本文通过多套观测与再分析降水资料的比较,分析了雅鲁藏布江流域夏季降水的特征,从水汽含量与水汽输送的角度检验了雅鲁藏布江水汽通道的特点,研究了流域夏季降水的年际变化及其原因。分析表明:(1)该流域夏季降水大值位于雅鲁藏布江出...本文通过多套观测与再分析降水资料的比较,分析了雅鲁藏布江流域夏季降水的特征,从水汽含量与水汽输送的角度检验了雅鲁藏布江水汽通道的特点,研究了流域夏季降水的年际变化及其原因。分析表明:(1)该流域夏季降水大值位于雅鲁藏布江出海口至大峡谷一带,观测中流域平均降水可达5.8 mm d-1。不同资料表现的降水空间分布一致,但再分析降水普遍强于观测,平均为观测的2倍左右。(2)该流域夏季的水汽主要来自印度洋和孟加拉湾的偏南暖湿水汽输送,自孟加拉湾出海口沿布拉马普特拉河上溯至大峡谷,即雅鲁藏布江水汽通道。水汽收支诊断表明,夏季流域南部(即水汽通道所在处)是水汽辐合中心,流域平均的辐合约9.5 mm d-1,主要来自风场辐合与地形坡度的贡献。(3)不同再分析资料表现的流域降水和水汽分布特征总体一致,但量值差异较大。NCEP(美国国家环境预报中心)气候预报系统再分析资料CFSR、日本气象厅再分析资料JRA-25较欧洲中期天气预报中心再分析ERA-Interim资料更适于研究该流域(青藏高原东南部)的水汽特征,因为后者给出的流域降水和水汽偏强。(4)近30年该流域夏季降水无显著趋势,以年际变率为主。年际异常的水汽辐合(约为气候态的35.4%)源自异常西南风导致的局地水汽辐合(纬向、经向辐合分别贡献了16.5%、83.5%),地形作用很小。流域夏季降水的年际变化是由印度夏季风活动导致的异常水汽输送造成的,其关键系统是印度季风区北部的异常气旋(反气旋)式水汽输送。展开更多
基于GRAPES区域中尺度数值预报系统(GRAPES_MESO),针对700 h Pa、500 h Pa和200 h Pa的位势高度场H,温度场T,风场纬向分量U,经向分量V和地面降水场,在给定的模式物理过程下,分别考察了时间步长和空间分辨率对于模式预报效果的影响。研...基于GRAPES区域中尺度数值预报系统(GRAPES_MESO),针对700 h Pa、500 h Pa和200 h Pa的位势高度场H,温度场T,风场纬向分量U,经向分量V和地面降水场,在给定的模式物理过程下,分别考察了时间步长和空间分辨率对于模式预报效果的影响。研究结果表明,空间分辨率(0.3°×0.3°)相同时,各变量在不同层次的预报几乎都存在最优时间步长使得预报技巧最高,初步说明最优时间步长理论在复杂的偏微分方程组中的适用性。随后,将空间分辨率为0.3°×0.3°时最优时间步长(240 s)的预报结果与当前业务中(空间分辨率为0.15°×0.15°、时间步长为90 s)的预报结果进行比较,发现前者的变量H、T、U、V和地面降水场的预报技巧均高于后者,表明并不是空间分辨率越高预报效果越好。展开更多
利用北京城区污染观测站2006~2013年夏季可吸入颗粒物PM10逐日浓度检测资料,挑选所有PM10浓度大于150μg/m^3的个例,合成分析华北及北京地区风场变化情况,发现风速在污染当天变化不明显,南风与PM10的相关性普遍为正,污染当天各区南风增...利用北京城区污染观测站2006~2013年夏季可吸入颗粒物PM10逐日浓度检测资料,挑选所有PM10浓度大于150μg/m^3的个例,合成分析华北及北京地区风场变化情况,发现风速在污染当天变化不明显,南风与PM10的相关性普遍为正,污染当天各区南风增加较大,太行山一带甚至增长了5倍。南风异常可能会使河北、山东等地污染物向北京输送,造成北京大气污染。同时我们分析北京夏季空气污染时大气环流特征。