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该文对2011年我国夏季降水情况进行简要回顾,并对3月制作的夏季降水动力统计客观定量化和动力统计-诊断预测结果进行检验。以长江中下游地区为例,对比说明了两种预测方法选取因子的差异及动力统计-诊断较动力统计客观定量化预测结果有一定提高的原因。在此基础上,分析了导致2011年夏季主雨带较预测结果偏南的影响因素,并进一步探讨了大气环流特别是中高纬度阻塞高压和低纬度西太平洋副热带高压异常的可能成因。结果表明:2011年夏季主雨带偏南主要是中高纬度阻塞形势与低纬度副热带高压的季节内异常振荡及二者逐月不同配置的产物,而中高纬度阻塞形势与低纬度副热带高压的季节内异常振荡是由海温、积雪等外强迫及东亚环流系统内部成员相互作用所致。 相似文献
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1978～2018年全国夏季降水实时业务预测技巧显示东北地区明显偏低,尤其是近几年在对全国夏季旱涝的总体分布预测效果明显提高的情况下,对东北地区的预测却与实况相反,因此有必要分析该区域预测技巧偏低的原因。利用站点资料、再分析格点数据、实时预测历史数据及统计诊断等方法,探讨了动力气候模式预测能力以及东北夏季降水预测的认识缺陷。通过系统地回顾东北夏季旱涝的气候特征、影响因子及预测方法等方面的研究进展,以及东北夏季降水实时预测检验,得出预测技巧偏低的可能原因:（1）东北初夏降水主要受东北冷涡活动的影响,盛夏主要受西太平洋副热带高压、东北南风和中高纬环流型的共同作用,而业务常用的国内外主要动力气候模式无法准确反映与东北初夏和盛夏降水相联系的关键环流系统;（2）东北夏季降水与全球海温的关系较弱且不稳定,尤其是与ENSO的关系较为复杂,年际关系随年代际变化而波动,即ENSO不是预测东北夏季降水的强信号;（3）东北夏季降水具有明显的季节内、年际和年代际等多时间尺度变率,夏季降水受到多种时间尺度信息的叠加和调控,不同尺度变率的贡献相当,且影响系统不同,导致预测难度较大。最后,进一步探讨了东北夏季降水预测存在的科学问题及可能的解决途径,以期为夏季业务预测提供参考。 相似文献
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基于区域气象干旱指数的基本概念和构建方法,计算了中国11个一级气象地理区划的逐日标准化区域气象旱涝强度指数(Regional meteorological Drought Intensity Index,RDI)及标准化区域气象旱涝空间分布差异指数(Regional meteorological Drought variance Index,RDVI),并给出各区域的逐日标准化RDI的旱涝等级划分规则,进一步将区域逐日的RDI和RDVI指数综合使用,对区域气象干旱过程进行较好的分析和判断。通过分析区域RDI和RDVI指数逐日演变,将干旱预警分为三个等级,即红色预警(一级)、黄色预警(二级)和橙色预警(三级),对应于当前时刻的区域RDI指数达到"特别干"、"严重干"和"中等干"等级且未来一周气象干旱等级不会下降,给出了相应的RDVI指数的识别依据,研究了各级区域干旱预警标准,从气象干旱角度进行研究得到的气象干旱预警标准可以为干旱的监测、预警提供科学依据。 相似文献
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2012年我国夏季降水预测与异常成因分析 总被引：5，自引：4，他引：1
本文对2012年我国夏季降水的实况和预测进行简要回顾,发现2012年夏季降水大体呈北方涝、长江旱的分布,主雨带位于黄河流域及其以北,降水异常偏多的区域主要位于西北大部、内蒙古和环渤海湾,黄淮与江淮地区降水偏少,江汉至淮河上游一带干旱严重;预测的主雨带位于华北南部至淮河,较实况偏南。对我国北方降水异常偏多的成因分析表明:2012年夏季欧亚中高纬地区阻塞高压（简称阻高）强盛,同时东北冷涡活动频繁,中高纬500 hPa高度场从西至东呈“+-+”的分布,这种环流形势没有造成长江洪涝是因为东亚夏季风异常偏强,同时西太平洋副热带高压（副高）偏北,冷暖空气对峙于我国北方地区,导致北方降水异常偏多。分析还表明阻高、东北冷涡、东亚夏季风和副高这四个系统的不同配置影响着冷暖气流的对峙位置,进而形成我国夏季的主雨带。最后通过定量和定性判断相结合的方法,选取了2012年夏季降水的最佳相似年和最佳相反年,对比分析了2012年夏季降水与其最佳相似年和最佳相反年的海温演变与东亚夏季风环流系统主要成员的差异:1959年夏季降水作为2012年夏季降水的最佳相似年,虽然海温及东亚夏季风系统关键成员异常不明显,但是和2012年也呈近似相反的特征;而1980年夏季降水作为2012年夏季降水的最佳相反年,海温及东亚夏季风环流系统关键成员和2012年呈显著的反向特征,这些观测事实反映了我国夏季降水与海温及东亚夏季风环流系统关键成员这些主要影响因子之间关系的年代际变化。 相似文献
