黑龙江省冬季异常暖气候事件判定及其与环流指数的关系

利用1961-2018年黑龙江省61个站冬季逐日平均气温资料,以连续5 d日平均气温正距平超过1倍标准差为标准,对黑龙江省冬季异常暖事件进行了判断,并按照0.3个标准差将其分为一级、二级、三级异常暖气候事件。分析表明黑龙江省在58年间冬季共发生35次异常暖气候事件,累计天数270 d。异常暖气候事件发生有较明显的周期性变化,1961-1986年和2009-2018年为低发期、1987-2008年为高发期。71.4%的异常暖事件发生在1986年后,说明异常暖事件的频繁发生对1980年代中后期该省冬季气温显著升高有直接贡献。1961-2018年该省冬季发生一级、二级、三级异常暖气候事件分别为9次、10次、16次。研究月尺度同期环流指数异常与黑龙江省异常暖气候事件的关系,发现北半球极涡面积异常偏小、极涡强度异常偏强、东亚槽强度异常偏弱和北极涛动异常正位相与异常暖气候事件发生有较好的对应关系,为今后黑龙江省冬季异常暖气候事件的预测提供了可靠参考。     

黑龙江省冬季异常冷气候事件判定及其与环流指数的关系

以连续5 d日平均气温负距平超过1倍标准差为标准，对黑龙江省冬季异常冷气候事件进行了判断。经普查，黑龙江省1961-2018年冬季共发生52次异常冷气候事件,累计天数427 d。1961-1986年为高发期，平均年发生1.35次，次均天数为8.7 d；1987-2008年为低发期，平均年发生0.32次，次均天数为9d；2009-2018年为较高发生期，平均年发生1次，次均天数为5.9 d。在异常冷气候事件低发期，发生次数较少，但每次事件持续时间更长。最近10年异常冷气候事件发生较多，但每次持续时间较短。以0.3个标准差作为等级划分标准，1961-2018年该省冬季发生一级、二级、三级异常冷气候事件分别为13次、17次、22次，其中一级多发生在1986年前。为了揭示异常冷气候事件发生的天气气候机制，分析了该事件与月尺度同期环流指数异常的对应关系。北半球极涡面积异常偏大、极涡强度异常偏强、东亚槽位置异常偏西和AO异常负位相与异常冷气候事件发生有较好的对应关系，尤其是12月、1月的北半球极涡面积，12月东亚槽位置，1、2月东亚槽强度和2月AO，为研究该省异常冷气候事件的形成机理和预测提供了参考。     

石家庄市极端气温指数变化特征及城市化影响

利用石家庄市16个县气象站和石家庄市区气象站(简称石家庄站)1972-2012年的逐日最高、最低气温资料,采用线性趋势、Mann-Kendall突变检验方法分析了石家庄市极端气温指数的时空演变特征及城市化对石家庄站极端气温指数趋势变化的影响。结果表明:石家庄市极端高温事件多发中心位于石家庄站及西南部地区,极端低温事件多发中心位于东北部地区;大部分站点极端低温事件呈减少的变化趋势,而极端高温事件则呈增多的变化趋势。在年代际变化上,石家庄市的冷夜日数和冷昼日数总体上呈减少的趋势,而暖夜日数和暖昼日数则呈明显增多的趋势。除了冷昼日数突变不明显外,其它极端气温指数均在1990年前后发生了突变。城市化使得石家庄站冷夜日数和冷昼日数显著减少,暖夜日数和暖昼日数显著增多,四季中春季的冷昼日数和暖昼日数城市化影响最明显,夏季的暖夜日数城市化影响最明显,而冷夜日数的城市化影响在冬季最明显,且夜间和白天极端气温指数城市化影响程度存在明显差异,这可能与城市热岛效应的非对称性有关。     

