基于可靠性集合平均方法的全球1.5/2.0℃变暖下中国极端气候的未来预估

全球变暖下我国气候响应的研究对进一步预估我国未来气候变化相关风险及制定适应和减缓政策具有重要意义。利用第六次耦合模式比较计划中25个全球气候模式的模拟结果,评估比较了各种可靠性集合加权方案对中国区域气候的模拟性能,基于表现最好的可靠性集合平均方案预估了SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下中国极端气候指数在全球增暖1.5和2.0℃下的未来变化。结果表明,改进的可靠性集合方案模拟中国气候指数表现最好,与观测的偏差最小。未来中国区域温度明显增加,极端温度的增幅强于平均温度,极端降水整体也增加,且SSP5-8.5情景下增幅略强于SSP2-4.5情景。SSP5-8.5情景下,中国区域平均温度、最高温和最低温在全球增暖1.5(2.0℃)下较1995—2014年分别增加了1.11、1.18和1.31℃(1.88、1.98和2.14℃),总降水和强降水分别增加了5.6%和14.4%(10.5%和25.7%)。中国北方和青藏高原部分区域为增温的大值区,中国西部为降水增加的大值区。额外0.5℃增暖对中国地区产生显著影响,几乎整个中国地区温度指数的增幅都将超过全球平均。极端降水也将进一步增加,SSP5-...     

年最大日降水量序列非一致性分析——以长江中下游干流8站为例

全球气候变化环境下,极端降水序列一致性受到挑战,因此对其非一致性进行研究分析具有重要意义。本研究综合多种分析方法,对长江中下游干流8个站点1960—2020年间年最大日降水量序列的非一致性进行分析。采取滑动平均法、Mann-Kendall趋势检验法和Pettitt突变点检验法对所选站点年最大日降水量序列进行趋势和突变分析,应用GAMLSS模型对所选站点的年最大日降水量序列分别以时间t和多气象因子作为协变量进行非一致性分析,挑选出最优的拟合函数,探究年最大日降水序列的规律。结果显示,宝山站、南通站未来年最大日降水量可能增大,荆州站未来年最大日降水量可能会减少并趋于平缓;相较于以时间t为单一协变量,以气象因子作为多重协变量的分布函数拟合结果,对年最大日降水序列的非一致性具有更好的描述效果。     

黑龙江省水稻生育阶段极端降水事件时空特征

利用百分位相对指数法,基于1971-2016年历史长序列的日降水资料,分析研究黑龙江省水稻生长季极端降水事件的阈值、频数和强度的时空特征。结果表明:黑龙江省极端降水事件阈值的高值区主要位于松嫩平原中南大部;极端降水事件主要集中于水稻生长季的5-9月,尤其是在水稻生殖生长的关键阶段,发生了大部分的极端降水事件;46年中,水稻种植区极端降水事件频数在18～72 d,极端降水事件频数总体呈经向分布特征,自东向西逐渐减少。7月下旬为中西部地区极端降水事件发生的高频时段,东部地区极端降水事件发生的高频时间段为5和9月,6月为极端降水事件发生的低频时段。近6年为极端降水事件频数最高、强度最大的一段时期,20世纪70年代则反之;极端降水事件频数和强度存在高度的相关性;在有雨量观测的小区域内,洪涝灾害事件基本可以被极端降水事件捕捉到,同时极端降水事件对洪涝灾害的指示性也较高。     

近50年黄河上游流域年均降水与极端降水变化分析

利用1970-2017年45个气象台站逐日降水资料分析了黄河上游流域降水空间分布规律以及年均降水和极端降水的变化趋势,将黄河上游流域按照地形地势、海拔、气候带分布等多种因素划分成源头区、产流区、出口区,并结合极端降水指数采用Mann-Kendall法、小波分析法分析了不同时间尺度下降水序列变化的周期和突变点,研究极端降水时空变化。结果表明,黄河上游流域年均降水从东南向西北扇形递减,源头区和产流区是年降水量的主要贡献区域;年均降水和极端降水均存在明显的周期振荡特征,其中源头区和产流区在22年左右,出口区在18年和8年左右;整个上游区域,极端降水和年均降水的变化趋势较为一致,但年降水量近年来呈现增长趋势,而极端降水事件的发生频率则有所降低。     

1960—2014年淮河流域极端降水发生时间的时空特征

利用淮河流域25个分布相对均匀站点的逐日降水资料,借助线性趋势、圆形统计、EOF分析等方法对1960—2014年流域的极端降水发生时间的时空特征进行分析。研究表明:(1)淮河流域极端降水发生时间主要集中在7月中下旬,并表现出明显的年际振荡。流域平均的极端降水发生时间表现出提前趋势,但未达到0. 05显著性水平。发生时间集中程度随年份上升,上升趋势达到了0. 05显著性水平。综合分析表明,流域7月份发生极端降水的可能性增大。(2)流域极端降水发生时间在空间上由西南向东北逐渐推迟,大部分站点发生时间呈微弱提前的趋势,该分布规律与梅雨和台风的影响有关,而提前趋势与20世纪90年代以来我国主雨带的年代际北移有关。(3)流域极端降水发生时间的EOF分析结果显示,第一模态空间典型场呈"西北-东南"反位相分布;第二模态空间典型场呈一致性分布,分别揭示了流域极端降水发生时间在空间上的分异特征和近似一致性分布特征。     

