基于综合气象干旱指数的中国干旱变化趋势研究

基于中国606个地面台站1951～2008年的逐日降水量和气温资料,采用综合气象干旱指数CI统计分析了中国全国及十大江河流域近60年的干旱变化趋势。结果表明,近60年来,从整体来看,中国干旱面积呈现出弱的增加趋势。干旱持续时间长的几个中心分别位于北方的辽河流域西部、黄河流域东部、海河流域、西南诸河流域东南部等地,最长持续时间可达4个月以上;北方江河流域干旱面积一般表现出增加趋势,其中松花江流域、辽河流域、海河流域干旱面积出现显著的增加趋势,辽河流域、海河流域、黄河流域在20世纪90年代中后期至21世纪前期连续数年出现大范围干旱,南方大多数江河流域干旱面积的变化趋势不明显,只有西南诸河流域有显著的减少趋势。

植被变化对中国区域气候影响的数值模拟研究

用高分辨率区域气候模式(RegCM-NCC)模拟了中国区域植被发生改变后引起的局地或区域气候变化。结果表明:大范围区域植被变化对区域降水、温度的影响非常显著,内蒙古地区土地荒漠化可导致中国北方大部分地区降水减少,尤其加剧了华北、西北地区的干旱,西北地区绿化有利于黄河流域降水增加,而长江流域和江南地区降水却有不同程度的减少,因此可在一定程度上减少这里的洪涝灾害;气温的变化比降水更显著,植被退化使当地气温明显升高,使中、低层大气变得干燥,近地层风速加大,而植树造林却使当地及周围地区冬偏暖、夏偏凉,大气变得湿润,近地层风速减小,有利于在一定程度上减少沙尘暴的发生。另外,植被变化对东亚冬、夏季风强度也有一定程度的影响,从而影响到中国东部地区降水的分布和冬季低温、冷害事件发生的强度。

中国极端气候变化观测研究回顾与展望

评述、总结了近年有关中国极端气候变化的观测研究成果,讨论了尚未解决的科学问题和今后应重点加强的工作方向。已有研究表明,1951年以来中国大陆地区极端气候事件频率和强度发生了一定变化,但不同类型和不同区域极端气候变化存在明显差异。从全国范围看,与异常偏冷相关的极端事件如寒潮、冷夜和冷昼天数、霜冻日数等,显著减少减弱,偏冷的气候极值减轻;与异常偏暖相关的暖夜、暖昼日数明显增多,暖夜日数增多尤其明显,但高温事件频数和偏热的气候极值未见显著长期趋势;全国平均暴雨和极端强降水事件频率和强度有所增长,特别是长江中下游和东南地区、西部特别是西北地区有较明显增长,而华北、东北中南部和西南部分地区减少减弱;多数地区小雨频数明显下降,偏轻和偏强降水的强度似有增加;全国遭受气象干旱的范围呈较明显增加趋势,其中华北和东北地区增加更为显著;登陆和影响我国的热带气旋、台风频数有所下降,其造成的降水总量有较明显减少;北方地区的沙尘暴事件从总体上看有显著减少减弱趋势;我国东部部分地区夏季雷暴发生频率也存在较明显下降趋势。现有工作表明,在涉及极端气候变化研究的资料处理和分析方法方面还有改进余地。观测资料的非均一性,以及观测环境改变和城市化对地面气候要素变化趋势的影响偏差,需要进行深入评价和客观订正。此外,目前对于区域极端气候变化的综合分析还较薄弱,在极端气候变化机理的研究方面有待加强。

