观测分析El Ni?o衰减早晚对南亚与青藏高原夏季降水和气温的影响     

梁涵洲  吴其冈  任雪娟  姚永红  刘师佐 《大气科学》2021,45(4):777-798

El Ni?o（厄尔尼诺）事件对东亚和南亚次年夏季降水影响及其机理已经得到充分研究,但其对夏季青藏高原降水是否有显著影响还不清楚。本研究根据1950年后El Ni?o事件次年衰减期演变速度,对比分析衰减早型与晚型El Ni?o事件对南亚季风区与青藏高原夏季（6～9月）季节平均和月平均气候影响差异。结果显示在衰减早型次年夏季热带太平洋海温转为La Ni?a（拉尼娜）型且持续发展,引起Walker环流上升支西移,印度洋和南亚季风区上升运动加强,同时激发异常西北太平洋反气旋（NWPAC）,阿拉伯海异常气旋和伊朗高原异常反气旋性环流响应,增加7～9月对流层偏南气流和印度洋水汽输送,导致南亚和高原西南侧降水偏多。衰减晚型次年6～8月热带太平洋El Ni?o型海温仍维持,印度洋暖异常海温显著,对应的印度洋和南亚季风区上升运动较弱,NWPAC西伸控制南亚季风区,阿拉伯海和中西亚分别呈现异常反气旋和气旋性环流,导致青藏高原西风加强,水汽输送减少,南亚北部和高原降水一致偏少。结果表明:（1）El Ni?o显著影响次年青藏高原西南部夏季季节和月平均降水与温度,是印度和高原西南部夏季降水显著相关的重要原因;（2）El Ni?o衰减快慢速度对南亚和青藏高原西南部夏季季节内降水的影响有着重要差异。  相似文献   

冬季亚洲中纬度极端低温事件与巴伦支—喀拉海异常增暖的关系及联系机制     

李言蹊  陈海山 《大气科学》2021,45(4):889-900

利用1979～2019年NCEP-DOE再分析资料,分析了亚洲中纬度冬季极端低温事件发生频次与巴伦支—喀拉海异常增暖的联系及可能机制。研究表明:巴伦支—喀拉海异常增暖通常对应西伯利亚高压异常增强及亚洲中纬度极端低温频发。进一步分析发现,伴随巴伦支—喀拉海异常增暖,新地岛、乌拉尔山附近出现位势高度正异常,在位势高度正异常的东侧、南侧对应显著的冷平流及下沉运动异常,并在近地面出现异常辐散气流,使得西伯利亚高压增强且向东南延伸。热力学方程诊断的结果表明:西伯利亚高压异常南侧东北风导致的异常冷平流、偏东风异常经过地形造成的异常上升运动以及辐射、感热、潜热交换造成的异常非绝热冷却导致亚洲中纬度近地面温度季节循环振幅增大,有利于极端低温频发。  相似文献   

NEX-GDDP和CMIP5对青藏高原地区近地面气象场历史和未来模拟的评估与偏差校正     

陈说  叶涛  刘苇航  王爱慧 《高原气象》2021,(2):257-271

青藏高原是全球变化研究的热点区域,气候模式模拟是研究该区域气候变化的重要数据来源。本文使用基于中国地面台站的插值格点数据集(CN05.1),对国际气候耦合模式第5次比较计划(CMIP5)及其高分辨率统计降尺度数据集(NEX-GDDP)中15个模式1966-2005年间的逐日最高/最低气温、降水和平均风速在青藏高原区域的模拟能力进行了评估。使用多领域间影响模型比较计划(ISI-MIP)的偏差校正方法对上述数据进行了训练和验证,并对未来时期模式数据进行了校正。研究表明:(1)训练时期(1986-2005年),NEX-GDDP高估了日最高气温(1.04℃)和日最低气温(0.23℃),低估了日降水量(-0.11 mm),CMIP5低估了日平均风速(-0.11 m·s^-1)。年/季平均值/总量和极端值存在较大偏差。(2)校正后,验证时期(1966-1985年)各变量逐日数据的相关系数提高(除气温外),均方根误差下降,平均偏差幅度减小。各变量的年/季平均值/总量和极端值的偏差大幅减小。(3)对于未来时期(2006-2095年),校正过程保留了原有数据年/季平均值/总量和极端值的变化趋势,调整了各要素平均值/总量和极端值的基准值和空间分布特征,以更准确地衔接历史时期的规律,可为该地区未来气候变化及其影响研究提供重要参考。  相似文献   

