近50a青藏高原东部夏半年强降水事件的气候特征

基于青藏高原东部47个站点1963-2012年的5-9月逐日降水资料,分析了近50 a该区夏半年强降水的时空分布特征和相对强度。结果表明：青藏高原东部夏半年强降水事件在7月出现的频次最多,以持续1 d的单站暴雨为主;强降水量和频次在近50 a呈弱增长趋势,其存在准12 a的年代际震荡,且在1978年之后,强降水量同时存在大致准3 a的演变周期,在各自然分带强降水量和频次的变化趋势存在差异;夏半年强降水量和频次呈现出自东南向西北阶梯性递减的分布特征;青藏高原东部夏半年强降水的相对强度与强降水量呈反向特征,其中以柴达木地区相对强度为最大,藏东川西区为最少;各自然分带的强降水量和频次与夏半年降水量有很好的相关关系,而强降水的相对强度与夏半年降水量表现出不同的正负相关性。

黄土高原夏半年降水气候变化特征及对作物产量的影响

利用黄土高原56站夏半年（4～10月）降水总量资料，分析了其空间基本分布特征，用EOF、REOF方法对平均降水总量进行了气候分区，用方差分析方法分析了其时间变化特征，对比分析了多雨年和少雨年降水对冬小麦及玉米产量的影响。结果表明：黄土高原夏半年降水具有明显的南北和东西差异，可分为6个气候分区，不同区域降水的年代际变化明显；在时间分布上少雨年份和多雨年份交替出现，自1986年以来降水总量趋于减少趋势；对比分析表明，上年7～10月和当年4～6月多雨使冬小麦产量增加420～720kg／hm^2，少雨使冬小麦产量减少180～660kg／hm^2，当年4～9月多雨使玉米产量增加435kg／hm^2，少雨使玉米产量减少435kg／hm^2。

我国夏半年降水距平与北太平洋海温异常的奇异值分解法分析

利用奇异值分解法分析了我国夏半年各月降水距平与北太平洋海温异常的相互关系，指出：（１）平均意义上，秋冬季海温与我国春末至盛夏各月降水存在显著的相互关系；（２）秋冬季赤道东太平洋海温对次年４－５月江南东部和７月高原东侧、黄河中下游地区的降水有显著的影响；（３）盛夏至冬季的赤道中东太平洋海温与前一年６月黄淮地区及７月长江流域降水关系密切。

广东省夏半年降水敏感区域分析

利用广东省25个台站1980年至2012年4-9月份的降水量资料,采用小波分析、EOF和REOF方法对夏半年降水量的周期振荡、空间异常特征以及时间变化规律进行诊断分析研究。结果表明：广东省夏半年降水总量存在显著的4a、7a和13a周期振荡,且4a周期振荡信号最强,为第一主周期,7a和13a分别为第二、第三主周期。其主要异常模态表现为一致偏少或一致偏多、沿海与内陆反向型。广东省夏半年降水量的异常敏感区域为粤西北区、粤西南区和粤东北区。三个区域近几年夏半年降水量均表现为减少趋势,其中粤东北区降水量减少幅度较大。

夏半年中国总降水、极端降水及台风降水的趋势分析

利用逐日气象台观测资料,对1961-2010年夏半年（5～10月）中国总降水、极端降水、台风降水进行了趋势分析.结果发现：（1）中国平均降水量显著增加主要是由于降水强度增强引起的,降水强度增幅大于降水频数的减幅;极端降水量显著增加主要体现为极端降水频数的增多,极端降水强度50年来并无显著变化.（2）台风降水量减少主要是由于台风降水频数减少引起的,台风降水强度增幅弱于台风降水频数减少的幅度.（3）极端降水对总降水的贡献大致以103°E为界,呈东高西低的空间分布,东侧受东亚夏季风的影响,东亚夏季风对极端降水有明显的加强作用,能达到全年总降水的10％左右;103°E西侧,极端降水的趋势对总降水增长趋势的贡献率为25％～50％,而东侧,总降水趋势主要受极端降水趋势的控制,极端降水趋势（包括增、减趋势）的贡献达50％～100％.（4）长江中游至西南地区和黄河中下游及环渤海地区的降水趋势与全国整体呈上升趋势不同,这些地区的降水呈显著下降的趋势,台风降水趋势显著减少导致这些地区极端降水减少,进而造成总降水的减少.

