北京气候中心次季节-季节预测系统对西南地区夏季降水次季节预报技巧评估及误差订正

利用北京气候中心(BCC)次季节-季节(Sub-seasonal to Seasonal,S2S)预测系统20年(1994-2013年)回报试验数据,在评估BCC S2S预测系统对中国西南地区夏季降水次季节预报性能基础上,进而采用基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的误差订正方案对预测结果进行订正。结果表明:BCC S2S预测系统对西南地区夏季降水的次季节预报技巧随起报时间的提前不断下降,在起报时间提前10天以内具有一定预报技巧,而在起报时间提前10天以上基本无技巧,同时存在明显的区域性和年际差异。采用SVD误差订正方案能够较好改善BCC S2S系统对西南地区夏季降水的次季节预测水平,起报时间提前0~10、11~20、21~30天原始预测结果与观测间的异常相关系数分别为0.50,0.31和0.25,订正后分别提高至0.70,0.75和0.70,同时订正后的预测结果与观测间的空间相关系数在起报时间提前0~10天提高了0.3左右,尤其对起报时间提前11~30天的预测结果改进更加明显,空间相关系数提高了0.6左右。

近62 a华南“龙舟水”气候特征及变化

每年端午节前后龙舟竞渡之时,是华南前汛期降水最多、最为集中的时段,容易引发严重洪涝灾害,并对早稻生产造成严重影响,称之为“龙舟水”。对华南“龙舟水”期间暴雨过程的频次和强度进行研究是当前防灾减灾的迫切需求。利用1961—2022年华南192个国家气象观测站逐日降水资料,采用EOF、线性趋势、M-K突变等方法,分析了华南“龙舟水”期间降水量的时空特征及变化;构建了一个表征华南“龙舟水”暴雨过程的综合强度指数,由此分析华南近62 a“龙舟水”期间暴雨过程频次、强度以及“龙舟水”强度年景指数的特征和变化。结果表明,华南“龙舟水”一致性变化是其最主要的特点。1961—2022年“龙舟水”期间,华南共出现229次暴雨过程,平均每年3.7次。近62 a来华南区域平均“龙舟水”降水量和暴雨过程频次变化趋势不显著,但“龙舟水”强度年景指数以1.2·(10 a)^(-1)的速率显著上升。评估得到近62 a华南“龙舟水”最强暴雨过程出现在2022年6月4—21日,华南“龙舟水”强年有4 a,分别出现在2022年、2020年、2008年和2006年。

新气候态下西南地区夏季气候变化特点及其成因

利用1981~2020年中国西南地区云南、贵州、四川、重庆393站气象观测台站夏季气温、降水和NCEP/NCAR再分析资料,分析了西南地区夏季气温、降水的气候值在新旧气候态下的不同特征和变化差异,并从大气环流影响角度,对变化成因进行了分析。结果表明:相对于旧气候态,新气候态下西南地区夏季降水总体呈略减少的变化,气温具有一致性变暖的变化特征。相对于旧气候态,新气候态下四川盆地东部降水的减少和云南北部、四川西部及贵州夏季降水的增多与西太平洋副热带高压的相对偏西偏北有关。同时中高纬阻高等系统的相对不活跃、贝加尔湖槽的减弱,对西南大部地区的暖干变化起到了积极作用。新气候态下,西南地区夏季贵州呈弱暖湿变化、而云南为较强的暖干变化、四川和重庆则呈强的暖干变化,这与西太平洋和印度洋地区水汽的变化密切相关。

不同边界层参数化方案在中国西南地区东部高分辨率气候模拟中的敏感性研究

为了进一步评估和提高区域模式对西南地区东部高分辨率气候的模拟能力,利用WRF模式,采用多种边界层参数化方案(下称“不同方案”)对西南地区东部1998—2019年夏季降水和气温进行双重嵌套模拟(外层为D01,内层为D02)。对比不同方案模拟结果表明:多年平均降水量在D01中基本为湿偏差;D02中在四川盆地和重庆低海拔地区为干偏差,湿偏差主要位于贵州和重庆的城口、石柱和武隆一带的地形复杂区;总体上D01中ACM2方案误差最小,D02中MYJ方案误差最小。对多年平均气温的模拟在D01中除了四川盆地一带为暖偏差外其余大部地区基本为冷偏差,D02中大部地区为暖偏差;总体上D01和D02中MYJ方案误差最小,YSU方案最大。对于降水量和平均气温年际变化的模拟技巧在D01和D02中相对较高的地区均集中在重庆中西部和湖北大部地区;降水量总体为YSU方案最高,MYJ方案最低;平均气温总体为MYJ方案最高,ACM2方案最低。因此,提升模式分辨率至对流尺度后对不同气象要素模拟技巧最优的方案存在差异,需根据业务情况选择适合本地的参数化方案。

