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  • 2017年第37卷第1期文章目次
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    • >論文
    • 阿留申低壓低頻變化及其相關(guān)的瞬變動(dòng)力學(xué)過程分析

      2017, 37(1):1-9. DOI: 10.3969/2015jms.0076

      摘要 (2035) HTML (0) PDF 3.22 M (1824) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:利用NCEP/NCAR 1979-2013年的再分析資料,研究了冬季阿留申低壓低頻變化的環(huán)流特征,探討了阿留申低壓低頻變化形成和維持的相關(guān)天氣尺度瞬變強(qiáng)迫機(jī)制。冬季阿留申低壓的低頻變化在850 hPa環(huán)流場上表現(xiàn)為北太平洋海盆區(qū)一個(gè)異常氣旋/異常反氣旋在局地強(qiáng)弱變化的過程,即阿留申低壓在低頻尺度上先異常增強(qiáng)/減弱隨后逐漸恢復(fù)正常態(tài)的演變過程;850 hPa上大氣溫度低頻變化表現(xiàn)為低頻冷中心在西北太平洋建立并逐漸東移的過程。對(duì)天氣尺度瞬變擾動(dòng)活動(dòng)及其強(qiáng)迫的異常進(jìn)行分析表明,北太平洋海盆區(qū)上空的瞬變動(dòng)力強(qiáng)迫在阿留申低壓異常增強(qiáng)的時(shí)期為負(fù)異常,有利于阿留申低壓低頻變化異??臻g型的形成和維持。由瞬變熱力強(qiáng)迫異常引起的溫度傾向異常場表現(xiàn)為北太平洋中部以40°N為界南正-北負(fù)的空間分布,其南部正異常在一定程度上抑制和削弱了低頻冷中心向南的擴(kuò)張。

    • 不同邊界層方案對(duì)一次華北暴雨數(shù)值模擬的敏感性研究

      2017, 37(1):10-20. DOI: 10.3969/2015jms.0065

      摘要 (1796) HTML (0) PDF 5.86 M (1388) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:以2010年8月17-19日華北地區(qū)的暴雨事件為研究對(duì)象,采用中尺度數(shù)值模式WRF,通過8個(gè)數(shù)值實(shí)驗(yàn)測試暴雨事件模擬結(jié)果對(duì)不同邊界層方案的敏感性。結(jié)果表明,采用不同邊界層方案的模擬結(jié)果存在明顯差異。分辨率為12 km時(shí),7個(gè)邊界層方案實(shí)驗(yàn)均模擬出類似觀測的四處較強(qiáng)降水,但模擬得到的降水強(qiáng)度和強(qiáng)降水中心位置與實(shí)況有所差異,NOPBL實(shí)驗(yàn)?zāi)M的雨帶收縮,降水相對(duì)其他模擬實(shí)驗(yàn)較少且更為集中。分辨率為4 km時(shí),采用邊界層方案的7個(gè)實(shí)驗(yàn)均可見小尺度降水結(jié)構(gòu),模擬出較多虛假降水中心,而在NOPBL試驗(yàn)中降水的小尺度結(jié)構(gòu)不明顯。檢驗(yàn)表明:分辨率為12 km時(shí),MYJ試驗(yàn)的TS評(píng)分、相關(guān)系數(shù)和誤差分析等整體表現(xiàn)最優(yōu),分辨率為4 km時(shí),BouLac試驗(yàn)整體表現(xiàn)最優(yōu)。與NOPBL試驗(yàn)相比,加入MYJ邊界層方案后,模擬的水汽輸送增加、上升運(yùn)動(dòng)及渦散度絕對(duì)值增大。

