1979-2020年西北地区地表风速的年代际变化特征

基于1979-2020年西北地区173个气象站点10 m风速观测资料和ERA-5再分析资料,揭示了西北地区年、各季节风速的年代际变化特征及2003/2004年年代际变化可能的环流背景。结果表明:1979-2020年趋势分布存在显著的区域差异,风速增大区域主要位于甘肃中部和东部、陕西、新疆西南和东北部分地区,其余站点风速大体减小。呈现减小趋势的站点数明显多于增加趋势的站点数,呈现减小趋势站点平均地表风速大于整个西北平均的风速值,呈现增加趋势的站点的平均地表风速小于整个西北平均的风速值,并且在2004年后明显增大。年平均和各季节第一模态的空间分布与1979-2020年趋势分布相似,时间序列的年代际变化发生在2000年前后。年平均和各季节第二模态除宁夏和陕西南部地区为负异常,其余站点大体均为正异常,其时间序列均发生了两次突变,分别发生在1987/1988年和2003/2004年。1987/1988年的西北地区风速变化成因已有大量研究,本研究重点分析了2003/2004年西北风速年代际变化成因的环流因子。从500 hPa位势高度2004-2020年与1988-2003年的合成差图可知,春季环流场呈现中亚-北欧的经向偶极子模态,夏季和秋季呈现为“丝绸之路”模态,冬季呈现“斯堪的纳维亚”模态,年平均呈现为北极涛动负位相。可见,2003/2004年前后四季和年平均环流背景变化都各有特点,它们如何影响中国西北地表风速2003/2004年的年代际变化的物理过程待于进一步深入研究。

阿留申低压与东亚冬季风关系的年代际变化

东亚冬季风系统是北半球冬季最活跃的环流系统,通过与西伯利亚高压、阿留申低压、东亚大槽和东亚西风急流等系统之间的相互作用,对东亚地区的气候产生重要影响。本文主要关注阿留申低压与东亚冬季风关系的年代际变化特征,利用经验正交函数分析方法,提取阿留申低压的强度变化、南北移动、西北-东南传播型和东西移动模态,并研究这4种模态与冬季风的北部型、南部型模态关系。结果表明阿留申低压的强度变化与2种东亚冬季风型的关系都不显著。阿留申低压的南北移动与南部型冬季风的相关性较强且具有年代际变化特征。1995年后南北涛动中心受ENSO(El Ni1o-Southern Oscillation)影响向东移动,阿留申低压和西伯利亚高压的配置不利于中国东南部气压梯度的形成,导致阿留申低压的南北移动与南部型冬季风的相关性降低。另外,1975年后北大西洋涛动在中西伯利亚地区激发正位势高度异常,扩大传播型模态影响范围,给中高纬地区带来东北风异常,有利于北部型冬季风的形成,此时传播型模态与北部型冬季风显著相关。东亚冬季风系统是北半球冬季最活跃的环流系统,通过与西伯利亚高压、阿留申低压、东亚大槽和东亚西风急流等系统之间的相互作用,对东亚地区的气候产生重要影响。本文主要关注阿留申低压与东亚冬季风关系的年代际变化特征,利用经验正交函数分析方法,提取阿留申低压的强度变化、南北移动、西北-东南传播型和东西移动模态,并研究这4种模态与冬季风的北部型、南部型模态关系。结果表明阿留申低压的强度变化与2种东亚冬季风型的关系都不显著。阿留申低压的南北移动与南部型冬季风的相关性较强且具有年代际变化特征。1995年后南北涛动中心受ENSO(El NinoSouthern Oscillation)影响向东移动,阿留申低压和西伯利亚高压的配置不利于中国东南部气压梯度的形成,导致阿留申低压的南北移动与南部型冬季风的相关性降低。另外,1975年后北大西洋涛动在中西伯利亚地区激发正位势高度异常,扩大传播型模态影响范围,给中高纬地区带来东北风异常,有利于北部型冬季风的形成,此时传播型模态与北部型冬季风显著相关。