2023年夏季我国气候异常特征及成因分析

2023年夏季,我国气候特征整体表现为“温高雨少”,区域性、阶段性高温、旱涝等气象灾害明显。降水的空间分布差异显著,主要多雨区位于我国北方,松花江、海河流域出现严重汛情。生成和登陆台风频数均较常年同期偏少,但北上台风却对京津冀等地造成极其严重的雨涝灾害。2023年夏季我国气温为1961年以来历史次高,北方地区暖异常明显,华北、西北等地区阶段性高温热浪尤为突出。华北、东北地区降水偏多是由不同环流系统造成的。其中,华北南部降水异常偏多主要由7月底至8月初一次极为罕见的天气尺度持续性极端降水过程所致,台风杜苏芮和卡努外围环流与异常偏西、偏北的西太平洋副热带高压相配合,再加上太行山东麓的地形效应是其主要原因。盛夏东北东部异常偏南风引导的水汽输送在整个对流层都异常偏强,造成东北北部和东部降水明显偏多,这一异常环流与初夏巴伦支海海冰密集度减小及盛夏西北太平洋海温异常偏暖均有一定关联。

中国极端气候事件的群发性规律研究

基于k阶最近邻距离丛集点提取算法及一系列理论研究成果,将其应用于群发性极端气候事件的研究中,定义年代际群发性指数以及群发高值区,对中国极端气候事件的群发性规律和年代际空间演变特征进行分析和探讨。研究结果表明,极端高温事件在20世纪60年代与70年代空间分布上存在较大差异;极端低温事件群发性指数70年代在南方地区的加强很可能为该年代际偏冷的气候背景贡献了主要作用;大暴雨事件的群发高值区主要集中在中国的南方地区,这和大暴雨事件的定义可能存在联系;强降水事件的高群发带与中国近50年多雨带的分布格局具有很好的一致性。

气候-天气研究及预报模式(CWRF)在中国的应用：区域优化

从资料分析和实际模拟两个方面,对中国区域气候模拟中的首要问题——模拟区域的选取进行了研究。首先,采用相关分析确定大尺度环流因子影响中国区域降水的关键区,以保证行星及天气尺度系统能够有效地通过区域气候模式的侧边界传入模拟区域,同时依靠自身的物理机制使中尺度系统在模拟区域内部发展;其次,利用NRA(NCEP-NCAR Reanalysis II)和ERA(ECMWF Reanalysis 40)两再分析资料的相关性,对侧边界场资料的可信性进行分析,结果表明南部赤道洋面附近和青藏高原地区两种再分析资料的相关系数很低,表明资料的可信度低,因此侧边界的位置要尽量避开这些地区。根据以上分析结果,确定了中国区域气候模拟的最佳区域,在此基础上利用实际个例模拟对模拟区域的优化结果进行验证。将美国伊利诺伊州立大学水文研究所开发的CWRF(Cli-mate-Weather Research and Forecasting Model)应用于中国季风区,选取1998年夏季的极端洪涝事件作为验证个例,结果表明:模拟区域对区域气候模式的模拟性能有决定性的作用,资料分析确定的最佳模拟区域能够较好地再现1998年长江流域的极端洪涝事件。当模拟区域扩大,南部缓冲区位于赤道,东西侧边界远离环流因子影响关键区时,模拟结果急剧下降,基本无法再现实测降水。当模拟区域仅在东西方向扩大时,模拟结果略好于上述扩大的区域,但仍然远低于资料分析确定的最佳区域,表明有效地抓住主控环流因子对区域气候模拟的重要影响。资料分析和实际模拟的一致结论确定了中国区域气候模拟的最佳区域,实现了CWRF对中国季风区模拟区域的优化。