    • 風(fēng)暴尺度集合預(yù)報(bào)最優(yōu)側(cè)邊界條件擾動(dòng)方法設(shè)計(jì):個(gè)例分析

      2017, 37(1):21-29. DOI: 10.3969/2015jms.0080

      摘要 (2071) HTML (0) PDF 3.04 M (1180) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:考慮到全球預(yù)報(bào)模式與風(fēng)暴尺度預(yù)報(bào)模式在分辨率上的顯著差異,在構(gòu)造風(fēng)暴尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的時(shí)候需要用一個(gè)中間分辨率的中尺度區(qū)域模式為風(fēng)暴尺度模式提供側(cè)邊界條件擾動(dòng),但如何構(gòu)造側(cè)邊界擾動(dòng)才能更為有效地提高風(fēng)暴尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的預(yù)報(bào)能力目前仍然未知。本文基于WRF模式,通過一次個(gè)例試驗(yàn)設(shè)計(jì)了風(fēng)暴尺度集合預(yù)報(bào)中的3種不同側(cè)邊界擾動(dòng)方案,結(jié)果表明:直接通過0.5°水平分辨率全球集合預(yù)報(bào)擾動(dòng)插值所得到的側(cè)邊界擾動(dòng)(LBC_DOWN)在預(yù)報(bào)中可以獲得較高的大尺度擾動(dòng)能量,而在中尺度區(qū)域模式(本文中為模式外層)中通過ETKF循環(huán)所構(gòu)造的側(cè)邊界條件擾動(dòng)(LBC_CYCLE)包含較高的中小尺度能量,而將LBC_CYCLE中的中尺度擾動(dòng)信息與LBC_DOWN中的大尺度擾動(dòng)信息相混合所得到的混合側(cè)邊界擾動(dòng)(LBC_BLEND)在大尺度能量上更接近于LBC_DOWN,在中小尺度能量上更接近于LBC_CYCLE;LBC_BLEND較前兩種方案有著更好的離散度技巧表現(xiàn);在降水概率預(yù)報(bào)技巧方面LBC_BLEND與LBC_CYCLE較為接近,且均優(yōu)于LBC_DOWN。

    • 南亞高壓上下高原時(shí)間及其與高原季風(fēng)建立早晚的關(guān)系

      2017, 37(1):30-40. DOI: 10.3969/2016jms.0025

      摘要 (1839) HTML (0) PDF 2.18 M (1170) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:本文利用1948-2013年NCEP/NCAR逐日再分析資料,定義了南亞高壓動(dòng)態(tài)特征指數(shù),討論了南亞高壓上下高原的時(shí)間以及與高原季風(fēng)建立早晚的關(guān)系。研究表明,南亞高壓北界位置在4月初開始北移,5月迅速北抬,最北可達(dá)到55°N,9月開始南撤,西伸脊點(diǎn)在5-10月移動(dòng)較穩(wěn)定,5-7月向西移動(dòng)到青藏高原上空,8-10月向東移動(dòng)撤離高原,11月-次年4月東西擺動(dòng)劇烈。南亞高壓初上高原大致為6月第3候(33候),而撤離約為10月第4候(58候)。南亞高壓移上高原的時(shí)間較高原夏季風(fēng)建立晚73 d左右。南亞高壓撤離高原時(shí)間較高原冬季風(fēng)建立約早5 d。高原夏季風(fēng)的建立和南亞高壓初上高原是青藏高原熱力作用在不同階段的結(jié)果,反映在了高原的高低層上。

