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1.
新标准下江淮梅雨特征的分析 总被引：6，自引：4，他引：2
根据中国气象局2014年印发的《梅雨监测业务规定》中的入、出梅标准,以及江淮地区72个气象站1960—2012年近53 a逐日气象资料,采用经验正交分解(EOF)方法和相似方法分析了江淮梅雨降水的时空变化,并以温度、湿度和雨日频率作为判据,将梅雨划分为典型和非典型两类,对其变化特征进行了讨论。结果表明:江淮梅雨期内,雨日比例减少,阴天比例增加,且发生在白天的降水比例上升;此外,中雨的贡献率显著减小,大暴雨的贡献率显著增加。相同年代际内,全区一致枯型梅雨与南枯北丰型梅雨出现概率相当,全区一致丰型梅雨则与南丰北枯型和南北丰中部枯型梅雨发生概率相近。江淮梅雨的典型程度(高湿高温多雨)在时间尺度上呈减弱趋势,非典型程度整体呈增加趋势,其中以所占比例最大的低湿高温少雨型的增长最为明显,且这种变化趋势在整个江淮地区表现一致。空间尺度上,典型梅雨发生的范围存在缩小趋势,非典型梅雨发生的范围则有扩大趋势。即近53 a来,江淮梅雨在时空尺度上均发生了由典型向非典型的转移,且2000s以来这种转变尤其显著。 相似文献
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2020年发生在江淮流域,朝鲜半岛和日本南部(简称梅雨区)的暴力梅造成了巨大的人员伤亡和经济损失.此次暴力梅的主要特征为:入梅早(6月1日),出梅晚(8月1日)以及较强的梅雨期降水.2020年异常早入梅和晚出梅时期的降水占梅雨期总降水的一半以上.因此,为了深入解析2020暴力梅的机制,本文将分析2020异常早入梅和晚出... 相似文献
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分析了1983年江淮流域入梅前、梅雨期以及出梅后垂直积分的水汽输送和水汽通量散度分布,计算了南海和中国东部地区的水汽收支。结果指出:江淮流域入梅前,华南地区降水的水汽主要来自印度西南季风和东南季风气流;梅雨期降水的水汽主要来自印度西南季风气流;出梅后华北雨季则主要受中低纬水汽输送气流汇合的影响。分析表明,江淮流域梅雨期是印度西南季风气流加强并东进北上,西太平洋高压东撤所造成的;而梅雨结束则是由于西南季风气流减弱西退和西太平洋高压西进北上所造成的;此外,还讨论了水汽输送、水汽通量辐合与云量及我国东部降水的关系。 相似文献
4.
近50a江淮梅雨的区域特征 总被引：11，自引：4，他引：7
利用江淮地区44个站1954-2003年50 a逐日降水资料,采用模糊聚类、经验正交函数分解(EOF)、谐波分析和小波分析等方法分析了江淮梅雨期梅雨量的时空变化特征.结果表明:江淮地区梅雨量的空间分布存在显著不同的区域差异,可以分为南、北两个区.梅雨量具有显著的年际和年代际变化特征,南区候平均雨量峰值出现在6月第5候,北区峰值出现在7月第1候,副高脊线的两次北跳分别与江淮梅雨的平均入梅日期(6月第4候)和平均出梅日期(7月第2候)密切有关;南区梅雨量长期变化呈显著的上升趋势,而北区变化不明显;南北两区梅雨量具有显著不同的年际和年代际方差构成.南北两区梅雨量均存在多时间尺度的振荡周期.副热带高压和季风环流的异常直接影响到江淮梅雨期梅雨量的丰枯. 相似文献
5.
近116年江淮梅雨异常及其环流特征分析 总被引：6，自引：3，他引：6
利用江淮地区1885—2000年近116a梅雨特征量资料和NCEP／NCAR逐日再分析资料，采用谐波分析、最大熵谱分析、小波分析、合成分析等方法讨论了江淮梅雨特征量的年际-年代际变化特征及梅雨异常的环流特征。结果表明；江淮梅雨特征量存在显著的年际和年代际变化特征。入梅日期、出梅日期、梅雨期长度呈显著上升的长期变化趋势，梅雨量和梅雨强度长期趋势变化不明显；梅雨特征量均存在多时间尺度的振荡周期，入梅日期具有准24a、准5a和准3a的显著周期；出梅日期具有准35a、准22a和准5a的显著周期；梅雨量具有准40a、准15a、准9a和准3a的显著周期。丰梅年南亚高压中心强度和西太平洋副热带高压增强。枯梅年则反之。 相似文献
6.
