冬季北半球极涡强度对北太平洋风暴轴的影响

利用美国NCEP/NCAR再分析资料和中国国家气候中心北半球极涡强度指数资料,采用相关和合成分析等方法,初步分析了北半球极涡强度对北太平洋风暴轴的影响及其可能机制。研究发现,北半球极涡与北太平洋风暴轴之间有同步的强弱变化特征,在北半球极涡强度的高(低)值年,一般对应着风暴轴强度的增强(减弱),风暴轴区域扰动动能的加大(减弱),天气尺度涡动向极和向上的热量以及西风动量输送的显著增强(减弱)。进一步分析表明,极涡的异常变化可以通过改变欧亚大陆及其下游北太平洋上空的高度场,进而改变东亚西风急流的强度以及风暴轴上游的斜压性,从而对风暴轴产生影响。

清原地区“0816”洪水灾害临界雨量分析

以抚顺清原地区南口前镇浑河支流(包括海阳河和康家堡河)流域为研究对象,根据流域周围雨量站的降水资料、SRTM 3全球数字高程模型和辽宁省土地利用类型等资料,利用Flood Area淹没模型对2013年8月16日抚顺清原地区特大暴雨洪涝过程进行模拟。结果表明:Flood Area淹没模型模拟的清原地区暴雨洪涝过程降水量最大值出现在2013年8月16日17时,最大小时降水量达61.7 mm;17日01时后,降水过程结束。随着降水量积累,南口前镇浑河支流流域的水位逐渐上涨,流域内海阳村与南口前村水位上涨迅速,16日23时隐患点淹没深度出现最大峰值,其中,南口前村淹没深度达4.12 m,海阳村淹没深度达2.32 m;至17日01时,隐患点淹没深度逐渐降低,洪水继续向下游集中,下游水深持续增加,最后流入浑河,结束暴雨洪涝过程。通过分析隐患点的逐时淹没深度与流域面雨量的相关关系,推算清原地区暴雨洪水过程山洪灾害不同风险等级的隐患点致灾临界面雨量阈值;其中,南三家村与康家堡村计算结果与实际相差较大,而南口前村与海阳村4个山洪灾害风险等级的临界面雨量阈值分别为33.2、43.2、53.2 mm和63.2 mm及41.3、57.6、73.8 mm和90.0 mm。

气候变化和人类活动对太子河流域径流变化的贡献

为揭示气候变化与人类活动对太子河流域径流量变化的影响,基于1961—2018年气温、降水量等常规观测资料以及水文站径流量资料,采用线性回归分析、累积距平等方法,对该流域径流量、面降水量及潜在蒸散量趋势特征、突变点进行统计分析。在此基础上,采用累积量斜率变化率比较法定量估算不同时期气候变化和人类活动对径流量变化的贡献。结果表明:1961—2018年,太子河流域径流量与面降水量、潜在蒸散量均呈现微弱减少趋势,径流量和面降水量分别在1975、1984、1996、2009年发生显著突变,而面潜在蒸散量仅在1983年发生显著突变。径流量与面降水量、潜在蒸散量存在极显著的相关关系,径流量随着降水量增加、潜在蒸散量减少而增大。根据径流量的突变点将研究时段划分为5个时期,与基准期1961—1975年相比,1976—1984年、1985—1996年、1997—2009年及2010—2018年气候因子对径流量变化的贡献率分别为23.24%、-0.08%、18.57%及28.45%,而人类活动的贡献率分别为76.76%、100.08%、81.43%及71.55%,表明人类活动是太子河流域径流量减少的主要影响因素。

极涡对北太平洋风暴轴影响及成因初探

利用美国NCEP/NCAR再分析资料,初步探讨了1969—2013年冬季北半球极涡对北太平洋风暴轴的影响及可能的物理机制.结果表明:风暴轴主要分布在120°E—120°W、30°—60°N之间,扰动最强中心位于45°N附近.奇异值分解表明,极涡与风暴轴之间主要存在两种耦合空间变化特征.当极涡在极区增强(减弱)时,风暴轴在其气候平均位置增强(减弱);当极涡增强并向北太平洋地区移动时,相对于平均状态,风暴轴在45°N以南地区偏强;而当极涡向北美大陆移动增强时,相对于平均状态,45°N轴线以北地区风暴轴偏强.回归分析进一步表明了北半球极涡影响北太平洋风暴轴变化的原因,极涡通过改变500h Pa位势高度场的遥相关形态特征,进而改变东亚西风急流及风暴轴上游地区斜压性的位置与强度,从而导致风暴轴的强度发生变化.