雄安新区植被指数变化及其与气候条件的关系

建设雄安新区是国家大事、千年大计。系统分析雄安新区植被指数变化及其与气候条件的关系,可以为雄安新区未来规划、生态修复和重建等提供科学依据。利用雄安新区及其所辖三县2001—2020年月、季、年不同时间尺度植被指数与气温、降水数据,通过算术平均法、最小二乘法和Pearson相关分析法,分析了雄安新区植被指数的变化规律及其与气温、降水等气候条件的相关关系。结果表明:2001—2020年,雄安新区植被指数总体呈上升趋势,且年代际变化特征明显,前10年平均植被指数相对较小但年际波动大,后10年平均植被指数较大但年际波动相对较小。雄安新区植被指数除夏季有下降趋势外,其余三个季节均有上升趋势,其中春季上升趋势相对最为明显。雄安新区植被指数与年平均气温呈正相关,但区域性差异明显,其中雄县相关性较差,安新相关性较好。春季和秋、冬季,植被指数与气温均呈正相关,其中春季相关系数相对最大;夏季平均气温与植被指数呈负相关,但与秋季植被指数呈正相关。雄安新区植被指数与年降水量有明显的正相关关系,其中夏季降水与夏季、秋季和冬季植被指数均呈较明显的正相关,影响的滞后效应可达半年以上,但春季和秋、冬季降水量与植被指数的相关系数相对较小。

2023年汛期气候预测效果评述及先兆信号分析

2023年夏季,我国整体表现为高温少雨的特征,旱涝分布不均。夏季台风虽然生成和登陆个数均较常年偏少,但破坏力极强。华北、西北等地阶段性高温事件异常突出,但长江流域的高温干旱强度明显弱于2022年同期。从预测效果来看,2023年汛期预测较好把握了我国北方主雨带特征,对松花江流域、嫩江流域、海河流域可能出现的较重汛情做出了准确的预测预警。对夏季热带气旋的生成个数、主要路径、影响区域等的预测与实况较为相符。对夏季全国大部地区气温偏高的特征预测与实况一致,并明确指出,长江流域发生类似2022年夏季大范围持续性高温干旱事件的可能性低。汛期预测的不足之处主要在于对华南等地的降水预测与实况出现较大偏差,对华北、黄淮等地的高温过程极端性估计不足。针对2023年汛期降水的先兆信号及其预报性能进行了回顾和评估,无论是年代际尺度还是年际尺度外强迫信号,均对我国北方主雨带有较好的指示意义。同时,几乎所有先兆信号都对华南降水给出了一致的错误信息,是导致华南降水预报失败的主要原因。

海温异常对中国汛期降水的影响及预测应用

以厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)循环和其他关键区海温对东亚季风关键系统影响机理的科学认知与应用为线索,回顾我国汛期降水业务发布预测的技巧。按照三类雨型划分,1981—2020年每10年的雨型预测正确率分别为50%、60%、50%、70%;按照四类雨型划分,1981—2020年每10年的雨型预测正确率分别为30%、30%、40%、50%,即我国汛期旱涝空间分布型的预测准确率明显提高。筛选预测准确率偏低且有显著洪涝发生年用于复盘,重点分析当年的主要预测依据和预测偏差较大的原因。结果表明:对海温影响东亚夏季风系统机理的有限认知影响很大,包括ENSO循环不同位相的影响、ENSO影响的不对称性、ENSO空间型的变化、印度洋等海域海温异常的影响均起重要作用,提出多因子多时间尺度协同作用理论、客观化预测方法、精细化监测预测影响评估一体化系统建设等有助于提高精准化预测能力和精细化服务水平。

基于机器学习算法的河南省冬小麦面积提取研究

为了精准获取河南省冬小麦空间分布及面积数据,基于2003—2021年250 m MODIS-NDVI时间序列遥感数据集,通过设置不同的阈值条件获得高质量的样本数据,采用深度神经网络(DNN)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)算法,自动从NDVI时序数据中提取冬小麦特征,分别训练出非线性模型,在250 m尺度对河南省冬小麦分布和面积进行识别。结果表明,基于DNN算法的河南省冬小麦面积识别模型精确率为97.26%,总体一致性为97.97%;基于RF、SVM算法的精确率分别为91.51%和89.31%,总体一致性均在90%以下。和RF、SVM算法相比,DNN算法在精度上有明显的提升,能够更好地反映河南省冬小麦的时间变化趋势和空间面积分布。该研究说明,运用中等分辨率长时间序列影像结合DNN算法,在一定程度上可以更准确识别大区域的农作物信息。