热带印度洋偶极子对副热带南印度洋偶极子的影响及其年代际变化

热带印度洋偶极子(Indian Ocean dipole,IOD)和副热带南印度洋偶极子(subtropical Indian Ocean dipole,SIOD)作为热带和副热带印度洋海气耦合的主要模态,二者联系密切。本文基于梁氏-克里曼信息流理论确定IOD与SIOD互为因果,并利用Hadley中心的海表面温度数据以及NCEP大气再分析等数据分析了1950~2021年期间前期IOD对SIOD发展的影响及其年代际变化规律。结果显示,IOD超前SIOD的相关关系在1976年和2002年前后发生了年代际转变。1950~1976年期间(P1),二者关系不显著;1977~2002年期间(P2),二者存在显著负相关,当IOD超前SIOD 5个月时达到最大负相关,相关系数为-0.56;2003~2021年期间(P3),二者相关性有所减弱,相关系数为-0.33。IOD与SIOD主周期的变化进一步验证了二者相关关系的年代际变化。P2时期,IOD与SIOD之间存在显著的2~4 a反位相一致周期,而在P1、P3时期两者没有明显的同周期。与此同时,IOD超前SIOD时二者关系的年代际变化与太平洋年代际振荡(Pacific Decadal Oscillation,PDO)的位相转换有密切联系。PDO冷位相下,副热带印度洋大气环流响应较弱,海气背景不利于IOD对SIOD事件的激发。PDO暖位相能够通过ENSO加强赤道印度洋-太平洋的Walker环流异常,与赤道东风异常有关的反气旋环流促使热带西印度洋的正海表温度异常(sea surface temperature anomalies,SSTA)向东南方向延伸,促进东南印度洋正SSTA的发展;IOD通过经向环流的垂直运动引起中纬度对流层高层辐散,产生等效正压Rossby波,与之相关的低层异常气旋环流通过“风-蒸发-海表面温度”(wind-evaporation-SST,WES)反馈诱导副热带西南印度洋负SSTA的发展,二者共同促进了次年冬季负SIOD事件的生成。

1961—2020年宁夏干旱事件年代际变化及风险评估

利用1961—2020年宁夏20个国家气象站气象观测资料,结合近40 a宁夏社会经济统计数据,建立宁夏干旱过程事件指标,并基于灾害风险评估理论建立宁夏年代际干旱灾害风险评估模型,分析宁夏干旱事件和主要农作物干旱灾害风险的年代际变化特征和区域差异性,并探讨造成区域农作物年代际风险变化的可能影响因素。结果表明:(1)近60 a宁夏干旱事件的累积效应、持续时间以及强度指标具有明显的年代际变化特征,宁夏中北部和南部山区分别在1980年和2010年前后出现趋势和均值的突变;干旱事件指标及致灾危险性指标大值区空间范围均呈现出增加-减少-增加-减少的变化特征。(2)20世纪80年代以来,宁夏不同地区玉米干旱灾害风险等级依次为引黄灌区>中部干旱带>南部山区,受玉米种植面积不断扩大和国内生产总值(GDP)持续增加影响,在中南部地区其干旱风险呈逐年代际增大趋势;小麦干旱灾害风险增加幅度为中部干旱带>南部山区>引黄灌区,致灾危险性、小麦种植面积及GDP等级较高是2010s中部干旱带部分地区干旱风险增大的主要原因。(3)面对未来宁夏中南部地区水资源短缺和灌溉用水不足的挑战,建议通过提高人工增雨能力、开发种植品种、退耕或移民等措施,减少干旱致灾危险性、孕灾环境脆弱性和承灾体暴露度,从而降低当地玉米和小麦的干旱灾害风险等级。研究结果可为地方科学规划农业生产、高效利用水资源、抗旱救灾等提供科学理论依据,促进宁夏黄河流域生态保护和高质量发展先行区建设。

