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利用国家气候中心第二代气候模式预测业务系统(BCC-CPSv2)预测产品,引入印度洋海温信号,采用组合降尺度方法建立了西北地区东部汛期降水预测模型。该预测模型对1991—2017年西北地区东部夏季降水的回报技巧较BCC-CPSv2预测技巧显著提高,空间相关系数由0.42提高到0.75,均方根误差明显减小,最多下降达80%。预测模型对降水空间分布型的预测能力较好,很好地回报了典型年份（1987年和2010年）夏季的降水距平百分率分布。通过抓住气象变量的空间分布特征,组合降尺度方法可以修正动力模式产品的预测误差,为西北地区东部夏季降水预测提供科学依据和技术支持,具有较好的应用前景。 相似文献
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青藏高原是全球气候变暖最敏感的地区之一,是北半球夏季最大的热源,其气候响应受到广泛关注。然而,有关南极涛动与青藏高原夏季气温的关系和机理知之甚少。为了研究南极涛动与青藏高原夏季气温的关系,基于1979—2020年英国东安哥拉大学气候研究中心（CRU）的逐月气温、美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的逐月海表面温度和大气环流再分析数据以及南极涛动指数等数据,采用相关、回归、合成分析等方法进行研究。结果表明,北半球夏季青藏高原西部气温与5月南极涛动存在显著负相关,即当5月南极涛动异常偏弱时,夏季青藏高原西部气温异常偏高。其影响过程为,南极涛动为正位相时,在南印度洋中高纬地区出现“负-正-负”的经向“三极子”海温模态,该模态可持续到夏季,在印度洋形成异常的纬向-垂直环流,相应在热带西印度洋和东印度洋-海洋性大陆之间的降水异常导致热带正“偶极子”降水模态,通过该降水模态在青藏高原西部引起异常反气旋环流和下沉运动,有利于高原西部气温偏高。研究结果显示,海洋的热惯性在“延长”南极涛动影响过程中起着重要的桥梁作用,可为青藏高原夏季气温预测提供科学依据。 相似文献
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2022年秋季,全国气候总体呈现暖干的特征,其中南方大部出现持续高温干旱。秋季平均气温为1961年以来历史同期最高。秋季降水季节内变率大,9月全国大部降水偏少,10月降水总体呈现南北少、中间多,11月我国中东部大部降水偏多而西部大部降水偏少。9—10月环流异常特征显示我国南方上空为偏北风距平,来自南海和西北太平洋的水汽输送条件极差,西北太平洋副热带高压偏强偏西,我国南方受下沉运动控制,有利于大部地区降水偏少、气温偏高,出现持续干旱。海温外强迫影响分析显示,2022年秋季印度-太平洋暖池异常偏暖,热带太平洋中东部偏冷,赤道印度洋西部偏冷,对应赤道印度洋上空纬向季风环流和太平洋上空Walker环流之间为显著的耦合特征。热带印度洋偶极子(TIOD)显著影响区域为江南西部和西南地区东南部,厄尔尼诺-南方涛动显著影响区域是江南大部和华南北部。即2022年秋季我国南方降水异常偏少受到TIOD负位相和拉尼娜状态的协同影响。 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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依据政府间气候变化专门委员会 (IPCC) 第六次评估报告 (AR6) 第一工作组 (WGI) 报告第七章的内容,详细介绍了AR6最新定义的有效辐射强迫 (ERF)及其计算方法,并给出了自工业革命以来 (1750—2019年) 各气候辐射强迫因子ERF的最佳估值。根据AR6的最新评估,工业革命以来总人为ERF的估值为2.72 (1.96～3.48) W·m-2,相较于AR5 估计结果 (1750—2011年) 增长了0.43 W·m-2。2011年后温室气体浓度的增加及其辐射效率的修正是造成总人为ERF增加的主要原因。自工业革命以来温室气体浓度变化造成的ERF为3.84 (3.46～4.22) W·m-2,二氧化碳仍然是其中的最大贡献因素 (56％±16％)。而气溶胶的总ERF (气溶胶-辐射相互作用 (ERFari) 与气溶胶-云相互作用 (ERFaci) 的总和) 为-1.1(-1.7～-0.4) W·m-2,其中ERFari贡献20％～25％,ERFaci贡献接近75％～80％。AR6中气溶胶的总ERF的估算相较于AR5在数值上有所增加,而不确定性有所减少。但由于没有考虑部分重要的调整过程,ERFaci仍然存在较大的不确定性。 相似文献
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基于逐步回归模态投影方法的BCC气候系统模式ENSO预报订正 总被引：2，自引：0，他引：2
本文利用国家气候中心气候系统模式(Beijing climate center climate System Model,BCC_CSM1.1m)提供的1991—2014年海表温度回报数据,将逐步回归模态投影方法(stepwise Pattern Projection Method,SPPM)应用到改进BCC_CSM1.1m模式El Nino和南方涛动(ENSO)预报研究。SPPM是一种经验性模式误差订正方法,其主要思路是在大尺度模式预报因子场中找寻出与格点观测预报变量相关性高的信号,通过投影将这种信号反演出来,然后建立回归方程得到订正后的预报结果。本文交叉检验和滚动独立样本检验的结果表明,利用SPPM可以有效地提高BCC_CSM1.1m气候系统模式的预报技巧,尤其是在热带太平洋地区以及印度洋海区,24年交叉检验Nino3.4指数提前6个月预报的相关系数技巧可以提高8%~10%,预报误差得到显著降低。不同季节SPPM订正效果略有不同,其中对秋季的预报技巧提升最为显著。与此同时,交叉检验结果还显示,SPPM对El Nino中心纬向位置的预报也有一定程度的改进。 相似文献
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