南极海冰涛动对北半球夏季大气环流的影响          下载免费PDF全文

王爽  吴其冈  刘师佐  梁涵洲  户元涛  康彩燕  包晓军  高艳 《大气科学》2022,46(6):1349-1365

南极海冰首要模态呈现偶极子型异常,正负异常中心分别位于别林斯高晋海/阿蒙森海和威德尔海。过去研究表明冬春季节南极海冰涛动异常对后期南极涛动（Antarctic Oscillation,AAO）型大气环流有显著影响,而AAO可以通过经向遥相关等机制影响北半球大气环流和东亚气候。本文中我们利用观测分析发现南极海冰涛动从5～7月（May–July,MJJ）到8～10月（August–October, ASO）有很好的持续性,并进一步分析其对北半球夏季大气环流的可能影响及其物理过程。结果表明,MJJ南极海冰涛动首先通过冰气相互作用在南半球激发持续性的AAO型大气环流异常,使得南半球中纬度和极地及热带之间的气压梯度加大,在MJJ至JAS,纬向平均纬向风呈现显著的正负相间的从南极到北极的经向遥相关型分布。对流层中层位势高度场上,在澳大利亚北部到海洋性大陆区域,出现显著的负异常,在东亚沿岸从低纬到高纬呈现南北走向的“? + ?”太平洋—日本（Pacific–Japan,PJ）遥相关波列,其对应赤道中部太平洋及赤道印度洋存在显著的降水和海温负异常,西北太平洋至我国东部沿海地区存在显著降水正异常和温度负异常;低纬度北美洲到大西洋一带存在的负位势高度异常和北大西洋附近存在的正位势高度异常中心,构成一个类似于西大西洋型遥相关（Western Atlantic,WA）的结构,对应赤道南大西洋降水增加和南撒哈拉地区降水减少。从物理过程来看,南极海冰涛动首先通过局地效应影响Ferrel环流,进而通过经圈环流调整使得海洋性大陆区域和热带大西洋上方的Hadley环流上升支得到增强,海洋性大陆区域特别是菲律宾附近的热带对流活动偏强,激发类似于负位相的PJ波列,影响东亚北太平洋地区的大气环流,而热带大西洋对流增强和北传特征,则通过激发WA遥相关影响大西洋和欧洲地区的大气环流。以上两种通道将持续性MJJ至ASO南极海冰涛动强迫的大气环流信号从南半球中高纬度经热带地区传递到北半球中高纬地区,从而对热带和北半球夏季大气环流产生显著影响。  相似文献   

青藏高原和落基山脉对ENSO影响的比较研究          下载免费PDF全文

温琴  何国瑞  杨海军 《大气科学》2022,46(5):1209-1224

本文利用耦合气候模式研究了“有/无”青藏高原和落基山脉对厄尔尼诺—南方涛动（ENSO）的影响,并从温度变率方程的角度详细分析了ENSO变化的成因,结果表明:移除青藏高原或落基山脉均会造成ENSO变率增强;ENSO变率在无青藏高原试验中增强的幅度比在无落基山脉试验中更大。ENSO变率在地形敏感性试验中的变化与热带太平洋平均气候态的改变密切相关。移除青藏高原后热带太平洋信风减弱,大气对流中心东移,混合层变浅,温跃层变平,呈现出El Ni?o型海温分布,这些平均态的变化使海表风应力敏感性,Ekman抽吸敏感性以及温跃层敏感性幅度增强,最终导致ENSO振幅增大60%。然而,在移除落基山脉的情景下,热带太平洋信风变化更加复杂,大气对流中心稍有东移,混合层加深,温跃层变平,呈现出类La Ni?a型海温分布。这些变化增强了风应力敏感性和温跃层敏感性,最终导致ENSO振幅仅增大15%左右。本文研究表明,在地质时间尺度上青藏高原和落基山脉的抬升均抑制了ENSO变率。  相似文献   

