| 中国东北极端持续大—暴雪事件的个例成因及可预测性 |
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| 引用本文： | 范可,杨洪卿,田宝强,王路杉.中国东北极端持续大—暴雪事件的个例成因及可预测性[J].大气科学学报,2024,47(2):201-215. |
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| 作者姓名： | 范可 杨洪卿 田宝强 王路杉 |
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| 作者单位： | 中山大学 大气科学学院/南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海), 广东 珠海 519082;中国科学院 大气物理研究所 竺可桢-南森国际研究中心, 北京 100029;南京信息工程大学 气象灾害预报预警与评估协同创新中心, 江苏 南京 210044;中国科学院 大气物理研究所 竺可桢-南森国际研究中心, 北京 100029;中国科学院大学, 北京 100049 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(42088101);国家重点研发计划政府间国际合作重点专项(2022YFE0106800);南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海)创新团队建设项目(316323005) |
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| 摘 要： | 2013年11月东北大—暴雪持续日数为1982—2020年同期最多的一年。其中,2013年11月17—20日和25日先后发生两次强降雪过程,其中第一次过程降雪持续时间较长,而第二次过程日降雪强度强。基于此,从2013年11月月际异常气候背景和两次强降雪过程的角度,开展其成因和可预测性研究。研究结果表明,2013年11月北极涛动(AO)正位相异常偏强、类北太平洋涛动(NPO)负位相、巴伦支海以北的海冰月增长量(11月减9月)异常偏多和热带-南印度洋海温异常偏暖的气候背景有利于这次东北持续性大—暴雪事件的发生。其中,2013年11月巴伦支海以北的海冰月增长量偏多,意味着季节性海冰生长量增加使得向大气中释放的潜热通量增加,气温偏高,有利于AO正位相加强并激发罗斯贝(Rossby)波列,使得阿留申低压减弱;同时11月热带-南印度洋海温异常偏暖,热带印度洋对流加强和热带西太平洋对流减弱,有利于西北太平洋-阿留申地区维持“气旋-反气旋”式环流异常,呈现类NPO负位相。这样的环流形势有利于从北太平洋向东北地区持续输送水汽。第一次强降雪过程(17—20日)发生前5 d(12—16日)到降雪过程结束(20日),北大西洋涛动(NAO)维持正位相并且强度达到冬半年最强,由此激发持续东传Rossby波,使得西北太平洋-阿留申地区为持续性的南北向“气旋-反气旋”式环流异常,有利于北太平洋水汽持续输送至东北地区。在2013年11月25日第二次强降雪过程中,乌拉尔山阻塞高压显著加强,东北低涡加深,有利于热带西太平洋更为暖湿的水汽输送至东北地区,与北太平洋输送的水汽共同导致第二次强降雪过程的日降雪强度大。最后,利用CFSv2评估2013年11月异常气候背景的可预测性,结果表明CFSv2可提前1个月预测2013年11月热带-南印度洋海温异常偏暖,但对热带印度洋和西太平洋对流异常、NAO以及热带-中高纬大气遥相关预测能力较弱。在次季节尺度上,ECMWF(CMA)能提前29(12) d和13(16) d合理预测出两次过程降雪量的空间分布,这可能是由于模式能合理再现NAO和乌拉尔山阻塞高压等关键环流系统的逐日变化。因此未来还有待提升热带-中高纬大气遥相关、水汽输送以及平流层极涡的次季节-季节预测效能。
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| 关 键 词： | 中国东北 11月持续性大—暴雪 强降雪过程 季节性海冰生长量 中高纬环流 水汽输送 次季节-季节气候可预测性 |
| 收稿时间： | 2023/12/31 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2024/2/2 0:00:00 |
Causes and prediction skill of a case study on persistent heavy snowfall events in Northeast China |
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| FAN Ke,YANG Hongqing,TIAN Baoqiang,WANG Lushan.Causes and prediction skill of a case study on persistent heavy snowfall events in Northeast China[J].大气科学学报,2024,47(2):201-215. |
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| Authors: | FAN Ke YANG Hongqing TIAN Baoqiang WANG Lushan |
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| Institution: | School of Atmospheric Sciences, Sun Yat-sen University, and Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory(Zhuhai), Zhuhai 519082, China;Nansen-Zhu International Research Centre, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029, China;Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China; Nansen-Zhu International Research Centre, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029, China;University of the Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Northeast China persistent heavy to extreme snowfall in November intense snowfall processes seasonal growth in sea ice mid-high latitude circulation water vapor transport subseasonal-to-seasonal climate prediction skill |
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