气候变暖对黄淮海地区小麦产量可能影响的模拟试验

本文分析了黄淮海地区小麦生育期内不同时段的温度、降水与产量的关系,分别得到了不同类型的偏回归系数曲线。在此基础上,进行了不同季节温度升高对小麦产量的影响及温度、降水同时变化综合影响的模拟试验。结果表明,各地不同季节气候变暖对小麦产量的影响不同:北部、中部地区秋季、冬季变暖将导致增产,春季减产;而南部地区则秋季、春季将减产,冬季增产(河南南部略有不同)。降水量变化对各地各季气候变暖产量效应的迭加作用不同:北部、中部地区秋、冬季降水有利于增产,春季降水对减产略起缓解作用;南方各季降水过多均对小麦不利。总的说来,大部分地区若小麦生育期内气候变暖变湿,将有利于增产,但南部地区降水过多有不容忽视的负作用。     

海温作用与低频振荡

提出一个求定常方程平衡数值解的方法,并利用这个方法求得了雷州半岛海风环流的稳定数值解,在一定下边界强迫下得到了和观侧相一致的环流状态,进而讨论了大气参数对海风环流的影响,试验表明,所提出的求解方法是有效的.     

Modeling of the Second Indirect Effect of Anthropogenic Aerosols in East Asia

This study investigated the second indirect climatic effect of anthropogenic aerosols,including sulfate,organic carbon(OC) ,and black carbon(BC) ,over East Asia.The seasonal variation of the climatic response to the second indirect effect was also characterized.The simulation period for this study was 2006.Due to a decrease in autoconversion rate from cloud water to rain as a result of aerosols,the cloud liquid water path(LWP) ,and radiative flux(RF) at the top of the atmosphere(TOA) changed dramatically,increasing by 14.3 g m-2 and decreasing by-4.1 W m-2 in terms of domain and annual average.Both LWP and RF changed most in autumn. There were strong decreases in ground temperature in Southwest China,the middle reaches of the Yangtze River in spring and autumn,while maximum cooling of up to-1.5 K occurred in the Chongqing district.The regional and annual mean change in ground temperature reached-0.2 K over eastern China.In all seasons except summer,precipitation generally decreased in most areas north of the Yangtze River,whereas precipitation changed little in South China.Precipitation changed most in summer,with alternating bands of increasing(～40 mm) and decreasing(～40 mm) precipitation appearing in eastern China.Precipitation decreased by 1.5-40 mm over large areas of Northeast China and the Huabei Plain.The domain and annual mean change in precipitation was approximately-0.3 mm over eastern China.The maximum reduction in precipitation occurred in summer,with mean absolute and relative changes of-1.2 mm and-3.8%over eastern China.This study revealed considerable climate responses to the second indirect effect of aerosols over specific regions of China.     

新疆“2.28” 大风的中尺度数值模拟

受西西伯利亚较强冷空气入侵的影响,2007年2月28日02时,乌鲁木齐开往阿克苏的5807次旅客列车,在新疆三十里风区遭遇狂风,造成11节车厢脱轨侧翻。使用WRF模式对这次大风天气过程进行了数值模拟。结果表明：WRF模式较好地模拟了三十里风区大风的演变和分布特征,对逐时风速的模拟较实况偏小,但变化比较同步;很大的气压梯度和特殊的地形是大风形成的主要原因,狭管效应和下坡风同时存在。     

东北冷涡背景下浙江省两次强降水过程的对比分析

受东北冷涡西南部冷空气南下影响,2009年6月初浙江省连续发生了两次不同特点的强降水过程。利用常规气象观测资料、自动站资料、NCEP再分析资料及卫星TBB资料,对这两次东北冷涡背景下的强降水天气过程的大尺度环流背景和动力、热力及水汽输送条件进行对比分析。结果表明：同在东北冷涡天气背景下,由于中低层温度场配置不同、上下游系统强弱不同,导致浙江省发生的天气现象不同。6月2日降水是一次连续的区域性暴雨过程,雨带呈带状分布,以层状云降水为主,其低层为大范围的辐合,高层辐散,且低层辐合强于高层辐散;低空存在西南急流,为暴雨提供了重要的水汽和动力条件,大气层结比较稳定。6月5日强降水是一次强对流天气过程,降水分布不均匀,强度大,历时短,高、低空没有大范围的辐合辐散区,也没有低空西南急流,前期水汽条件较差,降水过程以热力作用为主;大气层结不稳定触发了强对流天气的发生,出现局地暴雨。两类暴雨的预报着眼点分别为：第1类区域性暴雨的预报重点为高层辐散、低层辐合结构和低空西南急流;第2类局地性暴雨的预报重点为大气的不稳定度与东北冷涡后部冷空气的干侵入。     