雷达资料同化对一次飑线过程的模拟影响          下载免费PDF全文

邹玮  沈晗  袁慧玲 《大气科学》2022,46(6):1281-1299

雷达资料同化能够改善强对流天气的预报,但是不同的模式方案配置会得到不同的结果。本文针对中国南部2018年3月4日一次飑线过程,以全球预报模式GFS分析场和预报场为背景场,采用中尺度区域气象预报模式ARPS 3DVAR系统同化多普勒雷达径向速度,用云分析处理反射率数据,考虑同化间隔、频次、云分析中不同参数调整,采用1 h同化窗口,设计不同同化方案,最后用WRF模式进行预报,研究雷达资料同化对飑线系统触发及发展机制的影响。结果表明,同化间隔过短时,由于模式热动力变量没有平衡产生虚假回波,同化间隔过长时,系统触发和发展的特征普遍偏弱;采用12 min间隔同化得到了最好的初始场,并且同化频次越高得到的降水预报结果越好。此外,ARPS云分析能大大改善初始场,减少模式自调整时间,其中湿度调整、温度调整、雨水调整及水汽调整对系统动力过程和水凝物初始场分布都有较大的影响,而垂直速度相关参数调整影响较小。  相似文献   

Annual Frequency of Tropical Cyclones Directly Affecting Guangdong Province:Prediction Based on LSTM-FC     

胡娅敏  陈韵竹  何健  刘圣军  闫文杰  赵亮  汪明圣  李芷卉  王娟怀  董少柔  刘新儒 《热带气象学报(英文版)》2022,28(1):45-56

Tropical cyclone (TC) annual frequency forecasting is significant for disaster prevention and mitigation in Guangdong Province. Based on the NCEP-NCAR reanalysis and NOAA Extended Reconstructed global sea surface temperature (SST) V5 data in winter, the TC frequency climatic features and prediction models have been studied. During 1951-2019, 353 TCs directly affected Guangdong with an annual average of about 5.1. TCs have experienced an abrupt change from abundance to deficiency in the mid to late 1980 with a slightly decreasing trend and a normal distribution. 338 primary precursors are obtained from statistically significant correlation regions of SST, sea level pressure, 1000hPa air temperature, 850hPa specific humidity, 500hPa geopotential height and zonal wind shear in winter. Then those 338 primary factors are reduced into 19 independent predictors by principal component analysis (PCA). Furthermore, the Multiple Linear Regression (MLR), the Gaussian Process Regression (GPR) and the Long Short-term Memory Networks and Fully Connected Layers (LSTM-FC) models are constructed relying on the above 19 factors. For three different kinds of test sets from 2010 to 2019, 2011 to 2019 and 2010 to 2019, the root mean square errors (RMSEs) of MLR, GPR and LSTM-FC between prediction and observations fluctuate within the range of 1.05-2.45, 1.00-1.93 and 0.71-0.95 as well as the average absolute errors (AAEs) 0.88-1.0, 0.75-1.36 and 0.50-0.70, respectively. As for the 2010-2019 experiment, the mean deviations of the three model outputs from the observation are 0.89, 0.78 and 0.56, together with the average evaluation scores 82.22, 84.44 and 88.89, separately. The prediction skill comparisons unveil that LSTM-FC model has a better performance than MLR and GPR. In conclusion, the deep learning model of LSTM-FC may shed light on improving the accuracy of short-term climate prediction about TC frequency. The current research can provide experience on the development of deep learning in this field and help to achieve further progress of TC disaster prevention and mitigation in Guangdong Province.  相似文献   