在500 h Pa与200 h Pa,北京和内蒙古上空有显著的高压异常。在850 h Pa,环流场表现为东正西负的高度场异常,其中北京在正负异常分界线上。低层气压梯度异常会造成北京和以南地区南风异常。同时,我们发现北京污染天气伴随的高空环流异常具有准定常特征。在污染前4天,蒙古上空存在一个显著的高层高压异常。该高压异常增强并向南延伸,在污染当天控制北京和内蒙古。在污染消退期,该异常也逐渐消退。但在消退后第四天,北京和内蒙古上空依然受高压异常控制。这表明北京夏季污染和高空准定常环流异常有关。展开更多
对再分析资料的合成分析表明,10 h Pa北半球环状模（NAM）指数和东北亚地区地面温度（SAT）存在显著的后滞相关关系。正/负位相平流层NAM异常事件往往伴随着东北亚地区正/负异常地面温度变化。负位相NAM指数超前东北亚地面温度异常20～4...对再分析资料的合成分析表明,10 h Pa北半球环状模（NAM）指数和东北亚地区地面温度（SAT）存在显著的后滞相关关系。正/负位相平流层NAM异常事件往往伴随着东北亚地区正/负异常地面温度变化。负位相NAM指数超前东北亚地面温度异常20～40天,正位相NAM指数超前约20天。定义了有效平流层极端事件（ESE）,并研究了不同标准下平流层NAM异常能够传到对流层的比例。研究表明,NAM异常下传的比例随定义标准的提高而增加。研究结果显示,平流层大气环流异常在一定程度上能够作为先兆因子来延长中国北方冬季对流层天气预报。展开更多
用偏最小二乘(Partial Least Square,PLS)回归方法分析了1979~2018年影响亚马逊旱季(6~8月)降水年际变率的热带海面温度模态。第一海面温度模态解释了总方差的64%,主要表现为前期亚马逊雨季(12月至次年2月)至旱季(6~8月)热带东太平洋La ...用偏最小二乘(Partial Least Square,PLS)回归方法分析了1979~2018年影响亚马逊旱季(6~8月)降水年际变率的热带海面温度模态。第一海面温度模态解释了总方差的64%,主要表现为前期亚马逊雨季(12月至次年2月)至旱季(6~8月)热带东太平洋La Niña型海面温度异常演变。12月至次年2月热带东太平洋出现La Niña型海面温度冷异常;3~5月热带东太平洋冷异常增强,并在热带印度洋、热带北大西洋出现冷异常,在热带南大西洋有暖异常;6~8月热带东太平洋冷异常向东收缩;9~11月整个热带海面温度异常均快速衰退。第二海面温度模态解释了总方差的19%,主要表现为前期亚马逊雨季(12月至次年2月)至旱季(6~8月)中太平洋Modoki El Niño型增暖。12月至次年2月在热带中太平洋出现暖异常,印度洋和南大西洋同样也出现暖异常,热带中太平洋和南大西洋暖异常能持续到9~11月,而印度洋暖异常在9~11月衰减。这些结果表明,亚马逊旱季降水与热带海面温度的演变有关,当前期12月至次年2月出现La Niña(Modoki El Niño)事件、3~8月出现热带南北大西洋海面温度梯度负异常并且热带印度洋海面温度冷(暖)异常时,亚马逊旱季降水偏多。这两个海面温度模态对降水的总贡献与亚马逊旱季降水指数的相关关系高达0.92,说明亚马逊旱季降水年际变率与热带海面温度密切相关;而且这两个海面温度模态对亚马逊旱季降水的贡献还有明显的年代际变化,自1979年以来,海面温度对降水的贡献有下降趋势。还对海面温度影响亚马逊旱季降水年际变率的机制进行了分析,发现海面温度可以通过影响亚马逊地区的环流场、水汽输送以及大气对流层稳定性进而导致降水异常。