西南区域中心模式SWC-WARMS降水偏差分析

本文利用2014—2015年5—10月12(24)h累积降水资料和西南区域模式(SouthWest Center WRF ADAS Real-time Modeling System,SWC-WARMS)36(72 h)预报时效内降水预报资料,从概率和频次角度分析不同海拔高度地区观测和模式降水在量级及空间分布上的特征差异。结果表明,SWC-WARMS模式各预报时效各量级降水的概率密度均比观测偏大,并向10 mm以下雨量集中,且随预报时效延长偏大更显著;模式与观测降水的概率密度曲线差异在盆地小于高原,地形差异小的区域小于地形差异大的区域。SWC-WARMS模式对四川地区降水预报存在雨日较观测明显偏多,量级偏大,降水频次高值区范围偏大、出现虚假高值区等系统性偏差。此外,模式预报在20—08时比08—20时优,24 h累积降水预报优于12 h降水预报,尤以中雨及以上量级降水落区预报为甚。最后,模式极端强降水预报在20—08、20—20时较实况偏大,08—20时,模式预报在盆地较实况偏小,川西高原和攀西地区偏大。     

全球升温1.5℃与2.0℃目标下长江流域极端降水的变化特征

基于区域气候模式COSMO-CLM及5个全球气候模式(GFDL-ESM2M,HadGEM2-ES, IPSL-CM5A-LR, MIROC-ESM-CHEM, NorESM1-M)1961—2100年逐日降水数据,采用重现期法计算20 a与50 a一遇极端降水量,研究全球升温1.5℃和2.0℃目标下长江流域极端降水的变化特征。研究发现:全球升温1.5℃目标下,长江流域20 a与50 a一遇极端降水量分别为78和93 mm,相比1986—2005年将增加10%和9%;空间上表现为中下游普遍增加,最大增幅145%,上游地区则主要表现为减少趋势;全球升温2.0℃目标下,20 a与50 a一遇极端降水量分别为81和98 mm,将较基准期上升14%和15%;中下游极端降水量显著上升,最大增幅约188%,上游成都平原以西以北明显下降;随全球升温由1.5℃至2.0℃时,20 a与50 a一遇极端降水量分别增加4%和6%,中下游较上游增幅更明显,最大增幅136%。因此,将温室气体减排目标控制在1.5℃水平对减缓长江流域尤其是中下游地区极端降水事件影响具有重要的意义。     

中国大范围持续性极端低温事件的一类平流层前兆信号

本文利用NCEP/NCAR逐日再分析资料,研究了中国大范围持续性极端低温事件(EPECE)的平流层前兆信号及其对对流层环流异常的影响。结果表明,在52个EPECE中,有17个EPECE具有一类共同的平流层前兆信号:(1)在EPECE发生前10天左右,在巴伦支海一带的100 hPa位势高度场呈现较强的正距平特征;(2)随后,该正异常环流逐渐向东移动,并在EPECE发生的前5天左右,使贝加尔湖西北侧200 hPa纬向风显著减弱。本文据此提出了关于EPECE平流层前兆信号的两个判别条件,并以这两个判别条件对1949～2009年冬季(11月至次年3月)所有逐日低频场进行了后查和检验。结果表明,上述两个判别条件对EPECE的发生日期具有一定的预测能力。本文进一步通过位涡(PV)反演探讨了平流层前期异常环流如何影响EPECE发生的物理机制。分析表明,巴伦支海附近的平流层中低层PV异常有利于该地区对流层中上层正高度异常的维持,后者强度的25%来源于前者的作用。     

西南地区极端降水变化趋势

利用西南地区90个气象台站1970-2010年逐日降水量资料,依据世界气象组织(WMO)定义的连续5d最大降水量、总降水量、强降水比等6种极端降水指数,采用F检验、11a滑动平均等统计方法,研究了西南地区极端强降水变化趋势的时空变化特征。在时间上,西南地区近41年来冬、春、夏季连续5d最大降水量缓慢波动上升,秋季连续5d最大降水量呈下降趋势;强降水、降水强度及强降水比呈上升趋势,但总降水量和最长持续无降水日数呈减少趋势;另外,各极端降水指数还存在明显的年际、年代际变化。在空间上,西南地区极端降水变化趋势具有显著的地域差异,呈东西或西北东南向梯度变化特征。其中冬季连续5d最大降水量、降水强度、强降水比及最长持续无降水日数,在西南大部分地区呈增加趋势。秋季连续5d最大降水量与总降水量在西南大部分地区呈减少趋势。而春、夏季连续5d最大降水量和强降水的增减区域大致相当。     

北极Ny-Ålesund地区真菌多样性分析及龙胆苦苷转化菌株的筛选

采用多种培养基对北极高纬地区（土壤及海洋沉积物）真菌进行分离纯化,共得真菌65株。通过分析菌株的18S rDNA序列研究了它们的系统发育多样性,18S rDNA序列分析表明,65株真菌分属25个属,其中数量上位居第一的是青霉属（Penicillium）,有菌株20株,其次为丛赤壳属（Nectria）和节枝孢属（Articulospora）,各有菌株6株。同时对这65株真菌开展转化龙胆苦苷阳性菌株的筛选。以β-葡萄糖苷酶作为筛选转化菌株的标志酶于65株真菌中筛选到阳性菌株28株,其中产酶能力强的9株菌作为转化实验的备选菌株,以龙胆苦苷为底物进行转化,将转化粗提物进行TLC及HPLC分析,最终确定将C-5作为转化龙胆苦苷的菌株。根据菌株形态特征和核酸序列分析结果,初步鉴定菌株C-5为青霉属真菌。暂定名为Penicillium sp.C-5。