2016年我国梅雨异常特征及成因分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用国家气候中心梅雨监测资料和NCEP再分析资料,对2016年我国梅雨异常特征及其大尺度环流成因进行了分析。结果表明:（1）2016年我国梅雨有明显的区域特征,其中江南区入梅偏早14天,与1995年并列成为1951年以来入梅最早的年份,出梅偏晚11天,梅雨期（量）偏长（多）,但梅雨期日平均降水量偏少;长江区入梅和出梅均偏晚,梅雨期接近常年,但梅雨量偏多一倍以上,梅雨量和梅雨期日平均降水量分别为1951年以来历史同期第三和第二高值;江淮区入梅、出梅及梅雨期接近常年,但梅雨量偏多。（2）对流层高、中、低层环流系统冬夏季节性调整和转变显著提前的共同作用,导致了2016年江南区入梅显著偏早;东亚副热带西风急流、西太平洋副热带高压（副高）和东亚夏季风涌在7月中旬阶段性地南落导致了江南区和长江区出梅偏晚。（3）受到前冬超强厄尔尼诺衰减和春、夏季热带印度洋全区一致海温模态偏暖的影响,梅雨期副高异常偏强,副高西南侧转向的水汽输送异常偏强,并在长江区和江淮区与北方弱冷空气辐合,造成梅雨量异常偏多。 相似文献
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全球海气耦合模式（BCC_CM1.0）对江淮梅雨降水预报的检验 总被引：4，自引：1，他引：3
以国家气候中心全球大气-海洋耦合模式(BCC-CM1.0)20年的预报产品为基础,重点分析了该模式对中国江淮梅雨的预报能力以及梅雨预报中存在误差的可能原因.试验表明:BCC-CM1.0对江淮梅雨降水有一定的预报能力,模式基本上能够预报出气候态下梅雨降水的空间分布特征.尽管其方差贡献率和时间系数与观测相比有偏差,但模式还是能够预报出梅雨降水的主要模态.气候平均下,BCC-CM1.0模式预报的梅雨雨带位置偏北,因而预报的江淮流域长江以北降水偏多,而长江以南预报的降水偏少.同时发现模式对江淮流域梅雨期中等强度降水预报较好,雨强概率分布与观测结果基本一致,而对大雨强降水和小雨强降水预报相对较差.合成分析发现,江淮流域雨带偏北、降水偏少时,模式的预报能力较好;而江淮流域雨带偏南、降水偏多时,模式预报能力相对较差.BCC-CM1.0对高度场的预报普遍偏低,尤其是在青藏高原上空有一个虚假的低值中心,对副热带高压的预报也偏弱,这样使得东亚季风区气压梯度增加,从而导致预报的东亚夏季风偏强、向北推进的幅度加大,最终致使预报的梅雨雨带偏北.此外,比湿场预报的偏差也可能是造成梅雨雨带偏北的原因之一. 相似文献
8.
对江淮地区63站1957—2003年6—7月平均的月降水、梅雨期降水量和入梅期进行旋转经验正交展开, 将江淮梅雨区分为中心区、东南区和西北区。三子区入梅出梅的早晚顺序依次为东南区、中心区、西北区, 与雨带地理位置的时间变化一致。三子区梅雨参数存在不同的年际、年代际变化特征。在趋势变化上, 西北区与其他两区的差异很明显。中心区和东南区的梅雨长度和梅雨量存在上升趋势, 出梅期推迟; 西北区梅雨参数的变化与中心区、东南区相反。分析江淮各子区梅雨异常所对应的环流形势结果表明:北半球500 hPa高度场各区多雨年减少雨年的差值图上都呈现正负相间的波状结构, 东南区与中心区的正负差值分布型类似, 但比中心区的略偏东和偏南; 西北区与中心区、东南区呈现出相反的形势。各区早入梅年减晚入梅年北半球的500 hPa高度场正负差值分布形势基本类似, 但东南区较中心区偏东, 西北区较之偏西。 相似文献
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2008年东亚夏季风异常及其对江淮梅雨的影响 总被引：3，自引：1，他引：2
