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doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2023.23025
摘要:
基于1979～2022年NCEP/DOE逐月再分析资料和NOAA海面温度资料，通过合成、相关分析等统计方法，以海面温度（Sea Surface Temperature, SST）异常影响为切入点，对比分析了2022年与La Niña年强迫作用下的我国夏季季节内环流差异，并在此基础上进一步探讨了异常高温与同期热带SST之间存在的可能联系。结果表明：1）2022年夏季，我国中东部高温区具有明显空间变化特征，6月位于华中地区、7月位于西南地区、8月影响整个长江流域。2）西太平洋副热带高压和南亚高压的同时异常加强，以及两者重叠打通并形成少见的北半球副热带高压带，是造成2022年夏季我国中东部异常高温过程的直接原因。3）在持续2年的较强La Niña背景下，2022年东亚夏季环流并未完全表现出对La Niña冷SST的响应，南海及菲律宾以东对流异常偏弱、东亚—太平洋遥相关型不显著均与La Niña年环流典型特征有较大出入。夏季同期热带SST异常对高温过程的形成具有一定贡献，热带西印度洋和热带中太平洋的冷SST异常分别有利于我国长江流域和华中地区出现高温酷暑，其中热带中太平洋冷SST异常可能是西太平洋副热带高压加强的重要原因，而热带西印度洋冷SST对南亚高压的增强有贡献作用。
基于1979～2022年NCEP/DOE逐月再分析资料和NOAA海面温度资料，通过合成、相关分析等统计方法，以海面温度（Sea Surface Temperature, SST）异常影响为切入点，对比分析了2022年与La Niña年强迫作用下的我国夏季季节内环流差异，并在此基础上进一步探讨了异常高温与同期热带SST之间存在的可能联系。结果表明：1）2022年夏季，我国中东部高温区具有明显空间变化特征，6月位于华中地区、7月位于西南地区、8月影响整个长江流域。2）西太平洋副热带高压和南亚高压的同时异常加强，以及两者重叠打通并形成少见的北半球副热带高压带，是造成2022年夏季我国中东部异常高温过程的直接原因。3）在持续2年的较强La Niña背景下，2022年东亚夏季环流并未完全表现出对La Niña冷SST的响应，南海及菲律宾以东对流异常偏弱、东亚—太平洋遥相关型不显著均与La Niña年环流典型特征有较大出入。夏季同期热带SST异常对高温过程的形成具有一定贡献，热带西印度洋和热带中太平洋的冷SST异常分别有利于我国长江流域和华中地区出现高温酷暑，其中热带中太平洋冷SST异常可能是西太平洋副热带高压加强的重要原因，而热带西印度洋冷SST对南亚高压的增强有贡献作用。
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doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2023.23011
摘要:
以大气垂直累积液态水含量的预报问题为例，使用UNet网络结构作为基础结构构建时空预报模型，对比了采用两类预报策略的模型的预报效果，预报策略包含一个迭代预报策略（Recursive Forecast Strategy, RFS）以及两个直接预报策略（Direct Forecast Strategies, DFSs）。研究结果表明，两个直接预报模型对整体预报时段的预报效果明显优于迭代预报模型，直接预报模型的RMSE比迭代预报模型低19%。随着预报时次的增加，迭代预报模型的预报误差累积速度比两个直接预报模型快。在两个直接预报模型中，多时次输出模型（Direct Forecast Model Multi-Steps, DFS-M）的预报表现更加稳健，在整体预报时段上预报效果优于单时次输出模型（Direct Forecast Model Single-Step, DFS-S），但DFS-S模型对几个前期时次的预报效果较好。本研究利用深度学习可解释性技术中的深度学习重要特征分析方法（Deep Learning Important FeaTures, DeepLIFT）分析DFS-M和DFS-S模型各个输入时次对于模型预报的相对重要性。研究结果表明，DFS-M和DFS-S模型80%的输入重要性都集中在最后两个输入时次上，较早期输入时次的重要性随着预报时次的增加而呈现上升趋势。由于各输出时次间存在一定的统计相关性，受输出时次相关性约束的DFS-M模型的输入时次重要性变化比DFS-S模型更加稳定。通过将DFS-M和DFS-S模型对于不同时次的预报进行结合，可以得到效果更加均衡的预报。本研究可以为基于深度学习的天气气候预报方法的选择提供新的思路。
以大气垂直累积液态水含量的预报问题为例，使用UNet网络结构作为基础结构构建时空预报模型，对比了采用两类预报策略的模型的预报效果，预报策略包含一个迭代预报策略（Recursive Forecast Strategy, RFS）以及两个直接预报策略（Direct Forecast Strategies, DFSs）。研究结果表明，两个直接预报模型对整体预报时段的预报效果明显优于迭代预报模型，直接预报模型的RMSE比迭代预报模型低19%。随着预报时次的增加，迭代预报模型的预报误差累积速度比两个直接预报模型快。在两个直接预报模型中，多时次输出模型（Direct Forecast Model Multi-Steps, DFS-M）的预报表现更加稳健，在整体预报时段上预报效果优于单时次输出模型（Direct Forecast Model Single-Step, DFS-S），但DFS-S模型对几个前期时次的预报效果较好。本研究利用深度学习可解释性技术中的深度学习重要特征分析方法（Deep Learning Important FeaTures, DeepLIFT）分析DFS-M和DFS-S模型各个输入时次对于模型预报的相对重要性。研究结果表明，DFS-M和DFS-S模型80%的输入重要性都集中在最后两个输入时次上，较早期输入时次的重要性随着预报时次的增加而呈现上升趋势。由于各输出时次间存在一定的统计相关性，受输出时次相关性约束的DFS-M模型的输入时次重要性变化比DFS-S模型更加稳定。通过将DFS-M和DFS-S模型对于不同时次的预报进行结合，可以得到效果更加均衡的预报。本研究可以为基于深度学习的天气气候预报方法的选择提供新的思路。
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doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2023.23007
摘要:
采用WRF模式模拟了云南省哀牢山区域2020年6月13～14日一次降水过程。通过不同高度的地形敏感性试验对比分析，讨论了哀牢山地形对强降水时空分布的影响及可能的物理机制。研究结果发现：1）不同高度的地形敏感性试验表明，地形高度对低涡切变线的位置有影响。2）地形升高后，中低层的假相当位温线更密集且梯度较大，水汽与不稳定能量迅速堆积，伴随的强上升运动可能会提前触发强对流天气；地形高度降低后，则假相当位温线平直且疏散；哀牢山局地抬升作用与不稳定能量较小，且不足以触发中小尺度强对流天气。3）在WSM6微物理方案下，地形高度的变化亦对云微物理过程有明显的影响。地形升高后强迫抬升作用加强，使中高层的冰晶与雪混合物在空中停留的时间更长而扩展范围逐步增大；从而产生次级环流的下沉气流，中低层云水和雨滴碰并增强，造成云水混合比减小而雨水混合比增加。
采用WRF模式模拟了云南省哀牢山区域2020年6月13～14日一次降水过程。通过不同高度的地形敏感性试验对比分析，讨论了哀牢山地形对强降水时空分布的影响及可能的物理机制。研究结果发现：1）不同高度的地形敏感性试验表明，地形高度对低涡切变线的位置有影响。2）地形升高后，中低层的假相当位温线更密集且梯度较大，水汽与不稳定能量迅速堆积，伴随的强上升运动可能会提前触发强对流天气；地形高度降低后，则假相当位温线平直且疏散；哀牢山局地抬升作用与不稳定能量较小，且不足以触发中小尺度强对流天气。3）在WSM6微物理方案下，地形高度的变化亦对云微物理过程有明显的影响。地形升高后强迫抬升作用加强，使中高层的冰晶与雪混合物在空中停留的时间更长而扩展范围逐步增大；从而产生次级环流的下沉气流，中低层云水和雨滴碰并增强，造成云水混合比减小而雨水混合比增加。
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doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2023.22095
摘要:
基于局地气候区分类，选取了北京门头沟地区4种局地气候区（高层开阔、高层密集、中层密集、稀疏建筑）作为研究对象，利用高分辨率大涡模拟方法，数值研究温度层结效应对不同局地气候区风和湍流特性的影响。2019年11月7日晴天小风个例模拟结果表明：1）温度层结对湍涡的形状和范围有显著影响。在近地面水平剖面上，稳定层结下涡旋数量较中性层结情况减少，但涡旋的纵向延伸范围可增大67%；不稳定层结下涡旋数量较中性层结增加，涡旋的纵向范围可缩小60%。在垂直剖面上，相较于中性层结，稳定层结下环流结构减弱且涡旋的纵向范围可缩小40%，不稳定层结下环流结构增强且涡旋的纵向范围可增大20%，该现象在高层密集型地块最为明显。2）4种局地气候区的风速的高值区主要位于平行于盛行风方向的建筑物两侧及屋顶附近，热力作用对总风速有增益作用，近地面风速较入流风速可增加1.27～2.18倍。3）4种局地气候区湍动能的高值区主要位于建筑物底部拐角处和屋顶，不稳定层结下近地面的湍动能是中性层结的1.2～1.5倍，而稳定层结下是中性层结的0.5～0.8倍，即不稳定层结条件下浮力引起的热力湍流增强混合效率，而稳定层结条件下湍流运动受到抑制。4）相较于其他局地气候区，高层密集区域的建筑物底部风速较大，在不稳定层结下易形成较强的狭管效应，其街区峡谷最大风速是中层密集的1.5倍。
基于局地气候区分类，选取了北京门头沟地区4种局地气候区（高层开阔、高层密集、中层密集、稀疏建筑）作为研究对象，利用高分辨率大涡模拟方法，数值研究温度层结效应对不同局地气候区风和湍流特性的影响。2019年11月7日晴天小风个例模拟结果表明：1）温度层结对湍涡的形状和范围有显著影响。在近地面水平剖面上，稳定层结下涡旋数量较中性层结情况减少，但涡旋的纵向延伸范围可增大67%；不稳定层结下涡旋数量较中性层结增加，涡旋的纵向范围可缩小60%。在垂直剖面上，相较于中性层结，稳定层结下环流结构减弱且涡旋的纵向范围可缩小40%，不稳定层结下环流结构增强且涡旋的纵向范围可增大20%，该现象在高层密集型地块最为明显。2）4种局地气候区的风速的高值区主要位于平行于盛行风方向的建筑物两侧及屋顶附近，热力作用对总风速有增益作用，近地面风速较入流风速可增加1.27～2.18倍。3）4种局地气候区湍动能的高值区主要位于建筑物底部拐角处和屋顶，不稳定层结下近地面的湍动能是中性层结的1.2～1.5倍，而稳定层结下是中性层结的0.5～0.8倍，即不稳定层结条件下浮力引起的热力湍流增强混合效率，而稳定层结条件下湍流运动受到抑制。4）相较于其他局地气候区，高层密集区域的建筑物底部风速较大，在不稳定层结下易形成较强的狭管效应，其街区峡谷最大风速是中层密集的1.5倍。
