CMA-GEPS极端温度预报指数及2022年夏季极端高温预报检验评估

极端预报指数(EFI)是利用集合预报获取极端天气信息的有效工具之一。为提升CMA全球集合预报系统(CMAGEPS)对极端天气的预报能力,针对CMA-GEPS历史预报数据少且再预报数据缺乏、难以合理统计模式气候分布的难题,研究利用小样本确定性预报数据形成EFI所需模式气候分布的方法。采用2020年6月15日—2022年7月22日CMA全球高分辨率(0.25°×0.25°)确定性业务预报数据,通过一种时间、空间样本扩展方法建立了与较低分辨率(0.5°×0.5°)的CMA-GEPS预报模式版本匹配的各预报时效(1—10 d)逐月模式气候分布。使用CMA-GEPS业务预报和ERA5再分析数据评估了CMA-GEPS 2 m气温EFI对2022年夏季(6—8月)中外4个代表性区域极端高温的预报能力。基于相对作用特征曲线的检验结果表明,CMA-GEPS EFI在1—10 d的短、中期预报时效上均具备区分极端高温的能力。以最大TS评分为准则,确定了用于发布极端高温预警信号的EFI临界阈值。EFI的预报能力随预报时效延长呈下降趋势,且在不同区域的表现存在差异:对中国长江中下游地区极端高温的预报能力在各时效上均优于华北地区;欧洲西部地区1—7 d时效上的EFI预报能力高于欧洲中部地区,而欧洲中部地区8—10 d时效上的EFI预报能力更好。上述结果与2 m气温的集合预报质量随预报时效与空间位置而变化有关。经济价值模型的评估结果表明,基于EFI预报信息的风险决策存在一定的经济价值和参考价值。个例分析结果进一步展现了CMA-GEPS EFI能够在中期预报时效上发出极端高温早期预警的能力。

雅鲁藏布江流域奴下水文站极端降水与极端径流的关系研究

青藏高原是亚洲十多条大江大河的发源地,被称为“亚洲水塔”。随着全球变暖加剧,青藏高原极端水文和气象事件频发。然而,其复杂的气候和下垫面(冰川、积雪、和冻土等)特征,限制了对该地区极端径流对极端降水响应关系的理解。本文以青藏高原南部的雅鲁藏布江流域为例,利用逐日降水和径流数据,通过改进极端径流阈值法,并结合相关分析等方法,研究了不同发生概率下极端径流与极端降水之间的关系。研究结果表明:(1)雅鲁藏布江流域的极端径流事件通常持续1~2天,且随着发生概率的减小,事件持续时间相应缩短。(2)发生概率为10%、5%和1%的极端径流与极端降水的相关系数在0.07~0.28之间(P<0.01),且随着极端降水发生概率的增加,两者之间的响应关系逐渐加强。(3)在奴下水文站,极端径流对该水文站以上雅鲁藏布江流域极端降水的响应强度最大,而对奴下气象站和林芝气象站的响应相对较弱,同时,最高响应时间滞后一天。此外,极端径流对极端降水的响应关系也受到流域湿润程度、植被状况和土壤湿度等因素影响。本文改进的极端径流识别方法能够有效捕捉雅鲁藏布江流域受极端降水影响的极端径流事件,提高了径流组分复杂的高寒流域极端径流对极端降水响应关系的理解。与此同时,该研究还能够为气候变暖背景下雅鲁藏布江流域的水资源管理和区域经济发展提供重要的理论支撑和科学指导。

基于大数据聚类方法的我国夏季极端气候事件时空演变特征

近年来,受到全球气候变化影响,我国极端天气频发多发,尤其是2022年川渝等地极端高温干旱天气持续时间长,严重影响经济、社会和人民生活,有必要对极端天气发生、发展态势开展研究.本文基于1962—2022年,近60年我国213个气象监测站点逐日气象数据,利用聚类方法对极端天气时空演变特征及预测展开研究.结果显示,近年来我国夏季气温呈波动上升态势,极端高温、暴雨、干旱等恶劣天气愈加频发,波及范围已从基准年份的东南局部地区大幅向北扩展,近3年已经波及至秦岭淮河沿线、长江中下游流域的大部分地区,预计未来极端天气发生更为常态化.

