夏季青藏高原那曲地区一次对流降水及云微物理的数值模拟

利用NCEP FNL再分析资料为初始场,通过WRF中尺度数值模式(V4.0版)对2019年夏季青藏高原那曲地区一次对流云降水及云微物理特征进行了数值模拟.结果表明:WRF模式能够较好地再现本次降水的时空特征和云发展过程.固态水凝物分布高度普遍高于液态水凝物,其中冰和雪主要位于中高层,中低层以霰和云水为主,低层多为雨水粒子;降水过程中雪、霰和雨水粒子高值中心出现时段与降水峰值时间较好对应,表明本次降水以冰相过程为主,且雪粒子和霰粒子的贡献最大,其原因为雪粒子通过贝杰龙过程和自身的碰并过程增加,霰粒子则通过与雪粒子碰并和自身凇附作用不断增长,随着上升气流逐渐减弱,大量霰粒子和部分雪粒子落至0℃层左右融化形成降水,加之雨水与云水的碰并作用,进一步促进了降水的形成.此外,暖雨过程对降水的直接贡献较小,但对冰相粒子的形成贡献明显.

1961一2020年中国复合湿热的变化特征

随着全球变暖加剧,复合湿热天气在世界各地呈现显著加剧趋势,中国东部也是极端湿热事件的高发区。为更好了解中国复合湿热事件的变化特征,基于1961—2020年中国日最高湿球温度观测数据,利用趋势分析、小波功率谱分析和广义极值分布分析等方法,对中国日最高湿球温度的时空变化特征进行了深入分析。结果表明:1)1961—2020年中国日最高湿球温度平均值和最大值主要呈“南高北低”的分布特点,最大值高值区集中在中国南部和四川盆地。全国日最高湿球温度平均值呈增强趋势,最大值无明显的变化趋势。全国平均值有2~6 a尺度的周期震荡,全国最大值在多个时间段和时间尺度有短周期。2)全国极端湿热阈值分布与日最高湿球温度最大值比较类似,极端湿热强度呈现增强趋势,全国极端湿热频次也以0.098 d/a的速率增多。西北东部地区极端湿热强度增强幅度最大,但南方地区呈减弱趋势;西北东部、南方和东北地区极端湿热频次持续增多。3)多年一遇事件的阈值分布同样与最大值分布类似,多年一遇事件频次呈现显著的区域特征,多年一遇事件主要发生在四川盆地,其中西北东部地区显著增多,南方地区有减少趋势。

基于RegCM4模式的我国西南地区极端降水变化预估研究

基于5个全球气候系统模式结果驱动的高分辨率区域气候模式(RegCM4)模拟输出,系统评估了RegCM4模式对中国西南地区极端降水变化的模拟性能,并科学预估了中国西南地区极端降水的未来演变特征。结果表明,RegCM4模式能合理再现西南地区极端降水变化特征,但模拟的四川中部的湿偏差较大而四川盆地干偏差较大;进行偏差校正后,模拟性能有所提升,对西南地区极端降水模拟偏差有所减小。相较于当代气候(1986-2005年),就区域平均而言在21世纪(2021-2098年),有效降水总量(Prcptot)、强降水日数(R10 mm)、日最大降水量(Rx1day)和极端降水量(R95p)都明显增加;在RCP4.5和RCP8.5情景下,Rx1day和R95p在西南大部分地区增多,到21世纪末RCP4.5情景下增加幅度分别为16.0%和12.6%;Prcptot和R10 mm未来变化存在一定的区域差异,但Prcptot和R10 mm变化在空间上较为相似,在云南南部和四川盆地地区呈现减少趋势,其余地区增加明显;且RCP8.5高排放情景的变化幅度明显大于RCP4.5情景。