2023年全球重大天气气候事件

2023年,全球平均气温比工业化前高出约1.45℃(±0.12℃),是有观测记录以来最热的一年。全球海平面继续上升,且全球平均海平面达到了有卫星记录(1993年至今)以来的最高水平,反映了持续的海洋变暖以及冰川和冰盖的融化。北极海冰面积仍远低于常年值,南极海冰面积创下历史新低。巴基斯坦、中国京津冀地区、意大利、巴西圣保罗州北部沿海地区、新西兰北岛等地遭受暴雨洪涝灾害,非洲西北部、中国云南、中美洲和南美洲北部发生严重干旱,南欧、北美、南美、东亚和南亚等地遭遇创纪录高温热浪,欧洲和北美等地遭遇寒流和暴风雪侵袭,强对流天气频繁袭击世界各处,全球热带气旋活动频繁。

2023/2024年冬季北半球大气环流特征及对我国天气气候的影响

利用国家气象信息中心整编发布的中国台站观测资料和全球大气再分析资料,分析了2023/2024年冬季我国气候异常特征和可能成因。2023/2024年冬季,全国平均气温较常年同期偏高0.3℃,气温冷暖起伏大,总体呈现“前冬暖、后冬冷”的季节内变化特征。全国平均降水量较常年同期偏多19.8%,中东部大部地区降水偏多。东亚冬季风和西伯利亚高压强度接近常年,东亚槽偏弱。欧亚中高纬500 hPa位势高度场呈西低东高的分布形势,并具有显著的阶段性变化特征,2023年12月和2024年1月以纬向环流为主,2月转为异常经向型环流,有利于中高纬冷空气南下入侵我国。受赤道中东太平洋厄尔尼诺、热带印度洋和大西洋海温异常偏暖以及北太平洋年代际涛动负位相等因子的协同影响,冬季西太平洋副热带高压偏强、偏西,菲律宾及南海上空异常反气旋阶段性活跃,欧亚对流层高层出现沿西风急流传播的波列,有利于热带水汽向我国中东部输送,配合中高纬冷空气南下,导致该地区发生多次大范围雨雪冰冻天气过程。

东亚梅雨系统的天气-气候学研究

利用1971~2000年NCEP再分析资料和中国740站的逐日地面观测资料，对东亚梅雨季的气候学进行了研究。结果表明：初夏长江流域特有的这个雨季有平均21天的长度，从6月17日开始到7月8日结束。梅雨期间降雨量达200~300mm，占夏季总降雨量的45％左右。当6月中旬东亚夏季风突然从华南向北推进到长江流域，同时印度夏季风开始在印度次大陆爆发时，中国梅雨雨季开始。这时来自南海和孟加拉湾的水汽供应显著加强，为梅雨降雨提供了非常有利的水汽条件。气候学上梅雨锋的结构主要表现为：（1）近于纬向的宽广云雨区，其中包含有强对流降水与云团；（2）锋前具有高假相当位温的高湿空气柱；（3）对流层低层跨越梅雨锋的水平温度梯度非常弱或几近消失；（4）梅雨锋区低层有一相对低的温度；（5）梅雨锋区以南为强低空偏南急流，急流以北是梅雨锋风切变线；（6）从梅雨锋区到赤道的地区是一个季风型或间接的垂直环流区。在许多方面，中国东部的梅雨锋不同于日本的梅雨锋和朝鲜的梅雨锋，因为后两者基本上是中纬度斜压结构的锋区。东亚夏季风对中国梅雨的影响要比对日本和朝鲜梅雨的影响更重要。作者对东亚梅雨系统（中国梅雨、日本Baiu和朝鲜Changma）的区域差异进行了全面的比较研究。

气候变化对中国水资源情势影响综合分析

介绍了近年在气候变化对中国水资源影响研究方面的若干进展。研究表明,中国水资源问题的产生不仅与人口和社会经济快速发展有联系,更与气候环境的显著变化密切相关;未来的气候变化将会导致一些流域水资源更加短缺和洪涝灾害更加频繁,对流域水资源和可持续发展产生重要影响;在流域水资源综合规划与管理中,应十分重视气候变化的影响问题。