比较法视域下去极端化的现状描摹与经验梳理

去极端化的实质是消除极端主义、预防恐怖犯罪,而去极端化体系由特殊预防机制和一般预防机制组成。特殊预防机制包含启动、筛选、矫治、评估、释放、关爱与监督等环节,一般预防机制包含消除极端主义社会根源、消除极端主义社会条件及应对极端主义精神控制等措施。去极端化的行动客体分为特定对象与一般对象,执行主体包含政府和社会,具体路径分为“文化对冲模式”与“社会治理模式”,目标设定上存在“思想与行为双重转变”和“行为单一转变”之争,预防对象分为恐怖分子个人和恐怖分子集体。总结与归纳域外去极端化的经验,得出以下启示:其一,不存在唯一和完美的去极端化模板,去极端化应以本国实情为根据;其二,去极端化的实践中,需要充分借鉴去极端化的共性特征,如调和“刚性”与“柔性”措施、协调政府与社会的力量、兼顾特殊预防与一般预防、关注本土实践与国际合作、恪守法治原则。

论网络恐怖主义的去极端化

极端主义是恐怖主义的文化根源与力量源泉,去极端化已成为当代国际社会预防性反恐怖实践的主流。网络时代的恐怖主义经历了利用网络、与网络结合和以网络主导的嬗变。针对网络恐怖主义的变化和发展,去极端化的措施也应进行相应的调整。

极端降雨条件下城市关键基础设施网络韧性的影响研究

引言近年来,全球变暖引发的极端天气事件频繁发生,尤其是极端降雨导致的城市内涝、地面坍塌、泥石流等次生灾害事件,给城市生命和财产安全带来严重危害。城市由多种关键基础设施系统构成,主要包括电力、供水、交通等。这些基础设施不仅在功能上相互关联,而且在结构上密切耦合,形成了复杂的城市生命线系统网络。

英国网络去极端化政策评析

为打击恐怖主义极端思想,英国自21世纪以来开展的反恐斗争重点之一就是实行一系列去极端化政策。去极端化旨在切断极端主义思想的传播,防止其发展成为恐怖主义,或者,对已经极端化的个人或群体进行去极端化改造,使其彻底放弃极端主义思想和行为。英国政府推行了一系列去极端化措施,并取得了一定成效。这些政策的实施主要依赖政府与易受极端主义影响的风险场所之间的合作。英国政府2011年的《预防战略》(Prevent Strategy)对风险场所进行了清晰的界定,即那些容易滋生恐怖主义意识形态及助长相关宣传不被质疑。也没有被自由、公开讨论的场所或机构。

极端天气进入常态化模式了吗?

“化危为机”的全球协作并非一蹴而就,提高极端气候事件的可预测性将会造福人类。近期,高温天气持续,全国多地发出高温预警。不只是我国,极端高温天气几乎席卷了北半球。在今年1月份,世界气象组织正式宣布,2023年成为地球有记录以来(即12.5万年以来)最热的一年。这打破了最暖纪录,也超出了许多气候科学家的预期。然而,升温还在继续。6月5日,欧盟气候监测机构哥白尼气候变化服务局发布报告称,全球刚刚经历了有记录以来的最热5月,全球单月平均气温已连续12个月刷新同期最高值。

用“极端法”速解物理选择题

如果物理问题中各物理量之间具有单调变化关系,这时让可变物理量趋向极大值或者极小值或取带有显著物理学特征的值,有时可迅速求取问题的答案,这就是"极端法".物理中的"极端法"有条件极端化、过程极端化、状态极端化和情景极端化.由于选择答案具有显性和相互间排斥的特征,它在解决物理选择题方面尤为突出.加强这方面训练,有利于发散性思维和创造性思维的培养.

新能源极端出力特性及典型电力电量平衡场景研究

随着新能源发电占比的增加,电力系统的电力电量平衡呈现不确定性强、电力过剩/短缺交替出现等特征,给电力系统的供电可靠性带来了严重的影响。基于新能源出力实际运行特性和未来电源发展趋势,研究了含水电的新型电力系统的典型电源结构场景,并以此为基础,建立了电力电量平衡量化分析模型。通过算例结果量化了未来新能源发展场景下的典型电力电量平衡场景及系统灵活调节能力的需求,分析了新能源极端低/高出力对电力平衡的影响。研究可为我国新型电力系统构建提供决策参考。

中国极端天气气候研究——“地球系统与全球变化”重点专项项目简介及最新进展

全球变暖背景下,极端天气气候事件频发,并表现出群发性、持续性、复合性等特点,不可预测性增加;持续性强降水、极端低温、复合型极端高温干旱、群发性热浪和台风等极端天气气候事件对我国经济社会和可持续发展影响巨大。然而,上述极端天气气候事件的新特征、关键过程和机理尚不完全清楚,重大极端事件的预报预测水平亟待提升。文章首先简要介绍“地球系统与全球变化”重点专项项目“中国极端天气气候事件的形成机理及其预测和归因”的基本情况。项目拟在分析全球变化背景下对我国造成重大影响的极端天气气候事件新特征的基础上,深入研究多尺度海-陆-气耦合过程影响极端天气气候事件的机理,挖掘极端天气气候事件次季节-季节预测的前兆信号;发展动力与物理统计相结合的极端事件预测新方法,研制针对中国极端事件的新一代高分辨率数值预报与检测归因系统。文章重点总结了自2022年12月项目立项至今取得的最新研究成果和进展。