近六十年中国华西地区秋季降水时空特征分析

为分析近60 a来中国华西地区秋季降水的时空变化特征及成因,采用1961-2020年CN05.1逐日降水量资料、NCEP/NCAR再分析资料以及采用线性趋势、小波分析以及合成分析等统计方法对华西地区秋季降水时空分布及环流背景进行分析。结果表明:中国华西地区近60 a来秋季累积降水、9月、10月和11月降水气候平均值分别为235.8 mm、127.9 mm、75.9 mm和32 mm,且存在明显“偏多—偏少—偏多”的年代际变化特征。受地形和环流影响,华西地区秋季降水空间分布极不均匀,其中季节累积降水在华西地区东部和西南部偏多,而西部和北部地区偏少,且存在多个降水大值中心,而9-11月各月降水大值中心逐渐向东南部移动,量级也随之减小。华西地区秋季降水指数能够较好地表征秋季降水的基本变化特征,基于该指数的小波分析结果表明华西地区秋季降水存在3 a、6 a、9 a和17 a的周期变化。华西地区秋季降水偏多和偏少年大气环流呈反位相变化特征,即降水偏多年巴尔喀什湖大槽加深,西太平洋副热带高压偏强且西伸北抬,源于西太平洋地区的水汽在华西地区辐合上升,有利于降水增加,反之亦然。

基于百度指数的天气预报关注度时空特征研究

目前关于网络关注度相关研究主要集中于经济社会领域,而对天气预报网络关注度的分析还较少涉及。为探究天气预报网络关注度的时空变化特征,利用百度搜索指数和经济社会统计数据,采用变异系数、基尼系数和相关分析等统计方法对中国天气预报网络关注度的时空特征及影响因素进行分析。结果表明,2011-2019年,中国天气预报网络关注度总体呈上升趋势,且关注度多在春季和秋末较高,而冬末和初秋较低;天气预报网络关注度的周内变化不明显,但主要节假日期间则表现出假日前较高,假期中较低的趋势。天气预报网络关注度也存在明显的区域差异,总体上中、东部经济发达地区关注度较高,而西部地区较低;与此同时,省际间和“东—中—西”三大区域间的差异同样明显,但基尼系数总体呈现下降趋势,而“东—中—西”三大区域内天气预报网络关注度也存在明显的区域差异,西部地区的内部差异远大于东、中部地区,而东部地区内部差异最小。天气预报网络关注度的空间差异与区域经济发展水平、居民收入水平高低和自然灾害等多种因素有关,尤其受不同省份生产总值和城镇居民人均可支配收入影响最为显著,此外也与自然灾害损失存在一定联系,但相关关系相对较弱。

西藏那曲一次对流云降水及云微物理数值模拟

利用中尺度数值模式(WRF)对2015年8月13日青藏高原那曲地区一次对流云降水过程及云微物理特征进行了模拟.结果表明,WRF模式能够较好模拟本次对流云降水的落区、量级及其日变化等特征.本次对流云降水以冰相过程为主,冰晶粒子、雪粒子、霰粒子、云水粒子和雨水粒子由高到低依次分布,其中霰粒子含量最大.液态降水主要源于霰粒子的融化过程,暖雨过程中雨水和云水的微物理过程也对降水有一定影响.此外,位于高层的雪粒子通过冰晶的贝杰龙过程增长,之后通过碰冻过冷雨滴形成霰粒子胚胎,而霰粒子在上午依靠高层碰并雪和低层碰并过冷雨滴以及中层其本身淞附过程而增长,午后则通过中低层淞附过冷云水和碰并过冷雨滴过程增长.

西风季风协同作用对云南春末5月降水的影响

基于CN05.1降水资料和ERA5再分析资料,采用多种统计方法对1961~2020年云南春末5月降水的时空变化特征和环流形势进行了分析,并利用西风季风协同指数讨论了西风季风协同作用对云南春末5月降水的影响。结果表明:云南5月降水是春季各月降水量最多月份,其空间上主要表现出自南向北减少的特征。此外,云南5月降水还存在明显的年际变化,但在空间上其气候趋势并不显著。相对于单一西风指数和季风指数,西风季风协同指数对云南5月降水具有更好的指示性,二者之间的相关性以及协同指数与极端降水间的同号率更高。环流场合成分析也表明,当西风季风协同作用增强(减弱)时,受阿拉伯海异常高(低)压影响,云南上空气流以辐散(辐合)为主,有利于上升(下沉)运动,而中低层孟加拉湾主要为异常的气旋(反气旋)控制,促进(抑制)西南水汽向云南输送,造成降水偏多(偏少)。