1961-2017年中国东北地区降雪时空演变特征分析

利用东北地区162个气象台站逐日降水量和天气现象数据,采用统计分析方法,对近57年(1961-2017年)降雪的气候特征和时空演变规律进行了分析。结果表明:降雪量和降雪日数最多出现在12月,小雪和中雪最多出现在11月或12月,大雪和暴雪在冬末春初出现概率最高。降雪分布为山地大于平原,平原地区自北向南、自东向西减少,降雪高值区主要位于大兴安岭北部、小兴安岭和长白山区,降雪强度中心位于长白山区和辽宁中部平原地区。年、秋季、冬季、春季降雪量占同期降水量比例分别为4.7%、7.0%、84.4%和7.6%;辽宁省西部山区和南部大连地区日最大降雪量占年总降雪量比例最高,最长连续降雪日数在2d以下,降雪较高纬度地区更为集中。近57年降雪量和降雪强度分别以1.93mm·(10a)^-1和0.11mm·d^-1·(10a)^-1的速率显著增加,降雪日数以2.08d·(10a)^-1速率显著减少;降雪量增加主要表现为各等级降雪量的增加,降雪日数减少主要是微量和小雪日数的减少,降雪强度增加主要为大雪和暴雪降雪强度的增加。年、秋季和冬季降雪量占同期降水量比例平均每10年增加0.36%、0.48%和0.45%,春季以0.11%·(10a)^-1的速率减少。中雪、大雪和暴雪对降雪贡献率均呈增加趋势,小雪降雪量和微量降雪日数贡献率减少;1987年降雪量和降雪日数突变后,微量降雪日数和暴雪日数、小雪降雪量贡献率改变显著。就区域平均而言,2001-2017年的降雪量较1961-1980年增加了27.8%,降雪日数减少了22.4%。

东北地区近50年来霾天气气候特征

利用东北地区194个地面气象观测站的1961~2013年观测资料,对东北地区霾日及不同等级霾日的空间分布特征和时间演变规律进行分析.结果表明：东北地区霾日空间分布差异显著,辽宁中部和黑龙江中北部霾日相对较多,年平均霾日超过50d,吉林西部地区霾日最少,年平均霾日不超过2d,不同等级的霾日日数空间分布与总霾日日数基本一致;东北地区霾日主要集中在冬季,占全年霾日57.9%,秋季次之,春季最少;1961~2103年东北地区平均霾日呈显著增加趋势（2.9d/10a）,其中1981~2000年时段增加最为显著,轻微霾日、轻度霾日、中度霾日和重度霾日均呈增加趋势,但轻度霾日、中度霾日和重度霾日21世纪以来较80年代略有减少.

东北地区冬半年积雪与气温对冻土的影响

利用东北地区121个气象站逐日冻土深度、积雪深度、平均气温、地表平均气温及降水量数据,分析了1964-2017年冬半年冻土的变化特征及气象要素对冻土的影响。结果表明:东北地区积雪深度、平均气温、地表平均气温与冻土深度相关系数较高,降水量相关性不大。20世纪60年代平均气温、地表平均气温及负积温最低,最大冻土深度为历年代最深;随着气候变暖,最大冻土深度以6.15cm·(10a)^(-1)的速率显著减小。冬半年平均最大冻土深度为123cm,呈显著纬向分布,自辽东半岛向大兴安岭北部递增;随纬度和海拔高度的增加,平均气温和地表平均气温降低,负积温增加,且由北向南地气温差增大。最大冻土深度全区有90%以上的站点减少,减少速率以0.1~10cm·(10a)^(-1)为主。冻土持续时间随纬度升高而增加,月最大冻土深度和积雪深度最大值分别出现在3月和1月,最大冻土深度的增加要滞后于积雪深度的增加。由于积雪对地温的保温作用,积雪深度较浅时,冻土深度增加较明显,随着积雪深度的增加,冻土深度变化较小,积雪对冻土起到了保温的作用。对于高纬度地区站点,30cm左右为积雪的保温界限值;对于沿海站点,积雪保温的界限值在5cm左右;在相同地形下,冻土深度较浅区域积雪的保温值因海拔高度、气候特点而异。最大冻土深度对地表平均气温升温的响应更为显著,地表平均气温和平均气温每升高1℃,最大冻土深度将减小8.4cm和10.6cm,负积温每减少100℃·d,最大冻土深度减少4.9cm。