    • 城市小區(qū)建筑物和屋頂綠化對(duì)小區(qū)氣象環(huán)境影響的數(shù)值模擬研究

      2017, 37(1):41-50. DOI: 10.3969/2015jms.0043

      摘要 (1984) HTML (0) PDF 4.36 M (1211) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:為了研究城市小區(qū)建筑物和屋頂綠化對(duì)小區(qū)氣象環(huán)境影響,利用USDSM(城市小區(qū)氣象與污染擴(kuò)散數(shù)值模式)對(duì)杭州市一臨錢塘江小區(qū)進(jìn)行敏感性試驗(yàn)。結(jié)果表明:(1)小區(qū)建筑物的拖曳、阻尼和摩擦作用造成敏感小區(qū)內(nèi)10 m高度平均水平風(fēng)速減小0.56 m·s-1;對(duì)風(fēng)速的影響范圍:迎風(fēng)向?yàn)?00 m,背風(fēng)向?yàn)?00~600 m,側(cè)風(fēng)向?yàn)?00 m,影響高度達(dá)到建筑物群平均高度的兩倍以上。(2)小區(qū)建筑物存在導(dǎo)致低層污染擴(kuò)散能力減弱,平均污染物濃度達(dá)到初始濃度0.01的時(shí)間延遲7.6 min。(3)100%的屋頂綠化面積可造成敏感小區(qū)平均地表溫度下降0.56℃;5 m高度平均氣溫下降0.70℃;小區(qū)平均建筑物高度處氣溫下降0.94℃。敏感小區(qū)內(nèi)10 m高度平均水平風(fēng)速增加0.14 m·s-1;小區(qū)建筑物下游水平風(fēng)速顯著減小,影響范圍達(dá)到了600~800 m。

    • 基于EVI的中國最近10 a植被覆蓋變化特征分析

      2017, 37(1):51-59. DOI: 10.3969/2015jms.0100

      摘要 (1646) HTML (0) PDF 4.16 M (1463) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:通過對(duì)2000-2009年增強(qiáng)型植被指數(shù)(EVI)數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn):在過去的10 a里,中國的植被覆蓋度明顯增加,植被活動(dòng)在增強(qiáng)。植被覆蓋的年變化和季節(jié)變化特征如下:(1)10 a來植被覆蓋地區(qū)的面積呈增加趨勢,植被稀少地區(qū)的面積呈減少趨勢;(2)無論是植被覆蓋區(qū)還是全國平均,單位面積EVI年平均值都呈增加趨勢;(3)在生長季節(jié)(夏季、春季)植被活動(dòng)增加更明顯,EVI增加速率按季節(jié)排列如下:夏季 > 春季 > 秋季 > 冬季。植被覆蓋的空間變化特征顯示,盡管總體上中國植被覆蓋呈增加趨勢,但存在空間異質(zhì)性。結(jié)合同期的溫度、降水和森林資源清查數(shù)據(jù),從兩個(gè)方面初步解釋了植被覆蓋度增加的原因,即:溫度的上升和春季降水量的增加;近年來中國開展的大型林業(yè)生態(tài)建設(shè)工程。

    • 2013年長江中下游地區(qū)夏季高溫事件的環(huán)流特征及成因

      2017, 37(1):60-69. DOI: 10.3969/2015jms.0072

      摘要 (2415) HTML (0) PDF 7.74 M (1453) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:采用ERA-interim和NCEP CFSR逐日再分析資料以及長江中下游29個(gè)測站的逐日溫度資料,分析了2013年7月23日-8月14日長江中下游地區(qū)夏季異常高溫的特點(diǎn)、環(huán)流特征及成因。研究結(jié)果表明,2013年夏季高溫期間西太平洋副熱帶高壓較往年異常偏強(qiáng),西太平洋副熱帶高壓控制區(qū)內(nèi)大范圍異常下沉運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的大氣絕熱加熱是高溫形成的主要原因。同時(shí),與強(qiáng)大西太平洋副熱帶高壓相聯(lián)系的異常強(qiáng)大反氣旋環(huán)流使得長江中下游地區(qū)上空的水汽向東北方向大量輸出,導(dǎo)致了該區(qū)域水汽含量的減少,致使到達(dá)地面的太陽短波輻射增加,這是高溫形成的又一原因。進(jìn)一步分析表明,2013年夏季海洋性大陸地區(qū)大氣熱源異常偏強(qiáng),該地區(qū)大氣熱源的異常增強(qiáng)可能是導(dǎo)致2013年夏季西太平洋副熱帶高壓異常偏強(qiáng)的主要原因。

