南疆西部干旱区两次极端暴雨过程对比分析

利用常规气象观测资料、NCEP再分析资料、ERA5分析场数据等资料,对南疆西部两次极端暴雨过程的环境条件和形成机理进行对比分析,以更深入理解南疆极端降水特征和产生机制。两次过程分别发生在春季和夏季,高层环流存在显著差异,南亚高压分别呈东部型和双体型,但配合中层的“阶梯槽”形势,均为极端降水提供了特殊有利的环流背景。低空700～850 hPa偏东急流是南疆西部极端降水发生的重要天气系统,其不但是暴雨发生地主要水汽通道,还与地形形成强烈辐合,是极端降水重要的触发和水汽集中机制。引入二阶湿位涡对两次暴雨过程的非均匀特征及可能产生机制进行了对比分析。结果表明,二阶湿位涡高值区与降水的发展演变呈现较高一致性,二阶湿位涡主分量包含对流稳定度与绝对涡度垂直梯度的耦合,体现极端降水大气的主要动热力结构特点:发生在2021年6月15～16日的夏季过程,极端降水区主要位于昆仑山沿线,与塔里木盆地南侧强烈的低层气旋性旋转有关,旋转促进水汽快速集中,垂直方向表现为中层负涡度叠加于正涡度之上,垂直涡度梯度显著,同时水汽抬升凝结,中层大气加湿加热,对流稳定度在垂直方向非均匀性增强,两种垂直梯度结构均有助于垂直运动增强,促进极端降水形成;发生在2020年4月17～24日的春季过程,降水主要位于南疆西部喇叭口地形区,“阶梯槽”形势造成的越山干冷气流和塔里木盆地的偏东暖湿气流辐合,形成中层正涡度带,激发上升运动,是极端降水的主要成因。     

中国极端气候事件的群发性规律研究

基于k阶最近邻距离丛集点提取算法及一系列理论研究成果,将其应用于群发性极端气候事件的研究中,定义年代际群发性指数以及群发高值区,对中国极端气候事件的群发性规律和年代际空间演变特征进行分析和探讨。研究结果表明,极端高温事件在20世纪60年代与70年代空间分布上存在较大差异;极端低温事件群发性指数70年代在南方地区的加强很可能为该年代际偏冷的气候背景贡献了主要作用;大暴雨事件的群发高值区主要集中在中国的南方地区,这和大暴雨事件的定义可能存在联系;强降水事件的高群发带与中国近50年多雨带的分布格局具有很好的一致性。     

淮河流域夏季极端降水频次空间分布的客观分类及其形成机理

本文基于1961～2016年淮河流域四省（江苏、安徽、河南、山东）逐日降水观测资料及全球大气再分析资料,利用K均值聚类、旋转经验正交函数分解对淮河流域夏季极端降水频次分布进行了客观分类,利用统计诊断和数值模拟的手段讨论了其相关环流异常和形成机理。结果表明:（1）淮河流域夏季极端降水频次的空间分布可客观分为以极端降水主要发生在淮河流域33°N以南地区的南部型,主要发生在32°～36°N之间的中部型,和主要发生在34°N以北的北部型这三种分布类型;（2）南部型极端降水频次分布与西北太平洋副热带高压异常偏西偏南有关,西北太平洋异常反气旋北侧的异常气旋性环流使得水汽输送停留在淮河流域南部,导致南部极端降水频次偏多。中部型对应淮河流域受鞍型场环流结构控制,导致中部极端降水频次偏多。北部型极端降水频次分布时,淮河流域处于反气旋性环流异常西南侧,偏南风将水汽输送至淮河流域北部,导致北部极端降水频次偏多;（3）南部型和北部型的极端降水频次分布相关环流异常分别受厄尔尼诺和拉尼娜相关海表温度异常所影响,而中部型极端降水频次分布的相关环流异常是巴伦支海/喀拉海海冰异常在欧亚大陆上空激发的自西北向东南传播的准定常罗斯贝波所导致的。     

