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951.
Chaofan LI Riyu LU Nick DUNSTONE Adam A.SCAIFE Philip E.BETT Fei ZHENG 《大气科学进展》2021,38(12):2055-2066
During June and July of 2020, the Yangtze River basin suffered from extreme mei-yu rainfall and catastrophic flooding. This study explores the seasonal predictability and associated dynamical causes for this extreme Yangtze River rainfall event, based on forecasts from the Met Office GloSea5 operational forecast system. The forecasts successfully predicted above-average rainfall over the Yangtze River basin, which arose from the successful reproduction of the anomalous western North Pacific subtropical high (WNPSH). Our results indicate that both the Indian Ocean warm sea surface temperature (SST) and local WNP SST gradient were responsible for the westward extension of the WNPSH, and the forecasts captured these tropical signals well. We explore extratropical drivers but find a large model spread among the forecast members regarding the meridional displacements of the East Asian mid-latitude westerly jet (EAJ). The forecast members with an evident southward displacement of the EAJ favored more extreme Yangtze River rainfall. However, the forecast Yangtze River rainfall anomaly was weaker compared to that was observed and no member showed such strong rainfall. In observations, the EAJ displayed an evident acceleration in summer 2020, which could lead to a significant wind convergence in the lower troposphere around the Yangtze River basin, and favor more mei-yu rainfall. The model forecast failed to satisfactorily reproduce these processes. This difference implies that the observed enhancement of the EAJ intensity gave a large boost to the Yangtze River rainfall, hindering a better forecast of the intensity of the event and disaster mitigation. 相似文献
952.
利用2010—2021年中国气象局灾情直报、地面观测、多普勒雷达资料,分析了伊犁河谷冰雹时空分布及雹云雷达回波:(1)5—8月是冰雹高发期,其中6月出现冰雹次数最多且雹暴发展最为旺盛;其日变化峰值在16—19时,19时出现最多。(2)冰雹易出现在河谷喇叭口地形的南北两侧,昭苏县的冰雹占伊犁河谷冰雹总数的一半以上且多为普通单体和多单体风暴,线风暴和超级单体风暴多发在霍城县。(3)统计32个雹云雷达回波初步凝练出预警指标:当反射率因子大于50 dBZ,回波顶高大于8 km,VIL出现跃增时,应警惕冰雹的发生;当回波顶高发展到11 km以上,出现冰雹的概率较大;(4)4类雹暴分别具有如下特征:普通单体多为高悬的质心;多单体风暴生命史较长,会反复影响同一地区;线风暴组织性较差,结构松散,低层常出现钩状回波;超级单体风暴基本具备所有典型回波特征,但有些个例中气旋不明显。 相似文献
953.
利用19812016年68月河南省淮河流域64个国家自动观测站逐日2020时日降水量资料、常规高空探测和地面观测资料等对淮河流域连续性暴雨时间分布特征、影响系统等进行分析和天气分型,结果表明:1)36年淮河流域共发生45次连续性暴雨,2000年的最多,19982008年是高发期,近10年较少,年出现次数无明显减少趋势,存在2~4年和4~6年两个周期;7月连续性暴雨次数最多,6月的最少,旬分布呈正态分布;最长连续时间5天,连续2天的最多。2)影响系统主要有切变线和高低空急流,高空急流在方向转换的过程中,降水有24h左右的减弱期,低空急流有明显的日变化特征,夜间加强,白天减弱。3)连续性暴雨按照500hPa影响系统,分为低槽型、副高边缘型、西北低涡型三类。4)以不同类型的3次典型连续性暴雨为例,从大尺度环流背景、高度距平场、水汽输送、高低空急流等方面探讨了连续性暴雨的维持成因,3次连续性暴雨的发生与异常的500hPa大气环流、高低空急流、切变线和持续偏强的水汽输送等有关。 相似文献
954.