降水统计预报模型的模拟性能分析北大核心CSCD     

陈以祺  吴香华  刘鹏  刘端阳 《气候与环境研究》2022,27(5):578-590

降水预报模型的性能与诸多因素有关,除了与研究区域特征和研究数据有关,还受到模型自身算法、统计模拟方法、性能度量指标等的影响。本文基于2015~2019年我国黑龙江省28个站点逐日降水、平均气温和平均相对湿度等地面常规气象资料,运用留出法、自助法等蒙特卡洛统计模拟和机器学习方法,首次系统研究了黑龙江省夏季逐日降水预报模型的性能和模型性能的空间分布特征。结果表明,对研究区域整体来说,BP(Back Propagation)神经网络和支持向量机的总体预报性能没有显著差异,ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线面积值均高于76%,显著优于决策树。自助法估计的模型预报性能始终优于留出法,并且有助于提高评估结果的保真性。对研究区域单个站点来说,除个别站点以外,支持向量机的准确率和ROC曲线面积值均高于80%,并且呈现东南大西北小的空间分布趋势,该趋势与降水频率的分布基本一致。支持向量机在小兴安岭和张广才岭的总体预报效果较好,三江平原次之,松嫩平原较差;而敏感度在山区大,平原区小,中部和南部大,东部次之,西部和北部小;特异度空间分布则恰好与敏感度相反。  相似文献   

Experiments of DSAEF_LTP Model with Two Improved Parameters for Accumulated Precipitation of Landfalling Tropical Cyclones over Southeast China     

秦思  贾莉  丁晨晨  任福民  约翰·L·麦克布莱  李国平 《热带气象学报(英文版)》2022,28(3):286-296

The Dynamical-Statistical-Analog Ensemble Forecast model for landfalling tropical cyclones (TCs) precipitation (DSAEF_LTP) utilises an operational numerical weather prediction (NWP) model for the forecast track, while the precipitation forecast is obtained by finding analog cyclones, and making a precipitation forecast from an ensemble of the analogs. This study addresses TCs that occurred from 2004 to 2019 in Southeast China with 47 TCs as training samples and 18 TCs for independent forecast experiments. Experiments use four model versions. The control experiment DSAEF_LTP_1 includes three factors including TC track, landfall season, and TC intensity to determine analogs. Versions DSAEF_LTP_2, DSAEF_LTP_3, and DSAEF_LTP_4 respectively integrate improved similarity region, improved ensemble method, and improvements in both parameters. Results show that the DSAEF_LTP model with new values of similarity region and ensemble method (DSAEF_LTP_4) performs best in the simulation experiment, while the DSAEF_LTP model with new values only of ensemble method (DSAEF_LTP_3) performs best in the forecast experiment. The reason for the difference between simulation (training sample) and forecast (independent sample) may be that the proportion of TC with typical tracks (southeast to northwest movement or landfall over Southeast China) has changed significantly between samples. Forecast performance is compared with that of three global dynamical models (ECMWF, GRAPES, and GFS) and a regional dynamical model (SMS-WARMS). The DSAEF_LTP model performs better than the dynamical models and tends to produce more false alarms in accumulated forecast precipitation above 250 mm and 100 mm. Compared with TCs without heavy precipitation or typical tracks, TCs with these characteristics are better forecasted by the DSAEF_LTP model.  相似文献   

大规模植被恢复对东亚气候的可能影响          下载免费PDF全文

马丹萌  俞淼  刘伟光 《气候与环境研究》2022,27(3):351-367

利用动态植被模型CLM4-CNDV、区域气候模式RegCM4.6-CLM3.5和全球气候模式CAM4探究了当前气候状态下东亚区域可能的自然植被分布以及自然植被恢复对东亚区域气候产生的可能影响。结果表明,当前气候条件下,农作物区可能分布的自然植被为:蒙古高原以北、东北、华北平原和四川盆地的部分地区为裸土;东亚东南部及蒙古高原以北地区主要为林地;四川盆地及山东半岛主要为灌木;东北地区、东南沿海和长江中下游地区主要为草地。将农作物区恢复为自然植被后将对区域气候产生显著影响。其中,东亚东部大部分地区由于植被叶面积指数增加引起的蒸散发增强,使得夏季降水增加且温度降低显著;华北、四川盆地和广东中部平原地区植被叶面积指数减小,伴随区域内夏季降水显著减少且温度升高。而蒙古高原地区的气候变化不仅受区域内植被覆盖变化影响,还可能与印度地区和我国东南部植被变化引起的大气环流调整有关,使得蒙古高原西部冬季温度降低,而其东部夏季温度升高,同时夏季降水减少显著。研究所采用的试验方案是在相对理想的情况下进行的,但其结果为进一步区分不同地区植被覆盖变化的影响提供一定的参考。  相似文献