    • 東北冷渦下遼寧省短時(shí)強(qiáng)降水統(tǒng)計(jì)與合成分析

      2017, 37(1):70-77. DOI: 10.3969/2016jms.0018

      摘要 (2182) HTML (0) PDF 4.19 M (1428) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:利用2000-2014年6-8月常規(guī)資料、FNL資料和遼寧省逐時(shí)降水資料,將東北冷渦分為北渦、中間渦和南渦,統(tǒng)計(jì)每類冷渦短時(shí)強(qiáng)降水特征,并進(jìn)行動(dòng)態(tài)合成分析。結(jié)果表明:短時(shí)強(qiáng)降水共755次,冷渦下227次,冷渦強(qiáng)降水多發(fā)生在1~3 h內(nèi)。6月短時(shí)強(qiáng)降水主要由中間渦引起,7、8月中間渦與北渦共同影響,有一定周期變化;而南渦沒有在遼寧產(chǎn)生強(qiáng)降水。北渦水汽輸送充沛,中間渦水汽條件較差,切變輻合場與水汽輸送的結(jié)合是有利于強(qiáng)降水的重要因子。降水基本處于斜壓區(qū)內(nèi),冷渦中心降水處在斜壓區(qū)北側(cè)和高空急流左前方,高空槽前或槽后的降水處在斜壓區(qū)南側(cè)和急流中心右后方,降水區(qū)附近多有高空急流形成的次級(jí)環(huán)流配合。槽后降水區(qū)干侵入活動(dòng)明顯,冷渦中心降水主要通過高位渦誘發(fā)氣旋性環(huán)流而觸發(fā)上升運(yùn)動(dòng)。

    • 合肥市PM2.5對(duì)城市輻射和氣溫的影響

      2017, 37(1):78-85. DOI: 10.3969/2015jms.0077

      摘要 (2395) HTML (0) PDF 5.35 M (1275) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:本文利用2013年2月-2014年3月安徽省合肥市地面總輻射(即向下短波輻射)、氣溫、地面溫度、相對(duì)濕度等氣象資料和PM2.5濃度資料,分析了合肥地區(qū)PM2.5和地面總輻射、地溫和氣溫的關(guān)系,研究發(fā)現(xiàn):(1)PM2.5濃度是影響總輻射的重要人為因子,在中午無云條件下,地面總輻射與PM2.5的濃度呈現(xiàn)較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)為-0.62。歸一化地面總輻射和PM2.5的相關(guān)系數(shù)為-0.76,在早晨和傍晚的相關(guān)系數(shù)較小。平均而言,白天無云時(shí)PM2.5濃度每增加1 μg·m-3,地面總輻射下降0.92 W·m-2。(2)在白天無云時(shí),氣溫、地面溫度和PM2.5濃度有明顯負(fù)相關(guān)關(guān)系,PM2.5濃度對(duì)地面溫度的影響遠(yuǎn)大于對(duì)氣溫的影響,在夏季的影響高于其它季節(jié)。氣溫、地溫和PM2.5濃度的線性擬合直線的平均斜率分別為-0.022和-0.12,相當(dāng)于PM2.5濃度增加10 μg·m-3,地溫和氣溫分別平均下降0.22℃和1.2℃。(3)在天氣尺度上,PM2.5濃度對(duì)總輻射、氣溫和地面溫度有非常明顯的影響,在2013年9月清潔個(gè)例和2013年12月的污染個(gè)例中,PM2.5濃度每增加1 μg·m-3,將引起總輻射下降1.8 W·m-2和0.5 W·m-2,地溫下降0.11℃和0.02℃,氣溫下降0.03℃和0.01℃,因此在天氣預(yù)報(bào)過程中也需要考慮空氣污染狀況。