基于统计降尺度模型的江淮流域极端气候的模拟与预估 总被引:4,自引:0,他引:4
利用江淮流域29个代表站点1961--2000年逐日最高温度、最低温度和逐日降水资料,以及NCEP逐日大尺度环流场资料,引入基于多元线性回归与随机天气发生器相结合的统计降尺度模型SDSM(statistical downscalingmodel),通过对每个站点建模,确立SDSM参数,并将该模型应用于SRESA2排放情景下HadCM3和cGcM3模式,得到了江淮流域各代表台站21世纪的逐日最高、最低温度和降水序列以及热浪、霜冻、强降水等极端气候指数。结果表明,当前气候下,统计降尺度方法模拟的极端温度指数与观测值有很好的一致性,能有效纠正耦合模式的“冷偏差”,如SDSM对江淮平均的冬季最高、最低温度的模拟偏差较CGCM3模式分别减少3℃和4.5℃。对于极端降水则能显著纠正耦合模式模拟的降水强度偏低的问题,如CGCM3对江淮流域夏季降水强度的模拟偏差为-60.6%,但降尺度后SDSM—CGCM3的偏差仅为-6%,说明降尺度模型SDSM的确有“增加值”的作用。21世纪末期在未来SRESA2情景下,对于极端温度,无论Had.CM3还是CGCM3模式驱动统计模型,江淮流域所有代表台站,各个季节的最高、最低温度都显著增加,且以夏季最为显著,增幅在2—4℃;与之相应霜冻天数将大幅减少,热浪天数大幅增多,各站点冬季霜冻天数减少幅度为5—25d,夏季热浪天数增加幅度为4~14d;对于极端降水指数,在两个不同耦合模式HadCM3和CGCM3驱动下的变化尤其是变化幅度的一致性比温度差,但大部分站点各个季节极端强降水事件将增多,强度增强,SDSM—HadCM3和SDSM-CGCM3预估的夏季极端降水贡献率将分别增加26%和27%。 相似文献
955.
采用水量平衡模型和Penman公式分别计算了珠江流域七个子流域1961—2000年实际蒸散发(I_(ETa))和潜在蒸散发(I_(ETp)),并对供水条件变化下I_(ETa)与I_(ETp)的关系进行了定量化分析,对各子流域I_(ETa)和I_(ETp)关系的理论从属性进行判定,主要结论如下:1)珠江流域年实际蒸散发量远低于潜在蒸散发量,多数子流域I_(ETa)值不到I_(ETp)值的1/2。7个流域面积加权平均I_(ETa)为681.4 mm/a,I_(ETp)为1 560.8 mm/a。从蒸散发的变异性来看,则实际蒸散发I_(ETa)的变异性明显要高于潜在蒸散发I_(ETp)。2)东江、西江、北江、柳江和盘江等5个流域实际蒸散发I_(ETa)都与降水量呈现正相关关系,韩江、郁江两个流域I_(ETa)随降水变化的变化趋势不明显。各子流域的潜在蒸散发I_(ETp)与降水量呈现显著负相关关系。7个子流域平均情况下,随着降水量的增加,I_(ETa)呈现明显的增加趋势,而I_(ETp)呈现明显的下降趋势。3)通过对降水量P与实际蒸散发I_(ETa)及潜在蒸散发I_(ETp)的联合回归方程P-IET回归系数的T检验,判定韩江、柳江和盘江等三个子流域以及七流域面积加权平均I_(ETa)与P和I_(ETp)与P的关系满足理论意义上的严格互补相关;东江、西江、北江等三个流域I_(ETa)与P和I_(ETp)与P的关系满足\"非对称\"互补相关。4)基于极端干旱和极端湿润的边界条件,推导出非对称条件下的实际蒸散发互补相关理论模型。 相似文献
956.
亚洲—太平洋季风区各季风子系统间的相互作用对季风区甚至全球的气候变化都有非常显著的影响。文中根据国内外相关研究,重点分析和评述了在亚洲—太平洋季风区中4种季节内时间尺度的遥相关关系,清楚地揭示了印度夏季风、东亚夏季风和西北太平洋夏季风之间的相互作用。研究发现:(1) 在亚洲季风爆发初期,印度夏季风的爆发相对于中国长江流域梅雨的开始存在相差大约两周的超前关系,形成从印度西南部经孟加拉湾到达中国长江流域及日本南部的遥相关型,即“南支”遥相关型。(2) 在季风盛行期间,长江流域降水明显受热带西北太平洋夏季风的影响,与西北太平洋夏季风降水呈反相关关系,即当季风减弱时,长江流域夏季降水偏多。(3) 与长江流域降水相反,华北雨季(7月第4候—8月第3候)则与西北太平洋夏季风降水呈正相关关系,当西北太平洋夏季风强时,西太平洋副热带高压异常偏北偏东,副高西南侧的异常东南水汽输送在中国华北地区上空辐合,给该地区降水偏多提供了充足的水汽条件。(4) 华北夏季降水同时还与印度夏季风呈正相关关系,在夏季风盛行期间,形成由印度西北部经青藏高原到中国华北地区的西南—东北走向的遥相关型,即“北支”遥相关型。 上述4种遥相关关系,反映了亚洲夏季风季节北推过程中,印度夏季风、东亚夏季风和西北太平洋夏季风子系统之间的关联。 相似文献
957.