基于深度学习的河南冬小麦春季冻害识别及年代际变化特征模拟

采用深度学习长短时记忆模型LSTM,基于中国重要冬小麦种植区河南省的99个气象站点1981-2020年的气象、作物、灾情等多源数据,识别河南冬小麦春季冻害发生情况,探讨冬小麦春季冻害时空分布规律和年代际变化特征。结果表明:(1)优化后的LSTM模型可较好实现冬小麦春季冻害的识别。2017-2020年LSTM模型模拟日最低气温结果与实际最低气温相比,平均绝对百分比误差MAPE为8.73%,拟合优度R^(2)为0.90。结合冬小麦春季冻害指标和灾情资料,2017-2020年实际受灾情况与本研究模型模拟结果相符。(2)1981-2020年河南冬小麦春季轻度冻害危害在逐渐减弱,轻度冻害发生频率高值区由东北部南移至东部。1981-2020年河南冬小麦春季轻度冻害的整体分布情况呈东北部高,西南部和东南部低,40a平均发生频率为0~1.75次·10a^(-1)。轻度冻害发生频率由0.843次·10a^(-1)逐步降至0.157次·10a^(-1),其高值区由东北部南移至东部。(3)1981-2020年河南冬小麦春季重度冻害发生频率呈先增后减趋势,其发生频率高值区由东北部南移至东部。重度冻害40a整体分布表现为东部地区高于西部地区,北部地区高于南部地区,40a平均发生频率为0~2.75次·10a^(-1)。冬小麦春季重度冻害的发生频率由0.508次·10a^(-1)增至0.857次·10a^(-1),后减至0.289次·10a^(-1),重度冻害发生频率高值区由东北部南移至东部。河南冬小麦春季冻害整体呈减少趋势,但气候变暖下极端天气事件发生频率呈增加态势,加强气候变化背景下中国重大农业气象灾害对各地区农业生产影响的研究仍然是今后研究重点之一。本研究提出的基于深度学习LSTM的冬小麦春季冻害识别模型,对各精度评价指标均有提升,冻害识别结果与实际发生情况基本一致,可为全球气候变化背景下大面积冬小麦冻害识别提供思路和方法,对其他农业气象灾害识别有一定参考价值。

对流层北极极涡强度和形态的年代际变化及其季节性特征

基于1960~2020年的NCEP/NCAR再分析资料中500 hPa月平均位势高度场数据,结合500 hPa描述北极极涡边界的特征等值线,本文定义并计算了对流层描述北极极涡物理特征的范围指数、强度指数和综合指数,并在此基础上分析了1960~2020年对流层北极极涡的季节变化以及年际年代际变化特征,初步探究了全球变暖背景下北极极涡的强度和形态变化新特征及其与北极放大的关系。结果表明:1) 北极极涡的范围和强度具有一致的季节变化特征,夏季7月份极涡范围最小,强度最弱,极涡边界特征等值线(5560 gpm)呈四波结构;冬季1月份极涡范围最大,强度最强,极涡特征等值线呈现三波结构。2) 北极极涡的综合指数与强度指数具有高度一致的年际年代际变化特征,除夏季外,其他季节二者之间的相关达0.99以上。北极极涡的变化主要体现在极涡强度的年代际减弱,年代际转折时间发生在1995年前后,秋季的年代际减弱最显著。3) 北极极涡的空间形态也发生了显著的年代际变化,特别是在春季绕极非对称的北极极涡中心在后一年代时段分裂成东西半球的欧亚和北美两个中心。

西北太平洋热带气旋累积能量与ENSO相关性的年代际变化

文章利用中国气象局发布的热带气旋(TC)最佳路径数据资料,以及NCEP/NCAR大气再分析数据,分析了盛季(7~9月份)、后季(10~11月份)西北太平洋(WNP)TC累积气旋能量(ACE)与ENSO事件相关性的年代际变化。发现WNP TC盛季ACE与ENSO的相关性在1980年发生了年代际的突变,二者相关性由不显著变为显著的正相关。TC后季ACE与ENSO的相关性在1990年前后发生了年代际的突变,相关性由不相关变为显著的正相关。盛季、后季二者相关性年代际转变发生的事件不同,影响机制也不同。盛季ACE与ENSO相关性发生转变的主要原因是连续型ENSO在1980年之前发生频次较高,减弱了ENSO对ACE的影响。后季ACE与ENSO相关性发生转变的原因主要是1990年之前,El Niño多为东太平洋型,在WNP激发的环流异常为偶极子型分布,不能影响ACE的总量,1990年之后,El Niño发生时异常对流的位置偏西,WNP大部分区域被气旋式异常环流控制,有利于TC的生成和加强,因此TC ACE与ENSO有较好的相关性。This paper utilizes the best track data of tropical cyclones from the China Meteorological Administration, along with NCEP/NCAR reanalysis atmospheric data, to analyze the decadal shift in the relationship between the Accumulated Cyclone Energy (ACE) of tropical cyclones (TC) in the Northwest Pacific (WNP) during the peak (July-September) and late (October-November) seasons and ENSO events. It was found that the correlation between WNP TC ACE during the peak season and ENSO underwent a decadal shift in 1980, changing from non-significant to a significant positive correlation. The correlation between late-season TC ACE and ENSO also experienced a decadal shift around 1990, changing from no correlation to a significant positive correlation. The decadal shifts in correlation during the peak and late seasons occurred at different times and were driven by different mechanisms. The shift in the correlation between peak season TC ACE and ENSO is primarily due to the high frequency of continuous-type ENSO events before 1980, which weakened the influence of ENSO on ACE. The reason for the shift in the correlation between late-season TC ACE and ENSO is mainly because before 1990, El Niño was predominantly of the Eastern Pacific type, and the circulation anomalies it triggered in the WNP were of a dipole distribution, which did not affect the total ACE. After 1990, the position of anomalous convection during El Niño events shifted westward, and most of the WNP was controlled by cyclonic anomaly circulation, which was conducive to the generation and strengthening of TCs, hence the better correlation between TC ACE and ENSO.