新疆夏半年降水观测误差分析和修正

降水资料的准确性对区域和全球的水文、气候研究意义重大。对降水观测误差进行修正是提高降水资料准确性的有效途径。基于新疆地区316个自动气象站2013年夏半年的气温、降水量、风速、相对湿度和气压的小时数据,采用世界气象组织固态降水观测国际合作项目在中国乌鲁木齐河流域进行的一系列观测实验得出的降水观测误差修正方法,在提高降水类型判定精度的基础上,对316个自动气象站观测的降水资料中湿润损失和动力损失进行系统误差分析和修正,主要结论为:(1)湿润损失修正量北疆大于南疆,天山北坡明显高于南坡。(2)动力损失修正量北疆大于南疆,天山北坡大于南坡,天山南坡站点动力损失修正量由北向南逐渐减小。(3)总修正量北疆大于南疆,总修正系数大多介于15.0%~20.0%和20.0%~25.0%。(4)修正后降水量平均值增加了16.96 mm。

夏半年热带太平洋中部型海温异常与热带印度洋海盆模对同期中国东部降水的共同影响

利用1961—2013年NCEP/NCAR再分析资料和Had ISST月平均海表面温度资料,分析了夏半年热带太平洋中部型海温异常与热带印度洋海盆模(Indian Ocean Basin M ode,IOBM)的特征,并研究了不同位相配置时二者对同期中国东部气候的共同影响。结果表明:1)太平洋中部型海温异常指数与印度洋海盆模指数几乎相互独立。太平洋中部型海温异常与IOBM同位相变化(记为PPNN事件)和反位相变化(记为PNNP事件)时,热带印太地区海温异常分别呈三级型和偶极型分布。2)不同位相配置对中国东部地区降水异常的影响及其影响机制存在显著差异:当发生PPNN事件时,水汽从海洋性大陆(Maritime Continent,MC)地区向江淮流域输送;热带海温异常引起大气产生Gill型响应,维持了中国东部的环流异常;M C地区通过经向三圈异常垂直环流引起江淮流域降水异常增多。发生PNNP事件时,Gill型环流响应中心西移,长江流域降水偏少,水汽辐散;同时MC地区对流层低层准定常Rossby波能传播也有利于长江流域扰动的维持。这些结果对深刻认识中国东部地区夏半年降水异常成因和印度洋/太平洋海温异常不同分布的作用具有重要意义。

环青海湖地区夏半年极端降水时空特征及其对大气环流因子的响应

利用环青海湖地区8个气象站点1961—2018年逐日降水数据,分析了该地区夏半年降水量和极端降水指标的时空变化和大气环流特征。结果表明:近60 a环青海湖地区夏半年降水量呈显著增加趋势;极端降水事件各项指标(夏半年的极端降水量、极端降水日数、极端降水强度、1日最大极端降水量、极端降水事件频率)呈上升趋势,尤其是2005年以来各项极端降水指标上升趋势特别明显。21世纪初期是环青海湖地区的降水突变期,夏半年降水量和极端降水事件多项指标均在这一时期发生了突变。通过对极端降水指标与环流变化的关系研究发现,南极涛动指数(AAO)、西太平洋副高强度指数(WPSH)与极端降水指标显著正相关。在2006年前后南极涛动指数(AAO)和西太平洋副高指数(WPSH)发生比较明显的转折性变化,最终导致环青海湖地区夏半年极端降水各项指标在2006前后出现比较明显的突变。环青海湖地区夏半年降水量和极端降水量均存在6 a的短周期和16 a左右的长周期。环青海湖地区夏半年极端降水量和极端降水日数均表现为西部较东部显著的空间变化特征。