利用国家气象中心站点日雨量资料、NCEP再分析资料和NOAA OLR资料对2008年梅雨前后及梅雨过程中亚洲季风活动、副高及ITCZ的变化、索马里急流和南亚季风活动特征、亚太地区对流和热源分布特征等进行诊断分析,以揭示梅雨期间季风活动特征的成因及其对江淮入梅、出梅及梅雨强度的影响.结果表明,梅雨期间,季风组成成员复杂多变,无一能占绝对优势,各成员的配置均处于一个动态变化过程中,此长彼消,导致了梅雨期间雨带不稳定,是2008年度梅雨偏少的重要原因.ITCZ影响副高的变化,且超前于副高的变化,对江淮梅雨预报有重要的指示意义.6月初ITCZ突然显著增强,是副高北跳、江淮入梅的重要原因;而中旬后期ITCZ再次北抬并伴随台风登陆,直接导致了江淮出梅.6月初,索马里急流爆发,比多年平均偏早,导致阿拉伯海西南气流北涌、印度季风提前爆发,对江淮偏早入梅有一定作用.索马里急流的维持和消长对江淮梅雨的位置和强度也有一定影响.印度季风爆发及其后的变化影响印缅季风槽的北抬和其后的位置变化,并通过改变青藏高原南部和孟加拉湾热源的强度和分布,影响西南季风的东传和梅雨雨带. 相似文献
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江淮流域梅雨环流结构特征及其演变分析 总被引：1，自引：2，他引：1
通过对比1954—2001年江淮流域各省入梅日与国家气候中心划定的入梅日,选取入梅一致年份进行合成,分析了入梅前后大尺度环流场的变化特征及梅雨期间的典型环流结构,并用多年平均的逐候资料追踪了典型环流结构的演变过程。研究发现：(1) 入梅后,低空急流向西伸展至长江以南地区,高空急流北抬,有利于江淮流域垂直运动的发展。中、低层高度差值场出现“印度-我国东海-日本岛以东洋面-北太平洋中部”的波列,其中印度半岛、江淮流域及东部沿海、北太平洋中部变化显著。入梅前、后,低层辐合中心均与雨带配合,经向风散度的变化在总散度中起主导作用;(2) 梅雨期典型环流结构在我国东部经向剖面图上,表现为“双脚型”涡度场和“鞍型”温湿场及高而窄的θse 密集带(锋面/锋区),密集带与雨带对应。入梅前此典型结构已存在并与江南雨带相伴随,入梅后典型结构与雨带一致北推影响江淮。追踪其演变过程发现,梅雨期典型环流结构于3月底4月初开始建立,与东亚-西太平洋海陆温度热力差异的转向一致,可认为是东亚副热带季风开始的表现。 相似文献
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1960-2011年洞庭湖区年降水量变化特征 总被引：1，自引：0，他引：1
以洞庭湖区24个气象站1960-2011年的降水量资料为基础数据,利用气候倾向率、Mann-Kendall突变检验法、小波分析等方法分析了洞庭湖区年降水量的变化特征,并采用正交分解函数EOF、旋转正交分解函数REOF计算了洞庭湖区年尺度的标准化降水指数（SPI）,分析了洞庭湖区的旱涝时空分布特征。结果表明：洞庭湖区年降水量空间上由北向南逐渐增加,时间上没有显著变化趋势。1963年洞庭湖年降水量发生突变。洞庭湖区年降水量存在6a、9a和16-17a振荡周期。洞庭湖区旱涝频繁,极端气候事件有增加的趋势。洞庭湖区年降水量在空间上具有较好的一致性,为普遍干旱或洪涝,但也存在南北反相变化即南部干旱北部洪涝或南部洪涝北部干旱的特点。洞庭湖区年降水量存在南部、西北部和中部3个异常气候区。 相似文献
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中国冬季地温场变化特征及与夏季降水场的关系 总被引：9，自引：8，他引：9
利用我国141个测站1980－1997年间12月－2月3.2m深度地温资料和中国160个测站1951－1997年间6－8月降水资料，采用主成分、旋转主成分分析，对冬季地温的空间异常特征、时间变化规律以及与夏季降水的关系进行分析。结果表明：未旋转的前3个载荷向量场可以较好地反映中国冬季地温整体异常结构，即全区一致的高温或低温；东西相反的东高（低）西低（高）型；南北相反南高（低）北低（高）型。旋转后的前4个载荷向量场可较好地代表中国冬季地温的4个主要异常敏感区：北方区、淮河区、西北区和江南区。旋转主分量和代表站资料反映出90年代以来西北区、华南区冬季地温呈下降趋势，北方区、淮河区、江南区呈明显上升趋势。当北方冬季地温偏高时，有利于7月黄河以北大部分地方降水偏多；当淮河区冬季地温偏高时，有利于7月江淮流域降水偏多，而使黄河以北、长江以南降水偏少；当西北区冬季地温偏高时，有利于7月江淮流域降水偏少；当江南冬季地温偏高时，有利于7月四川－云南南部降水偏多。 相似文献
13.