北印度洋热带气旋统计特征及年代际变化

本研究利用基于统一卫星观测和识别方法产生的ADT-HURSAT气旋数据集,对北印度洋热带气旋在1978~2017共40年的整体特征及年代际变化进行了统计分析。研究发现,春季和秋季是北印度洋热带气旋的高发季节,孟加拉湾气旋数量达到峰值的时间在两个高发季节中均比阿拉伯海提前约一个月。北印度洋气旋的生成区域主要分布于阿拉伯海东部海域和孟加拉湾中部偏西海域。CS(Cyclone Storm)等级气旋更多生成于在北印度洋的偏北海域,ESCS(Extremely Severe Cyclone Storm)等级及以上的强气旋全部在5°N~15°N纬度范围内生成。对于年代际变化,北印度洋热带气旋在秋季的生成数量平均每十年增加5个,生成区域在后二十年呈现向西北方向移动的特点,其中阿拉伯海热带气旋生成位置分别向西移动1.3°和3.2°(p<0.01),较孟加拉湾气旋变化更加显著,平均增强速率也超过孟加拉湾约20%。特别是,相比于前10年(1998~2007),阿拉伯海近10年(2008~2017年)热带气旋数量减少,气旋达到的最大强度提高至120 kt,孟加拉湾气旋数量自1998年以来较为稳定,气旋最大强度却持续降低,这与使用其他数据集的研究结果不同,表明数据集质量对气旋特征变化的重要性。进一步分析发现,北印度洋潜热通量的年代际差异是控制北印度洋热带气旋生成位置年代际变化的主要因素。

CMIP6对中国东部夏季降水年代际变化的模拟能力评估

中国东部夏季降水具有显著的年代际变化特征,其年代际变化会对中国东部旱涝情况以及人民生产生活造成重大影响,因此了解及预测中国东部夏季降水的年代际变化尤为重要。第六次国际间耦合模式比较计划(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6,CMIP6)能够再现出不同尺度的气候要素,能够帮助人们更好地认识气候要素的变化特征及预测气候要素在未来的变化。那么CMIP6对中国东部夏季降水年代际变化的模拟能力是怎样的?模拟结果较好或较差的原因是什么?面向上述问题,本文运用CN05.1降水观测资料、ERA5再分析资料、NOAA海温资料以及30家CMIP6模式历史试验数据评估了CMIP6对1961-2014年中国东部夏季降水年代际变化的模拟能力。1961-2014年中国东部夏季降水发生了两次年代际变化,分别发生于20世纪70年代中期、90年代初,21世纪后由于西太平洋副热带高压、南亚高压、热带海温等气候要素年代际变率的减弱,年代际变化特征并不明显。中国东部夏季降水年代际变化的物理机制与西太平洋副热带高压、南亚高压、热带海温的协同作用有显著的相关关系。在发生于20世纪70年代中期及90年代初的年代际变化中,西太平洋副热带高压和南亚高压同时加强或减弱,且热带太平洋多个海域的海表温度在上述两次年代际变化前后发生了显著的变化,上述变化引起了长江以南地区(18°N-30°N,105°E-122°E)850 hPa及200 hPa风场及散度场的变化,从而导致长江以南地区水汽输送、经向环流以及大气低层稳定度的变化,进而导致长江以南地区降水的年代际变化。选用的30家CMIP6模式虽然能较好地模拟出1961-2014年中国东部夏季降水的气候态,但仅有5家CMIP6模式能够较好地模拟发生于20世纪70年代中期及90年代初的两次年代际变化,取得了0.7及以上的泰勒评分,其余模式对降水年代际变化的模拟能力较弱。此外,优选模式集合平均对发生于20世纪70年代中期及90年代初的两次年代际变化的模拟结果显著优于模式单独模拟结果,这是因为优选模式集合平均能够较好地模拟出上述两次降水年代际变化前后西太副高、南亚高压的同时增强或减弱以及部分热带太平洋海区的海温变化,进而较好地模拟出了我国东部经向环流的变化,最终能够较好地模拟我国长江以南地区夏季降水的空间变化特征。