基于逐步多元线性回归和随机森林模型预测黄河流域极端气温事件

全球变暖背景下,极端气候事件频发,且对黄河流域等地区的经济发展及人民生活造成严重危害。基于1961—2020年黄河流域80个站点的日气温数据提取了6个逐月极端气温指数(ETI)。利用多重共线性分析去除有相依性的环流指数,并考虑滞后性进行Pearson相关分析,筛选出各ETI的关键环流指数及最佳滞后时间;之后基于最佳滞后时间下的关键环流指数建立逐步多元线性回归(SMLR)和随机森林(RF)模型。对模型进行精度评价,探究环流指数在单站点及整个流域的重要性,并预测了2022年11月的6个ETI值。结果表明：黄河流域ETI中最高气温(TXx)、暖昼天数(TX90p)、酷热天数(TD30)和最低气温(TNn)呈波动上升趋势,而霜冻天数(FD0)和冷夜天数(TN10p)呈下降趋势;极端高温事件的强度和发生频率的空间分布特征与极端低温事件基本相反。以靖远站TXx为例,各关键环流指数对TXx具有不同程度的影响(0.10max<0.89),r_max对应的最佳滞后时间主要为5、6、11、12个月。SMLR和RF模型对黄河流域各ETI的预测能力都较...     

阿勒泰地区极端干湿事件的时空变化特征

基于阿勒泰地区7个气象站1961-2012年的气象资料,应用FAO Penman-Monteith模型计算了各气象站年和月的地表湿润指数,进行标准化后确定了极端干湿事件频率。运用趋势分析法、Mann-Kendall法、Morlet小波分析法并结合Arc GIS软件对极端干湿事件的时空演变特征进行了探究。结果表明:(1)极端干旱事件呈减少趋势,并发生了减少突变。极端湿润事件呈增加趋势,并发生了增加突变。年和冬半年的极端干湿事件以及夏半年极端湿润事件存在明显的27a左右的周期,而夏半年极端干旱事件存在17a左右的周期变换。(2)空间变化上,极端干旱事件在中部较为频发,东部相对较少;极端湿润事件在西部较为频发,而在东部和中部相对较少。(3)相对湿度、日最低气温、平均气温和平均风速是影响阿勒泰地区极端干湿事件变化的主要气象因子;极端干旱事件与PANI呈负相关,而极端湿润事件与PANI呈正相关。     

气候变化背景下京津冀极端高温事件变化特征研究

基于京津冀地区174个气象台站1981—2020年逐日最高气温、最低气温数据资料，统计计算了京津冀地区极端高温事件相关指标(极端最高温TXx、高温日数Htd和闷热日数Swd),利用多种统计方法分析了京津冀地区近40年极端高温事件的时空分布特征，并探究了在气候变化背景下两个典型年代Htd和Swd的空间变化情况。结果表明：(1)近40年年极端最高温(TXx)、高温日数(Htd)和闷热日数(Swd)均呈上升趋势，京津冀地区极端高温事件强度增强、频次增加，并且年代际呈波动变化特征。(2)京津冀地区极端高温事件主要集中发生在6—8月份，其中TXx和Htd主要发生在6、7月份，Swd集中发生在7月份；冀北山区的高温、闷热日集中发生在7月份。(3)京津冀地区高温日和闷热日初(终)日呈提前(显著推迟)趋势，高温和闷热日更早发生且持续时间更长、同步性增强。(4)京津冀地区极端高温事件多发生在南部，TXx和Htd空间分布均呈南高北低的分布特征，Swd呈东南高、西北低的分布特征；极端高温事件显著增加的地区主要集中在经济人口发展较快的北京、天津和石家庄三个大城市。(5)M-K突变分析发现京津冀地区极端高温事件...     

北京地区极端温度事件的变化趋势和年代际演变特征

利用北京地区20个气象观测站1978-2007年逐日平均温度资料,分析了近30年北京地区极端温度事件的变化趋势以及年代际空间演变特征。研究结果显示,北京观象台近30年的两次迁站对研究极端温度事件并无太大影响;近10年夏季显著的热岛效应,是城区极端高温事件发生频次明显高于其他地区的重要原因;尽管北京地区冬季平均温度的空间分布形态变化甚微,并始终存在着明显的热岛效应,但城区极端低温事件的发生频次有可能发生了与热岛效应无关的突变过程。     

南京近50年冬季低温冰冻积雪事件的气候特征

应用南京逐日观测资料分析了南京低温、冰冻和积雪灾害的变化特征及其与区域气候变暖的联系,得到如下结论:①低温、冰冻、积雪事件都存在一定的年代际和年际的周期变化;冬季平均最低气温和极端最低气温具有相似的周期性特征;积雪深度的年代际尺度的周期特征明显,但是较小尺度的年际周期不明显;②近50年来南京的低温、冰冻、积雪事件呈现波动下降的趋势;③南京年均气温和低温、冰冻、积雪事件之间存在较强的相关性与区域气候变暖关系密切。     