辽宁省不同等级降雪变化特征

利用辽宁省52个站逐日降水量及降雪天气现象资料提取出逐日降雪数据,采用多种统计方法分析了近53 a(1961-2013年)不同等级降雪的时空变化特征,研究表明:降雪量和降雪日数空间分布上山地要大于平原地区,由东部山区向沿海地区减少;降雪强度中心位于辽宁中部城市群所在的平原地区。降雪量、降雪日数年内分配分别呈双峰型和单峰型分布,中雪等级以上的降雪多发生在冬末春初。年降雪量增加,年降雪日数(降雪强度)显著减少(减小);降雪日数的显著减少主要表现为微量降雪日数和小雪日数的减少,尤其是微量降雪日数,降雪强度的显著增大主要是暴雪强度的增大。1960s和1970s为降雪偏多时段,1990s以来降雪量增加,降雪日数减少。不同区域各级降雪占总降雪的比例,辽东地区以微量降雪日数最大,其他区域均以小雪日数和暴雪降雪量最大。全省降雪量有65.4%站点呈增加趋势,降雪日数96.2%的站点呈减少趋势,降雪强度90.4%站点呈增大趋势,辽西地区降雪变率要大于辽东山区。小雪降雪量和微量降雪日数贡献率均呈下降趋势,其他不同等级降雪贡献率均呈上升趋势。随着纬度升高(海拔增高),总降雪量(降雪日数)和各等级降雪量(降雪日数)均增加,总降雪强度和小雪强度减小。

东北地区积雪变化及对气候变化的响应

利用东北地区1961-2017年162个气象站点逐日气象观测数据,分析了积雪的变化及其与气候变化的关系。结果表明:(1)平均年积雪日数和累积积雪深度为75.3 d和582.1 cm,呈高纬多低纬少、山地多平原少的分布,大兴安岭北部、小兴安岭和长白山区积雪日数达140 d以上,积雪日数多的地方累积积雪深度也较深。(2)平均积雪初终日和积雪期分别为11月7日、4月1日和145 d,积雪初日自大兴安岭北部向辽宁沿海地区推进;积雪初日早的地区积雪结束的也晚,积雪期更长,黑龙江大部分地区均超过了150 d。(3)积雪日数和累积积雪深度最大值均出现在1月,以1月下旬最多;积雪初日和终日最多分别出现在11月和3月,以11月上旬和3月下旬最多。(4)年积雪日数和累积积雪深度分别以1.88 d·(10a)^(-1)和71.94 cm·(10a)^(-1)的速率增加,在21世纪10年代达到年代最高值,秋季、冬季和春季积雪日数和累积积雪深度均呈增加趋势,冬季增加最为显著。积雪初日显著推迟、积雪终日提前、积雪期缩短,变化速率分别为1.44 d·(10a)^(-1)、-2.27 d·(10a)^(-1)和-3.72 d·(10a)^(-1);162个气象站点中,积雪日数和累积积雪深度均有75%以上的站点呈增加趋势,积雪初日推迟、积雪终日提前和积雪期缩短的站点分别为86.4%、98.1%和96.3%。(5)冬半年积雪受降水量(有效降雪量)的影响要大于平均气温的影响;积雪初日与11月平均气温和10月降水量相关性较好,积雪终日与2月温度因子相关性较好;随着纬度的升高和海拔的抬升,积雪日数和累积积雪深度增加,积雪初日提前、积雪终日推后、积雪期延长。