2022年夏季重庆极端高温天气特征及其成因分析

2022年夏季,重庆出现两次极端高温天气过程。利用重庆地区34个气象站点观测资料和ERA5再分析资料,分析了两次高温过程的主要环流异常特征。结果表明:南亚高压加强东伸和西太平洋副热带高压(以下简称副高)异常加强及西伸北抬,日本海以北至鄂霍次克海地区异常强盛的阻塞高压(以下简称鄂海阻高),使北方冷空气盘踞在40°—50°N以北地区,难以南下影响包括重庆在内的长江流域,重庆处于副高西段异常强盛的下沉和水汽辐散中心区,造成该地区持续极端高温天气。分析2001年以来不同等级区域性高温天气过程中的副高和南亚高压指数发现,2022年夏季副高西伸至最西,同时南亚高亚中心异常偏东,二者直接造成了重庆的极端高温天气。并且2022年夏季赤道太平洋西部海温的异常偏暖,130°E—150°W、30°—60°N区域平均距平值为1961年以来同期最高值,促使鄂海阻高强盛。在La-Niña事件作用下,110°—120°E范围内Hadley环流在20°—30°N为强盛的下沉运动,其下沉支与副高中心下沉区叠加,造成副高异常偏强和西伸,进而引发重庆极端高温天气。

基于加密观测的重庆暴雨预警等级标准确定

基于重庆市2011—2021年2066个加密观测自动气象站小时雨量和暴雨灾情数据,利用暴雨过程滑动抽样和百分位法确定区县暴雨预警信号发布标准及全市暴雨灾害风险预警等级标准,为重庆地方部门启动暴雨应急响应提供参考。结果表明:重庆设气象主管机构的34个区县累计发生5363次暴雨过程,平均每个区县每年出现14.3次,选取1、3、12 h作为暴雨过程预警信号发布参考历时;各历时雨量升序排列后按照30%~50%、70%~80%、90%~95%、99%~99.9%百分位区间取整,得到暴雨蓝、黄、橙、红预警等级阈值分别是:1 h-30-50-70-100 mm,3 h-50-70-100-150 mm,12 h-70-100-150-250 mm;区县不同预警信号的致灾概率随信号增强、历时增加而增大,综合各历时最高预警等级和最大致灾概率,各区县平均每年发布暴雨蓝、黄、橙、红预警5.4、4.0、1.3、0.18次,致灾概率分别是30%、60%、85%、95%;全市累计出现114次区域暴雨过程,根据暴雨过程可能受灾区县个数发布暴雨灾害风险预警等级,平均每年发布Ⅳ级5.3次、Ⅲ级3.1次、Ⅱ级1.6次、Ⅰ级0.1次,与区县预警信号发布频次基本一致,符合预警发布规律。

1991—2020年重庆市倒春寒时空变化及其异常年大气环流背景分析

选用1991—2020年重庆市34个观测站逐日气温数据、NCEP/NCAR再分析资料、NOAA海表温度资料和国家气候中心130项大气环流参数数据,采用趋势分析、经验正交分解等方法分析重庆市倒春寒时空变化特征及其异常年的大气环流和前期海温特征。结果表明:重庆市出现倒春寒的站次年份段和区域差异明显,2001—2010年发生站次最少但强度最强,重庆西南部倒春寒站次最多、强度最强,倒春寒站次变化的主要空间模态为一致性异常分布。春季乌拉尔山高压脊异常增强,黑海至中国新疆地区、青藏高原和中国大部地区500 hPa高度场异常偏低,乌拉尔山至中国大部地区700 hPa温度场偏低,黑海至西伯利亚西风带环流减弱,中高纬经向环流显著增强,有利于冷空气南下,为重庆市倒春寒发生的主要大气环流背景。此外,前期冬季西太平洋暖池、孟加拉湾海温偏暖(冷)与重庆市倒春寒站次偏少(多)相关。