中国大陆降水时空变异规律——I.气候学特征

为系统了解大尺度降水气候特征,利用2 300多个国家级气象站逐日观测资料,分析了中国大陆1956—2013年多年平均降水的空间分布和季节性变化规律。主要新认识有:1暴雨量、暴雨日数和暴雨强度最高的站点在华南沿海,而小雨量、小雨日数最多的站点主要在江南内陆山区、丘陵;东部季风区山地、丘陵多出现低强度降水,平原和沿海易出现高强度降水;2四季降水量均由西北内陆向东南沿海递增,南方秋季降水量明显小于春季,但华西和江南沿海秋季降水量较多,冬季降水在东南丘陵出现高值中心;3珠江和东南诸河流域降水量年内存在2个峰值,其中珠江流域有6月主峰值和8月次峰值,东南诸河流域主峰在6月中下旬,次峰在8月末,长江流域总体表现为单峰型,出现在6月下旬和7月初,西南诸河流域和北方所有流域降水均表现为夏季单峰型;4南方各大河流域从2月末到6月中下旬陆续进入雨季,北方各大河流域进入雨季时间集中在6月末、7月初;南、北方雨季结束时间比雨季开始时间集中,从南到北进入雨季时间持续120 d以上,而从北到南退出雨季时间则仅持续不到45 d;5丰雨期的持续时间,珠江流域从5月初到9月上旬后期,东南诸河从5月上旬到7月上旬,8月末到9月初再度短暂出现,长江流域从6月中下旬到7月中旬,西南诸河从7月中旬到8月下旬,淮河流域从7月上旬至7月底、8月初,辽河流域在8月初出现极短丰雨期;6降水年际变异性最高的站点在青藏高原西南、塔里木盆地、阿拉善高原、华北平原北部和汾河谷地,海河流域年降水具有最大的变异系数。

青藏高原冷暖气候变化趋势的R／S分析及Hurst指数试验研究

利用青藏高原1953—2002年77个气象台站的常规地面观测资料，选择不同类型变化趋势的部分台站。选取年平均气温（T^-）、年平均最低气温（tmin^-）、年平均最高气温（Tmax^-）、年极端最低气温（tmin）、年极端最高气温（Tmax）5项气候要素，运用R／S分析法研究并预测了青藏高原未来冷暖气候变化趋势，研究表明：青藏高原未来冷暖气候变化趋势与过去50年以来的变化有着很好的自相似性。今后青藏高原总体将继续变暖，用分形理论的原理，设计了一种Hurst指数试验。对青藏高原北部和南部的年平均气温、年平均最低气温进行了试验研究。结果表明：依据青藏高原北部和南部的区域平均气候倾向率，未来10年，T^-将升高0．2～0．4℃；tmin^-将升高0．3～0．5℃；tmin将升高0．7～0．8℃；Tmax^-将升高0．3～0．4℃；Tmax将升高0．4～0．6℃。其中年平均气温、年平均最低气温升高趋势的持续性很强，期间没有转折，没有冷暖变化的突变点。

1961—2012年中国冬半年霾日数的变化特征及气候成因分析

利用全国664站1961-2012年逐日霾观测资料、降水量、平均风速和最大风速资料,分析中国霾日数变化特征及其气候成因.结果表明:我国年霾日数分布呈明显东多西少特征,中东部大部地区年霾日数在5～30 d,部分地区超过30d,西部地区基本在5d以下.霾日数主要集中在冬半年,冬季最多,秋季和春季次之,夏季最少,12月是霾日数最多的月份,约占全年霾日数的2成.我国中东部地区冬半年平均霾日数呈显著的增加趋势(1.7 d/10a),霾日数显著增加时段主要在1960年代、1970年代和21世纪初,在1970年代初和21世纪初发生了明显均值突变.从区域分布来看,华南、长江中下游、华北等地霾日数呈增加趋势,而东北、西北东部、西南东部霾日数呈减少趋势.持续性霾过程增加,持续时间越长的霾过程比持续时间短的霾过程增加更为明显.不利的气候条件加剧了霾的出现.霾日数与降水日数在中东部地区基本以负相关为主,中东部冬半年降水日数呈减少趋势(-4d/10a),表明降水日数的减少导致大气对污染物的沉降能力减弱.另一方面,霾日数与平均风速和大风日数以负相关为主,而与静风日数则以正相关为主,冬半年平均风速和大风日数减小,静风日数增加,表明风速减小导致空气中污染物不易扩散,从而更易形成霾天气.