1961—2017年黑龙江大-暴雪天气形势诊断及其变化特征

基于1961—2017年黑龙江省63个气象站逐日平均气温、降水资料和NECP再分析资料,利用趋势分析、突变检验、变异系数分析、方差分析及相关系数分析,对黑龙江省大-暴雪天气形势及其变化特征进行分析,研究表明：黑龙江大-暴雪降雪量和降雪日数平均值分别以8.95 mm/10 a和0.90 d/10 a的速率显著增加,二者在1987年气温突变年前后均存在显著差异,在空间变化上也均呈现出一致性,表现为东北部和西南部呈显著增加趋势,南部和北部增加趋势不明显;在年代际空间变化上均呈现出一致性,20世纪60年代,黑龙江大-暴雪降雪量和降雪日数主要集中在东南部,70年代主要集中在东部和南部局部地区,80年代以后范围逐渐向西部、西北部扩大。影响黑龙江大-暴雪天气的地面环流系统主要分为9个类型,按其频率出现的大小分别为：蒙古气旋型、日本海低压型、贝加尔湖低压型、低压发展型、倒槽型、低槽型、江淮气旋型、黄河气旋型和其他类型,其中20世纪60年代至21世纪初,日本海低压型和贝加尔湖低压型发生次数显著增加;各天气类型间的降雪日数和降雪区空间分布存在差异,每种类型降雪日数的空间分布与其降雪区基本一致,其中蒙古气旋...     

西安市汛期降水变化特征及驱动机制研究

变化环境下城市内涝灾害事件频发,已严重威胁城市居民生命财产安全,汛期降水强度大、持续时间长、影响范围广,是城市内涝主要致灾因子,通过分析城市汛期降水变化特征并进一步揭示其驱动机制,可为城市防洪减灾与水资源管理提供参考。本文采用Mann-Kendall检验、累积距平和连续小波变化等方法分析西安市1951-2017年汛期降水变化特征,采用交叉小波和小波相干揭示太阳黑子、大气环流异常指数北极涛动(AO)、南方涛动指数(SOI)、厄尔尼诺(ENSO)、太平洋年代际振荡(PDO)、北大西洋振荡(NAO)对西安市汛期降水变化驱动机制。结果表明:西安市汛期降水量主要集中在中雨和大雨。汛期降水总量、小雨和暴雨降水量均呈减少趋势,日降水量、中雨和大雨降水量呈增加趋势。汛期降水总强度、日降水强度、月降水强度和不同等级降水的强度均呈增加趋势。汛期降水集中度Q指数呈增加趋势,降水日数减少,汛期降水有更为集中的趋势。汛期降水量存在1958和2002年两个突变点,并且有7-9年的显著周期。AO和太阳黑子对汛期降水的影响最为显著,其次为SOI、NAO和ENSO,PDO的影响相对较弱。AO、SOI、PDO和NAO对汛期降水主要存在正向驱动,ENSO对汛期降水主要为负向驱动。1975年之前太阳黑子对汛期降水有正向驱动,1975年之后则为负向驱动。     

2021/2022年云南冬季异常气候特征及成因分析

基于云南省124个站点逐月气温和降水资料以及美国国家环境预报中心和国家大气研究中心(NCEP/NCAR)再分析资料,运用数理统计方法,分析了2021/2022年冬季云南气候异常的成因,得到(1)2021/2022年冬季,中低纬度地区维持北非槽、阿拉伯半岛脊、孟加拉湾槽的波列,有利于阿拉伯海、孟加拉湾、西太平洋和南海的水汽向云南境内输送,造成云南整个冬季降水偏多。(2)前(后)冬中高纬度的环流变化是造成冬季气温前暖后冷的直接原因。从前冬到后冬中高纬度欧洲大陆槽明显减弱北抬,西西伯利亚附近的脊增强,易形成阻塞高压;地面西伯利亚高压增强,东亚冬季风也明显增强。相应地冷空气从少而弱到频发并偏强,气温从明显偏高到显著偏低。(3)2021年12月到2022年2月东亚副热带急流从偏弱逐渐变为偏强,而极锋急流从偏强逐渐变为偏弱,导致冬季风逐渐增强,影响南下冷空气,致使云南冬季气温发生了前暖后冷的季节内异常变化。(4)云南上空整个冬季皆存在异常水汽辐合,水汽辐合抬升有利于降水生成。两个主要水汽输送通道一个是从阿拉伯海经孟加拉湾进入云南;另一个是从西太平洋海域经南海、中南半岛和孟加拉湾进入云南。     