第一海面温度模态能激发亚马逊低空北部气流辐合,高空北部气流辐散,容易形成异常的上升运动;同时,亚马逊对流层的异常湿静能收支也表明第一海面温度模态会使亚马逊地区对流层不稳定性增加;另外,第一海面温度模态还能使亚马逊北部出现异常水汽辐合,这都会导致亚马逊北部降水增加。第二海面温度模态激发亚马逊东南部气流辐合上升,西部气流辐散下沉;亚马逊对流层的异常湿静能收支显示第二海面温度模态使亚马逊东南部气层不稳定,中部稳定,这导致亚马逊东部降水增加。最后选取了大气模式比较计划(Atmospheric Model Intercomparison Project,AMIP6)中7个模式数据的集合平均对以上结果进行验证,发现无论是海面温度模态还是影响机制,都与再分析资料的结果基本一致。这说明以上结果是可信的,热带海面温度确实与亚马逊旱季降水有密切关系。展开更多
文摘本文通过多套观测与再分析降水资料的比较,分析了雅鲁藏布江流域夏季降水的特征,从水汽含量与水汽输送的角度检验了雅鲁藏布江水汽通道的特点,研究了流域夏季降水的年际变化及其原因。分析表明:(1)该流域夏季降水大值位于雅鲁藏布江出海口至大峡谷一带,观测中流域平均降水可达5.8 mm d-1。不同资料表现的降水空间分布一致,但再分析降水普遍强于观测,平均为观测的2倍左右。(2)该流域夏季的水汽主要来自印度洋和孟加拉湾的偏南暖湿水汽输送,自孟加拉湾出海口沿布拉马普特拉河上溯至大峡谷,即雅鲁藏布江水汽通道。水汽收支诊断表明,夏季流域南部(即水汽通道所在处)是水汽辐合中心,流域平均的辐合约9.5 mm d-1,主要来自风场辐合与地形坡度的贡献。(3)不同再分析资料表现的流域降水和水汽分布特征总体一致,但量值差异较大。NCEP(美国国家环境预报中心)气候预报系统再分析资料CFSR、日本气象厅再分析资料JRA-25较欧洲中期天气预报中心再分析ERA-Interim资料更适于研究该流域(青藏高原东南部)的水汽特征,因为后者给出的流域降水和水汽偏强。(4)近30年该流域夏季降水无显著趋势,以年际变率为主。年际异常的水汽辐合(约为气候态的35.4%)源自异常西南风导致的局地水汽辐合(纬向、经向辐合分别贡献了16.5%、83.5%),地形作用很小。流域夏季降水的年际变化是由印度夏季风活动导致的异常水汽输送造成的,其关键系统是印度季风区北部的异常气旋(反气旋)式水汽输送。
文摘基于GRAPES区域中尺度数值预报系统(GRAPES_MESO),针对700 h Pa、500 h Pa和200 h Pa的位势高度场H,温度场T,风场纬向分量U,经向分量V和地面降水场,在给定的模式物理过程下,分别考察了时间步长和空间分辨率对于模式预报效果的影响。研究结果表明,空间分辨率(0.3°×0.3°)相同时,各变量在不同层次的预报几乎都存在最优时间步长使得预报技巧最高,初步说明最优时间步长理论在复杂的偏微分方程组中的适用性。随后,将空间分辨率为0.3°×0.3°时最优时间步长(240 s)的预报结果与当前业务中(空间分辨率为0.15°×0.15°、时间步长为90 s)的预报结果进行比较,发现前者的变量H、T、U、V和地面降水场的预报技巧均高于后者,表明并不是空间分辨率越高预报效果越好。
文摘利用北京城区污染观测站2006~2013年夏季可吸入颗粒物PM10逐日浓度检测资料,挑选所有PM10浓度大于150μg/m^3的个例,合成分析华北及北京地区风场变化情况,发现风速在污染当天变化不明显,南风与PM10的相关性普遍为正,污染当天各区南风增加较大,太行山一带甚至增长了5倍。南风异常可能会使河北、山东等地污染物向北京输送,造成北京大气污染。同时我们分析北京夏季空气污染时大气环流特征。在500 h Pa与200 h Pa,北京和内蒙古上空有显著的高压异常。在850 h Pa,环流场表现为东正西负的高度场异常,其中北京在正负异常分界线上。低层气压梯度异常会造成北京和以南地区南风异常。同时,我们发现北京污染天气伴随的高空环流异常具有准定常特征。在污染前4天,蒙古上空存在一个显著的高层高压异常。该高压异常增强并向南延伸,在污染当天控制北京和内蒙古。在污染消退期,该异常也逐渐消退。但在消退后第四天,北京和内蒙古上空依然受高压异常控制。这表明北京夏季污染和高空准定常环流异常有关。