重庆区域性暴雨过程的重现期评估模型构建方法研究

提出一种利用重现期方法构建区域性暴雨过程的评估模型,用于全面评估暴雨过程发生的频率和强度。基于2011—2021年重庆市114次区域性暴雨过程的小时雨量数据及暴雨灾情数据,利用概率分布函数拟合、重现期计算、相关分析等方法,构建区域性暴雨过程的重现期评估模型,并开展业务检验。结果表明:(1)利用自建的重现期计算公式,得到暴雨过程特征量的重现值与原始值的误差小于10%,重现期计算结果准确性较高。(2)构建的重现期评估模型与直接经济损失的正相关系数可通过0.001显著性水平检验,较现行业务指标提高16%。(3)历史回算和独立样本检验结果显示,重现期评估模型与业务指标评估等级一致率达70%,模型稳定性强且能反映事件发生频率和强度,可为区域性暴雨过程评估提供新思路。

新气候态时段华西秋雨变化特征及海气影响分析

利用1981—2022年华西地区373个气象台站和ERA5再分析资料,使用Mann-Kendall、相关和合成等方法分析了进入新气候态时段(1991—2020年)后华西秋雨变化特征,并探讨其大气环流和海温异常特征。结果表明:华西秋雨于2011年发生了明显由少转多的突变。欧洲西岸至乌拉尔山附近和鄂霍次克海地区阻塞高压(下称鄂海阻高)加强、西太平洋副热带高压(下称西太副高)加强西伸和水汽条件配合等,为其由少转多提供了有利条件。海温场分析表明:前期春、夏季及同期秋季印度洋海温由冷转暖和中太平洋海温由暖转冷,引起中低纬度对流活动和经向环流发生调整,导致西太副高发生由弱到强、显著西伸的变化。西北太平洋海温异常偏暖通过激发经向遥相关波列,使鄂海阻高加强。西大西洋海温偏暖使阿拉伯海至孟加拉湾地区对流活动增强。上述区域海温变化共同致西太副高西侧及孟加拉湾输送至华西地区的水汽由弱变强,从而导致华西秋雨由少转多。

抗日战争时期民国中央气象局在重庆的考述

抗日战争时期,在重庆建立的民国中央气象局是中国近代第一个管理全国气象行政事宜的机构,是当时气象工作者为发展气象事业做出的尝试和突破,是中国气象发展史的重要一环,为新中国气象建设提供了经验。

重庆夏季气温和降水的周末效应初探

利用重庆地区1961—2021年逐日气象观测资料和2014—2021年大气污染物监测数据,定量分析了平均气温和降水频次的周内变化特征,并探讨其可能成因。结果表明:近60 a,重庆气温一致表现为负周末效应,即周末气温低于工作日,周内峰值出现在周三,谷值在周末;降水频次则与气温相反,绝大部分地区表现为正周末效应,即周末降水频次高于工作日,谷值出现在周三,峰值在周末。从气溶胶作用看,气溶胶浓度周末少于工作日,有利于周末气温低于工作日;气溶胶浓度工作日大于周末,由于气溶胶的第二类间接效应,人为的气溶胶增加而引起的辐射强迫作用,从而抑制降水,有利于工作日降水少于周末。从城市化角度看,随着城市化进程的加快,人类活动对城市气候的影响主要体现在工作日与周末的差异进一步扩大,使得工作日和周末气温和降水的差异更为显著,加剧了重庆气候的周末效应。

秦巴山区的生态旅游气候资源——以重庆城口县为例

秦巴山区是我国重要的生物基因库和绿色生态屏障,其所在的秦淮(秦岭-淮河)线是我国重要的地理气候分界线,同时也是我国最大的集中连片贫困地区。在新的历史时期,如何充分发挥秦巴山区生态气候资源在扶贫开发中的作用,受到业界的密切关注。以地处秦巴山区腹地的重庆城口县为例,基于秦巴山区及城口县域的气象、森林、植被、动物及其他生态环境方面的资料,采用人体舒适度指数、温湿指数、风寒指数与统计学方法,从生态环境、旅游气候资源两个方面研究了城口县生态旅游气候环境,以期为该区旅游资源开发利用提供决策依据。研究表明:城口县森林覆盖率高达62.9%,生态资源优异,绚丽多彩的自然景观以及独特的民俗文化,使得城口县生态旅游资源丰富;城口属亚热带季风气候区,气候温和、雨量充沛、风速较小、四季分明、气候宜人、旅游舒适期长;独特的地理气候条件,造就了城口县春天可踏青赏花、夏季是避暑天堂、秋天遍山枫叶红、冬天雪景美如画,一年四季美景不断,且风格各异。