2009 年我国汛期降水形势总结与三个常用模式预报效果检验

利用实况24小时降水、形势场资料及T213、T639、Japan模式降水、形势场的预报资料,对2009年汛期(5-9月,下同)中国降水时空分布进行分析,并对T213、T639、Japan三个常用模式对2009年汛期的天气形势、降水及其影响系统的预报做主客观检验,以期得出2009年汛期降水分布特点及三个模式的降水预报效果对比.结果表明:(1) 2009年汛期华南地区降水量为全国之最,长江中下游和西南东部地区其次,东北和华北地区再次.(2)从TS评分看,Japan模式的小雨～大雨量级评分较高,T639模式暴雨～大暴雨量级评分较高；T213模式对华北地区暴雨、大暴雨量级降水预报评分高于Japan和T639模式.(3)从降水预报偏差看,T213模式对华北预报明显偏强,T639模式对华北预报强度较为适中,两模式对其他区域中等以下强度降水预报偏强,对强降水预报偏弱；T639对中等以下强度降水预报偏强程度明显小于T213,而对强降水除华南和东北区域外,预报偏弱程度明显大于T213；Japan模式预报偏差随降水量级增大而减小,对大雨以上各量级预报均明显偏弱,且偏弱程度明显大于T213、 T639.(4)由代表性形势场预报检验结果可知,除T213对500hPa高度场、850hPa温度场预报效果好于其他两模式外,各模式预报效果相差不大.(5)三个模式对500 hPa副高总体预报偏东、偏北、偏强,但Japan预报效果明显好于T213、T639.(6) T639模式对台风和低涡的预报相对较好,T213较差.     

黄海海雾天气气候特征及其成因分析

利用2002-2008年的地面观测资料、青岛小浮标站资料、海洋大气综合资料、NCEP再分析资料和卫星云图等资料,对黄海海雾的天气气候特征、环流型和相关的水文、气象因子进行分析研究.结果表明,黄海海雾呈现逐年递增的年际变化,且集中发生在春夏季,自南向北雾季逐渐推迟,发生频数增多；一日中主要出现在夜间至早晨.黄海海雾可归纳为冷锋型、高压后部型和均压场型三种天气类型.海雾是流入黄海的黑潮暖流分支与沿岸的冷水流相遇,在适宜的海温、气海温差、大气稳定度和风场等水文、气象条件下形成的,这些条件可为海雾发生、发展的预报提供一些参考依据.     

2010年6月中国南方持续性强降水过程：天气系统演变和青藏高原热力作用的影响

2010年6月中国南方发生持续性强降水,其强度与2008年6月相当,超过近年来其他年份。但是,与2008年6月相比,2010年6月对流层中低层低值系统活动在青藏高原至长江中下游地区异常频繁,副热带高压(副高)位置异常偏西、强度偏强,导致低层异常风场辐合区及强降水区域相对偏北。分析2010年6月14—24日中国南方连续出现的4次持续性强降水过程,发现南亚高压、对流层中层的中纬度槽脊和西太平洋副高以及低层切变线和东移低涡是造成持续性强降水的主要天气系统。利用WRF模式对2010年6月强降水过程实施显式对流集合模拟试验,在控制试验重现观测到的地面降水和天气系统特征的基础上,在敏感性试验中将青藏高原的地表短波反照率修改为1.0,对比两组模拟试验的结果表明:控制试验中青藏高原的地表感热加热作用使得高原及其周边地区的大气温度发生变化,相应的热成风平衡调整使得对流层低层至高层大气环流和天气系统特征发生显著变化,增强了中国南方的持续性降水。200 hPa青藏高原西部形成反气旋性环流异常,东部形成气旋性环流异常,青藏高原东部南下的冷空气加强,中国南方辐散增强;500 hPa青藏高原北部的脊加强,中国东部的槽加深,副高西北侧的西南风明显增强,从青藏高原向下游传播的正涡度也显著加强;850 hPa的低涡强烈发展并逐步东移,华南沿海的西南低空急流更为强盛,导致降水区的水汽辐合、上升运动及降水强度都增强。     

北京地区自动站降水特征的聚类分析

利用2007—2010年北京123个自动气象站逐时降水观测资料,采用聚类分析方法,对北京的主城区、西部和北部区、东北区、东南区共分为4个区域的逐时降水时空分布特征进行了分析。结果表明:通过与实际地形和下垫面类型比较,自动站分类较为合理,避免了在区域划分方面的主观因素影响。主城区降水集中时段最为突出,集中出现在7月逐日20—00时,且降水强度最强,降水量较大,降水小时数不多。西部和北部区降水集中出现在6月逐日18—20时、7月逐日23时至次日03时,降水小时数最多,降水强度不大,降水量不大。东北区降水主要集中出现在7月逐日00—08时和17—23时,降水小时数较多,降水强度不大,降水量最大;东南区降水主要集中出现在7月的逐日02—04时,降水小时数少,降水强度较大,降水量较大。     

VARIATIONS OF CLOUD FRACTION OVER EAST ASIA UNDER GLOBAL WARMING CONDITIONS IN THE PAST 20 YEARS

Based on the variation of cloud fraction revealed by D2 Cloud Climatic Data of the International Satellite Cloud Climatology Project and trend analysis methods, the trend of different types of cloud fraction over East Asia during 1984-2006 is obtained. The analysis focuses on the relationship between temperature and different cloud fraction under the background of globe warming. The result shows a fluctuating decreasing tendency in the total cloud fraction, high-level cloud and low-level cloud over East Asia with the decrement being 2.24%, 1.65% and 1.68%, respectively, while the mid-level cloud increases by 1.07%. In addition, there are great regional differences in cloud fraction. Temperature and water-vapor content variation caused by the greenhouse effects over East Asia is the primary reason for the variation of cloud fraction. Over the Tibetan Plateau, the Bay of Bengal and the Intertropical Convergence Zone, the temperature is negatively correlated with high-level cloud, but positively correlated with mid- and low-level cloud. However, over the West Pacific and the ocean east and north of Japan, the temperature is negatively correlated with low-level cloud but positively correlated with high-level cloud.