基于HBV模型的太子河流域致洪临界雨量的确定

以太子河流域为研究区域,基于流域内的气象水文数据、数字高程模型及土地利用等资料,采用HBV水文模型对流域的水文过程进行模拟,通过对模型参数的率定与验证,评估了HBV模型在该流域径流模拟的适用性,确定了适合太子河流域的最优化参数,结合水位—流量关系曲线,推算太子河流域不同等级洪水致洪临界雨量。结果表明:HBV模型对太子河流域的径流模拟效果较好,率定期与验证期Nash效率系数与确定性系数均超过0.60,模型中积雪和融雪模块(CFR)、土壤含水量计算模块(BETA)与响应模块(KUZ2、UZ1、PERC)中的这些参数最为敏感,模型基本模拟出了洪水对降水的响应过程。通过建立的HBV水文模型,结合小林子水文站的水位—流量关系曲线,以警戒水位、保证水位作为不同等级洪水的判别条件,推算得到了不同起始水位下太子河流域动态临界雨量指标,临界雨量随起始水位的升高而有所减小。

冬季北太平洋风暴轴异常及其与东亚大气环流的关系

利用NCEP/NCAR逐日再分析资料,应用滤波方差、相关分析、合成分析等研究了1963年冬季至2011年冬季北太平洋风暴轴的时空演变特征,并探讨了风暴轴活动强弱与东亚—北太平洋大气环流的关系。结果表明:与1980s后期风暴轴活动显著增强相比,近10 a来风暴轴活动又进入较气候平均水平偏低的阶段,且风暴轴主体位置有着向东北、西南两侧的振荡现象。风暴轴活动强(弱)年,东亚地区近地面温度偏高(低)、对流层低层阿留申低压和西伯利亚高压偏弱(强)、中国东部及日本上空850 hPa北风减弱(加强);对流层中层东亚大槽减弱北缩(加深南进)、对流层高层西风急流减弱(加强)。风暴轴活动与冬季影响中国的冷空气活动次数相关关系显著。

辽宁省冰雪气候资源适宜性评价

为充分挖掘辽宁省冰雪资源优势,科学规划开发寒地冰雪资源,利用61个站点的气象数据,采用统计、定性或定量指标等分析方法,评估了辽宁省冰雪气候资源的适宜性。结果表明:辽宁省各地均具有冰雪资源,东部山区冰雪资源最为丰富,辽西地区结冰期长,大连沿海地区冰雪资源相对较少。辽宁省冬季室外冰雪活动温度条件较好,冰雪资源丰富区风速低且日照适中。冬季各地高温融雪、雾和大风、低能见度等气象灾害风险低。11月中旬到翌年3月上旬全省均可人工造雪,人工造雪时段适宜。抚顺、本溪、铁岭、沈阳、丹东、辽阳的大部分地区均是宜冰宜雪的最优地区;西部地区降雪量少,宜冰大于宜雪,可适当开发冰上旅游项目;沿海的葫芦岛和大连地区冰雪期短,可探索发展小规模的冰雪旅游项目和海冰旅游。

CCSM4模式对东北气温和降水的模拟及预估

利用东北地区162个气象观测站逐月气温和降水资料对CCSM4模式的模拟性能进行了评价,并预估了2021—2050年东北地区的气候变化情景。结果表明:CCSM4模式长期历史气候模拟实验模拟的1961—2005年月平均气温、降水量值能较好地再现东北区域年平均气温、降水量的空间分布形态,但气温模拟值比观测偏低,91. 4%站点误差在1. 5℃以内;降水中心比观测略偏北,全区平均偏多35. 18 mm。2021—2050年东北区域年平均气温呈增温趋势,高纬度地区的增温幅度明显大于低纬度地区,与基准年相比,RCP2. 6、RCP4. 5和RCP8. 5情景下全区分别偏高6. 00℃、5. 86℃和6. 42℃。年降水量分布呈东南向西北递减的形态,降水大值中心出现在东南部吉林与辽宁交界处,RCP2. 6、RCP4. 5和RCP8. 5情景下全区分别偏多15. 2%、3. 1%和2. 0%。

