrtki Jets（WJs）、赤道潜流（EUC）等有关.6°N上层水体净输运较小,但存在较强的边界流和相对较弱的内区流.纬向流的显著变化发生在80°E.在季风盛行季节,由于WJs减弱,赤道附近的水体输运以西向的梯度流为主,上层100 m的其余区域则主要受季风流控制.同样,由于EUC减弱,西向的梯度流与次表层东向的EUC之间也存在转换.在季风转换季节,季风流减弱,WJs与EUC分别在上层100 m和次表层占主导地位.此外,本研究还讨论了与季风流、WJs和EUC相关的盐水和暖水交换,有助于了解研究区域内温度和盐度的水平和垂直结构.     

The Relationship Between Abnormal Meiyu and Medium-Term Scale Wave Perturbation Energy Propagation Along the East Asian Subtropical Westerly Jet

The East Asian subtropical westerly jet(EASWJ) is one of the most important factors modulating the Meiyu rainfall in the Yangtze-Huaihe River Basin, China. This article analyzed periods of the medium-term EASWJ variation,wave packet distribution and energy propagation of Rossby waves along the EASWJ during Meiyu season, and investigated their possible influence on abnormal Meiyu rain. The results showed that during the medium-term scale atmospheric dynamic process, the evolution of the EASWJ in Meiyu season was mainly characterized by the changes of3-8 d synoptic-scale and 10-15 d low-frequency Rossby waves. The strong perturbation wave packet and energy propagation of the 3-8 d synoptic-scale and 10-15 d low-frequency Rossby waves are mostly concentrated in the East Asian region of 90°-150°E, where the two wave trains of perturbation wave packets and wave-activity flux divergence coexist in zonal and meridional directions, and converge on the EASWJ. Besides, the wave trains of perturbation wave packet and wave-activity flux divergence in wet Meiyu years are more systematically westward than those in dry Meiyu years, and they are shown in the inverse phases between each other. In wet(dry) Meiyu year, the perturbation wave packet high-value area of the 10-15 d low-frequency variability is located between the Aral Sea and the Lake Balkhash(in the northeastern part of China), while over eastern China the wave-activity flux is convergent and strong(divergent and weak), and the high-level jets are strong and southward(weak and northward). Because of the coupling of high and low level atmosphere and high-level strong(weak) divergence on the south side of the jet over the Yangtze-Huaihe River Basin, the low-level southwest wind and vertically ascending motion are strengthened(weakened), which is(is not)conducive to precipitation increase in the Yangtze-Huaihe River Basin. These findings would help to better understand the impact mechanisms of the EASWJ activities on abnormal Meiyu from the perspective of medium-term scale Rossby wave energy propagation.     

云南风能资源及其开发利用研究进展

介绍了云南风能资源及其开发利用的研究现状和研究成果。分析了云南风能资源评价历程、分布特点和风电开发建设情况。总结了云南有关风电场选址、风能资源评估、风电功率预测预报以及山区风电场和风电机组设计的研究成果。剖析了云南风能资源及其开发利用中存在的问题并提出今后的发展方向。     

起伏地形下河南省太阳散射辐射的分布式模拟

利用河南省及周边145个气象站1961－2000年常规气象观测资料和河南省1:25万DEM数据,充分考虑起伏地形下太阳散射辐射的天空因素与地面因素后,基于分布式开阔度模型和天文辐射模型,实现了起伏地形下河南省太阳散射辐射的分布式模拟.计算了100m×100 m分辨率下河南省1－12月气候平均太阳散射辐射及多年平均年散射辐射总量的空间分布.结果表明:在充分考虑经验系数的时空分布特征后,模拟精度有了进一步提高.与郑州站的观测资料对比验证表明,模拟精度较高,年平均绝对误差为3.06 MJ·m-2,年平均相对误差为1.67％;局地地形对太阳散射辐射的影响比较明显;通过个例年验证对模型性能和模拟结果进行考察,年平均相对误差不足11％.综上表明模型的时空模拟性能良好.     

1960～2018年中国高温热浪的线性趋势分析方法与变化趋势

高温热浪直接影响人体健康和作物生长。研究全球变暖背景下我国高温热浪发生率的趋势是气候变化研究的基本问题之一,可为人们的生产生活等提供重要的科学信息。目前对于高温热浪趋势的研究大都使用最小二乘（Ordinary Least Squares,OLS）方法估计趋势,结合学生t检验判断趋势的统计显著性。本文审视了以往常用方法在研究我国高温热浪发生率的线性趋势时的适用性。首先,以2018年东北局部地区因当年高温日数异常多而形成离群值的例子展开,说明OLS方法估计趋势时对离群值非常敏感,造成虚假趋势。进一步,通过正态分布检验和自相关计算,发现1960~2018年中国至少有91.14%站点、90.06%格点的高温日数和92.18%站点、87.74%格点的热浪次数的序列不服从正态分布,而且多数存在自相关。采用一种不易受离群值影响并考虑自相关的非参数方法,本文对1960～2018年中国站点和格点、4个典型区域以及全国平均的高温日数和热浪次数的线性趋势做出了更为准确的估计。研究发现,高温日数显著增多的站点主要出现在华南和西北地区,热浪次数呈显著增多趋势的站点目前几乎仅限于华南地区和新疆的个别站点;区域平均而言,仅有华南区域和西北区域的高温日数和热浪次数是显著增多的,华北区域和东北区域趋势并不显著;全国平均的高温日数和热浪次数都是显著增多的。本文对高温热浪的趋势及其显著性估计、统计预测的方法选择上有重要参考价值。     