The significant differences of atmospheric circulation between flooding in the Huaihe and Yangtze River valleys during early mei-yu(i.e.,the East Asian rainy season in June) and the related tropical convection were investigated.During the both flooding cases,although the geopotential height anomalies always exhibit equivalent barotropic structures in middle to high latitudes at middle and upper troposphere,the phase of the Rossby wave train is different over Eurasian continent.During flooding in the Huaihe River valley,only one single blocking anticyclone is located over Baikal Lake.In contrast,during flooding in the Yangtze River valley,there are two blocking anticyclones.One is over the Ural Mountains and the other is over Northeast Asia.In the lower troposphere a positive geopotential height anomaly is located at the western ridge of subtropical anticyclone over Western Pacific(SAWP) in both flooding cases,but the location of the height anomaly is much farther north and west during the Huaihe River mei-yu flooding.Furthermore,abnormal rainfall in the Huaihe River valley and the regions north of it in China is closely linked with the latent heating anomaly over the Arabian Sea and Indian peninsula.However,the rainfall in the Yangtze River valley and the regions to its south in China is strongly related to the convection over the western tropical Pacific.Numerical experiments demonstrated that the enhanced latent heating over the Arabian Sea and Indian peninsula causes water vapor convergence in the region south of Tibetan Plateau and in the Huaihe River valley extending to Japan Sea with enhanced precipitation;and vapor divergence over the Yangtze River valley and the regions to its south with deficient precipitation.While the weakened convection in the tropical West Pacific results in moisture converging over the Yangtze River and the region to its south,along with abundant rainfall. 相似文献
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中国东部夏季暴雨日数的分布特征及其与大气环流和海温的关系 总被引：2，自引：0，他引：2
采用1961—2010年NCEP/NCAR再分析资料,NOAA海表温度资料和中国国家气候中心整编的中国东部387站逐日降水资料,分析了中国夏季暴雨日数的分布特征及其与大气环流和海温的可能关系。结果表明:(1)近50年中国东部夏季暴雨日数经历了3次年代际变化,先后发生在20世纪70年代中后期、90年代初以及21世纪初。(2)根据经验正交函数(EOF)分析主模态的空间分布型,结合聚类分析的方法,将中国东部夏季暴雨日数主要分为6种类型:渤海型、北方型、淮河型、长江型、南方型、南方和北方两支型。该分型对实际暴雨日数分布具有较好的代表性。(3)分析中国东部夏季暴雨日数不同分布型的环流场特征,结果表明暴雨日数的分布类型与东亚夏季风密切相关,渤海型和北方型分布对应季风位置偏北,淮河型和长江型分布对应季风位置偏南,南方型分布时季风位置更加偏南,当暴雨日数呈现南方和北方两支型分布时,季风较强,影响中国东部大部分地区。(4)分析中国东部夏季暴雨日数不同分布型的水汽输送特征,结果表明,影响中国东部夏季不同暴雨日数分布型的水汽输送与西太平洋的异常反气旋式环流密切相关,形成暴雨的水汽更多来自于西太平洋。(5)分析中国东部夏季暴雨日数不同分布型的海温场特征,结果表明,渤海型和北方型暴雨日数多发生在拉尼娜发展或者维持时期;淮河型和长江型暴雨日数多发生在厄尔尼诺维持或者衰减时期;南方型暴雨日数多发生在厄尔尼诺发展时期;而当暴雨日数呈现出南方和北方两支型时,整个太平洋和北印度洋大部分地区均呈现出偏冷的状态,海、陆热力差异显著。 相似文献
