升温1.5℃和2.0℃情景下中亚地区干旱耕地暴露度研究

基于CMIP5中的5个全球气候模式统计降尺度的降水、最高和最低气温等数据,利用标准降水蒸发指数（SPEI）和强度-面积-持续时间（IAD）方法识别全球升温1.5℃与2.0℃情景下中亚地区干旱事件,结合30 m分辨率土地利用数据,探讨中亚干旱事件的演变及耕地暴露度变化。结果表明：相比基准期（1986—2005年),中亚地区的降水和潜在蒸发量均有所增加;全球升温1.5℃与2.0℃情景下,中亚地区的干旱事件频次、强度和面积均将增加,其中重旱和极旱事件的频次和影响面积大幅上升,而中旱事件的频次和影响面积持续下降;1986—2005年中亚地区年均干旱耕地暴露度约11.5万km2,全球升温1.5℃和2.0℃情景下,干旱耕地暴露度将分别上升到17.9万km2和28.6万km2,且暴露在极旱下的耕地面积增加最明显。全球升温1.5℃与2.0℃情景下,增加的干旱事件将会严重威胁当地农业生产和粮食安全,中亚地区需对干旱事件采取长期的减缓与适应措施。     

1981~2018年青海夏季极端降水时空演变及成因分析

采用青海省41个国家地面气象站6~8月逐日降水资料和ERA-Interim0.5°×0.5°逐月再分析资料,分析了1981~2018年青海夏季极端降水的时空变化特征及天气学成因。结果表明：8月和夏季极端降水频次均呈显著增加趋势,75%以上站次的最大日降水量、极端降水阈值和极端降水频次均呈增加趋势;极端降水频次与海拔高度之间、最大日降水量与500hPa比湿、500hPa位势高度、近地面温度之间均存在显著的正相关;以极端降水高发年8月的大气环流场为例,200hPa高空急流扩展到70°~100°E,100hPa高度正距平超过3.2hPa,高层冷高压发展异常偏强,500hPa青藏高原温度和高度距平异常偏高,上游区域扰动能量辐合强度达−1×10⁻⁶m/s²,高发年水汽异常增强,比湿最大正距平超过0.4g/kg,上升运动异常扰动和正涡度异常扰动强度均明显偏强,其特征有利于极端降水的产生。     

近54年阿勒泰地区夏季极端降水事件气候特征

本文采用阿勒泰地区7个国家级气象站近54a(1960～2013年)夏季(6～8月)的日有效降水量（20～20h降水量≥0.1mm）资料,用WMO推荐的百分位法计算了全地区过去54a夏季极端强降水的阈值、进一步分析了当地夏季时空分布特征及变化趋势,结果表明：阿勒泰地区夏季极端强降水阈值呈西部、南部小,北部、东部大,并且空间异常分布特征如下: 夏季以及夏季各月的极端强降水日数和强度均可总结出5种最主要模型;极端强降水量可总结出8种最主要模型;并且通过时间标准化序列分析各种模型都有对应的降水日数、量级、强度明显偏多（强）和偏少（弱）的时段。日数、量级、强度近54a来,除吉木乃略有下降以外,其余各县（市）均为增长趋势,尤其是北部、东部地区.同时上述三指标存在着显著的年代际和年纪尺度的周期变化,上世纪90年代和2010年至今为三个指标最多(强)的年代,而上世纪70年代为最少（最差）的年代.并通过周期分析（小波分析）可知,均有对应的显著变化周期。     