    • 熱帶氣旋直接降水對(duì)中國的影響研究

      2017, 37(1):86-92. DOI: 10.3969/2016jms.0015

      摘要 (2078) HTML (0) PDF 3.34 M (1143) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:本文基于RSMC臺(tái)風(fēng)最佳路徑資料以及TRMM逐日降水資料,對(duì)1998-2013年間中國區(qū)域熱帶氣旋(TC)直接降水的時(shí)空分布特征進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)研究。結(jié)果表明:約54.2%的西北太平洋TC在中國陸地上產(chǎn)生了直接降水。TC直接降水對(duì)中國的影響范圍較廣,未變性TC的降水決定了全部TC降水的西界,而潛在變性TC的降水決定了全部TC降水的北界。自每年的4月開始,TC直接降水開始影響中國,以8月最為頻繁,潛在變性TC的影響以9月為最。降水首日,全體TC以臺(tái)風(fēng)及以上強(qiáng)度為主,中心主要分布在30°N以南。未變性的TC強(qiáng)度較弱,降水面積大、降水強(qiáng)度強(qiáng);而潛在變性TC則以臺(tái)風(fēng)(TY)及以上強(qiáng)度為主,其單個(gè)TC的平均降水面積和降水強(qiáng)度以熱帶低壓(TD)及以下強(qiáng)度TC為最大。本文工作為TC在中國直接降水的氣候特征以及TC變性前期降水分布特征提供了一些有意義的結(jié)論。

    • Terra和Aqua衛(wèi)星MODIS 3 km AOD與北京PM2.5對(duì)比分析

      2017, 37(1):93-100. DOI: 10.3969/2015jms.0086

      摘要 (2197) HTML (0) PDF 3.80 M (2427) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:本文利用2014年全年北京市12個(gè)空氣質(zhì)量監(jiān)測站的逐小時(shí)PM2.5地面觀測資料,以及Terra衛(wèi)星和Aqua衛(wèi)星的MODIS 3 km氣溶膠光學(xué)厚度(AOD)產(chǎn)品,分析了地面PM2.5和兩顆衛(wèi)星AOD的時(shí)空分布特征,并在時(shí)空匹配的基礎(chǔ)上,建立了AOD與PM2.5濃度之間的回歸模型。結(jié)果表明:PM2.5濃度在城區(qū)高、郊區(qū)低,最低值位于定陵站,城區(qū)站和郊區(qū)站的逐時(shí)PM2.5濃度的日變化分別呈“雙峰型”和“單峰型”;兩顆衛(wèi)星AOD數(shù)值也均是城區(qū)高、郊區(qū)低,沿山區(qū)的邊界有明顯的AOD梯度,且城區(qū)上午Terra衛(wèi)星的AOD高于下午Aqua衛(wèi)星的AOD,而郊區(qū)上、下午的AOD基本相同;Aqua衛(wèi)星AOD與PM2.5的確定系數(shù)(R2)較Terra衛(wèi)星AOD與PM2.5的確定系數(shù)平均高0.11,且城區(qū)站點(diǎn)兩顆衛(wèi)星AOD與PM2.5相關(guān)性均較郊區(qū)站點(diǎn)AOD與PM2.5相關(guān)性偏高;綜合來看,Aqua衛(wèi)星的AOD與城區(qū)的PM2.5相關(guān)系數(shù)最高,即Aqua衛(wèi)星的AOD更適于監(jiān)測和反演城區(qū)地面的PM2.5。

    • RSM模式對(duì)中國東部夏季降水模擬能力的檢驗(yàn)