锦州地区逐日降水概率分布特征

利用锦州地区的逐日降水量观测资料对逐日降水量的概率分布进行了统计分析,采用最大似然估计法得到Gamma函数分布的形状参数α和尺度参数β,通过Gamma概率分布模拟观测站点逐日降水的概率分布。结果表明：锦州地区逐日降水频率整体趋势先上升后下降,基本呈对称式分布,降水概率有一定的振荡,个别日会出现远超相邻日期的降水频率,7月21日降水频率最高,在不计微量降水的情况下,最低逐日降水概率有多个日期为0。各季降水频率偏低是造成义县地区干旱的原因之一;北镇夏季平均降水频率最低,但其夏季平均降水量却为锦州地区最高,说明北镇可能易出现较大量级降水或易出现极端降水天气。清明期间降水频率在50%以上、高考期间降水频率在80%以上,符合大众日常对特殊日期降水情况的认知;逐日降水频率可以为公众气象服务提供新的思路。凌海、北镇更容易出现极端降水天气;锦州地区日降水出现小雨天气概率最高,暴雨以上降水概率较低,锦州地区各站极少出现大暴雨以上量级降水,对锦州降水量级预报,尤其是暴雨或大暴雨以上降水量级的预报起到一定的指示作用。     

环渤海地区城市化对夏季极端暖夜的影响

城市化对人类生活息息相关的一些指标(如夏季极端暖夜等)的影响研究尚少.取环渤海地区气象观测站的夏季(6-8月)逐日最低气温资料(1958-2009年),使用广义极值(GEV)分布拟合夏季极端暖夜气温分布,并对拟合函数的3个分布特征参数的年际变化进行分析,根据特征参数变化特征进行城市化对极端暖夜的影响程度的分离.研究结果表明,环渤海地区,在极端暖夜气温分布的3个参数的年际变化中,以位置参数的代表性最好.在城市快速发展时期,城市偏高气温出现的可能性大,但极端气温变化幅度也较大.城市化对环渤海不同类型城市夏季极端暖夜气温的贡献均为上升作用,增温速度最大约为0.3℃/(10a).     

Effects of Urbanization on Extreme Warmest Night Temperatures During Summer near Bohai

Many previous studies have focused on the impacts of urbanization on regional mean temperatures. Relatively few have analyzed changes in extreme temperatures. Here, we examine the impact of urbanization on extreme warmest night temperatures from 33 stations in the Bohai area between 1958 and 2009. We compute the Generalized Extreme Value（GEV） distribution of extreme warmest night temperatures and analyze long-term variations in its characteristic parameters. A new classification method based on the factor analysis of changes in extreme night temperatures is developed to detect the efects of urbanization in diferent cities. Of the three parameters that characterize the GEV distribution, the position parameter is the most representative of long-term changes in extreme warmest night temperatures. During the period of rapid urbanization（i.e., after 1978）, all three parameters of the GEV distribution are larger for the urban station group than for the reference station group, so are the magnitudes of their variations, and the urban areas have been experiencing higher extreme warmest night temperatures with larger variability. Diferent types of cities in the Bohai area have all experienced an urban heat island efect, with an average urbanization efect of approximately 0.3 per decade.     

山西地区一次层状云降水过程的微观特征观测分析

针对山西省2010年5月27日一次层状云降水过程,利用机载DMT探头和Parsivel激光降水粒子谱仪进行探测试验,分析了云微物理特征,并对空中和地面雨滴谱进行比较。结果显示：空中云垂直和水平结构分布不均匀,CDP、CIP探测最大粒子浓度分别为165．20、1．08cm^（-3）。地面雨滴微物理量的平均值说明本次降水是典型的层状云降水,雨强主要由雨滴数密度决定,雨滴微物理参量随时间分布不均匀。建立地面雨强,与雷达反射率因子Z、雨水含量W、雨滴数浓度N、Gamma分布的谱参数眠、A的相关关系,Z-I、W-I,相关性很好,N-I、N_0-I、λ-I,相关性较差。地面平均雨滴谱较空中平均雨滴谱窄、谱型陡。结合粒子图像和雨滴特征量分析空中雨滴谱随高度的分布发现,本次降水是冷云和暖云降水共存。     

利用WRF-Chem模拟研究京津冀地区夏季大气污染物的分布和演变

应用WRF—Chem（Weather Research and Forecasting Model with Chemistry）模式模拟研究了2007年8月京津冀地区近地面O3、NO2、PM2.5浓度的时空变化特征,将模拟结果与观测数据进行详细对比,结果表明,模式可以较好地模拟O3、PM2.5,浓度的空间分布和时间变化特征,成功再现了8月33和PM2.5的几次积累增加过程,其中O,的模拟值与观测值的相关系数为0．69～0．86,PM2.5的相关系数为0．44～0．49,但模式对NO2的模拟相对较差,相关系数为0．27～0．43。北京、天津地区为O3月均低值区,月均体积浓度约30×10^-9,渤海及京津冀以西地区O3月平均体积浓度可达60×10^-9;PM2,呈现南高北低的分布特征,变化范围为120～240μg／m3。14时月平均03体积浓度在北京、天津地区低于周边地区,约为60×10^-9;而PM2.5质量浓度在环渤海地区和河北南部较高,为100～120μg/m^3。8月17日北京出现一次典型的高浓度O,污染事件,14时北京地区温度达到33℃,O3体积浓度为80×10^-9～110×10^-9。在局地排放、化学反应和外来输送的共同作用下,渤海西岸和北岸PM2.5的质量浓度超过120μg／m3,其中二次气溶胶质量浓度为50～100μg／m3,一次排放人为气溶胶质量浓度为10～20μg／m3,海盐质量浓度为1～7μg／m3,二次气溶胶是该地区PM2.5的主要贡献者。