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doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2023.22054
摘要:
云南省地处低纬高原地区，毗邻东南亚，空气污染物质除受本地排放外也受东南亚地区跨境输送的影响。本文收集整理了2017～2021年云南省16个州市40个国控站观测数据，分析云南省污染特征和变化趋势；并利用后向轨迹（HYSPLIT）聚类分析和浓度权重轨迹（CWT）方法分析了PM2.5的主要区域来源。结果表明，云南省PM2.5年均浓度呈下降趋势，下降率为0.91±0.23 μg m−3 a−1。在季节变化上，春季浓度最高，全省平均为31.92±9.08 μg m−3，夏季浓度最低，为13.50±2.69 μg m−3。春季东南亚地区生物质燃烧导致云南省PM2.5的污染最严重，最大贡献值超过40 μg m−3，此外广西西南部也是云南省春季高潜在源区之一。在日变化上，PM2.5浓度呈现“双峰型”特征，最大值出现在09:00（北京时间，下同）至12:00和21:00至01:00，主要是人为活动与较低的边界层高度和风速等气象因素共同作用的结果。研究显示，云南省春季PM2.5浓度多源于跨境输送，这将为云南省空气污染物治理提供新的启示。
云南省地处低纬高原地区，毗邻东南亚，空气污染物质除受本地排放外也受东南亚地区跨境输送的影响。本文收集整理了2017～2021年云南省16个州市40个国控站观测数据，分析云南省污染特征和变化趋势；并利用后向轨迹（HYSPLIT）聚类分析和浓度权重轨迹（CWT）方法分析了PM2.5的主要区域来源。结果表明，云南省PM2.5年均浓度呈下降趋势，下降率为0.91±0.23 μg m−3 a−1。在季节变化上，春季浓度最高，全省平均为31.92±9.08 μg m−3，夏季浓度最低，为13.50±2.69 μg m−3。春季东南亚地区生物质燃烧导致云南省PM2.5的污染最严重，最大贡献值超过40 μg m−3，此外广西西南部也是云南省春季高潜在源区之一。在日变化上，PM2.5浓度呈现“双峰型”特征，最大值出现在09:00（北京时间，下同）至12:00和21:00至01:00，主要是人为活动与较低的边界层高度和风速等气象因素共同作用的结果。研究显示，云南省春季PM2.5浓度多源于跨境输送，这将为云南省空气污染物治理提供新的启示。
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doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2022.22052
摘要:
生物质燃烧向大气中排放大量痕量气体和颗粒物，源排放清单是深入研究生物质燃烧环境气候效应的重要基础数据。利用全球火排放数据库GFED（Global Fire Emissions Database）、NCAR全球火排放清单FINN（Fire INventory from NCAR）和中国露天生物质燃烧排放清单MEIC（Multi-resolution Emission Inventory for China），对2008～2017年中国地区生物质燃烧源排放的空间分布、季节和年际变化特征以及不同清单间的异同进行分析研究。3个清单都显示生物质燃烧释放的黑碳（BC）、有机碳（OC）、空气动力学粒径小于2.5 µm 的颗粒物（PM2.5）和一氧化碳（CO）在中国东北、长江和黄河下游之间地区和中国南方的排放量较高，与我国的主要农作物产地和森林地区分布一致。FINN清单排放量在华南地区与西南地区比其他两个清单高，而GFED清单排放量在长三角地区比其他两个清单排放量高。中国地区平均生物质燃烧排放量在春季出现峰值，而在不同的生物质燃烧地区峰值出现的季节不同，与各地农作物播种、收获时节和农耕习惯不同有关。2008～2017年，中国地区年平均生物质燃烧排放量的峰值主要出现在2014年，但各地区峰值出现的年份明显不同，东北、华中/东、华南和西南地区分别在2015年、2013年、2008年和2010年排放量达到最大。对于BC、OC和PM2.5，GFED和MEIC清单中的排放量比较接近，而FINN中的排放量是GFED和MEIC中的2～3倍；3个清单中CO的排放量比较接近。2014年生物质燃烧源排放与人为源排放的对比分析表明，所有物种中，生物质燃烧排放的OC和PM2.5相对于人为源排放量占比最大，3个清单中占比分别为9%～24%和5%～16%，说明生物质燃烧排放的OC和一次PM2.5是中国气溶胶的重要来源。
生物质燃烧向大气中排放大量痕量气体和颗粒物，源排放清单是深入研究生物质燃烧环境气候效应的重要基础数据。利用全球火排放数据库GFED（Global Fire Emissions Database）、NCAR全球火排放清单FINN（Fire INventory from NCAR）和中国露天生物质燃烧排放清单MEIC（Multi-resolution Emission Inventory for China），对2008～2017年中国地区生物质燃烧源排放的空间分布、季节和年际变化特征以及不同清单间的异同进行分析研究。3个清单都显示生物质燃烧释放的黑碳（BC）、有机碳（OC）、空气动力学粒径小于2.5 µm 的颗粒物（PM2.5）和一氧化碳（CO）在中国东北、长江和黄河下游之间地区和中国南方的排放量较高，与我国的主要农作物产地和森林地区分布一致。FINN清单排放量在华南地区与西南地区比其他两个清单高，而GFED清单排放量在长三角地区比其他两个清单排放量高。中国地区平均生物质燃烧排放量在春季出现峰值，而在不同的生物质燃烧地区峰值出现的季节不同，与各地农作物播种、收获时节和农耕习惯不同有关。2008～2017年，中国地区年平均生物质燃烧排放量的峰值主要出现在2014年，但各地区峰值出现的年份明显不同，东北、华中/东、华南和西南地区分别在2015年、2013年、2008年和2010年排放量达到最大。对于BC、OC和PM2.5，GFED和MEIC清单中的排放量比较接近，而FINN中的排放量是GFED和MEIC中的2～3倍；3个清单中CO的排放量比较接近。2014年生物质燃烧源排放与人为源排放的对比分析表明，所有物种中，生物质燃烧排放的OC和PM2.5相对于人为源排放量占比最大，3个清单中占比分别为9%～24%和5%～16%，说明生物质燃烧排放的OC和一次PM2.5是中国气溶胶的重要来源。
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doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2023.22050
摘要:
基于ECMWF（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts）ERA5（Reanalysis version 5）、CFSR（Climate Forecast System Reanalysis）、MERRA2（Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications version 2）3种再分析数据，13个海洋观测站和3个测风塔的观测数据，研究了中国近海风资源时空特征，并讨论了3种再分析数据在中国近海风资源评估中的适用性。结果表明，再分析数据在中国东海和南海的弱风频率比渤海、黄海高，且ERA5在所有海域小于6 m/s的弱风累积概率比CFSR（MERRA2）高39.0%（44.9%）、43.6%（47.5%）、60.7%（41.6%）和47.9%（38.2%）。ERA5、CFSR和MERRA2在中国近海的有效风时空间分布相似，量级都介于84%～95%；3种再分析平均风能密度自北向南呈“低高低”空间分布，其中台湾海峡是WPD大值中心（超过4000 W/m2）。风能稳定性方面，ERA5和CFSR的日变异呈“南弱北强”特征，而MERRA2日变异系数介于1.03～4。适用性分析表明，ERA5整体性能优于CFSR和MERRA2，但MERRA2在再现渤海、南海的风能日波动，CFSR在刻画黄海的有效风时、风能密度和东海、黄海的变异系数时具有一定优势。由此说明不同再分析数据对中国近海风资源不同指标的适用性各有优劣，应根据需要及数据条件，针对不同海域采用不同类的再分析数据开展风资源评估研究及工作。
基于ECMWF（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts）ERA5（Reanalysis version 5）、CFSR（Climate Forecast System Reanalysis）、MERRA2（Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications version 2）3种再分析数据，13个海洋观测站和3个测风塔的观测数据，研究了中国近海风资源时空特征，并讨论了3种再分析数据在中国近海风资源评估中的适用性。结果表明，再分析数据在中国东海和南海的弱风频率比渤海、黄海高，且ERA5在所有海域小于6 m/s的弱风累积概率比CFSR（MERRA2）高39.0%（44.9%）、43.6%（47.5%）、60.7%（41.6%）和47.9%（38.2%）。ERA5、CFSR和MERRA2在中国近海的有效风时空间分布相似，量级都介于84%～95%；3种再分析平均风能密度自北向南呈“低高低”空间分布，其中台湾海峡是WPD大值中心（超过4000 W/m2）。风能稳定性方面，ERA5和CFSR的日变异呈“南弱北强”特征，而MERRA2日变异系数介于1.03～4。适用性分析表明，ERA5整体性能优于CFSR和MERRA2，但MERRA2在再现渤海、南海的风能日波动，CFSR在刻画黄海的有效风时、风能密度和东海、黄海的变异系数时具有一定优势。由此说明不同再分析数据对中国近海风资源不同指标的适用性各有优劣，应根据需要及数据条件，针对不同海域采用不同类的再分析数据开展风资源评估研究及工作。
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doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2022.22044
摘要:
利用浙江省地面观测数据和新一代静止气象卫星数据，通过逻辑回归（LR）、线性判别（LDA）、K近邻算法（KNN）、决策树（CART）、高斯贝叶斯（NB）和支持向量机（SVM）6种机器学习算法针对浙江省金丽温高速公路进行低能见度识别建模，并运用多种评估方法评估模型结果，显示SVM算法模型效果较好，且针对小于1000 m的能见度天气有较好的识别。进一步结合地面观测数据和卫星数据建立识别模型，发现效果优于单一来源的数据建模，一般以KNN算法建模效果较好，且在对浓雾、强浓雾的识别中，结合地面和卫星数据的模型识别效果更好。针对单一数据利用SVM算法，结合地面和卫星数据选择KNN算法再对金丽温高速公路的大雾过程进行识别，显示新一代静止气象卫星数据的模拟效果不差于地面观测数据模拟效果，且能够识别夜间和凌晨的雾，对地面观测识别可作为有效补充，将对省内没有地面气象观测的低能见度识别和短临预测有一定辅助参考作用。
利用浙江省地面观测数据和新一代静止气象卫星数据，通过逻辑回归（LR）、线性判别（LDA）、K近邻算法（KNN）、决策树（CART）、高斯贝叶斯（NB）和支持向量机（SVM）6种机器学习算法针对浙江省金丽温高速公路进行低能见度识别建模，并运用多种评估方法评估模型结果，显示SVM算法模型效果较好，且针对小于1000 m的能见度天气有较好的识别。进一步结合地面观测数据和卫星数据建立识别模型，发现效果优于单一来源的数据建模，一般以KNN算法建模效果较好，且在对浓雾、强浓雾的识别中，结合地面和卫星数据的模型识别效果更好。针对单一数据利用SVM算法，结合地面和卫星数据选择KNN算法再对金丽温高速公路的大雾过程进行识别，显示新一代静止气象卫星数据的模拟效果不差于地面观测数据模拟效果，且能够识别夜间和凌晨的雾，对地面观测识别可作为有效补充，将对省内没有地面气象观测的低能见度识别和短临预测有一定辅助参考作用。
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doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2022.21146
摘要:
采用加拿大环境部研发的RHtests均一化系统，结合台站详细的历史沿革信息，对1951～2019年黑龙江省83个气象台站逐日平均、最高和最低气温进行了均一性检验和订正，与均一化逐日气温数据集（CHTM）进行了对比研制，重点评估了最近10年观测仪器换型对资料均一性的影响；基于均一化气温日值数据，统计了黑龙江省极端气温指数：持续冷日日数（CSDI）、霜冻日数（FD）、冰冻日数（ID）和气温日较差（DTR）。结果表明：1951～2019年，日平均气温、最高气温和最低气温分别存在40个、20个和57个断点，台站迁移、仪器变化和自动观测业务软件升级是造成黑龙江省气温序列非均一的主要原因，订正后的气温序列空间一致性更高，平均气温和最低气温的变化趋势分别由0.27°C/10 a和0.25°C/10 a上升为0.29°C/10 a和0.27°C/10 a。黑龙江省CSDI、FD和ID等极端气温指数均呈明显下降趋势，1998年中国平均气温出现历史上第二次最热记录，黑龙江省FD指数的最低值也出现在1998年。黑龙江省平均最高气温升温趋势比平均最低气温升温趋势略小，造成DTR呈现下降趋势。
采用加拿大环境部研发的RHtests均一化系统，结合台站详细的历史沿革信息，对1951～2019年黑龙江省83个气象台站逐日平均、最高和最低气温进行了均一性检验和订正，与均一化逐日气温数据集（CHTM）进行了对比研制，重点评估了最近10年观测仪器换型对资料均一性的影响；基于均一化气温日值数据，统计了黑龙江省极端气温指数：持续冷日日数（CSDI）、霜冻日数（FD）、冰冻日数（ID）和气温日较差（DTR）。结果表明：1951～2019年，日平均气温、最高气温和最低气温分别存在40个、20个和57个断点，台站迁移、仪器变化和自动观测业务软件升级是造成黑龙江省气温序列非均一的主要原因，订正后的气温序列空间一致性更高，平均气温和最低气温的变化趋势分别由0.27°C/10 a和0.25°C/10 a上升为0.29°C/10 a和0.27°C/10 a。黑龙江省CSDI、FD和ID等极端气温指数均呈明显下降趋势，1998年中国平均气温出现历史上第二次最热记录，黑龙江省FD指数的最低值也出现在1998年。黑龙江省平均最高气温升温趋势比平均最低气温升温趋势略小，造成DTR呈现下降趋势。
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doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2023.22147
摘要:
利用2021年1～10月北京南郊L波段探空数据以及冬奥会延庆赛区高山滑雪赛场自动站资料，对微波辐射计反演温湿廓线的精度进行定量分析。结果表明，总体上微波辐射计反演温度与自动站、探空观测之间有较好的一致性，误差范围相对较小，可用性较好。相对湿度和自动站的一致性稍逊，相关系数为0.81，与探空观测一致性较差。微波辐射计与同址自动站、不同址探空资料对比试验表明，在0.15～0.6 km高度，微波辐射计反演温度与自动站、探空观测均具有较强相关性，均方根误差和平均偏差随高度增加均呈现相反趋势，微波辐射计反演相对湿度与探空、自动站的相关性、均方根误差、平均偏差随高度的总体变化趋势一致。对比不同时次探空与微波辐射计温度和相对湿度发现，在各个高度层，微波辐射计反演温度与探空观测均为显著正相关，呈低层高于高层的特点，相对湿度廓线之间的相关性明显不如温度，2.75～3.5 km高度甚至表现出负相关。温度各个高度层（除10 km外）平均误差均在2℃之内，均方根误差和平均偏差在3 km高度以下分别约为3.4℃和2.5℃，以上基本呈现随高度递增的趋势。相对湿度均方根误差和平均偏差在各个层次都明显较温度大，平均误差在多数层次上均较大，最大可达23.67%。降水会导致微波辐射计温度廓线在08:00（北京时间，下同）、20:00大部分高度层上误差加大，其均方根误差和平均偏差在0.5 km高度以上明显大于无降水条件。但在低层大气多数高度上，降水天气各时次相对湿度均方根误差和平均偏差较无降水时明显减小，20:00减小幅度更大些。
利用2021年1～10月北京南郊L波段探空数据以及冬奥会延庆赛区高山滑雪赛场自动站资料，对微波辐射计反演温湿廓线的精度进行定量分析。结果表明，总体上微波辐射计反演温度与自动站、探空观测之间有较好的一致性，误差范围相对较小，可用性较好。相对湿度和自动站的一致性稍逊，相关系数为0.81，与探空观测一致性较差。微波辐射计与同址自动站、不同址探空资料对比试验表明，在0.15～0.6 km高度，微波辐射计反演温度与自动站、探空观测均具有较强相关性，均方根误差和平均偏差随高度增加均呈现相反趋势，微波辐射计反演相对湿度与探空、自动站的相关性、均方根误差、平均偏差随高度的总体变化趋势一致。对比不同时次探空与微波辐射计温度和相对湿度发现，在各个高度层，微波辐射计反演温度与探空观测均为显著正相关，呈低层高于高层的特点，相对湿度廓线之间的相关性明显不如温度，2.75～3.5 km高度甚至表现出负相关。温度各个高度层（除10 km外）平均误差均在2℃之内，均方根误差和平均偏差在3 km高度以下分别约为3.4℃和2.5℃，以上基本呈现随高度递增的趋势。相对湿度均方根误差和平均偏差在各个层次都明显较温度大，平均误差在多数层次上均较大，最大可达23.67%。降水会导致微波辐射计温度廓线在08:00（北京时间，下同）、20:00大部分高度层上误差加大，其均方根误差和平均偏差在0.5 km高度以上明显大于无降水条件。但在低层大气多数高度上，降水天气各时次相对湿度均方根误差和平均偏差较无降水时明显减小，20:00减小幅度更大些。
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doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2023.22072
摘要:
本文选择温湿复合热浪高发频发的长江中下游地区为研究区，在7个共享社会经济路径情景下（SSP1-1.9、SSP1-2.6、SSP4-3.4、SSP2-4.5、SSP4-6.0、SSP3-7.0、SSP5-8.5），采用耦合模式国际比较计划第六阶段5个气候模式模拟和预估数据，结合共享社会经济路径（SSP1-5）下人口特征，对21世纪近期（2021～2040年）、中期（2041～2060年）、远期（2081～2100年）危害性/致死性温湿复合热浪及人口暴露度开展研究。发现：（1）危害性/致死性温湿复合热浪在基准期(1995～2014年)发生频次约为6 d/3 d，最长持续时间约为10 d/4 d，最多的频次和最长持续时间出现在21世纪远期，频次约为12～39 d /7～24 d，最长持续时间可能长达30 d /14 d；（2）基准期危害性/致死性温湿复合热浪影响范围和暴露人口数约为74.8×104 km2/22.3×104 km2和1.7×108/0.2×108，21世纪影响范围和暴露人口最大值出现在远期，约占研究区的83%～100%/32%～98%，暴露人口约为基准期的1.2～2.5倍/2.5～20.5倍，致死性温湿复合热浪的暴露人口增加更显著，约为0.4×108～3.7×108；（3）21世纪，致死性温湿复合热浪主要影响地区为上海市、浙江省北部、江苏省南部、安徽省南部、湖南省东部和江西省东部，亟待加强致死性温湿复合热浪的预报预警和风险防范工作。
本文选择温湿复合热浪高发频发的长江中下游地区为研究区，在7个共享社会经济路径情景下（SSP1-1.9、SSP1-2.6、SSP4-3.4、SSP2-4.5、SSP4-6.0、SSP3-7.0、SSP5-8.5），采用耦合模式国际比较计划第六阶段5个气候模式模拟和预估数据，结合共享社会经济路径（SSP1-5）下人口特征，对21世纪近期（2021～2040年）、中期（2041～2060年）、远期（2081～2100年）危害性/致死性温湿复合热浪及人口暴露度开展研究。发现：（1）危害性/致死性温湿复合热浪在基准期(1995～2014年)发生频次约为6 d/3 d，最长持续时间约为10 d/4 d，最多的频次和最长持续时间出现在21世纪远期，频次约为12～39 d /7～24 d，最长持续时间可能长达30 d /14 d；（2）基准期危害性/致死性温湿复合热浪影响范围和暴露人口数约为74.8×104 km2/22.3×104 km2和1.7×108/0.2×108，21世纪影响范围和暴露人口最大值出现在远期，约占研究区的83%～100%/32%～98%，暴露人口约为基准期的1.2～2.5倍/2.5～20.5倍，致死性温湿复合热浪的暴露人口增加更显著，约为0.4×108～3.7×108；（3）21世纪，致死性温湿复合热浪主要影响地区为上海市、浙江省北部、江苏省南部、安徽省南部、湖南省东部和江西省东部，亟待加强致死性温湿复合热浪的预报预警和风险防范工作。
2023年第4期
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2023, 28(4): 343-355.
doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2022.21049
摘要:
利用1958～2007年503个中国地面观测站点的雾日数资料，分析了全国秋冬雾日数的时空特征。结果表明，西南地区在秋冬发生雾日频率较高，达到了18 d以上，是中国东部地区同期雾日数的2倍以上。西南地区秋冬雾日存在显著的年际和年代际尺度气候变率。在两个时间尺度上，发生雾日的气象条件存在显著差异。在年际尺度上，西南地区中高层北风异常较为显著，因而将北方的冷空气带到西南地区，使得西南地区中高层出现了显著的冷空气异常。由于该地区处于雨带的北侧，存在一定的温湿空气，上空伴随着异常下沉运动，将高层的冷空气带到低层，而此时低层大气的温度、湿度异常偏高，冷暖空气汇合，容易过饱和，所以雾日偏多。在年代际尺度上，西南地区低层异常北风相比于年际尺度更为显著，因而低层北方冷空气的南下，使西南地区出现显著的降温降湿，但是温度下降速率快于湿度下降速率，所以温度露点差为负，空气容易达到饱和，伴随大气较为稳定，导致雾日偏多。
利用1958～2007年503个中国地面观测站点的雾日数资料，分析了全国秋冬雾日数的时空特征。结果表明，西南地区在秋冬发生雾日频率较高，达到了18 d以上，是中国东部地区同期雾日数的2倍以上。西南地区秋冬雾日存在显著的年际和年代际尺度气候变率。在两个时间尺度上，发生雾日的气象条件存在显著差异。在年际尺度上，西南地区中高层北风异常较为显著，因而将北方的冷空气带到西南地区，使得西南地区中高层出现了显著的冷空气异常。由于该地区处于雨带的北侧，存在一定的温湿空气，上空伴随着异常下沉运动，将高层的冷空气带到低层，而此时低层大气的温度、湿度异常偏高，冷暖空气汇合，容易过饱和，所以雾日偏多。在年代际尺度上，西南地区低层异常北风相比于年际尺度更为显著，因而低层北方冷空气的南下，使西南地区出现显著的降温降湿，但是温度下降速率快于湿度下降速率，所以温度露点差为负，空气容易达到饱和，伴随大气较为稳定，导致雾日偏多。
2023, 28(4): 356-366.
doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2022.21196
摘要:
基于1961～2016年美国国家环境预测中心（NCEP）/美国国家大气研究中心（NCAR）提供的大气环流再分析数据和全球降水气候中心（GPCC）提供的逐月降水数据，研究了副热带西风急流与中亚夏季降水的年代际关系。结果表明，副热带西风急流经向位置在1997/1998年发生年代际突变。急流经向位置突变前，当急流偏南时，中亚上空受异常气旋控制，印度半岛上空受异常反气旋控制，在印度半岛和中亚上空反气旋和气旋的共同作用下，将热带印度洋的水汽接力输送至中亚上空，中亚夏季降水偏多；急流经向位置突变后，副热带西风急流位置与中亚夏季降水的关系减弱，当急流偏南时，中亚上空的异常气旋减弱中心西移，印度半岛上的异常反气旋加强并西移，导致热带印度洋到中亚上空的经向输送减弱，水汽不再深入至中亚东部和北部地区。东大西洋—西俄罗斯型遥相关（EA-WR）和中亚副热带西风急流经向位置存在不同的年代际联系，且对其体现为间接影响。中亚副热带急流经向位置突变前，EA-WR负位相对应乌拉尔山脉地区的异常反气旋，反气旋东侧的异常偏北风将高纬冷空气向南输送，导致中亚对流层中上层气温降低，形成异常气旋，对应副热带西风急流位置偏南；副热带急流经向位置突变后，原乌拉尔山附近上空的异常反气旋东移，不再导致中亚上空对流层中高层气温降低，EA-WR和中亚副热带西风急流经向位置的联系也减弱。中亚副热带西风急流经向位置突变前后，太平洋—北美型遥相关（PNA）正位相均能导致中亚上空受异常气旋控制，对应急流位置偏南。
基于1961～2016年美国国家环境预测中心（NCEP）/美国国家大气研究中心（NCAR）提供的大气环流再分析数据和全球降水气候中心（GPCC）提供的逐月降水数据，研究了副热带西风急流与中亚夏季降水的年代际关系。结果表明，副热带西风急流经向位置在1997/1998年发生年代际突变。急流经向位置突变前，当急流偏南时，中亚上空受异常气旋控制，印度半岛上空受异常反气旋控制，在印度半岛和中亚上空反气旋和气旋的共同作用下，将热带印度洋的水汽接力输送至中亚上空，中亚夏季降水偏多；急流经向位置突变后，副热带西风急流位置与中亚夏季降水的关系减弱，当急流偏南时，中亚上空的异常气旋减弱中心西移，印度半岛上的异常反气旋加强并西移，导致热带印度洋到中亚上空的经向输送减弱，水汽不再深入至中亚东部和北部地区。东大西洋—西俄罗斯型遥相关（EA-WR）和中亚副热带西风急流经向位置存在不同的年代际联系，且对其体现为间接影响。中亚副热带急流经向位置突变前，EA-WR负位相对应乌拉尔山脉地区的异常反气旋，反气旋东侧的异常偏北风将高纬冷空气向南输送，导致中亚对流层中上层气温降低，形成异常气旋，对应副热带西风急流位置偏南；副热带急流经向位置突变后，原乌拉尔山附近上空的异常反气旋东移，不再导致中亚上空对流层中高层气温降低，EA-WR和中亚副热带西风急流经向位置的联系也减弱。中亚副热带西风急流经向位置突变前后，太平洋—北美型遥相关（PNA）正位相均能导致中亚上空受异常气旋控制，对应急流位置偏南。
2023, 28(4): 367-384.
doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2022.21180
摘要:
利用国家气象科学数据中心的青藏高原81个站和西南地区80个气象站点的逐日昼夜降水量资料，统计分析了1961～2020年60年来两个地区不同量级昼夜降雨日数及其差异的年变化、年际变化（趋势）特征。结果表明：（1）青藏高原和西南地区不同等级昼夜降水日数年变化都是在5月迅速增多，11月显著减少；两个地区的降雨日数昼夜差异大的月份均在5～10月，大雨和暴雨日数在5～10月的贡献更大，青藏高原暴雨日数占全年暴雨日数的85%以上、大雨占比90%以上，西南地区这两个量级降水占比分别为93%和86%；两个地区雨季夜间发生极端强降水（暴雨）的概率远大于白天。（2）两个地区雨季不同量级昼夜降水日数差异显著。三江源和青藏高原东南部昼夜都是小雨、中雨的频次多，大雨仅夜间在西藏东南部及三江源东侧发生较多；暴雨仅在青藏高原东部多发，夜间发生的站点明显多于白天。西南地区昼夜小雨和中雨发生率较高的地区包括川中区域、川西边缘山地和云南西南部；大雨在云南西南部白天易于发生，川中则是夜间易于发生；暴雨以上量级的典型多发区为四川中东部、重庆西部、贵州中南部。（3）两个区域雨季昼夜分等级降雨日数的年际变化总体趋势有明显的不同。青藏高原地区除了夜间小雨日数为显著减少外，其余的不同量级昼夜降雨日数都显著增加，夜间的增加趋势均大于白天，大雨和暴雨在夜间的增加趋势几乎是白天的2倍。与青藏高原不同的是，西南地区小量级降水（小雨—中雨—大雨）日数总体呈显著减少趋势，其中夜间的小雨日数减幅最大，为白昼的2倍左右；大量级降水（暴雨—大暴雨）日数则是相反的增加趋势，且夜间增加趋势大于白天。
利用国家气象科学数据中心的青藏高原81个站和西南地区80个气象站点的逐日昼夜降水量资料，统计分析了1961～2020年60年来两个地区不同量级昼夜降雨日数及其差异的年变化、年际变化（趋势）特征。结果表明：（1）青藏高原和西南地区不同等级昼夜降水日数年变化都是在5月迅速增多，11月显著减少；两个地区的降雨日数昼夜差异大的月份均在5～10月，大雨和暴雨日数在5～10月的贡献更大，青藏高原暴雨日数占全年暴雨日数的85%以上、大雨占比90%以上，西南地区这两个量级降水占比分别为93%和86%；两个地区雨季夜间发生极端强降水（暴雨）的概率远大于白天。（2）两个地区雨季不同量级昼夜降水日数差异显著。三江源和青藏高原东南部昼夜都是小雨、中雨的频次多，大雨仅夜间在西藏东南部及三江源东侧发生较多；暴雨仅在青藏高原东部多发，夜间发生的站点明显多于白天。西南地区昼夜小雨和中雨发生率较高的地区包括川中区域、川西边缘山地和云南西南部；大雨在云南西南部白天易于发生，川中则是夜间易于发生；暴雨以上量级的典型多发区为四川中东部、重庆西部、贵州中南部。（3）两个区域雨季昼夜分等级降雨日数的年际变化总体趋势有明显的不同。青藏高原地区除了夜间小雨日数为显著减少外，其余的不同量级昼夜降雨日数都显著增加，夜间的增加趋势均大于白天，大雨和暴雨在夜间的增加趋势几乎是白天的2倍。与青藏高原不同的是，西南地区小量级降水（小雨—中雨—大雨）日数总体呈显著减少趋势，其中夜间的小雨日数减幅最大，为白昼的2倍左右；大量级降水（暴雨—大暴雨）日数则是相反的增加趋势，且夜间增加趋势大于白天。
2023, 28(4): 385-397.
doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2022.22016
摘要:
为深入探讨城市局地气温和风的定量差异，采用智能微型气象站在门头沟城区开展了为期一年的观测试验，并采用局地气候分区，分析了局地环境对近地面气温和风场的影响。结果表明：（1）白天气温受太阳辐射、建筑物遮蔽、土地利用、人为热排放的综合影响，夜间气温主要受城市冠层特性和人为热排放（交通、生活）的影响。中层密集型地块夏季日平均气温偏高0.68°C，高层密集型地块冬季日平均偏高0.66°C（与稀疏建筑地块相比，下同）。密集树木地块的降温效应夏季（0.3°C）强于冬季（0.07°C）。水体的降温效应主要体现在夏季白天，平均偏低0.29°C；而冬季水体以增温效应为主，日平均偏高0.38°C。（2）水体地块由于粗糙度较小，夏季、冬季风速日平均分别偏高0.5 m/s和0.37 m/s；密集树木由于风屏障作用，夏季、冬季风速日平均偏低0.13 m/s和0.23 m/s；由于建筑物的阻挡作用，夏季、冬季，中层密集型地块风速日平均偏低0.54 m/s和0.48 m/s。本文揭示了城市复杂下垫面对局地气温和风的定量影响，研究表明局地气候分区可较好地反映城市街区气温和风的局地差异，为宜居城市建设提供科学基础。
为深入探讨城市局地气温和风的定量差异，采用智能微型气象站在门头沟城区开展了为期一年的观测试验，并采用局地气候分区，分析了局地环境对近地面气温和风场的影响。结果表明：（1）白天气温受太阳辐射、建筑物遮蔽、土地利用、人为热排放的综合影响，夜间气温主要受城市冠层特性和人为热排放（交通、生活）的影响。中层密集型地块夏季日平均气温偏高0.68°C，高层密集型地块冬季日平均偏高0.66°C（与稀疏建筑地块相比，下同）。密集树木地块的降温效应夏季（0.3°C）强于冬季（0.07°C）。水体的降温效应主要体现在夏季白天，平均偏低0.29°C；而冬季水体以增温效应为主，日平均偏高0.38°C。（2）水体地块由于粗糙度较小，夏季、冬季风速日平均分别偏高0.5 m/s和0.37 m/s；密集树木由于风屏障作用，夏季、冬季风速日平均偏低0.13 m/s和0.23 m/s；由于建筑物的阻挡作用，夏季、冬季，中层密集型地块风速日平均偏低0.54 m/s和0.48 m/s。本文揭示了城市复杂下垫面对局地气温和风的定量影响，研究表明局地气候分区可较好地反映城市街区气温和风的局地差异，为宜居城市建设提供科学基础。
2023, 28(4): 398-408.
doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2023.22066
摘要:
索道的安全运行对2022北京冬奥会高山滑雪项目非常重要，而极端大风是影响索道运行的关键气象参数。2019年和2020年冬季，国家高山滑雪中心3条索道共10个支架的观测设备进行了持续的逐小时极大风观测。基于此数据，本文统计了索道极大风的特征：（1）索道极大风风速随海拔高度递增，不同索道的主要风向也各不相同；（2）当极大风风速达到一定阈值且风向与索道的夹角呈90°时，对索道造成影响的可能性最大，其中受影响概率最大达到48.9%；（3）影响索道的极大风风速大部分集中在12～20 m/s区间，风向大部分与索道夹角为45°或90°。通过Lamb-Jenkinson分型法将延庆地区天气类型分为6类，其中北风型下较低海拔的F索道和B1索道易受影响，东—东南—东北风型下高海拔的C索道易受影响。采用机器学习算法建立索道极大风风速预报模型，对比后发现C8索道支架的模拟效果最佳，准确率达到62.1 %，平均绝对误差为2.2 m/s，且对大于12 m/s的超阈值大风的预报准确率达到84%。本研究可为高山滑雪中心索道极大风预报提供支撑，也可在后冬奥时期为雪场的索道安全运行决策提供科学基础。
索道的安全运行对2022北京冬奥会高山滑雪项目非常重要，而极端大风是影响索道运行的关键气象参数。2019年和2020年冬季，国家高山滑雪中心3条索道共10个支架的观测设备进行了持续的逐小时极大风观测。基于此数据，本文统计了索道极大风的特征：（1）索道极大风风速随海拔高度递增，不同索道的主要风向也各不相同；（2）当极大风风速达到一定阈值且风向与索道的夹角呈90°时，对索道造成影响的可能性最大，其中受影响概率最大达到48.9%；（3）影响索道的极大风风速大部分集中在12～20 m/s区间，风向大部分与索道夹角为45°或90°。通过Lamb-Jenkinson分型法将延庆地区天气类型分为6类，其中北风型下较低海拔的F索道和B1索道易受影响，东—东南—东北风型下高海拔的C索道易受影响。采用机器学习算法建立索道极大风风速预报模型，对比后发现C8索道支架的模拟效果最佳，准确率达到62.1 %，平均绝对误差为2.2 m/s，且对大于12 m/s的超阈值大风的预报准确率达到84%。本研究可为高山滑雪中心索道极大风预报提供支撑，也可在后冬奥时期为雪场的索道安全运行决策提供科学基础。
2023, 28(4): 409-419.
doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2023.22089
摘要:
利用石家庄城市气象站和附近2个乡村站2009～2012年的逐日地面气温、0～320 cm土壤温度资料，对比分析了石家庄站从冠层、表层到土壤深层的城市热岛（Urban Heat Island, UHI）效应及其差异，结果表明：1）2009～2012年年平均气温UHI强度为0.9°C，0～320 cm土壤温度UHI强度在−0.5～0.2°C之间，气温UHI强度明显强于土壤温度UHI。表层（0 cm）和浅层（5～40 cm）土壤温度基本表现为“热岛效应”，但深层（80～320 cm）土壤温度表现为“冷岛效应”，40～80 cm是二者的转换层位；深层土壤温度可能受局地气候影响呈现出局地性特点。2）春季、夏季、秋季、冬季气温UHI强度分别为1.1°C、0.6°C、0.7°C和1.3°C，夏季最弱，冬季最强。春季和夏季表层和40 cm以上土壤温度表现为热岛，80 cm以下表现为冷岛；秋季不同深度土壤温度均表现为冷岛，320 cm深度冷岛强度最强；冬季表层和80 cm以上土壤温度主要表现为热岛，320 cm深度表现为冷岛；土壤表层热岛强度季节性变化，与气温的基本一致，其物理机制相似。3）各月气温UHI强度在0.5～1.6°C之间，1月最强，7月和10月最弱。表层和40 cm以上土壤温度一般在1～7月和12月表现为热岛，UHI强度多为6月最强，8～11月表现为冷岛；80 cm以下土壤温度多数月份表现为冷岛。4）年和四季平均气温UHI强度具有明显的日变化特征，年和四季表层土壤温度UHI强度也有较为明显的日变化特征，但随土壤深度加大，土壤温度UHI强度的日变化逐渐减弱，并最终转化为冷岛效应。
利用石家庄城市气象站和附近2个乡村站2009～2012年的逐日地面气温、0～320 cm土壤温度资料，对比分析了石家庄站从冠层、表层到土壤深层的城市热岛（Urban Heat Island, UHI）效应及其差异，结果表明：1）2009～2012年年平均气温UHI强度为0.9°C，0～320 cm土壤温度UHI强度在−0.5～0.2°C之间，气温UHI强度明显强于土壤温度UHI。表层（0 cm）和浅层（5～40 cm）土壤温度基本表现为“热岛效应”，但深层（80～320 cm）土壤温度表现为“冷岛效应”，40～80 cm是二者的转换层位；深层土壤温度可能受局地气候影响呈现出局地性特点。2）春季、夏季、秋季、冬季气温UHI强度分别为1.1°C、0.6°C、0.7°C和1.3°C，夏季最弱，冬季最强。春季和夏季表层和40 cm以上土壤温度表现为热岛，80 cm以下表现为冷岛；秋季不同深度土壤温度均表现为冷岛，320 cm深度冷岛强度最强；冬季表层和80 cm以上土壤温度主要表现为热岛，320 cm深度表现为冷岛；土壤表层热岛强度季节性变化，与气温的基本一致，其物理机制相似。3）各月气温UHI强度在0.5～1.6°C之间，1月最强，7月和10月最弱。表层和40 cm以上土壤温度一般在1～7月和12月表现为热岛，UHI强度多为6月最强，8～11月表现为冷岛；80 cm以下土壤温度多数月份表现为冷岛。4）年和四季平均气温UHI强度具有明显的日变化特征，年和四季表层土壤温度UHI强度也有较为明显的日变化特征，但随土壤深度加大，土壤温度UHI强度的日变化逐渐减弱，并最终转化为冷岛效应。
2023, 28(4): 420-436.
doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2022.22101
摘要:
利用中国气象局所提供的逐小时的站点降水资料与欧洲中期天气预报中心所提供的逐小时、0.25o（纬度）×0.25o（经度）的ERA5再分析数据，重点研究了产生郑州极端小时降水的关键天气系统，并对高空急流与副急流进行了动能收支诊断，研究发现：2021年“21·7”河南特大暴雨呈现出显著的阶段性特征，在郑州极端小时降水出现的时段内，强降水主要出现在河南北部的山区及山区的迎风坡周边，受地形影响显著。位于河南上空，对流层高层的高压脊、对流层中层的低压倒槽以及对流层低层的水平切变线与中尺度对流涡旋是引发郑州极端小时降水的关键天气系统。处于南亚高压东北部的高空急流与副急流通过引发强冷平流使得位于陕西上空的对流层高层短波槽快速发展，该槽的斜压发展使得其槽前的暖平流显著增强，从而导致河南上空对流层高层的高压脊迅速发展并维持强高空辐散条件，这为郑州极端小时降水的出现提供了极为有利的背景环流条件。南亚高压东北部的高空急流与副急流呈现出显著的水平分布不均特征，其中，风速增强趋势与冷平流强度均在上层急流分岔点（1区）达到极大值，这为陕西上空对流层高层短波槽的快速增强提供了最有利的条件。动能收支表明，南亚高压东北部偏西风的水平动能输送是本区域内高空急流与副急流发展/维持的最有利因子，其动能主要来源于南亚高压北部边缘的高空急流区；在此阶段内，气压梯度力主要做负功，是最不利于高空急流与副急流发展/维持的因子。
利用中国气象局所提供的逐小时的站点降水资料与欧洲中期天气预报中心所提供的逐小时、0.25o（纬度）×0.25o（经度）的ERA5再分析数据，重点研究了产生郑州极端小时降水的关键天气系统，并对高空急流与副急流进行了动能收支诊断，研究发现：2021年“21·7”河南特大暴雨呈现出显著的阶段性特征，在郑州极端小时降水出现的时段内，强降水主要出现在河南北部的山区及山区的迎风坡周边，受地形影响显著。位于河南上空，对流层高层的高压脊、对流层中层的低压倒槽以及对流层低层的水平切变线与中尺度对流涡旋是引发郑州极端小时降水的关键天气系统。处于南亚高压东北部的高空急流与副急流通过引发强冷平流使得位于陕西上空的对流层高层短波槽快速发展，该槽的斜压发展使得其槽前的暖平流显著增强，从而导致河南上空对流层高层的高压脊迅速发展并维持强高空辐散条件，这为郑州极端小时降水的出现提供了极为有利的背景环流条件。南亚高压东北部的高空急流与副急流呈现出显著的水平分布不均特征，其中，风速增强趋势与冷平流强度均在上层急流分岔点（1区）达到极大值，这为陕西上空对流层高层短波槽的快速增强提供了最有利的条件。动能收支表明，南亚高压东北部偏西风的水平动能输送是本区域内高空急流与副急流发展/维持的最有利因子，其动能主要来源于南亚高压北部边缘的高空急流区；在此阶段内，气压梯度力主要做负功，是最不利于高空急流与副急流发展/维持的因子。
2023, 28(4): 437-449.
doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2023.22115
摘要:
基于1909～2021年长春市均一化逐日最高气温、最低气温资料，评估了百年来长春市气温增暖特征并量化了城市化影响的贡献率，揭示了关键极端气温指数的多尺度变化特征，并探讨不同尺度上极端气温指数与太平洋年代际振荡（Pacific Decadal Oscillation, PDO）和大西洋年代际振荡（Atlantic Multidecadal Oscillation, AMO）的关系。结果表明：1909～2021年长春市年平均气温增暖速率为2.93℃/100 a，1909～2015年间城市化影响的贡献率为56.22%。暖指数（夏日日数SU25、暖昼日数TX90p、暖夜日数TN90p、暖日持续日数WSDI）在波动中呈上升趋势，而冷指数（霜冻日数FD0、冷日日数TX10p、冷夜日数TN10p、冷日持续日数CSDI）则呈显著减少趋势。准3年为主的年际震荡、35年为主的年代际震荡和105年为主的多年代际震荡在多个气温指数演变过程中占据主导地位。多数极端气温指数的变化由反映年际变化的前两个固有模态函数和反映长期趋势的残余分量所决定。在年际和多年代际尺度上，暖指数的变化多与同期AMO指数呈显著正相关，同相位变化特征显著，但与PDO指数呈负相关；冷指数则与之相反。
基于1909～2021年长春市均一化逐日最高气温、最低气温资料，评估了百年来长春市气温增暖特征并量化了城市化影响的贡献率，揭示了关键极端气温指数的多尺度变化特征，并探讨不同尺度上极端气温指数与太平洋年代际振荡（Pacific Decadal Oscillation, PDO）和大西洋年代际振荡（Atlantic Multidecadal Oscillation, AMO）的关系。结果表明：1909～2021年长春市年平均气温增暖速率为2.93℃/100 a，1909～2015年间城市化影响的贡献率为56.22%。暖指数（夏日日数SU25、暖昼日数TX90p、暖夜日数TN90p、暖日持续日数WSDI）在波动中呈上升趋势，而冷指数（霜冻日数FD0、冷日日数TX10p、冷夜日数TN10p、冷日持续日数CSDI）则呈显著减少趋势。准3年为主的年际震荡、35年为主的年代际震荡和105年为主的多年代际震荡在多个气温指数演变过程中占据主导地位。多数极端气温指数的变化由反映年际变化的前两个固有模态函数和反映长期趋势的残余分量所决定。在年际和多年代际尺度上，暖指数的变化多与同期AMO指数呈显著正相关，同相位变化特征显著，但与PDO指数呈负相关；冷指数则与之相反。
2023, 28(4): 450-460.
doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2023.23043
摘要:
2023年3月，中国科学院大气物理研究所开展汛期（6～8月）全国气候趋势预测会商会。通过综合大气所各数值模式和统计模型的结果，在未来4～6个月热带中东太平洋从持续3年的La Niña事件转为异常偏暖状态的背景下，预计2023年汛期，东北的北部和东部、华北大部分地区、黄河中下游、黄淮流域、东南沿海、西北地区中部、新疆和西藏的西部、西南地区中部降水正常略偏多，其中东北的北部和东部以及黄淮流域降水偏多2～5成，可能发生局地洪涝灾害。全国其他大部分地区降水正常略偏少，其中长江中下游地区、河套北部至内蒙古中东部、新疆北部降水偏少2～5成，可能发生阶段性高温热浪。预计今年夏季登陆台风数量接近正常。由于未来ENSO的演变趋势、西太平洋暖池对流的异常变化以及中高纬度环流异常的季节内变化等诸多因素都具有不确定性，因此此次汛期降水预测结果也存在一定的不确定性。将根据2023年春末、夏初大气环流和海洋等因子的实际演变趋势，做进一步补充订正预测。
2023年3月，中国科学院大气物理研究所开展汛期（6～8月）全国气候趋势预测会商会。通过综合大气所各数值模式和统计模型的结果，在未来4～6个月热带中东太平洋从持续3年的La Niña事件转为异常偏暖状态的背景下，预计2023年汛期，东北的北部和东部、华北大部分地区、黄河中下游、黄淮流域、东南沿海、西北地区中部、新疆和西藏的西部、西南地区中部降水正常略偏多，其中东北的北部和东部以及黄淮流域降水偏多2～5成，可能发生局地洪涝灾害。全国其他大部分地区降水正常略偏少，其中长江中下游地区、河套北部至内蒙古中东部、新疆北部降水偏少2～5成，可能发生阶段性高温热浪。预计今年夏季登陆台风数量接近正常。由于未来ENSO的演变趋势、西太平洋暖池对流的异常变化以及中高纬度环流异常的季节内变化等诸多因素都具有不确定性，因此此次汛期降水预测结果也存在一定的不确定性。将根据2023年春末、夏初大气环流和海洋等因子的实际演变趋势，做进一步补充订正预测。
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doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2023.23053
摘要:
城市扩张会影响陆地生态系统碳吸收能力，表现为总初级生产力（GPP）的变化，这可能影响生态系统功能和区域碳收支。城市扩张导致植被转化为不透水面，造成植被覆盖降低，进而导致了GPP降低。然而，城市化对区域气候的改变会影响植被生长，同时在气候变化的背景下，植被生产力也在随着时间变化。本研究以南京地区为研究区域，基于多源遥感数据和降尺度植被生产力数据，分析了2000—2020年南京城市扩张进程及对GPP直接影响的时空变化，同时分析了气候变化与城市化的间接效应对直接影响的补偿作用。结果表明，南京地区在2000–2020年城区范围出现明显扩张，不透水面的覆盖面积由620.31 km2增长至2020年的1245.66 km2，增加了一倍以上。由于城市化强度提高，土地覆盖变化产生的直接影响导致南京城区GPP下降-345.98 gC/m2/a，而区域气候变化和城市化的间接效应使城区GPP增加298.67 gC/m2/a，抵消了直接效应的86.33%。城区范围内间接影响的增加趋势和贡献率高于郊区，证明城市环境促进了城区剩余植被生长。在全球变暖和城市化继续发展的背景下，了解城市扩张如何影响植被生产力有助于我们更好地应对全球变化挑战、推动构建生态文明城市，具有重要的现实意义和参考价值。
城市扩张会影响陆地生态系统碳吸收能力，表现为总初级生产力（GPP）的变化，这可能影响生态系统功能和区域碳收支。城市扩张导致植被转化为不透水面，造成植被覆盖降低，进而导致了GPP降低。然而，城市化对区域气候的改变会影响植被生长，同时在气候变化的背景下，植被生产力也在随着时间变化。本研究以南京地区为研究区域，基于多源遥感数据和降尺度植被生产力数据，分析了2000—2020年南京城市扩张进程及对GPP直接影响的时空变化，同时分析了气候变化与城市化的间接效应对直接影响的补偿作用。结果表明，南京地区在2000–2020年城区范围出现明显扩张，不透水面的覆盖面积由620.31 km2增长至2020年的1245.66 km2，增加了一倍以上。由于城市化强度提高，土地覆盖变化产生的直接影响导致南京城区GPP下降-345.98 gC/m2/a，而区域气候变化和城市化的间接效应使城区GPP增加298.67 gC/m2/a，抵消了直接效应的86.33%。城区范围内间接影响的增加趋势和贡献率高于郊区，证明城市环境促进了城区剩余植被生长。在全球变暖和城市化继续发展的背景下，了解城市扩张如何影响植被生产力有助于我们更好地应对全球变化挑战、推动构建生态文明城市，具有重要的现实意义和参考价值。
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doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2023.23047
摘要:
基于中国区域长时间序列雪深资料和CN05中国区域格点降水资料,本文利用奇异向量分解(SVD)和相关分析方法考察了云南地区夏季降水与前期青藏高原雪深的联系。结果表明,冬、春季高原中西部雪深偏多对应云南大部夏季降水的偏多,特别是云南北部金沙江流域和西南部区域降水偏多显著；且这种影响关系独立于ENSO对云南夏季降水的影响。结合ERA5再分析资料进一步揭示了高原关键区雪深异常对云南夏季降水的影响机制,指出前期高原中西部关键区积雪偏多时,通过积雪的反照率效应可导致春季高原中西部及附近区域近地面气温偏低,有利于南亚夏季风爆发偏晚,南亚夏季风偏弱,对应南亚季风低压偏弱,高原南侧为异常西风,有利于云南大部地区降水偏多。此外,高原关键区前期积雪偏多还可激发高低空波列,影响到东亚及我国西南的大气环流异常,其中高层200 hPa 波列沿中高纬西风急流传播,自高原西部经蒙古到达东北亚呈现明显的“负—正—负”位势高度异常传播,东北亚为气旋性环流异常,气旋性环流西侧的偏北气流有利于中高纬冷空气南下；850hPa低层波列自高原西南侧往南海传播,南海为异常反气旋环流。高原南侧西风和南海反气旋西北侧的西南风在云南上空形成低空切变,有利于云南地区夏季降水；同时冷空气南下到云南地区,与暖湿气流汇合,也有利云南地区夏季降水偏多。
基于中国区域长时间序列雪深资料和CN05中国区域格点降水资料,本文利用奇异向量分解(SVD)和相关分析方法考察了云南地区夏季降水与前期青藏高原雪深的联系。结果表明,冬、春季高原中西部雪深偏多对应云南大部夏季降水的偏多,特别是云南北部金沙江流域和西南部区域降水偏多显著；且这种影响关系独立于ENSO对云南夏季降水的影响。结合ERA5再分析资料进一步揭示了高原关键区雪深异常对云南夏季降水的影响机制,指出前期高原中西部关键区积雪偏多时,通过积雪的反照率效应可导致春季高原中西部及附近区域近地面气温偏低,有利于南亚夏季风爆发偏晚,南亚夏季风偏弱,对应南亚季风低压偏弱,高原南侧为异常西风,有利于云南大部地区降水偏多。此外,高原关键区前期积雪偏多还可激发高低空波列,影响到东亚及我国西南的大气环流异常,其中高层200 hPa 波列沿中高纬西风急流传播,自高原西部经蒙古到达东北亚呈现明显的“负—正—负”位势高度异常传播,东北亚为气旋性环流异常,气旋性环流西侧的偏北气流有利于中高纬冷空气南下；850hPa低层波列自高原西南侧往南海传播,南海为异常反气旋环流。高原南侧西风和南海反气旋西北侧的西南风在云南上空形成低空切变,有利于云南地区夏季降水；同时冷空气南下到云南地区,与暖湿气流汇合,也有利云南地区夏季降水偏多。
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doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2023.23013
摘要:
为探究太行山沿线城市秋冬季PM2.5污染特征，选取典型工业城市济源市为研究对象，依据不同时间段内气象因子对PM2.5小时浓度变化的影响特征、PM2.5污染等级、冬季采暖开始（2021年11月15日）前后污染物增长速率的差异等，将2021年10月~2022年3月划分为四个阶段，并运用多元线性回归模型对不同阶段PM2.5与气象因子小时数据进行分析。结果表明，第一阶段（2021.10.1~11.14）26.1%的PM2.5小时浓度变化由气象因子决定，单因子与PM2.5的相关性均在36%以下；第二阶段（2021.11.15~12.31）72.4%的PM2.5小时浓度变化由气象因子决定，风向、相对湿度、能见度三项因子对PM2.5影响显著，且PM2.5与相对湿度和能见度的相关性均达到最高（61.5%和73.1%）；第三阶段（2022.1.1~1.31）53.2%的PM2.5小时浓度变化由气象因素决定，相对湿度和风速对PM2.5的小时值变化影响不显著，这与该阶段大气稳定性高、污染物与大气扩散能力双向反馈效应显著有关；第四阶段（2022.2.1~3.31）32.2%的PM2.5小时浓度变化由气象因素决定，受沙尘及扬尘影响，风速对PM2.5小时变化影响不显著。济源市秋冬季污染过程中颗粒物组分以NO3- 、NH4+、OC、SO42-为主，其中SNA（SO42-、NO3-、NH4+）占比在65.7%以上，二次污染严重。颗粒物组分浓度增速整体表现为NO3-、S、EC、Cl-随污染程度加重增速减缓，SO42-、OC 、K+、NH4+增速随污染程度加重呈现“慢快慢”的变化趋势。
为探究太行山沿线城市秋冬季PM2.5污染特征，选取典型工业城市济源市为研究对象，依据不同时间段内气象因子对PM2.5小时浓度变化的影响特征、PM2.5污染等级、冬季采暖开始（2021年11月15日）前后污染物增长速率的差异等，将2021年10月~2022年3月划分为四个阶段，并运用多元线性回归模型对不同阶段PM2.5与气象因子小时数据进行分析。结果表明，第一阶段（2021.10.1~11.14）26.1%的PM2.5小时浓度变化由气象因子决定，单因子与PM2.5的相关性均在36%以下；第二阶段（2021.11.15~12.31）72.4%的PM2.5小时浓度变化由气象因子决定，风向、相对湿度、能见度三项因子对PM2.5影响显著，且PM2.5与相对湿度和能见度的相关性均达到最高（61.5%和73.1%）；第三阶段（2022.1.1~1.31）53.2%的PM2.5小时浓度变化由气象因素决定，相对湿度和风速对PM2.5的小时值变化影响不显著，这与该阶段大气稳定性高、污染物与大气扩散能力双向反馈效应显著有关；第四阶段（2022.2.1~3.31）32.2%的PM2.5小时浓度变化由气象因素决定，受沙尘及扬尘影响，风速对PM2.5小时变化影响不显著。济源市秋冬季污染过程中颗粒物组分以NO3- 、NH4+、OC、SO42-为主，其中SNA（SO42-、NO3-、NH4+）占比在65.7%以上，二次污染严重。颗粒物组分浓度增速整体表现为NO3-、S、EC、Cl-随污染程度加重增速减缓，SO42-、OC 、K+、NH4+增速随污染程度加重呈现“慢快慢”的变化趋势。