1961—2012年辽宁省不同级别降水事件变化特征

利用1961—2012年辽宁省52个气象站降水资料,采用线性倾向估计、趋势分析及Mann-Kendell等方法,分析了辽宁省降水量、降水日数及降水强度的变化特征。结果表明:辽宁省降水量和降水日数最高值均出现在7月,降水强度最高值出现在8月。年降水量呈减少的趋势(3.47 mm/10 a),冬季和春季降水量呈增加的趋势,夏季和秋季降水量呈减少的趋势,年降水量减少主要是由于夏季小雨降水量的减少引起的。年降水日数呈显著减少的趋势(2.93 d/10 a),春季降水日数增加,夏季和秋季降水日数减少,冬季降水日数无明显变化,年降水日数的减少主要是由于夏季小雨日数的减少引起的。年降水强度呈显著增加的趋势(0.22(mm·d-1)/10 a),四季降水强度均呈增加的趋势,年降水强度的增加主要是由于秋季小雨降水强度的增加引起的。辽宁省降水量由西北向东南递增,凤城地区降水量减少速率最大,为28.40 mm/10 a;年降水日数呈东多西少的分布,新宾地区降水日数减少最明显,减少速率为9.9 d/10 a;年降水强度高值区位于辽宁东部地区,东港地区降水强度增加最大,为0.80(mm·d-1)/10 a。年降水量与年降水日数的空间分布和长期变化趋势较相似,而其与年降水强度的长期变化趋势相反。年降水量和年降水强度无明显的突变,年降水日数的突变年份为1981年。

1961—2015年东北区域最高与最低气温演变的气候特征

选取1961—2015年东北地区逐日最高、最低气温资料,在最高自由度下探讨了区域最高、最低气温的变化趋势及年代际分布特征。结果表明:东北地区年平均最高、最低气温分布受地形影响显著,具有良好的空间一致性,最高气温空间分布纬向特征较强,最低气温局地性特征较强;时间演变以1997年为节点呈现"先升后降"的趋势,1980—1997年全区呈现一致升温趋势,为第一空间分布类型; 1998—2015年呈现"北增南减"趋势,为第二空间分布类型;最高、最低气温概率密度曲线1997年后均整体向高值区移动; 1990年后极端高温出现概率有增加趋势,而极端低温相应减少。

辽河流域年平均径流对气候变化响应的试验分析

利用Holland等建立的模型,针对辽河干流流域,基于近几十年的历史气象水文观测数据率定模型参数,并建立了流域的年尺度气候—径流模拟模型。利用建立的模型,进行模拟试验、敏感性试验及预估试验分析。结果表明:在年降水量均增加10%的条件下,如气温增高1℃,则年径流量会增加14.0%;如年平均气温降低1℃,则年径流量会增加31.5%。在年平均气温均升高1℃的条件下,如年降水量增加10.0%,则年径流量会增加14.0%;如年降水量减少10.0%,则年径流量会减少30.0%,径流对降水量变化的响应更为敏感。根据国家气候中心发布的气候变化情景预估数据,对于2001—2030年模拟预估结果为,在B1情景下,气温升幅适中,降水量增加明显,径流量增加较为明显; A1B情景下,气温升幅明显,降水量增加适中,径流量增加相对最少; A2情景下,气温升幅最少,降水量增加适中,径流量增加处于中等水平。

气候模式对东北三省降水模拟能力评估及预估

利用CMIP 5全球气候模式、RegCM 4区域气候模式数据集和中国东北三省162个气象站降水观测资料,评估了CMIP 5和RegCM 4模式对中国东北三省降水的模拟能力,并对RCP 4.5和RCP 8.5温室气体排放情景下东北三省未来降水的变化进行了预估。结果表明:CMIP 5和RegCM 4模式均能较好地模拟东北三省年及四季降水量的变化,可再现东北三省降水量由东南向西向北递减的空间分布形势,但模拟的降水中心偏北,模拟的降水强度偏强;两个模式对夏季降水的模拟优于冬季,对冬季降水的模拟存在较大偏差。总体而言,全球气候模式CMIP 5对东北三省降水的模拟结果较好。对东北三省降水量的预估表明,在RCP 4.5和RCP 8.5情景下,全球气候模式CMIP 5预估东北三省年和四季降水量均呈不同程度的增加,其中对冬季降水量预估的偏差百分率增幅最大。在RCP 8.5情景下,东北三省降水量增幅显著,预估未来东北三省降水增加量基本呈由南向北逐步递减的分布,降水偏差百分率基本呈由西南向东北递减的分布。在RCP 4.5情景下,东北三省降水量增幅较小,预估未来东北三省降水量总体呈由东南向西北递减的分布,降水偏差百分率基本呈由西向东递减的分布。