重庆雾日的气候特征及变化

利用重庆地区1973-2010年气象观测资料,分析了重庆雾日的时空分布特征,探讨了重庆雾日与气候变化的关系,结果表明：重庆雾日时间上秋冬多,春夏少;空间上中西部多,东南东北少,西部以北多于西部以南.重庆（34个气象站）雾日的时间演变分成Ⅰ区（包括中部、主城、西部和西南部地区,20个站,代表站北碚）、Ⅱ区（包括东南部和东北部以西地区,9个站,代表站万州）、Ⅲ区（东北部以东地区,5个站,代表站云阳）.全区平均与Ⅰ区和Ⅱ区的变化趋势是基本一致的,与Ⅰ区一致性好于Ⅱ区,而与Ⅲ区的变化趋势基本不一致.近38年来全区、Ⅰ区、Ⅱ区平均年雾日整体呈显著线性减少趋势,分别为-2.9d/10a、-3.2d/10a、-3.9d/10a.全区平均年雾日的阶段变化为先增后减,在20世纪90年代转为减少趋势.全区平均四季雾日的阶段变化与年雾日比较一致,总体都呈线性减少趋势,夏季减少相对最显著.温度和湿度变化与重庆地区雾日变化的关系密切.气温越高雾日越少,平均气温升高1℃,重庆大部分地区雾日减幅在1~30d,中北部减幅相对大,东北部减幅相对小;全区平均将减少8d.湿度越大雾日越多,平均相对湿度增加1%,重庆大部分地区雾日增幅在1~6d,西北部和中北部增幅相对大,东北部和东南部增幅相对小;全区平均将增加3d.

重庆近48年来高温天气气候特征及其环流形势

利用重庆23个气象观测站196042007年逐日最高气温观测资料，NCEP／NCAR再分析数据集中的高度场格点资料，运用EOF、REOF等方法，探讨重庆高温日数的空间分布特征，并对多高温天气的2006年和少高温天气年748月的环流特征进行了分析。结果表明：重庆高温天气主要出现在7～8月份，高温日数具有显著的年代际和区域性差异，20世纪70年代最多，80年代最少，沿长江、乌江为高温多发带。一致性异常分布是重庆高温日数的最主要空间模态；高温日数的异常空间分布可分为以下3个关键区：重庆中西部、重庆东南部、重庆东北部。乌拉尔山至鄂霍次克海地区阻塞高压偏弱，东亚大槽偏浅；100hPa高空南亚高压偏东，500hPa高空副高偏北偏西，形成一种上高下高的叠加形势是重庆7～8月出现多高温天气的主要原因。

重庆地区太阳总辐射的气候学计算方法研究

根据重庆市沙坪坝日射站1988-2007年逐日太阳总辐射、日照百分率、低云量和水汽压等资料,采用常规统计方法分析了重庆市地面总辐射的时间变化;由太阳总辐射气候学计算原理,采用线性回归方法建立月总辐射计算公式;通过相关系数检验和回归误差分析,确定了适用于重庆地区太阳总辐射月总量的气候学推算公式;进而根据所得推算公式分别计算了各站点逐月太阳总辐射总量,分析了重庆地区四季和年太阳总辐射的空间分布特征.结果表明:日照百分率的单因子线性拟合整体效果较好,但冬季月份拟合误差较大;采用日照百分率和低云量的双因子拟合,使得冬季月份的拟合误差明显减小,显著提高了整体拟合效果.分析认为,日照百分率是重庆地区地面总辐射的主要影响因子,冬季雾日数和低云量对地面总辐射具有重要影响.重庆太阳总辐射有逐年增大的趋势,与该地区实际日照时数逐年增大而低云量逐年减少等因素有关.四季及全年太阳总辐射的区域分布以重庆地区东北部最高,东南部和西部边缘一带为低值区.