我国南方持续性暴雨成因的TBB场分析

利用多种资料分析了2014年7月13—17日贵州持续性暴雨过程的中尺度环境场特征及贵阳极端降水成因,并以多个时次不同要素资料进行合成分析,构建此次梅雨锋西段持续性暴雨的天气学模型。结果表明：(1)此次贵州持续性暴雨发生在单阻型梅雨稳定的背景下,当地持续3~4 d的强降水由中低层低涡切变、低空急流及地面静止锋(梅雨锋)共同作用造成。(2)梅雨锋雨带的建立、维持及移动造成贵州不同区域出现强降水。此次过程梅雨锋雨带对贵州的影响分四个阶段,其中,第三阶段梅雨锋西段缓慢南压过程中多个β中尺度云团更替、合并及缓慢移动造成贵阳及周边部分县市降水量突破历史极值。(3)中低纬度系统相互作用使水汽输送异常偏强。7月16日白天当年第9号超强台风“威马逊”进入我国南海海面后促使副热带高压西侧向北输送的水汽加强,该水汽与来自孟加拉湾的强盛西南暖湿气流在贵州上空汇合、加强,形成异常偏强的水汽通量及水汽辐合中心,这可能是贵阳极端降水发生的重要原因。(4)相比2010—2014年5—9月贵阳发生的另外4场大暴雨过程,该过程更长的降水持续时间可能是贵阳极端降水发生的另一重要原因。(5)贵阳强降水期间,强降水的雷达回波表现为层状云-积云混合降水回波,并具有低质心暖云降水特征,同时径向速度图上可见强劲西南急流及中尺度气旋性辐合。

     

长株潭城市化进程中极端降水变化特征

利用陕西省延安市12个气象站建站至2013年7月的降水资料和延安市降水引发的地质灾害资料,从1 h、3 h、6 h、12 h、日最大降水量、3 d连续最大降水量和月降水量等方面分析了延安市2013年7月连续降水的极端性和致灾特点。结果表明：延安市2013年7月全市平均降水量419 mm,为1 000 a一遇极端降水。过程累积地质灾害次数(D_L)和过程累计降水量(R_L)关系密切,两者关系可以用分段函数描述。延安市R_L＜137 mm时,无群发地质灾害;137mm≤R_L＜200 mm且日降水量(R_R)＜50 mm时,有群发地质灾害但较少;R_L≥200 mm或200 mm＞R_L≥137 mm且R_R≥50 mm时,群发地质灾害多。经济比较发达、防灾减灾能力较强的延安市宝塔区2013年7月降水量568 mm,超过1 000 a一遇,其R_L＜332 mm时,无群发地质灾害;R_L≥332 mm时,群发地质灾害多。

     

“16·7”华北极端强降水特征及天气学成因分析

2016年7月19-20日华北出现了当年入汛以来最强降水过程。此次降水过程为一次影响范围广、累积雨量大、持续时间长的极端强降水过程,其强度较"96·8"强,仅次于"63·8"。以暖云降水为主,短时强降水特征明显,局地小时雨强强、且具有明显的地形降水特征。此次强降水发生在南亚高压东伸加强、副热带高压西伸北抬、中高纬度西风带低涡系统发展的环流背景下,黄淮气旋、西南和东南低空急流的异常发展以及水汽的异常充沛表明此次强降水过程动力抬升和水汽条件非常有利。强降水过程表现出明显的阶段特征,主要分为两个阶段:19日凌晨至白天为高空槽前偏东风导致的地形强降水、19日夜间至20日为黄淮气旋系统北侧螺旋雨带造成的强降水。第一阶段的降水主要与高空槽前偏东风/东南风急流的发展有直接关系。这一阶段对流降水旺盛,中层弱干冷平流以及低层强暖平流是对流不稳定能量的维持机制,强降水形成的冷堆与局地地形作用产生的中尺度锋生过程为对流持续新生提供了有利条件。第二阶段的降水主要与低涡切断和黄淮气旋的强烈发展有关。该阶段降水对流相对较弱,黄淮气旋进入华北以后移动缓慢,从而造成降水持续时间较长。     