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汛期内我国中东部地区的雨季是东亚夏季风推进过程中的重要产物,主要包括华南前汛期、梅雨、华北雨季和华西秋雨等,各地雨季决定了我国中东部地区汛期的旱涝布局和旱涝演变,是我国汛期预测和服务的重点。该文回顾了4个雨季特征及影响因子方面的研究进展,在此基础上梳理物理概念预测模型。研究显示:海温异常是影响各区域雨季的重要先兆信号,但不同雨季的年际和年代际变化特征不同,海温作为外强迫信号的影响程度和时空形式也有差异。利用热带太平洋东西海温差指标能更好地解释华南前汛期降水的年际变化。而与梅雨的年际变化分量相关联的海温关键区主要分布于热带,与年代际或多年代际变化分量相联系的海温关键区则来自中高纬度。华北雨季降水的强弱不仅与ENSO循环的位相有关,更多受到ENSO演变速率的影响。而影响华西秋雨的海温关键区随着年代际背景的变化发生了改变,需要重新诊断和建模。 相似文献
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中国极端温度的群发性研究 总被引：1，自引：0，他引：1
从极端事件再现时间的角度研究了中国极端高、低温事件再现时间序列的长程相关性、群发性以及二者的关系。发现极端温度事件再现时间序列具有长程相关性,表征长程相关性的标度指数分布存在着明显的区域性特征,并与大气环流有关,当中国大陆在盛夏或隆冬稳定的西风环流控制下,极端温度的长程相关性较好,标度指数较大。通过定义极端事件的群发指数,对极端高、低温进行研究,发现具有长程相关性再现时间序列的极端温度呈现群发现象,且极端温度再现时间序列的标度指数和群发指数二者在空间分布上有较好的对应,极端温度再现时间序列的长程相关性可能是导致极端温度群发性的原因。从年际变化的角度看,极端高温Ⅰ级群发区域的群发指数增长趋于平缓,而极端低温Ⅰ级群发区域的群发指数有下降趋势,这与近几十年来全球变暖一致。在年代际尺度上,群发指数分布的演变特征明显,极端高温Ⅰ级群发区域总体面积变化不大,而极端低温Ⅰ级群发区域面积明显减少。因此,极端低温事件群发性减弱很可能是年代际气候变暖的主要原因。 相似文献
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利用观测和再分析资料,诊断分析了2021年陕西省9～10月超强秋汛的极端性及其年际异常的关键环流和驱动因子。结果表明：（1）2021年陕西省秋汛期累计降水量为1961年以来第一位,超强秋汛主要与西北太平洋反气旋（WNPAC）的异常偏强和西伸、环渤海高压及巴尔喀什湖槽偏强有关,三者导致冷暖空气在陕西省辐合,形成持续时间较长的秋汛。（2）2021年9～10月赤道中东太平洋冷海温加强,第二次La Ni?a事件发展,导致中太平洋对流层下沉气流加强,进而加强WNPAC,增强环渤海高压及巴尔喀什湖槽,在东亚中高纬度形成“东高西低”型环流异常。（3）夏秋季热带大西洋海温异常偏暖,通过增强热带北大西洋—热带中太平洋纬向反转流激发WNPAC。La Ni?a发展和热带北大西洋异常暖海温二者协同作用驱动了2021年的陕西省超强秋汛。 相似文献
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长江中下游汛期降水数值预报业务模式误差场预报研究 总被引：4，自引：1，他引：3
根据中国国家气候中心(NCC)数值预报业务模式(ONPM)预报结果,利用气候因子对业务模式的误差场进行预报试验。文中所用114项逐月气候因子在历年汛期前期总会出现部分因子异常的状况,在此基础上对因子异常的相似阈值进行数值试验,提出利用交叉检验平均距平相关系数(ACC)的大小来确定相似阈值的方法。依此选择影响该区域的前期关键异常因子,根据该部分因子的相似程度选取相似年,同时对模式误差场利用经验正交函数压缩维度,用前3个主分量对模式误差制作预报,针对业务模式的预报误差场,提出了根据因子异常挑选相似和压缩维度的一个预报方法。2005—2009年独立样本回报结果表明,该方法可以将5a平均距平相关系数由系统误差订正的0.22提高到0.47,具有较好的业务应用价值。 相似文献