重庆春季连阴雨的气候特征和气候信号分析

利用1961—2012年3—5月NCEP/NCAR再分析资料、NOAA的海温、重庆34个站气象资料和74项环流特征指数,分析了重庆春季连阴雨的时空变化特征及其与同期的大气环流、西太平洋副热带高压(西太副高)、前期冬季的海温、OLR、大气环流以及西太副高之间的关系。结果表明:重庆春季连阴雨有发生频率高的特征,3月最容易发生影响范围广,持续时间长的连阴雨,其次是5月。连阴雨明显的时段重庆受影响的范围广,持续时间较长,气温偏低。东北部和西部地区出现频次较低,东南部较高。连阴雨分布主要为全市一致型和东西相反型。春季巴伦支海地区和青藏高原的500 hPa高度场偏低,贝加尔湖以东地区偏高,欧亚中高纬环流形势有利于冷空气南下和西太副高的减弱东退是重庆的连阴雨发生的主要因素。冬季拉尼娜事件的发生、赤道150°E地区的对流加强和鄂霍次克海地区中高层大气高压脊的建立都有利于来年春季重庆连阴雨的发生。

重庆黔江区生态旅游气候资源评估

基于重庆黔江区气象、环境、森林、植被、旅游及其他生态环境方面的资料,从生态特征和旅游气候资源两方面评估了黔江区生态旅游气候资源,以期为该区旅游资源开发利用提供决策依据.结果表明:黔江气候清凉,夏无酷暑冬无严寒.夏季平均气温24.9℃,接近人体感觉最舒适气温,日最高气温≥35℃的高温日数年均7d,仅占全年的2%,是周边300km范围内高温天气相对较少的地区,夏季舒适日数多,非常适合避暑纳凉的休闲生活.生态环境质量优良,生态资源丰富,生物多样性特征突出,黔江森林覆盖率是全国森林覆盖率的2.5倍多.空气、水、声环境优良,负氧离子丰富,空气清新.黔江旅游资源丰富,种类齐全,峡谷峡江独具特色.清凉舒适的宜居气候条件,清新怡人的优良生态环境,独具特色的峡江峡谷美景,黔江拥有着得天独厚的生态旅游气候资源.

近47年影响重庆汛期降水的气候因子分析研究

利用1960-2006年重庆地区34个气象站汛期降水资料,分析了该地区汛期降水的气候变化特征,以及与各种气候因子的关系.结果表明,重庆汛期降水存在3～6a的年际变化和17a左右的年代际变化特征,近年来每5～6年就有一次明显的变化过程.亚洲区域极涡面积和强度、亚洲各支夏季风、冬季赤道东太平洋海温对重庆汛期降水均产生显著的影响.

基于全球气候系统模式结果的重庆21世纪气候变化预估分析

利用政府间气候变化委员会（IPCC）第4次评估报告提供的13个新一代气候系统模式的模拟结果，分析了不同情景下（高排放SRESA2、中等排放SRESA1B和低排放SRESB1）重庆地区21世纪的气候变化。结果表明：21世纪重庆气候总体有显著变暖、变湿趋势，年平均气温变暖趋势为每100年2．3～4．2℃，年降水增加趋势为每100年5．9％～8．8％。冬季变暖最明显，春季降水增加较显著、秋季减少较明显。在A2、A1B和B1情景下，21世纪后期气温分别比常年偏高3．68、3．28、2．26℃，年降水分别比常年偏多5．24％、5．77％和3．43％。

重庆地区秋季连阴雨气候特征及前兆信号分析

根据1961—2012年重庆地区34个气象观测站的逐日降水资料、NCEP/NCAR再分析数据集中的高度场格点资料和NOAA的海温逐月资料,分析了重庆地区秋季连阴雨的气候特征、气候背景与前兆信号.结果表明:近52年来重庆地区秋季连阴雨频数呈线性增多趋势.重庆地区秋季连阴雨偏多(偏少)同期环流对应乌拉尔山地区高度场偏低(高),欧亚中高纬度地区盛行经向(纬向)环流,赤道东太平洋区域海温偏低(偏高).前期春季、夏季孟加拉湾地区、我国南海地区500hPa高度场、赤道中东太平洋地区海温,特别是Nio3.4区的海温异常变化是重庆地区秋季连阴雨出现异常偏多(少)值得关注的前兆信号.