一次“高影响天气”的弱降雪过程的数值研究

该文对2001年12月7日下午北京的一次弱降雪天气过程进行了诊断分析和数值模拟研究。诊断结果表明:北京地区由于受500 hPa小槽东移及850 hPa东移小高压后部带来的来自东海和南海的偏南暖湿气流共同影响，造成降雪。数值模拟结果显示:MM5模式对这次降雪过程具有较好的模拟能力，不仅模拟出了北京地区的降雪量，而且对这次过程大尺度背景场的演变、触发机制和水汽源有很好的表述。利用诊断分析和数值模拟结果，对这次弱降雪过程引起交通大阻塞的可能因素进行了探讨，说明建立城市预警系统的迫切性。     

新疆克州地区强降雪天气气候特征及预报

利用新疆克州地区近45a（1960--2004年）冬春季逐日降水资料,统计分析了克州地区强降雪的时空分布特征;利用NCEP逐日再分析资料对产生强降雪的天气形势、环流特征、物理量场进行归纳总结,将500hPa环流分为中亚低压（涡）槽类、喀布尔低涡（槽）、巴湖低压槽和里咸海低压（涡）槽类,认为高空300hPa的西风急流和低空850hPa偏东急流的密切配合是强降雪天气发生的主要条件。在研究基础上建立克州地区强降雪天气过程预报的概念模型。     

1960～2008年江西省极端降水变化趋势

利用江西省17个国家级台站1960～2008年逐日降水量资料,对日降水量超过绝对阈值(25mm和50mm)和百分位数阈值(95%和99%)的极端降水变化情况进行了分析。结果表明,江西省近50年极端降水频率和强度均呈波动上升趋势,大雨和强降水频率的增加最为迅速,暴雨和极端强降水事件强度增加最大;夏季各种极端降水事件频率均有明显升高;冬季大雨和强降水事件频率也有显著增加;春季和秋季极端降水强度有明显增加,特别是暴雨和极端强降水事件强度增加迅速;夏季暴雨和极端强降水强度有所降低或略有增加;江西省极端降水的频率和强度变化趋势较为一致,特别是1990年代;极端降水的增加以发生频数的增加为主,降水强度的增加并不显著;近50年江西省大部分地区的极端降水事件频率和强度均有增加,但高值区的分布有较大的差异。极端强降水事件强度在鄱阳湖平原附近减小,而在周边的大部分地区呈增长趋势。进一步的分析发现,极端降水强度的变化与地形有显著的正相关关系。     

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。      

基于Logistic方法构建的中国降雪判定方法研究

基于中国区域逐日降雪、降水、气温、相对湿度、气压和风速等观测数据,构建了中国区域的Logistic降雪判定方法,并对该方法和当前广泛应用的其他降雪判定方法在中国区域的适用性展开对比研究。结果表明,单温度阈值法和S曲线法对[-3,4] ℃气温区间内的降雪模拟不确定性相对较大。比较而言,Logistic拟合的系列方法成功率更高,对中国不同区域降雪识别也更为稳健,尤其是对青藏高原地区降雪事件的识别效果明显优于其他方法。在Logistic方法中,温度和相对湿度对降雪判定起决定作用,而气压和风速的影响相对较小。Logistic湿球温度方案(LogT_w)和气温+相对湿度方案(LogT_aH_R)均能很好地再现降雪量的空间分布和年际变化特征,且相应偏差均小于其他方法;总体上,这两种方案对降雪量识别效果差别不大。因此,可使用LogT_w方案或LogT_aH_R方案对中国区域降雪事件进行判别,尤其是对模式中降雪事件的识别。     

气候变化影响评估与适应研究

由于全球气候变化,气温升高导致的极端天气气候事件发生的频率和强度也随之加大。针对这一有关全球的发展问题,文章参考“气候变化对增长和发展的影响”（斯特思报告第2部分）、“应对气候变化的政策响应”（斯特恩报告第5部分）以及日本东京大学工程研究生院Yuzuru Matsuoka等人的“气候变化综合评估模式：亚太综合模式（AIM）”,提出了气候变化对人类基本生活要素的影响,预估了温室气体“常规商务”（BAU）排放情况下气候变化可能对全球社会经济产生的潜在影响,讨论了适当气候变化产生的成本与效益,简介了斯特恩报告中采用的基本评估模式和亚太综合评估模式。     

北京1980～1994年降雪的天气气候分析

该文利用15年资料,分析了北京降雪的天气气候特点。主要结果是:降雪年际变率大;11月、2月和3月雪量大;降雪的环流型主要有低槽（涡）型和中亚低槽东亚高后型两类;充沛的水汽和能量是北京降雪的必要条件。