“23·8”黑龙江极端强降水过程特征与成因

利用多源观测资料及ERA5(ECMWF reanalysis version 5)再分析资料,从气候统计、天气分析及物理量诊断等角度,分析2023年8月2—4日黑龙江省东南部一次极端强降水过程。高空持续辐散、副热带高压和东北北部冷涡稳定少动、西南低空急流持续水汽输送等有利条件是此次强降水过程持续时间较长的主要原因。该过程可分为两个阶段:第1阶段,经向水汽净收入层和大气饱和层深厚,大气层结为弱对流不稳定;中层受西北气流控制,低层西南急流发展、伴随弱低涡东移,形成水平风速辐合及系统性上升运动,产生大范围持续性降水;该阶段以层积混合云为主,降水效率高,个别时段伴有列车效应,造成极端小时降水量及较大累积降水量。第2阶段,经向水汽净收入集中在对流层低层,且中心强度较大,对流层低层暖湿、饱和,中高层干冷,大气具有较强对流不稳定;在中层槽和低层暖式切变的系统性抬升以及地形辐合抬升的共同作用下,局地有积云发展,引发短时强降水,降水强度分布不均。

复杂载荷、极端环境下焊接结构疲劳寿命预测研究综述

焊接接头易出现缺陷和应力集中,在疲劳载荷作用下将成为疲劳裂纹萌生和扩展的薄弱区域。与均质材料相比,接头各区域微观组织及应力局部化使得焊接结构疲劳问题进一步复杂化。区别于理想实验条件,实际焊接结构服役环境复杂,疲劳寿命预测须考虑环境因素与焊接结构耦合特性。为此,对影响焊接结构的内在因素进行总结分析,从复杂载荷和极端服役环境两方面对现有焊接结构寿命预测模型进行综述,结合最新研究进展对改进焊接结构疲劳寿命评估方法提出建议。

极端气候对区域金融风险的影响

通过采用中国省份面板数据构建空间计量模型,分析了极端气候灾害对区域金融风险的影响机制。结果表明:第一,极端气候能够提升区域金融风险水平,且这种影响具有空间溢出效应;第二,极端气候对不同区域金融风险的影响具有异质性,中西部地区金融市场受极端气候事件的冲击更大;第三,极端气候主要通过居民部门、企业部门两种渠道提升区域金融风险水平,其中中西部地区居民部门中介效应最明显。

2022年华南极端“龙舟水”与大气环流及海温异常的关系

利用华南192个国家气象观测站逐日降水资料,NCEP/NCAR大气环流再分析资料,NOAA月平均海表温度资料(ERSST V5)及向外长波辐射(OLR)资料,采用相关、合成分析的方法研究了2022年华南“龙舟水”异常与大气环流及海温异常的关系。结果表明,2022年“龙舟水”期间,东亚大槽、东北冷涡偏强,南下冷空气偏强,同时西太平洋副热带高压和南支槽均偏强,在华南存在明显的水汽辐合。2022年发生的拉尼娜事件,大气环流对其有明显响应,Walker环流增强,华南对流明显加强,菲律宾以东存在异常反气旋环流,副高加强导致其西北侧的西南风加强,向华南水汽输送显著增强,同时华南存在显著的上升运动。大气环流和海温的异常导致2022年华南极端“龙舟水”。

中国主雨季极端小时降水时空分布和日变化特征

基于国家级气象站逐小时降水资料,采用百分位阈值的极端降水定义方法,统计研究了中国1951—2021年4—10月小时降水时空分布和日变化特征。结果表明,中国主雨季极端降水阈值东南大、西北小,存在四个分别位于华南、环渤海、长江中下游和四川盆地的大值区,随着极端性增强,北方小时降水阈值的增大较南方更显著,大值中心北移。月尺度上,小时降水的最高频次月份由南向北从5月推迟至8月,华西地区最晚(9—10月),随着极端性增强,最高频次月份由6月、7月推迟到7月、8月,且地区差异减小。日变化特征上,全国范围内小时降水频次占比,呈现午后到夜间的谷峰主循环和后半夜到上午的次循环,且随着极端性增强,主循环振幅增大,次循环峰值减小。不同地理位置看,四川盆地的极端小时降水峰值时刻出现在凌晨,其他三个大值区则与全国平均较为一致,日变化振幅从南到北逐渐减小,西部最大。小时降水峰值时刻具有空间聚集的特征,夜间峰值主要集中在南方沿海和华北、东北,早晨—上午峰值集中在中部、东部、西南和西北部分地区,空间分布中出现的逐渐推迟和突变特征与海陆分布和大地形密切相关。小时降水峰值时刻空间占比与频次占比的日变化特征类似,均有上午峰值平缓、夜间峰值陡峭的特征,这是因为不同站点到达夜间峰值的时刻接近,而到达上午峰值的时刻不同;两者主要区别在随着极端性增强,频次占比夜间主峰值显著增大,而峰值时刻空间占比主峰值几乎不变,这是因为频次的变化主要是由同一些站点上的次数变化导致,而非不同站点之间的差异。