云南春末夏初干旱的气候特征

利用云南124个测站1961-2005年4-5月的月降水量及气温资料,采用EOF方法及离散功率谱方法,分析了云南4-5月的降水总量及平均气温的时空变化特征及其变化周期,得到了如下结论:(1)降水场与温度场具有相似的空间分布特征,全省一致性分布型.这种分布型存在明显的年际变化特征,500hPa环流差异明显.(2)全省平均降水量与平均温度具有明显的年际变化特征.1963年是近45年中的降水最少年,2004年则是降水最多年.1969年是近45年平均气温最高年,1990年则是气温最低年.(3)全省平均降水量与平均温度也具有明显的年代际变化特征.20世纪60和90年代高温低湿;70和80年代低温高湿;2001年以后转入高温高湿.2005年春末夏初的干旱就是发生在高温高湿气候背景下的较为异常的气候事件.(4)降水量存在明显的2～3年左右的年际变化周期,同时也存在明显的15年的年代际变化周期.平均气温2～5年左右的年际变化较为明显,而较长时间的年代际变化周期较弱.     

低频气候变化对中国农业洪涝灾害的影响

分析了1951-2013年厄尔尼诺南方涛动(El Nio/Southern Oscillation,ENSO)、北大西洋涛动(North Atlantic Oscillation,NAO)、印度洋偶极子(Indian Ocean Dipole,IOD)、太平洋十年际震荡(Pacific Decadal Oscillation,PDO)和大西洋数十年际震荡(Atlantic multidecadal oscillation,AMO)与中国农业不同程度洪涝灾害的遥相关关系。研究结果如下:(1)东北、华南地区受前一年正的PDO和IOD影响农业洪涝灾害趋于增加,西南地区受前一年正的ENSO影响农业洪涝灾害趋于减少,东南沿海地区农业洪涝灾害受到多种气候指标的显著影响。(2)与农业洪涝灾害距平序列REOF时间模态具有显著相关关系的气候指标,在不同的时间尺度,其相关强度在近几十年往往趋于加强并能保持较好的平稳性,有利于农业洪涝灾害的预测。ENSO与农业洪涝灾害具有较强的相关关系,且其相关强度平稳性最好,最适合作为预测农业洪涝灾害潜在的气候指标。(3)不同事件/时期下气候指标对中国农业洪涝灾害有着相同(相互加强)或相异(相互削弱)影响。     

吉林省夏季极端降水事件特征分析

利用吉林省46个气象站1961-2010年逐日降水资料,采用百分位定义极端事件阈值的方法,对吉林省极端降水事件的时空分布及变化趋势特征进行了分析。结果表明:(1)吉林省极端降水事件主要发生在夏季,其中5%的降水日数贡献了该季度25%～30%的降水量;夏季极端降水强度以通化地区最强、东部山区最弱,极端降水频率东部山区最大、西北部最小;(2)吉林省100mm以上的极端大暴雨天气也时有发生,通化地区南部发生几率最大,约为4～6 a一遇;中部一带约为8～10a一遇;西北平原区和东部山区出现大暴雨概率很小。(3)近50a吉林省夏季极端降水事件稍有增多的趋势,而强度变化趋势不明显,但存在明显的地域差别,西北部表现为频率减少、强度减弱,中部和东南部表现为频率增多、强度增强。(4)极端降水事件存在年代际差异,20世纪70年代极端降水频率最小,90年代极端降水强度最大,60年代初期极端降水强度存在由强转弱的突变。     

云南近46年降水与气温变化趋势的特征分析

利用云南1961-2007年降水与气温资料进行线性趋势分析和突变检验。结果表明,近46年来云南年均降水量是趋于减少的,其中夏季降水量减少较为明显,减少率为4.5 mm/10a,且夏季降水在1971年前后发生了由多到少的突变。从降水的季节变化特征及异常值统计结果来看,云南雨季平均降水量是趋于减少的,而干季平均降水量趋于增加;从降水的地域分布来看,滇南地区降水呈缓慢减少趋势;滇中降水呈缓慢减少后略升状态;滇西北降水呈略升趋势;滇东北降水为明显下降趋势。近46年云南年平均气温是升高的,从全省气温变化的季节特征及异常值统计结果来看,春夏秋冬四季增温都明显,但冬季气温增加最为显著,增加率为0.27℃/10a,冬季平均气温在1995年出现了一次由冷到暖的突变。滇中及以东地区的气温变化增暖趋势明显,滇西地区气温也为增暖的变化趋势。     