汉江流域极端水文事件时空分布特征

利用1960-2012年汉江流域15个气象站点的日降雨资料和3个水文站同时期日径流资料,分析了9个极端降雨指数的空间分布规律,运用广义极值分布（GEV）、Gamma分布两种极值统计模型对各站点的最大1 d降雨、最大3 d降雨极值样本进行拟合,遴选描述降雨极值分布规律最优概率模型,进而推算给定重现期下的降雨设计值,并分析其空间分布规律;选用Gumbel、Clayton和Frank这3种Copula函数建立降雨-洪量极值联合分布模型,优选最合适的Copula函数,由此计算给定重现期下的洪量设计值。结果表明：GEV分布模型能更好地模拟降雨极值序列,不同重现期下的降雨极值在空间上均呈西低东高的特征;3种Copula函数中,Frank Copula函数能更好地拟合降雨-洪量相关关系,由此推求的洪量设计值大于单变量拟合设计值。     

特殊天气城市复杂环境温度观测疑误数据的合理性分析

对温度观测资料进行质量控制时,僵值和突变是常见的疑误类型,针对城市复杂环境中僵值和突变疑误数据进行研究,对降低城市自动站温度资料质量控制的误检率有重要价值。文章针对城市复杂环境（以上海世博园为例）中18个自动气象站一年（2010年5月至2011年4月）逐时温度资料进行质量控制,着重探讨僵值及突变疑误数据的分布特征和可能原因。结果表明：（1）僵值疑误数据集中出现在冬季夜间,局地性强。阴天或多云天气,通风不佳的测站感热项较小,易出现僵值过程,最长持续11 h。（2）温度突变疑误数据可分“突升”和“突降”两类,“突升”集中出现在秋冬季,而“突降”集中在春夏季;“突升”集中出现在日出前后,而“突降”主要出现在午后至夜晚,“突升”局地性强而“突降”各站间趋同性较强。分析发现,城市复杂环境下,日照突然增加或减少以及午后短时强降水是导致温度突变疑误数据的主要原因。因此,这些“疑误”数据是城市复杂环境影响或特定天气条件导致的,为真实有效的观测资料。针对城市复杂环境下的温度观测资料开展质量控制时,需结合观测环境等元数据进一步甄别。     

2006年极端天气和气候事件及其他相关事件的概要回顾

2006年1月中旬欧洲东部地区经历10年来的最低温天气;2月,非洲南部地区遭遇20年以来的最强降水;2006年上半年美国路易斯安那州经历111年来最干旱的时期;7月,欧美地区经历破纪录的高温炎热天气;菲律宾、印尼、印度等东南亚国家遭受暴雨洪灾。2006年春季,我国北方地区遭受18次沙尘天气的侵袭;夏季重庆等地区遭遇百年一遇的大旱;我国东南沿海等地受到多次强台风袭击;波及全国31个省(市、区)的冰雹、雷雨等强对流天气……。2006年是全球有气象记录以来的第6个高温年,极端天气和气候灾害并没有缓和的迹象;我国又经历了许多极端天气和气候灾害。     

重庆多历时极值降水的概率型优选及应用

基于重庆34个国家气象站1981—2016年5 min,24 h至3 d的过程最大雨量共18个年极值降水序列,利用线性矩法计算6种常用概率分布函数的模型参数,通过备选最优模型筛选法客观选取各站各历时极值降水的最优概率模型,并将优选结果应用于重庆不同历时百年重现期降水的计算。结果表明:模型优选方法得到的重庆各站不同历时极值降水的最优线型略有差异,广义极值分布占比最大,三参数Weibull分布次之,三参数对数正态分布第三,皮尔逊Ⅲ型和Gumbel分布相当,指数分布最差。最优线型计算的重庆不同历时百年重现期降水的空间分布大值区由短历时的点状分布向长历时的片状分布转变,渝东北的大值中心受地形影响不断向北移动。基于线性矩法的概率模型参数估计及客观的线型优选过程具有较强的可操作性和适应性,可应用于其他工程气象参数的推算中。