文摘对再分析资料的合成分析表明,10 h Pa北半球环状模（NAM）指数和东北亚地区地面温度（SAT）存在显著的后滞相关关系。正/负位相平流层NAM异常事件往往伴随着东北亚地区正/负异常地面温度变化。负位相NAM指数超前东北亚地面温度异常20～40天,正位相NAM指数超前约20天。定义了有效平流层极端事件（ESE）,并研究了不同标准下平流层NAM异常能够传到对流层的比例。研究表明,NAM异常下传的比例随定义标准的提高而增加。研究结果显示,平流层大气环流异常在一定程度上能够作为先兆因子来延长中国北方冬季对流层天气预报。
文摘用偏最小二乘(Partial Least Square,PLS)回归方法分析了1979~2018年影响亚马逊旱季(6~8月)降水年际变率的热带海面温度模态。第一海面温度模态解释了总方差的64%,主要表现为前期亚马逊雨季(12月至次年2月)至旱季(6~8月)热带东太平洋La Niña型海面温度异常演变。12月至次年2月热带东太平洋出现La Niña型海面温度冷异常;3~5月热带东太平洋冷异常增强,并在热带印度洋、热带北大西洋出现冷异常,在热带南大西洋有暖异常;6~8月热带东太平洋冷异常向东收缩;9~11月整个热带海面温度异常均快速衰退。第二海面温度模态解释了总方差的19%,主要表现为前期亚马逊雨季(12月至次年2月)至旱季(6~8月)中太平洋Modoki El Niño型增暖。12月至次年2月在热带中太平洋出现暖异常,印度洋和南大西洋同样也出现暖异常,热带中太平洋和南大西洋暖异常能持续到9~11月,而印度洋暖异常在9~11月衰减。这些结果表明,亚马逊旱季降水与热带海面温度的演变有关,当前期12月至次年2月出现La Niña(Modoki El Niño)事件、3~8月出现热带南北大西洋海面温度梯度负异常并且热带印度洋海面温度冷(暖)异常时,亚马逊旱季降水偏多。这两个海面温度模态对降水的总贡献与亚马逊旱季降水指数的相关关系高达0.92,说明亚马逊旱季降水年际变率与热带海面温度密切相关;而且这两个海面温度模态对亚马逊旱季降水的贡献还有明显的年代际变化,自1979年以来,海面温度对降水的贡献有下降趋势。还对海面温度影响亚马逊旱季降水年际变率的机制进行了分析,发现海面温度可以通过影响亚马逊地区的环流场、水汽输送以及大气对流层稳定性进而导致降水异常。第一海面温度模态能激发亚马逊低空北部气流辐合,高空北部气流辐散,容易形成异常的上升运动;同时,亚马逊对流层的异常湿静能收支也表明第一海面温度模态会使亚马逊地区对流层不稳定性增加;另外,第一海面温度模态还能使亚马逊北部出现异常水汽辐合,这都会导致亚马逊北部降水增加。第二海面温度模态激发亚马逊东南部气流辐合上升,西部气流辐散下沉;亚马逊对流层的异常湿静能收支显示第二海面温度模态使亚马逊东南部气层不稳定,中部稳定,这导致亚马逊东部降水增加。最后选取了大气模式比较计划(Atmospheric Model Intercomparison Project,AMIP6)中7个模式数据的集合平均对以上结果进行验证,发现无论是海面温度模态还是影响机制,都与再分析资料的结果基本一致。这说明以上结果是可信的,热带海面温度确实与亚马逊旱季降水有密切关系。