利用ECHAM5/MPI-OM气候模式预估2001-2050年长江流域不同排放情景(SRES-A2,A1B,B1)下径流深的变化,分析了长江流域地表水资源量的时空变化特征。结果表明:3种排放情景下长江流域多年平均地表水资源量相差不大,但不同排放情景下年际变化特征较为复杂,且变化趋势有所不同。其中,A2高排放情景下地表水资源量呈缓慢减小的趋势,A1B中等排放情景下变化趋势不明显,B1低排放情景下呈相对最为显著的增加趋势。地表水资源量年代际变化波动幅度也较大,2001-2030年3种情景下地表水资源量总体呈现下降特征,但从2030年起,则均表现出不同程度的增加,最高增幅达7.47%,其中尤以夏季和冬季增加显著。模式预估长江流域未来水资源量仍保持目前水平,水资源空间分布不均匀特征仍较为突出。 相似文献
958.
利用长江上游259个气象站逐日降水资料,采用线性趋势分析方法,分析了近1961—2012年来长江上游流域秋季连阴雨的时空变化特征。结果表明,长江上游流域秋季连阴雨过程平均出现1.54次/a,其中9月出现次数最多,10月次之,11月出现较少。秋季连阴雨日数、累积降水量分别以2.3 d/(10 a)、13.7 mm/(10 a)的速率显著减少,连阴雨开始和结束日期平均为9月9日和9月30日均表现出推迟趋势。进入21世纪后,5—9 d、10 d以上连阴雨过程的次数、80.0 mm以上连阴雨过程的次数均表现出减少趋势。金沙江下游和四川盆地东部为秋季连阴雨累计雨量及其变化速率的大值中心,四川盆地西南部为连阴雨日数及其变化速率的大值中心。9月的降水中心、雨日分布情况与秋季总体情况基本一致,10月降水中心、阴雨日数的中心出现了明显东撤,11月东撤更为明显。 相似文献
959.
1957—2007年雅鲁藏布江中游河谷降水变化的小波分析 总被引:4,自引:1,他引:4
通过对近51 a雅鲁藏布江中游河谷地区4个气象站逐日降水资料进行等权平均取值,采用气候倾向率和小波分析法,研究了不同时间尺度下近51 a降水变化趋势及周期特征。结果表明:研究区降水量以20世纪80年代为最少,2000年后年降水量与20世纪90年代和60年代基本持平。夏季和秋季降水量年代际变化与年降水量的变化基本一致。近51 a降水量增加趋势不显著。年降水量存在准3 a、8—11 a和30 a的周期,以准11 a周期最为突出。降水量变化以春季增长趋势最显著,可在干旱季补充土壤水分,减轻风沙化土地的发生发展。秋季和冬季增长趋势不明显,夏季降水量呈减小趋势。就季节降水变化的时间尺度和周期性而言,2007年后四季降水表现为,春季在20—30 a时间尺度上将处于偏高期,夏季在8—12 a时间尺度上将处于偏低期,秋季在8—12 a时间尺度上将处于偏低期,冬季在20—30 a时间尺度上将出现向降水偏高的过渡期。 相似文献
960.
利用1967~2016年黄河上游河曲地区的5个气象站观测气象站的逐日地面降水和气温资料,利用气候变化趋势分析、距平、Mann-kendall 时间序列突变及趋势检验方法分析了该地区气温变化特征、不同类型各等级降水量及降水日数的气候特征。结果表明:(1)近50年黄河上游河曲地区年均气温以0.459℃/10a趋势显著上升,上升速度低于全国其它地区,且在2002年气温发生突变后升温加剧;(2)年降水量和降水日数呈减少趋势,主要是由夏季小雨量和小雨日数的减少引起;(3)在2002年气温突增后,强降水对总降水量贡献率增加,且年降水量和降水日数波动幅度也明显增大,这可能预示该地区洪涝灾害的风险在增加。降水日数的贡献率增加,增加明显的是中雨日数和小雨日数,分别增加了1.1%和1.7%。 相似文献