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doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2023.23005
摘要:
基于第六次耦合模式比较计划（CMIP6）的模式模拟数据和欧洲宇航局GlobSnow卫星遥感雪水当量（SWE）资料，评估了CMIP6耦合模式对 1981～2014 年欧亚大陆冬季SWE的模拟能力，并应用多模式集合平均结果预估了 21 世纪欧亚大陆SWE的变化情况。结果表明，CMIP6耦合模式对冬季欧亚大陆中高纬SWE空间分布具有较好的再现能力，能模拟出欧亚大陆中高纬SWE的主要分布特征；耦合模式对SWE变化趋势及EOF 主要模态特征的模拟能力存在较大差异，但多模式集合能提高模式对SWE变化趋势和主要时空变化特征的模拟能力；此外，多模式集合结果对欧亚大陆冬季SWE与降水、气温的关系也有较好的再现能力。预估结果表明，21世纪欧亚大陆东北大部分地区的SWE均要高于基准期（1995?2014年），而90°E以西的欧洲大陆SWE基本上呈现减少的特征； 21世纪早期，四种不同排放情景下积雪变化的差异不大，但21世纪后期积雪变化的幅度差异较大，而且排放越高积雪变化的幅度越大，模式不确定性也越大；进一步的分析表明，欧亚大陆冬季未来积雪变化特征的空间分布与全球变化背景下局地气温、降水的变化密切相关，高温高湿的条件有利于欧亚大陆东北部积雪的增多。
基于第六次耦合模式比较计划（CMIP6）的模式模拟数据和欧洲宇航局GlobSnow卫星遥感雪水当量（SWE）资料，评估了CMIP6耦合模式对 1981～2014 年欧亚大陆冬季SWE的模拟能力，并应用多模式集合平均结果预估了 21 世纪欧亚大陆SWE的变化情况。结果表明，CMIP6耦合模式对冬季欧亚大陆中高纬SWE空间分布具有较好的再现能力，能模拟出欧亚大陆中高纬SWE的主要分布特征；耦合模式对SWE变化趋势及EOF 主要模态特征的模拟能力存在较大差异，但多模式集合能提高模式对SWE变化趋势和主要时空变化特征的模拟能力；此外，多模式集合结果对欧亚大陆冬季SWE与降水、气温的关系也有较好的再现能力。预估结果表明，21世纪欧亚大陆东北大部分地区的SWE均要高于基准期（1995?2014年），而90°E以西的欧洲大陆SWE基本上呈现减少的特征； 21世纪早期，四种不同排放情景下积雪变化的差异不大，但21世纪后期积雪变化的幅度差异较大，而且排放越高积雪变化的幅度越大，模式不确定性也越大；进一步的分析表明，欧亚大陆冬季未来积雪变化特征的空间分布与全球变化背景下局地气温、降水的变化密切相关，高温高湿的条件有利于欧亚大陆东北部积雪的增多。
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doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2023.22137
摘要:
为了探究呼和浩特市夏季大气挥发性有机物（VOCs）对O3 生成的影响，基于2021年夏季 VOCs 和O3高时间分辨率在线监测数据，开展VOCs组成特征、来源解析以及采用基于观测的光化学箱模型对臭氧超标日的O3 敏感性和前体物的管控策略进行了研究。结果表明，观测期间呼和浩特市TVOCs平均值为21.10±9.38 ppbv，其中OVOCs 占比最高（36.3%），其次为烷烃（23.8%）、卤代烃（16.8%）和炔烃（10.4%）；芳香烃和烯烃的占比较低，分别仅为6.6%和6.1%。根据PMF 源解析，呼和浩特市VOCs 的来源主要有餐饮/生物质燃烧源、液化石油气源、工业排放源，汽油车尾气、石油化工源、柴油车尾气、植物排放源和溶剂使用源，贡献率分别为21.9%、20.9%、18.7%、9.5%、9.3%、8.3%、7.9%和3.5%。通过相对增量反应性（RIR）和EKMA 曲线分析，呼和浩特市夏季O3 超标日臭氧的生成处于VOCs 控制区，烯烃、OVOCs 和芳香烃是RIR 值最大的三种VOCs 组分。通过模拟不同VOC排放源的削减情景，结果表明削减工业相关排放源对管控臭氧污染的效果最好，而削减机动车源及液化石油气源对管控O3 作用不大，还有导致O3升高的风险。
为了探究呼和浩特市夏季大气挥发性有机物（VOCs）对O3 生成的影响，基于2021年夏季 VOCs 和O3高时间分辨率在线监测数据，开展VOCs组成特征、来源解析以及采用基于观测的光化学箱模型对臭氧超标日的O3 敏感性和前体物的管控策略进行了研究。结果表明，观测期间呼和浩特市TVOCs平均值为21.10±9.38 ppbv，其中OVOCs 占比最高（36.3%），其次为烷烃（23.8%）、卤代烃（16.8%）和炔烃（10.4%）；芳香烃和烯烃的占比较低，分别仅为6.6%和6.1%。根据PMF 源解析，呼和浩特市VOCs 的来源主要有餐饮/生物质燃烧源、液化石油气源、工业排放源，汽油车尾气、石油化工源、柴油车尾气、植物排放源和溶剂使用源，贡献率分别为21.9%、20.9%、18.7%、9.5%、9.3%、8.3%、7.9%和3.5%。通过相对增量反应性（RIR）和EKMA 曲线分析，呼和浩特市夏季O3 超标日臭氧的生成处于VOCs 控制区，烯烃、OVOCs 和芳香烃是RIR 值最大的三种VOCs 组分。通过模拟不同VOC排放源的削减情景，结果表明削减工业相关排放源对管控臭氧污染的效果最好，而削减机动车源及液化石油气源对管控O3 作用不大，还有导致O3升高的风险。
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doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2023.22097
摘要:
气候变暖背景下我国西北地区的气候变化在近几十年呈现出暖湿化特征。本文基于降水、土壤湿度、径流量和干旱指数等多种气象要素，进一步系统分析研究了近60年我国西北地区的干湿特征演变规律，并利用最新的第六次国际耦合模式比较计划 （CMIP6）多模式模拟结果对该区域未来干湿变化特征进行了预估。结果显示：近60年来我国西北地区的降水量、土壤湿度和径流量均呈现出由东南向西北递减的空间分布格局；冷季的降水量和径流量明显低于暖季，但土壤湿度和干旱指数在冷暖季节差异不显著。西北地区年降水量、土壤湿度和干旱指数均呈现显著增加的趋势，增幅分别为5.07 mm/10a、3.89 mm/10a和0.26 /10a，特别是2000年后增加的趋势更显著，且变湿幅度最大主要出现在西北西部；而径流量在2000年之前呈现明显下降的趋势，而2000年后显著增加。在未来气候变化情境下，21世纪中期（2031~2060年）和后期（2071~2100年）西北地区呈现出湿润化的趋势，并且21世纪后期的湿润化程度更显著，高等排放情景（SSP5-8.5）比中等排放情景（SSP2-4.5）下湿润化更明显。本研究可为我国西北地区气候变化的影响评估提供参考依据。
气候变暖背景下我国西北地区的气候变化在近几十年呈现出暖湿化特征。本文基于降水、土壤湿度、径流量和干旱指数等多种气象要素，进一步系统分析研究了近60年我国西北地区的干湿特征演变规律，并利用最新的第六次国际耦合模式比较计划 （CMIP6）多模式模拟结果对该区域未来干湿变化特征进行了预估。结果显示：近60年来我国西北地区的降水量、土壤湿度和径流量均呈现出由东南向西北递减的空间分布格局；冷季的降水量和径流量明显低于暖季，但土壤湿度和干旱指数在冷暖季节差异不显著。西北地区年降水量、土壤湿度和干旱指数均呈现显著增加的趋势，增幅分别为5.07 mm/10a、3.89 mm/10a和0.26 /10a，特别是2000年后增加的趋势更显著，且变湿幅度最大主要出现在西北西部；而径流量在2000年之前呈现明显下降的趋势，而2000年后显著增加。在未来气候变化情境下，21世纪中期（2031~2060年）和后期（2071~2100年）西北地区呈现出湿润化的趋势，并且21世纪后期的湿润化程度更显著，高等排放情景（SSP5-8.5）比中等排放情景（SSP2-4.5）下湿润化更明显。本研究可为我国西北地区气候变化的影响评估提供参考依据。
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doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2023.23035
摘要:
通过统计分析并利用WRF(Weather Research and Forecasting Model)模式进行多组敏感性试验研究,发现华北地区前期土壤湿度异常与夏季高温热浪的关系受到西太平洋副热带高压(西太副高)强度的影响。当西太副高异常偏强时,其西侧南风携带来自热带海洋的大量水汽至华北地区南部并增加该区域降水,不利于前期土壤湿度干异常的维持,从而限制了前期土壤湿度异常对高温热浪的贡献。相反,当西太副高偏弱时,华北地区前期土壤湿度干异常持续性较强,有利于局地高温热浪的发展。西太副高强度与热带中东太平洋地区海温有关。当夏季热带太平洋海温异常处于暖位相时,西太副高强度相对较弱且华北地区南部降水偏少,有利于前期较干土壤条件的维持。此类情况下前期土壤湿度异常可以作为高温热浪的预测信号。
通过统计分析并利用WRF(Weather Research and Forecasting Model)模式进行多组敏感性试验研究,发现华北地区前期土壤湿度异常与夏季高温热浪的关系受到西太平洋副热带高压(西太副高)强度的影响。当西太副高异常偏强时,其西侧南风携带来自热带海洋的大量水汽至华北地区南部并增加该区域降水,不利于前期土壤湿度干异常的维持,从而限制了前期土壤湿度异常对高温热浪的贡献。相反,当西太副高偏弱时,华北地区前期土壤湿度干异常持续性较强,有利于局地高温热浪的发展。西太副高强度与热带中东太平洋地区海温有关。当夏季热带太平洋海温异常处于暖位相时,西太副高强度相对较弱且华北地区南部降水偏少,有利于前期较干土壤条件的维持。此类情况下前期土壤湿度异常可以作为高温热浪的预测信号。
1996年创刊 双月刊
主管单位：中国科学院
主办单位：中国科学院大气物理研究所/中国气象学会
主编：王自发
电子邮件：qhhj@mail.iap.ac.cn
ISSN 1006-9585
CN 11-3693/P
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