青海高原生长归一化差值植被指数对气候暖湿化响应的年代际变化

本文利用1982~2018年美国国家海洋和大气局(NOAA)先进甚高分辨率辐射计(AVHRR)观测得到的归一化差值植被指数(NDVI)数据集和中国区域高分辨率近地面气温和地面降水率驱动数据集(CMFD),采用线性倾向估计、M–K检验、偏相关和方差分析等方法,研究了气候暖湿化背景下青海高原生长季(5~9月)地表植被变化特征及其对气候暖湿化响应的年代际变化。结果表明:(1)1982~2018年,青海高原生长季地表植被呈由东南向西北逐渐减小的空间分布特征,整体呈显著增加趋势(p<0.01),气候倾向率达0.01(10 a)-1,但在空间上呈两极化发展,在青海高原东部和西南部植被显著变好(面积占57.3%)的同时,青海高原西北部的柴达木盆地地表植被表现为退化态势(面积占14.8%)。(2)1982~2018年青海高原气候整体呈暖湿化特征,但在1990年代中后期发生了显著的趋势变化,不同时段气候暖湿化的区域和强度存在差异,P1时段(1982~1998年)的增温强于P2(1998~2018年)时段,而P2时段的变湿强于P1时段;青海高原生长季地表植被在1998年之前为波动上升,趋势不显著,但从1998年开始出现显著增加趋势(p<0.05),这与青海高原地面降水率的变化相一致。(3)在青海高原气候暖湿化不同阶段,地表植被对气候变化具有不同的响应,在P1时段,水分条件相对不足的情况下,地表植被对热量因子(气温)以负反馈为主,增温不利于地表植被的生长,特别是在黄河源区北部和青海湖附近;而在P2时段,在水分条件相对充足的条件下,地表植被对水分和热量因子均以正反馈为主,在二者的共同作用下,青海高原生长季地表植被出现了大范围好转。

不同季节印度洋Walker环流年代际变化的海温驱动因素研究

基于观测资料,本文研究了1900—2015年北半球不同季节影响印度洋沃克(Walker)环流年代际变化的关键海温异常和物理过程,发现在北半球冬季,热带东太平洋海温与热带北大西洋海温均对印度洋Walker环流的年代际变化有影响;在北半球夏季,印度洋Walker环流的年代际变化仅与热带北大西洋海温相关。进一步研究发现,冬季与夏季影响印度洋Walker环流年代际变化的物理机制存在差异。在冬季,太平洋Walker环流与印度洋Walker环流紧密耦合,热带东太平洋海温负异常以及热带北大西洋海温正异常会通过调制大气对流异常,进而增强太平洋Walker环流,并通过跨海盆的“齿轮”效应加强印度洋Walker环流;而在夏季,太平洋Walker环流与印度洋Walker环流的耦合关系消失,取而代之的是热带北大西洋海温正异常通过加强其上空以及北非的对流活动,激发大气开尔文(Kelvin)波而削弱印度洋Walker环流。值得注意的是,冬季和夏季热带北大西洋都对印度洋Walker环流有影响,但效应刚好相反:冬季热带北大西洋增暖有利于印度洋Walker环流的增强,而夏季热带北大西洋增暖使印度洋Walker环流减弱。本文的研究结果为气候长期变化预测提供了理论参考。