应对极端冰灾的电力系统多阶段韧性提升策略

为提升冰灾下电力系统的韧性,降低系统负荷削减量,提高系统恢复速率,提出一种应对极端冰灾的电力系统多阶段韧性提升策略。对冰灾场景以及受冰灾影响的线路故障率进行建模;从线路抗冰能力、系统负荷损失、系统恢复情况、线路受损情况、维修资源充裕度多个角度构建电力系统综合韧性评估指标,以定位冰灾下系统的薄弱环节;在此基础上,通过灾前线路故障风险预测、灾中机组出力调整以及除冰线路筛选和主动停运除冰、灾后维修顺序规划等策略提升冰灾下的系统韧性。基于IEEE 39和IEEE 118节点系统进行仿真分析,结果验证了所提韧性评估方法和提升策略的有效性。

江淮梅雨期持续性暴雨和极端强降水事件的位涡比较分析

基于我国气象台站观测降水数据和欧洲中期天气预报中心(ECMWF)第五代大气再分析资料(ERA5),从位势涡度(位涡)强迫垂直运动的角度,揭示了江淮梅雨期持续性暴雨和极端强降水事件的动力学机制及差异。基于改进的两种事件定义方法,识别出1979—2020年梅雨区共发生了24次持续性暴雨事件及24次极端强降水事件。事件合成分析表明,持续性暴雨事件最强雨带主要位于长江及其以南地区,而极端强降水事件最强雨带则位于长江及其以北地区。持续性暴雨事件与热带大气低频振荡密切相关,其中南亚高压偏东、西北太平洋副热带高压偏西,因而高空偏南的西风急流附近具有高值位涡的干冷空气向南和向低空入侵,在中低层与西南暖湿气流辐合并形成梅雨锋区。极端强降水事件更大程度地取决于偏北的西风急流南侧的高空辐散及位涡强迫的强冷空气。对于极端强降水事件位涡收支的定量诊断表明,在强降水达到峰值及之前,高层负的位涡倾向主要由负的垂直位涡平流所导致,而中低层正的位涡倾向则主要取决于垂直非绝热加热的位涡制造和垂直位涡平流。结合典型个例的垂直速度分解,进一步证实梅雨区上空水平位涡平流随高度增加的垂直分布激发的上升运动分量在极端强降水事件起着重要作用。

2022年8月四川盆地持续性极端高温特征及不同模式预报误差分析

本文基于2022年8月四川盆地104站逐时温度、降水数据和1971—2021年历史同期数据,及EC、CMA-GFS、CMA-MESO模式的2 m气温预报等数据,运用统计学相关方法分析了此次极端高温过程的特征及预报误差。结果表明:①2022年8月四川盆地极端高温过程范围大、强度强、持续时间长,有87.5%站最高气温超过该站历史同期极值,且高温最强盛时段较历史同期明显推后。②2022年8月最高气温分布为东高西低,最高气温与历史同期极值差分布则相反,其中最高气温随站点海拔增大而减小,而极值差则随站点海拔先增大再减小。另外,受热岛效应影响,极值差大值站点主要集中在龙泉山脉附近。③高温期间,最高、最低气温平均值高、距平大,且累计降水量和雨日数也明显低于历史同期。④相较而言,EC模式的预报优势主要在盆地低海拔地区。而CMA-MESO模式在盆地周边陡峭地形区域的平均绝对误差则更小。另外,EC模式预报的最高气温峰值出现时间更接近于实况,而CMA-MESO模式预报高温持续日数更接近实况。

极端天气场景下基于天气衍生品的电价风险管理

极端天气会导致线路跳闸,发电能力损失,负荷激增。市场环境下用户将承受高昂电价冲击,危及社会稳定。此时抑制电价飙升,管理电价风险十分重要。为此,设计了一种基于电价和发电损失容量的电力天气衍生品,可有效管理电价风险。首先,依据风险分解结构原理从源网荷及发电商报价角度分析了极端天气对电价的影响。其次,设计了考虑电价、天气为执行条件和基于损失容量与电价为收益函数的天气衍生品,并从理论层面分析了其效果。最后,结合预期效用最大化目标和电力市场出清模型进行发电商决策与电价模拟,使用条件风险价值(CVaR)指标评估了电价风险及衍生品效果。结果显示,所提电力天气衍生品使极端天气对发电商收入的冲击降低80%以上,用户电价均值降低约0.2%,用户电价风险降低20%以上,说明可有效控制电价风险,助力电力市场建设以及新型电力系统构建。