      2017, 37(1):101-109. DOI: 10.3969/2015jms.0101

      摘要 (1773) HTML (0) PDF 9.53 M (1105) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:本文利用美國國家環(huán)境預(yù)報(bào)中心NCEP(National Centers for Environmental Prediction)區(qū)域譜模式RSM(Regional Spectral Model)對(duì)中國東部地區(qū)夏季降水進(jìn)行了為期20 a(1984-2003年)、水平分辨率為30 km的高精度模擬,并對(duì)模擬所得降水的氣候態(tài)、年際變率、逐日變化以及極端事件進(jìn)行了檢驗(yàn),和對(duì)造成降水偏差的大氣環(huán)流特征進(jìn)行了分析。結(jié)果表明RSM模擬所得夏季降水的空間分布、時(shí)間變率,以及降水量值都與實(shí)況相近,也基本可以再現(xiàn)夏季降水的年際變率分布情況,但是模擬所得的雨帶存在偏南且偏弱的特點(diǎn)。對(duì)于逐日降水特征,RSM模擬所得季節(jié)內(nèi)逐日降水變化與實(shí)況的走勢基本一致,再現(xiàn)了夏季降水主要集中于東部和南部的特點(diǎn),模擬出了江淮地區(qū)6月日降水區(qū)隨時(shí)間北抬的特點(diǎn)。對(duì)于極端事件,模擬和實(shí)測的夏季不同雨強(qiáng)的天數(shù)分布對(duì)比表明模擬與實(shí)況基本接近,但是模擬的降水日大值中心較實(shí)況偏北;極端降水指數(shù)的計(jì)算結(jié)果也表明RSM模擬的極端降水情況與實(shí)況基本一致。綜上,RSM模式對(duì)中國東部地區(qū)降水有著較好的模擬能力,可以用于中國東部地區(qū)的夏季降水氣候特征研究。

    • 2006-2015年上海嘉定區(qū)氣溫和降水非均勻分布特征分析

      2017, 37(1):110-119. DOI: 10.3969/2016jms.0007

      摘要 (1580) HTML (0) PDF 5.37 M (1333) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:利用上海嘉定區(qū)2006-2015年9個(gè)自動(dòng)氣象觀測站的逐小時(shí)觀測資料,通過對(duì)氣溫和降水日變化差異、年變化特征、空間分布狀況的分析,研究了該地區(qū)氣溫和降水時(shí)空非均勻性分布特征。研究結(jié)果表明:嘉定區(qū)氣溫和降水日變化存在局地差異和季節(jié)差異,日最高氣溫出現(xiàn)時(shí)間在四季中最為集中,而日最低氣溫出現(xiàn)時(shí)間則比較分散;年平均氣溫呈走低趨勢,而年降水量從整體上來說卻呈增加趨勢;上海嘉定區(qū)東南角為氣溫高值區(qū)且降水量相對(duì)偏大,中部地區(qū)為降水量高值區(qū)且氣溫也相對(duì)偏高,而北部降水量偏少且氣溫偏低,表明嘉定區(qū)東南部和中部相對(duì)暖濕,而北部偏干冷;氣溫和降水的標(biāo)準(zhǔn)差空間分布差異大,表明上海嘉定區(qū)氣溫和降水的空間非均勻性特征顯著。通過嘉定氣溫和降水的時(shí)空演變規(guī)律的揭示,有助于更好地認(rèn)識(shí)小尺度局部區(qū)域氣候特征,也能為準(zhǔn)確認(rèn)識(shí)該地區(qū)的極端事件、精細(xì)化天氣預(yù)報(bào)及區(qū)域氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供更加科學(xué)的氣候變化背景。

    • >短論
    • 基于WRF-3DVAR同化多源融合數(shù)據(jù)對(duì)近海風(fēng)模擬的改進(jìn)試驗(yàn)

      2017, 37(1):120-126. DOI: 10.3969/2016jms.0003

      摘要 (1531) HTML (0) PDF 4.43 M (1952) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:本文利用WRF模式及其3DVAR同化系統(tǒng),以2008年4月20日00時(shí)-23日00時(shí)的江蘇近海10 m風(fēng)場為研究個(gè)例,對(duì)QuikSCAT、WindSAT、多源測風(fēng)融合數(shù)據(jù)進(jìn)行同化試驗(yàn),通過比較WRF-3DVAR同化系統(tǒng)對(duì)模擬風(fēng)場初始場和預(yù)報(bào)場的改進(jìn),檢驗(yàn)了同化不同類型資料后WRF模式對(duì)研究區(qū)域內(nèi)單點(diǎn)及區(qū)域近地層風(fēng)速的預(yù)報(bào)效果。結(jié)果表明:同化試驗(yàn)對(duì)初始場有改進(jìn),且對(duì)預(yù)報(bào)場的改進(jìn)較FNL資料明顯;不同資料對(duì)風(fēng)場模擬的影響不同,同化星星、星地多源融合資料效果最佳,QuikSCAT次之,WindSAT最差。此外,在模式分辨率一定的情況下,提高觀測資料的分辨率并不一定能夠改善模擬效果,資料的稀疏分辨率存在最佳選擇。