秋季北大西洋马蹄型海温异常与初冬我国气温年际变化的联系

本文基于Hadley中心的海表温度资料、全国160站气温资料以及National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research(NCEP/NCAR)的再分析资料,运用经验正交函数(empirical orthogonal function,EOF)分解和相关分析等多种统计方法,研究了1951~2020年秋季(9~11月)北大西洋海温年际异常的主要特征及其对初冬(12月)我国气温异常的影响。结果表明:秋季北大西洋海温异常EOF的第一模态是纽芬兰岛东南部海温为负(正)距平,北大西洋副极地和副热带及其东部海温为正(负)距平的马蹄型海温模态,方差贡献率为20.5%。研究表明,秋季北大西洋马蹄型海温异常与我国大部分地区初冬气温异常有显著的正相关关系,即秋季北大西洋马蹄型海温模态呈正位相时,我国大部分地区初冬气温偏高,反之,我国大部分地区初冬气温偏低。进一步分析表明,秋季北大西洋马蹄型海温异常能够持续到初冬。当秋季北大西洋马蹄型海温呈正(负)位相时,初冬北大西洋副极地和副热带海温异常通过加热(冷却)异常能够引起局地对流层上层的辐散(辐合)运动,并且激发出南、北两支Rossby波列。其中,北支波列由北大西洋副极地向东北方向传播至巴伦支海附近,然后沿西伯利亚向东南方向传播至我国上空;南支波列由北大西洋副热带向东传播至我国上空。在南、北支波列的影响下,我国上空对流层上层出现异常辐合(辐散),与之伴随的异常下沉(上升)运动使得我国上空云量减少(增加),到达地表的短波辐射增加(减少),同时地表向低层大气传输的长波辐射增加(减少),在非绝热加热的作用下,我国大部分地区气温偏高(偏低)。利用NCAR Community Atmosphere Model version 5.3(CAM5.3)模式模拟了北大西洋马蹄型海温异常对初冬大气环流、辐射强迫和气温的影响,模拟结果与观测资料统计分析结果基本一致,进一步表明该海温模态能够激发出遥相关波列,影响东亚大气环流异常,通过非绝热加热的作用影响我国气温异常的年际变化。

云南春季降水年代际变化特征及机理研究

利用1950—2016年GPCC逐月降水资料、ERSST.V4海温资料、NCEP/NCAR再分析资料,分析云南春季降水的年代际变化及其可能成因。结果显示:影响云南春季降水年代际变化的海温关键区为印度洋和菲律宾以东的太平洋;海温异常引发大气环流异常,影响云南春季降水年代际异常的水汽输送主要有两条路径,一是来自西北太平洋的大量水汽通过异常气旋性环流北侧的偏东向云南输送,二是来自阿拉伯海和孟加拉湾的水汽通过异常气旋性环流东侧的西南气流向云南输送,两条水汽在云南辐合上升使得云南降水年代际偏多。

1956-2005年中国极端温度空间型变化年代际特征

文章利用1956-2005年逐日气温资料,通过EOF等统计方法,对中国极端温度的时空特征和空间型的年代际特征进行了分析。结果表明:1956-2005年中国极端温度均呈现增加的趋势,特别是1986-2005年极端高温增温趋势加剧,其增温趋势约是1956-2005年的3倍;极端温度的增温趋势存在季节性差异,极端高温秋季增温趋势最强、夏季最弱,极端低温冬季增温趋势最强、夏季最弱;1986-2005年极端温度的增温趋势地域性差异更为突出;极端温度变化的空间模态随年代变化有一定规律。

塔里木河流域夏季降水年际和年代变化的环流异常

基于1961-2020年夏季(6-8月)NCAR/NCEP再分析资料和塔里木河流域38个气象站降水资料,使用5 a滑动平均分离出该流域夏季降水年代际和年际变化,选出年际变化典型的干年和湿年与年代际变化的干期(1963-1986年)和湿期(1989-2018年),分析与这两种时间尺度变化相关联的大气环流异常。结果表明:影响年代际变化的大气环流异常主要是大西洋和欧亚大陆的对流层位势高度场从西北至东南交替出现反气旋和气旋距平环流。在湿期,分别在蒙古国和中亚的反气旋和气旋距平环流加强,塔里木河流域东部和西部分别出现明显的东风和西南风异常,来自西北太平洋和印度洋的水汽增多;在干期则相反。影响年际变化的大气环流异常主要是:在湿年,塔里木河流域之外的西北部和东北部的对流层都为显著的反气旋距平环流,塔里木河流域西部对流层为气旋距平环流,流域东部对流层为反气旋和气旋距平环流影响区;从南北方向向塔里木河流域输送的水汽增多,北风的水汽输送增加较多,南风的水汽输送增加较少,来自北冰洋和印度洋水汽增多;在干年则相反。