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夏季黑潮区域SSTA及其与中国夏季降水的联系 总被引：5，自引：3，他引：5
采用海温、降水、OLR和NCEP／NCAR40a再分析资料，利用REOF方法，研究了夏季北半球海温异常(SSTA)的变化特征，结果显示：第4个REOF空间型是黑潮海温异常的典型形态。相关、合成分析表明，夏季黑潮海温正异常年时，长江流域降水偏多，洞庭湖流域显著偏多；负异常年时则反之。 相似文献
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利用全球海表温度(SST)资料、ONI(Oceanic Nino Index)序列以及中国160站逐月降水资料,研究了不同类型El Nino事件的主要特征及其对东亚大气环流及中国东部次年夏季逐月及季节降水的影响。结果表明:1)据El Nino事件期间SST最大正异常所在区域,将El Nino事件分为Nino3、Nino4和Nino3.4型。2)El Nino事件次年6月,Nino3型时降水显著正异常区主要位于鄱阳湖和洞庭湖流域,Nino4型时位于鄱阳湖流域、桂粤湘三省交界及广西西部,Nino3.4型时位于洞庭湖流域。7月Nino3型降水显著正异常区北移至长江流域,8月则呈西多东少反相分布。从次年6月至8月,Nino4型降水显著正异常区逐渐北移,Nino3.4型降水显著正异常区则从南到北再移向东北。3)在整个次年夏季,Nino3、Nino4和Nino3.4型降水显著正异常区在中国东部呈自南向北分布。无论逐月或季节降水,均是Nino4型降水正异常最强、Nino3.4型最弱。4)不同类型事件次年夏季和各月环流特征存在一定差异,总体而言,对于南亚高压,Nino3型、Nino4型事件后呈偏强、东伸和北抬的特点,且后者较前者时更强;Nino3.4型事件后主要呈减弱、西退特征。对于西太平洋副热带高压,Nino3型、Nino4型事件后主要呈偏强、西伸、北抬特征,后者较前者更强,西伸、北抬也更明显;Nino3.4型后,副高以东撤、北抬特征为主。 相似文献
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利用1979—2009年JRA-25和NCEP/NCAR再分析资料,通过复矢量经验正交方法揭示了东亚地区夏季850 hPa风场变率的优势模态。结果表明:两套再分析资料所揭示的东亚夏季风在20世纪90年代初均发生了年代际转型,与我国夏季降水的年代际转型时间一致。伴随着东亚夏季风的年代际转型,我国北方大部分地区夏季降水减少,尤其是我国东北北部和长江、黄河之间105°E附近区域显著减少,而华南地区和淮河流域降水显著增加。从动力上解释我国夏季降水年代际转型特征,夏季500 hPa高度场两个时段 (1993—2009年和1979—1992年) 的差值分布显示为欧亚大陆北部准纬向遥相关波列,夏季850 hPa风场差值分布表现为贝加尔湖东南侧和日本以南地区存在两个异常反气旋式环流,而我国南方地区和鄂霍次克海附近均为异常气旋式环流。夏季西北太平洋、北印度洋以及部分中高纬度海洋的海温和春季欧亚大陆积雪在20世纪90年代初出现显著变化,春季北极海冰的年代际转型发生在20世纪90年代初,都可能成为东亚夏季风年代际转型的原因。 相似文献
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利用美国全球监测与模型研究中心(GIMMS)1982—2006年逐月归一化植被指数(NDVI)、美国国家海洋和大气局(NOAA)1854—2008年海温资料以及中国国家气候中心(NCC)1951—2006年160站月降水资料,通过旋转经验正交函数分解(REOF)和相关分析获得了长江流域夏季降水预报序列和植被、海温预报因子集。基于最优子集回归方法(OSR),并借助交叉验证(CV)以及空间重建等手段,构建了单独以前期春季海温为预报因子和同时引入前期春季海温与归一化植被指数为因子的两类预报模型,对比分析引入陆面植被因子前后长江流域夏季降水预报效果改善状况,评估春季陆面植被对长江流域夏季降水可预报性的影响及预报效果的稳健性。结果表明:(1)相对于海温因子,春季陆面植被因子对长江流域夏季降水预报具有同样重要性,引入春季归一化植被指数后,长江流域夏季降水预报得到明显改善,相关系数平均由0.49提升到0.66,提高0.17左右,模型解释方差提升平均60%左右,其中单纯海温因子预报效果较差的汉江—淮河地区和淮河流域地区,相关系数更是提高了0.20—0.30,模型解释方差提升1倍左右;(2)交叉验证预报表明,相对于仅考虑海温因子模拟情形,交叉预报相关系数下降较多,模型稳健性较低,引入归一化植被指数后,长江流域夏季降水预报稳健性得到明显提升,长江中下游及其以南的长江三角洲地区、洞庭湖—鄱阳湖地区改善尤为明显;(3)长江流域降水可预报性存在明显的区域差异,嘉陵江流域地区、汉江—洞庭湖地区预报效果最好,汉江—淮河地区、淮河流域地区、长江三角洲地区预报效果最差,但引入归一化植被指数后预报效果提高最明显,而洞庭湖—鄱阳湖地区虽然模拟效果较好,但预报稳健性较低,交叉验证相关系数降幅达到0.27,这也从侧面说明了长江流域夏季降水分区预报的重要性。 相似文献