1973—2020年甘肃河东夏半年降水变化特征及影响因素分析

基于1973—2020年4—9月甘肃河东60个国家气象观测站的降水资料,采用经验正交函数分解、相关分析等方法,分析了不同量级降水的时空分布及变化特征,并讨论了气温、大尺度环流、地形等对夏季降水的影响。结果表明:(1)河东西部位于季风区最末端,气温变化对降水影响相对显著。其中甘南高原及以北山区海拔高度高,输入性水汽少,气候变暖对水循环的促进使降水量趋于增多。西部其他区域输入性水汽仍占主导地位,冷空气活动减弱使降水量趋于减少。(2)河东东部地形过渡平缓,降水受季风影响显著。1998年后Niño 3.4区(5°N~5°S、120°~170°W)海温转为负距平为主,随着季风增强及雨带北抬,降水量随之增长。(3)河东地区降水量年际变化的主要特征是所有站点同时增大或减小,但在拉尼娜年更容易出现东、西部降水反相变化的特征,太平洋年代际振荡负相位时西部地区降水增多,东部部分站点减少,北极涛动负相位时,东南部降水增多,西部部分站点减少。甘肃河东夏半年降水变化及影响分析,不仅为复杂地形下大气环流和气候变暖对降水变化影响的差异性研究提供参考,还将丰富季风区末端降水预测依据。

乌鲁木齐夏半年降水演变及可能最大降水估算

对乌鲁木齐4—9月夏半年大雨以上降水各年代际降水量和降水日数统计分析表明:除20世纪60年代外,乌鲁木齐4—9月各年代大雨以上降水占总降水量的40%以上。大雨以上降水量和降水日数都呈增加趋势,2000年以后大雨以上降水量和暴雨次数都达到最大值。在此基础上,采用水文气象学的原理和方法对当地暴雨进行水汽效率放大和水汽输送率放大,推求乌鲁木齐1、2、3d的可能最大降水量,对比两种放大方法,采用水汽效率放大,1d可能最大降水为102mm。并用极值分布法推求乌鲁木齐最大日降水量重现期。为防汛抗灾提供了可靠的气象决策依据,最大可能降低了暴雨洪涝灾害造成的损失。

CMIP6多模式对三江源冬半年极端降水模拟能力评估

为了评估4个全球气候模式(CMIP6)在三江源地区冬半年极端降水的模拟能力,基于台站监测资料和模式历史模拟数据,针对8个极端降水指数,采用泰勒图及多个统计方法进行量化分析。结果表明:(1)多数模式及其集合平均均能够较好地模拟出三江源冬半年极端降水的年际变化趋势,但模式模拟结果均高于观测;(2)模式对8个极端降水指数空间分布模拟能力较强,其空间相关系数较高,大部分达到0.8且均通过0.01显著性;(3)对不同指数而言,模式模拟差异性较大并且模式对于各极端降水指数的时间变率的模拟能力显著弱于空间分布模拟;(4)对不同台站而言,模式对不同台站间的模拟效果差距明显,但总体依旧是多模式集合平均MAM表现最好。

我国暖半年降水中δ18O与水汽输送

利用GNIP提供的我国32个站1961~2015年暖半年（4~9月）逐月降水中δ18O、NOAA提供的NCEP/NCAR月平均再分析资料以及实测的月降水量（P）数据，分析了各站点的P、降水中δ18O分别与我国暖半年4条水汽通道的水汽输送强度（Q）之间的相关关系，并对6个代表站δ18O与其所在格点不同风向的水汽输送比例之间的关系进行了讨论和比较。结果表明，与台站降水量相比，降水中δ18O可以更加明确地指示影响该站点的水汽通道和水汽输送的变化。δ18O与西南通道Q-具有显著相关性的站点数最多，达18个，占总站点数的56.3%，这些站点主要位于华北、长江沿线及其以南地区；受东南通道影响的站点集中分布于长江以南地区；有5个站点的δ18O与西北通道Q的相关关系通过了0.05的信度检验；与南海通道Q密切相关的站点数最少，仅有4个。不同来向的水汽输送对站点降水中δ18O的影响差异显著，平均而言，西风水汽输送比例每增加1%，拉萨站δ18O值将增加0.22 ‰，增幅高于昆明站的0.10 ‰和武汉站的0.09 ‰。南风水汽输送比例每增加1%，武汉、拉萨站的δ18O值分别降低0.15 ‰和0.16 ‰，降幅均高于昆明站的0.09 ‰。天津和福州站降水中δ18O分别仅与南风、东风水汽输送比例的关系最为密切，相关系数分别为-0.57和-0.58。兰州站δ18O与经（纬）向的水汽输送比例之间均不存在显著相关性。