广东省主要江河68年径流量年际变化特征分析

基于广东省西江、北江、东江、韩江、鉴江等5条主要江河1956—2023年共68 a的径流量资料,分析了径流量的基本特征和趋势性、自相关性、随机性和空间相关性等变化特性。结果表明,5条江河径流量的年际变化总体较大;西江的平水年较多,而其他江河的特丰年和特枯年较多;5条江河径流量的年际变化趋势性不明显,北江、鉴江、西江呈不显著上升趋势,东江、韩江呈不显著下降趋势;径流量序列的年际自相关性很低,接近于纯随机性,旱涝切换的规律性不强;西江与其他4条江河的年径流量序列的互相关性较弱,互补性较强;北江、东江和韩江的年径流量序列的互相关性较强,同丰同枯现象明显;鉴江的年径流量序列与其他江河的互相关性也较弱。

基于WorldView-3遥感影像的福田红树林碳储量年际变化

红树林是热带亚热带地区特有的滨海蓝碳生态系统,然而其碳储量动态变化却鲜有报道。该文以深圳福田红树林为研究对象,基于2017年获取的WorldView-3高分辨率遥感影像以及地面样本点,采用面向对象的随机森林分类方法识别红树林优势群落冠层,反演并计算得到深圳福田红树林各优势群落面积。进一步,基于2017年、2020年和2023年3个时间段红树林群落实地调查数据,计算各优势群落碳储量,进而获得福田红树林群落碳储量空间分布及年际动态变化。结果表明:(1)随机森林算法的冠层识别总体精度为82.29%,Kappa系数为0.77;福田红树林分布面积为93.84 hm 2,其中秋茄(Kandelia obovata)分布面积最大(49.96 hm 2),白骨壤(Avicennia marina)、海桑(Sonneratia caseolaris)、无瓣海桑(S.apetala)、木榄(Bruguiera gymnorhiza)的面积依次为26.23、8.90、6.52、0.50 hm 2。(2)秋茄群落总碳储量最高,其次是白骨壤、海桑和无瓣海桑,木榄群落总碳储量最低。无瓣海桑和海桑的群落碳密度呈上升趋势且无瓣海桑群落碳密度在五个优势群落中最高,秋茄群落碳密度先升后降,白骨壤群落碳密度呈下降趋势,木榄群落碳密度变化不明显。总体而言,福田红树林优势群落碳储量在2017—2023年间变化不大,秋茄、无瓣海桑和海桑群落碳固存能力较强,白骨壤群落的碳密度逐年减少,而木榄群落碳密度相对稳定。该研究结果为评估福田红树林各优势群落固碳能力提供了数据基础,并对后续红树林恢复与管理提供科学依据。