青藏高原至中国东部年雨日变化趋势的分形研究

根据1951-2002年中国194台站的雨日资料,运用分形理论中R/S分析法的基本原理,设计了两项Hurst指数试验。研究并预测了中国5大区域年雨日的气候变化趋势。研究表明：中国5大区域未来年雨日变化趋势与过去50年来的变化有着很好的自相似性。两项Hurst指数试验结果表明中国今后年雨日将继续减少。依照5大区域的气候倾向率,未来10年青藏高原和川西高原平均每十年减少雨日3.7-3.8天;中国东部南方区和中国东部北方区平均每十年减少5.9-6.8天;四川盆地年雨日减少最多,平均每十年减少雨日12.3天。且期间雨日没有突变。

BP-CCA方法用于中国冬季温度和降水的可预报性研究和降尺度季节预测

使用变形的典型相关分析(BP-CCA)方法,基于交叉检验的结果建立了东亚冬季500 hPa大尺度环流和中国冬季温度、降水的最优BP-CCA降尺度预测模型,并在此基础上进行了中国冬季温度和降水的可预报性研究,表明用东亚冬季500hPa高度场降维后的大尺度环流来解释中国冬季温度,平均距平相关系数(ACC)为0.7左右,最高可达0.9,解释中国冬季降水的平均ACC为0.3左右,最高可达0.7,温度的可预报性远高于降水,且二者的可预报水平存在明显的区域差异。可预报性研究表明东亚冬季500 hPa大尺度环流异常与中国冬季温度、降水异常有密切的联系,BP-CCA方法可以很好地揭示大尺度环流与温度、降水的内在联系,并且物理意义清晰。在东亚大尺度环流系统中,东亚大槽和西太平洋副热带高压是影响中国冬季温度、降水异常的重要系统。进一步利用国家气候中心海气耦合模式(CGCM/NCC)回报和预测的500 hPa环流场和BP-CCA方法对温度和降水进行降尺度预测应用,对温度和降水的预测效果明显高于模式直接输出的结果,而且对温度预测的改善高于对降水的改善。对模式预测的环流进行EOF(经验正交函数)分析,表明BP-CCA方法对降尺度要素预报的可预报性来源于CGCM/NCC对500 hPa高度场主要大尺度特征的模拟能力较好。

2014年海洋和大气环流异常及对中国气候的影响

本文基于实时、历史观测资料和再分析资料,综合分析2014年海洋和大气环流异常特征,并讨论这些异常特征对中国气候的主要影响。分析表明:2013/2014年冬季,极涡偏向西半球,东亚冬季风和西伯利亚高压均偏弱,导致我国冬季气温总体偏高。受冬季风强度季节内变化影响,前冬暖、后冬冷。2014年赤道中东太平洋形成一次厄尔尼诺事件,4月以来热带印度洋全区一致海温模态正位相维持发展,受暖海温外强迫影响,夏、秋季西太平洋副热带高压强度偏强、位置偏南,主汛期我国东部降水呈"北少南多"型异常分布。2014年南海夏季风爆发异常偏晚,强度偏弱。东亚夏季风强度偏弱,有利于我国东部主汛期雨带偏南,江南梅雨区和长江中下游梅雨区梅雨量偏多,北方大部夏季降水偏少。