气候变化对中国东北地区典型城市办公建筑能耗的影响

利用中国东北地区三个典型城市(哈尔滨、长春和沈阳)1961-2019年的气温、相对湿度等气象资料和TRNSYS软件模拟的能耗资料,分析了气候变化对东北地区办公建筑设计气象参数的影响,研究了气候变化对办公建筑能耗的影响及其影响因子。结果表明:与1961-1990年相比,近30 a(1991-2019年)东北地区三个城市的办公建筑室外设计计算参数,即供暖室外计算温度、冬季空调室外计算温度和夏季空调室外计算温度均有所升高,且夏季空调室外计算温度升幅低于其他两个设计参数,三个城市供暖室外计算温度分别升高了2.1℃、1.7℃和0.2℃;1961-2017年三个城市办公建筑冬季供暖能耗均呈减少趋势,夏季制冷能耗均呈增加趋势,年总能耗呈减少趋势;哈尔滨和长春的变化速率大于沈阳,三个城市的办公建筑年总能耗减少速率分别为5.02 MJ·m^(-2)/10 a、6.15 MJ·m^(-2)/10 a和1.99 MJ·m^(-2)/10 a。气温是影响东北地区城市办公建筑能耗的主要气象因子,分别可以解释三个城市冬季供暖能耗95%、96%和93%的变化和夏季制冷能耗72%、71%和72%的变化;气温每升高1℃,三个城市的冬季采暖能耗将分别减少20.6 MJ·m^(-2)、21 MJ·m^(-2)和18.9 MJ·m^(-2),夏季制冷能耗将分别增加15.1 MJ·m^(-2)、16.1 MJ·m^(-2)和18.8 MJ·m^(-2),年总能耗将分别减少5.5 MJ·m^(-2)、4.9 MJ·m^(-2)和0.1 MJ·m^(-2)。

城市适应气候变化能力评价—以朝阳市为例

利用朝阳市1961—2016年气温、降水资料和2007—2016年社会经济资料,采用层次分析法(AHP)构建了基于气候系统和城市系统的城市适应气候变化能力评价指标体系,根据综合指数评价结果将适应能力分为五个等级,定量评估了2007—2016年朝阳市气候系统危险度、城市系统适应度以及城市适应气候变化能力动态变化。结果表明:2007—2016年朝阳市气候系统危险度显著增加,危险度由“较低”水平至“一般”水平,气候系统危险度的增加主要是由气象灾害和极端气候危险度增加造成的;随着经济发展和城市公共服务不断完善,朝阳市城市系统适应度稳步提升,由“低”水平提高至“高”水平;在气候系统和城市系统共同作用下,朝阳市城市适应气候变化能力显著提高,年增加率为0.029,综合能力由“较低”水平提升至“较高”水平。

辽河流域气候变化及对径流影响预估与评估分析

辽河流域属于气候变暖较为显著区域,增温幅度比全球和全国的增温幅度都要高。同时辽河流域也是水资源较为匮乏且需求量大的地区,因此气候变化对水资源影响问题也更值得关注。基于长期历史观测气象水文数据和未来不同情景下气候变化预估资料,建立评估气候变化与径流量的关系,预估未来气候变化对径流量的可能影响,为辽河流域应对气候变化决策提供科学依据。结果表明:1961—2020年,辽河流域气温为持续上升趋势,降水没有明显的增减趋势,但存在阶段性变化;辽河流域降水量与径流量有较好的相关关系,具有较为一致的长期变化趋势与特征,年降水量与径流量相关数达到0.6以上。日降水量与径流量相关分析表明,降水发生后次日且为大雨降水等级(即日降水量≥25 mm)时,两者相关系数可高达0.85;敏感性试验和模式模拟试验表明,径流量对气候变化有明显的响应,降水增加(减少)、气温降低(升高),则径流量增加(减少);在未来RCP8.5排放情景下气温升高趋势最为明显,未来径流量也为显著增加趋势;RCP2.6排放情景下气温增加的幅度最小,未来径流量也表现为无明显增减趋势;RCP4.5情景下,气温增加的幅度居中,未来径流量则为减少趋势。