青藏高原冬春多源积雪资料年际变化尺度上的适用性分析

青藏高原冬春积雪变化具有显著的年际变化特征,其对中国东部夏季降水预测具有一定指示意义。由于特殊的复杂地形,青藏高原气象站点分布稀疏且不均匀,再分析数据和卫星数据提供的高原积雪资料的不确定性是影响和制约积雪变化及其天气气候效应研究中的一个关键问题。本文基于青藏高原台站观测、再分析(ERA5和NOAA-V3)和卫星反演(MODIS雪盖以及IMS雪盖)的多源积雪资料,采用偏差分析、均方根误差以及相关分析等多元统计方法重点检验了多源高原积雪数据在描述积雪年际变化特征方面的不确定性。通过比较不同积雪资料的时空分布和变化特征,以期提升多源高原积雪资料适用性的认知,并为相关研究提供有意义的参考。分析结果表明:(1)就再分析数据给出的积雪资料而言,ERA5雪深资料相较NOAA-V3雪深,对高原站点观测雪深的描述效果更好。除了高原中东部分站点外,ERA5雪深数据的平均偏差和平均均方根误差均较小,而NOAA-V3雪深数据的平均偏差和均方根误差在整个高原范围内均存在一定程度的高估;(2)再分析(ERA5和NOAA-V3)和卫星反演(MODIS雪盖以及IMS雪盖)积雪数据和高原站点雪深均在年际变化特征上具有较好的一致性;其中ERA5再分析积雪数据与高原站点观测雪深数据在长期趋势上更为类似;另外,北半球雪盖与站点观测雪深的年代际变化趋势更加类似;(3)再分析资料(ERA5、NOAA-V3)的雪深和雪盖在高原的分布存在空间差异性,其中NOAA-V3在多雪年和少雪年的大值区都位于高原南部、北部边缘以及高原中东部,而ERA5的大值区主要分布在高原的中东部、西部以及南部边缘。然而,每种再分析数据各自的雪深和雪盖之间差异较小,且积雪异常年份的差值分布较为一致,无论是雪深还是雪盖,正异常区都位于高原中部、西部和南部边缘,负异常区则都在高原北部;(4)三种卫星的雪盖在多雪年大值区都位于高原中东部、南部以及西部地区。不同卫星数据在积雪异常增多年份雪盖的差值分布也较为一致,但再分析资料体现出的高原北部边缘的负异常并未在卫星雪盖资料上体现出来,此结果可能与卫星反演积雪数据的涵盖时间短以及处理方式不同有关。

舟山海域夏季上升流的年际变化及其与ENSO的关系

本文利用1968—2021年的海表温度和风场数据,分析舟山海域夏季上升流强度的年际变化,并结合同期的Ni?o 3.4指数分析ENSO(El Ni?o-Southern Oscillation)对上升流的影响。温度和风上升流指数表明,1982—2021年夏季舟山海域上升流均呈下降趋势,下降速率分别为0.062℃·10a^(−1)和0.35m^(3)·s^(-1)·(100m·a)^(-1)。近年来,沿岸风应力的减弱是影响温度上升流指数减弱的一个重要因素。统计更长时间段内(1968—2021年)El Ni?o和La Niño年风上升流指数的强度发现,El Ni?o年平均风上升流指数较小,仅为-10.33m^(3)·s^(-1)·(100m)^(-1)。La Niño年平均风上升流指数较大为7.60m^(3)·s^(-1)·(100m)^(-1),高于El Ni?o和气候态,且多达4级(比例为75%)。进一步分析ENSO与舟山海域风上升流指数的关系发现,ENSO主要通过影响风的变化进而影响上升流的强度。El Ni?o年,舟山海域东南风减弱,导致上升流强度较弱,甚至发生下降流。La Niño年主要为偏南风且风速较大,更有利于上升流的发展。

黑潮延伸区系泊浮标海表pH的年际和季节变化

西北太平洋海表pH具有显著的长期酸化趋势和季节性变化。近十年来,位于黑潮延伸区的KEO浮标(144°36′E, 32°24′N)提供了丰富的观测数据。基于2008至2019年浮标海表实测盐度、温度、气压和CO_(2)分压数据,利用CO2SYS程序重建了近原位海表pH时间序列,并对其年际趋势和季节变化进行了分析讨论。结果表明,KEO站点2008年至2019年海表pH下降速率为(2.18±0.52)×10^(-3)/a,与日本周边海域pH下降速率趋势一致。气候态月平均pH在夏季最小,其季节变化与位于西北太平洋同一纬度的其他两个JMA(Japan Meteorological Agency)站点((137°E, 32°N)和(165°E, 32°N))相似。KEO站点的海表pH季节变化较邻近的近岸CL站点((140°22′E, 35°10′N),位于千叶县)更为显著。KEO站点海表pH最大下降速率发生在夏季(3.22±0.64)×10^(-3)/a,与秋季(2.55±0.44)×10^(-3)/a相当,其次发生在春季(1.89±0.42)×10^(-3)/a,最后在冬季(1.66±0.37)×10^(-3)/a,约为最大值的1/2。本研究所用时间序列较短(小于等于12年)且存在数据缺口,使得趋势计算具有较高不确定性,建议采用更长的时间序列进一步研究海洋酸化的年际和季节趋势差异。本研究有助于加深对黑潮延伸区海洋酸化的认识。