中国东南地区复杂地形下降水概率预报的订正研究

使用TIGGE (the THORPEX interactive grand global ensemble)资料集下欧洲中期天气预报中心(the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)逐日起报的预报时效为24~168 h的日降水量集合预报资料,集合预报共包括51个成员,利用左删失的非齐次Logistic回归方法(left-Censored Non-homogeneous Logistic Regression, CNLR)和标准化的模式后处理方法(Standardized Anomaly Model Output Statistics, SAMOS)对具有复杂地形的中国东南部地区降水预报进行统计后处理。结果表明:采用CNLR方法能够有效改进原始集合预报的平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)和连续分级概率评分(Continuous Ranked Probability Score, CRPS),提升了降水的定量预报和概率预报的预报技巧。而使用SAMOS方法对数据进行预处理,考虑地形等因素的影响,能在CNLR方法的基础上进一步订正由于地形影响造成的预报误差,并得到更加准确的全概率的降水概率预报。

基于CMIP6强迫模拟分析人为气溶胶的气候效应(二)——诊断方法在分类评估中的重要性

对气溶胶气候效应开展分类评估并探讨诊断方法的合理性。人为气溶胶辐射效应对计算云辐射强迫的影响为0.38 W·m^-2。诊断评估气溶胶对云辐射强迫的影响需要排除这个偏差。两种基于不同试验设计诊断得出的半直接效应分别为0.21和0.09 W·m^-2,存在显著差异。主要原因可能是人为气溶胶影响云辐射强迫的不同机制之间在模式模拟过程中不断地相互交织,不是简单的线性叠加关系。模式诊断得出的Twomey效应不仅包括Twomey效应本身,还包括Twomey效应引起的部分快速调整。总之,利用模式评估分析人为气溶胶气候效应需要注意审查试验设计和诊断方法的合理性。

人工绿地与自然沙地蒸散的计算与变异研究

利用中国气象局塔克拉玛干沙漠气象野外科学试验基地2014—2015年自然沙地与人工绿地加密观测试验时次数据,采用GB/T 20481-2006气象干旱等级的蒸散算法,详细计算自然沙地、人工绿地以时次为单位的蒸散值。计算过程中采用多种参数算法,增加了观测数据的利用率,提高了计算精度,并尝试通过影响因子的变量赋值研究,量化蒸散的计算增减。结果表明:(1)自然沙地与人工绿地蒸散计算值都较好地刻画出了蒸散的年内变化,自然沙地计算值量级更贴近实际观测值,这与蒸散计算方法适用性有关。(2)人工绿地蒸散计算值在植被生长季与观测值的差值较大,自然沙地与观测值的差值较小;冷季人工绿地蒸散计算值与观测值接近,自然沙地计算值与观测值的差相对较大。(3)饱和水汽压与实际水汽压之差、2 m平均气温、2 m平均风速、饱和水汽压的斜率是计算蒸散的主要影响因子,其中饱和水汽压与实际水汽压之差和2 m平均风速随着赋值递增,蒸散差值时次百分比与年累计差值呈线性增长。2 m平均气温随着赋值递增,蒸散差值时次百分比与年累计差值表现比较稳定,饱和水汽压的斜率随着赋值递增,蒸散差值时次百分比与年累计差值略有递减。因此,GB/T 20481-2006气象干旱等级的蒸散算法在塔克拉玛干沙漠的适用性较好,人工绿地比自然沙地计算精度更高。

夏季赤道西印度洋对大气的强迫作用及其机制研究

基于1982—2015年高分辨率海气资料,从海表面温度(Sea Surface Temperature, SST)和海表面风速相关关系的角度研究了年际尺度上赤道印度洋的海气关系。结果表明,印度洋的海气关系具有明显区域性和季节性特征,即整个印度洋除赤道东南印度洋和赤道西印度洋SST与海表风速在夏季(7—9月)为显著正相关关系,主要表现为海洋影响大气;其他地区和月份均为负相关关系,主要表现为大气对海洋的强迫作用。回归分析发现,夏季赤道西印度洋SST异常可能通过海平面气压调整机制影响海表面风场,即海温增温使边界层空气增暖,海表面风场辐合增强;反之则相反。此外,还利用AM2.1模式进行模拟试验,试验结果成功地再现了夏季赤道西印度洋海表面温度与海表风速之间的正相关关系。