    • 中國東北地區(qū)冬季氣溫趨勢及反相模態(tài)分析

      2017, 37(1):127-133. DOI: 10.3969/2016jms.0005

      摘要 (1777) HTML (0) PDF 3.41 M (1347) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:利用1951-2010年我國東北地區(qū)共97個(gè)臺(tái)站的逐月氣溫資料,應(yīng)用trend-EOF和EOF分析方法研究了我國東北地區(qū)冬季氣溫的趨勢模態(tài)和反相模態(tài)及其影響因子。trend-EOF的結(jié)果表明,東北地區(qū)均為一致型的趨勢變化,trend-PC1有明顯的年代際周期變化和更長期的上升趨勢變化特征。去除全球變暖信號(hào)后的EOF分析結(jié)果表明:第一模態(tài)仍為全區(qū)一致型的空間分布,而第二模態(tài)的空間分布呈現(xiàn)南北反相型的分布特征,是東北冬季氣溫變化模態(tài)中極為重要的一部分,對(duì)應(yīng)的時(shí)間序列有明顯的年際周期變化,前兩個(gè)模態(tài)可以解釋總方差80%以上的變化。東北地區(qū)全區(qū)一致的上升趨勢是在全球變暖大背景下發(fā)生的,既是對(duì)全球變暖的局地響應(yīng),同時(shí)全球變暖也使大氣環(huán)流發(fā)生了變化,西伯利亞高壓減弱,緯向環(huán)流增強(qiáng),導(dǎo)致了東北地區(qū)冬季氣溫全區(qū)的上升趨勢。赤道東太平洋的異常海溫對(duì)第二模態(tài)的出現(xiàn)具有一定的預(yù)示意義,當(dāng)太平洋出現(xiàn)典型的厄爾尼諾年海溫距平場分布特征時(shí),東北南部較常年偏暖,北部地區(qū)卻較常年偏冷。

    • 鎮(zhèn)江地區(qū)高溫氣候特征分析及一次連續(xù)性高溫天氣的診斷

      2017, 37(1):134-140. DOI: 10.3969/2016jms.0022

      摘要 (1839) HTML (0) PDF 2.56 M (1109) 評(píng)論 (0) 收藏

      摘要:本文利用鎮(zhèn)江1961-2013年的觀測資料以及2.5°×2.5°的逐日NCEP再分析資料,在分析鎮(zhèn)江地區(qū)高溫氣候特征的基礎(chǔ)上,著重對(duì)2013年的連續(xù)性高溫天氣進(jìn)行診斷。結(jié)果表明:鎮(zhèn)江夏季高溫日數(shù)有明顯的上升趨勢,突變點(diǎn)為2000年,突變后2001-2013年比1961-2000年的年平均高溫日數(shù)增幅近9 d;鎮(zhèn)江地區(qū)的高溫日數(shù)存在3~4 a,6 a,9~13 a,19~27 a的周期,2000年后的準(zhǔn)3 a周期穩(wěn)定存在;強(qiáng)盛且穩(wěn)定的副熱帶高壓及南亞高壓與副熱帶高壓形成的垂直環(huán)流的下沉增溫,是2013年8月4-18日連續(xù)高溫產(chǎn)生的重要原因;溫度平流和垂直加熱對(duì)持續(xù)性高溫天氣起積極作用,非絕熱加熱為負(fù)值;連續(xù)高溫期間海上臺(tái)風(fēng)路徑偏西偏南,中高緯無明顯冷空氣活動(dòng)且2013年梅雨結(jié)束時(shí)間較早,都為鎮(zhèn)江地區(qū)出現(xiàn)連續(xù)性高溫天氣提供了有利條件。

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