吉林省夏季低温的预测因子研究

为了有效地防御吉林省夏季出现的低温冷害，对夏季低温的预测因子进行了研究。通过概率统计、合成分析和相关分析等方法，对吉林省夏季气温与环流场、海温场、ENSO循环、太阳活动、极涡和西太平洋副热带高压等的对应关系进行了研究，运用几率波的概念，提炼出有预报意义的几率关键区。结果表明，前期环流场和海温场持续异常均会造成吉林省夏季低温；早发型的El Nino事件当年，晚发型的El Nino事件次年，太阳黑子谷值年以及前一年夏末秋初极涡中心纬度偏北、秋冬季副高面积指数偏小，易导致吉林省夏季低温；前一年冬季关键区几率波点数和模型场关键区几率波点数的一致率达40%以上时，吉林省夏季也容易出现低温。     

近50年北京地区主要灾害性天气事件变化趋势

应用1958-2008年逐日气象观测资料,对北京地区的几种主要灾害性天气事件进行了统计分析。结果表明:(1)各种灾害性天气事件的发生频率与强度均具较大的年际变化特征,高温事件的分布为双峰型结构,1990年代以来为高温多发期,年极端高温强度及连续高温日数均有增加的趋势,低温事件的变化趋势则正好相反;(2)强对流天气事件如暴雨、冰雹、雷暴日数的下降趋势不明显,但强度有减弱的迹象,大风、沙尘暴、大雾事件下降趋势明显;(3)北京年酸雨日数上升趋势明显,酸雨pH值的变化表明污染日趋严重;(4)北京气候变暖突变发生前后某些极端天气频率和强度表现出明显差异,其突变点相差1～2 a间隔,表明极端事件对于气候增暖变化需要一个响应过程。     

黑龙江省夏季雨日变化及前期环流特征

利用1961-2017年黑龙江省62个台站的雨日资料,采用小波分析、相关系数与趋势系数等方法分析,研究夏季不同级别雨日的气候变化趋势.结果表明,黑龙江省夏季各级雨日变化趋势暴雨、大雨以上日数呈现略增加趋势,而中雨和小雨以上日数呈现略减少的趋势;夏季降水日数平均分布,各级别以上的日数分布中心基本是一致的。用黑龙江省夏季大雨以上日数做代表进行分析,小波分析表明存在20a(年)左右的年代际变化周期,还有9a左右、6a左右和3a左右的年际变化周期;前期北半球500hPa(百帕)环流场特征,初冬季由极地到太平洋距平场"-+-"形式,夏季大雨以上日数易偏多,反之,排列为"+-+"形式,夏季大雨日数易偏少。     

高森林火险天气形势及其前期气候特征与预报

利用1980-2006年27年间黑龙江省林区发生的37次特大森林火灾资料,针对高空500hPa温压场的结构,将着火前3天短期时段内的天气形势分为4类8型,在此基础上对相对湿度与气温等因子的变化进行了分析,并对高火险日数及前期气候与大气环流特征进行了预报.     

2019年澳大利亚森林火灾期间亚澳季风特征分析

利用NECP再分析资料、CMAP全球逐月降水数据和中国国家气候中心季风指数资料,对2019年澳大利亚森林火灾前后的年、季气候特征,以及东亚冬季风、澳大利亚季风和越赤道气流的月尺度特征进行分析。结果表明,2019年澳大利亚大陆表现出高度一致的气温偏高、降水偏少特征。火灾爆发前3-8月,新南威尔士州林火区气温偏高0.8℃~1℃,降水偏少20%~40%;火灾爆发期间9月至次年1月,林火区气温偏高1.0℃~1.5℃,降水偏少40%~60%。2019年澳大利亚北部冬季风指数偏强,历时偏长,夏季风建立偏晚;北半球秋季到初冬东亚冬季风强度偏弱。2019年环流转换期间（2019年11月至2020年1月）105°E越赤道气流偏弱偏东;南半球低纬偏强的高低空风场配置对越赤道气流的季节转向产生了阻滞作用。