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摘要:利用1960-2015年中國2 474個站點的逐日最低氣溫資料，采用REOF方法將中國分為7個區(qū)域，通過對每個區(qū)域內(nèi)所有站點降溫閾值進行平均，得到了7個降溫閾值。當某區(qū)域內(nèi)測站單日降溫幅度超過區(qū)域平均閾值時，認為該測站發(fā)生一次極端降溫事件。7個區(qū)域降溫平均閾值各異，總體呈北大南小特征，最大降溫-10.6℃，最小-7.6℃。根據(jù)上述定義，研究了中國冬半年極端降溫過程事件的時空演變特征。結(jié)果表明：極端降溫事件發(fā)生頻數(shù)呈北多南少的空間分布。北部地區(qū)存在多個頻發(fā)中心，在42°N和35°N附近存在兩個高頻發(fā)生帶。南部地區(qū)頻數(shù)呈一定的帶狀分布，在25°N附近發(fā)生該事件的頻率亦高于南部其他地區(qū)。近56 a來，極端降溫事件頻數(shù)變化總體呈減少趨勢，前期較明顯，中后期趨于穩(wěn)定。各年代頻數(shù)的空間分布基本一致，但前期總體表現(xiàn)為北部增多。而在1990s則轉(zhuǎn)變?yōu)槟县摫闭目臻g分布，后期中部及沿海地區(qū)發(fā)生了趨勢符號的年代際改變。進一步分析表明，各區(qū)域極端降溫頻數(shù)突變的年份均不一致且突變前后的頻數(shù)存在較大差異。這些結(jié)果可為深刻認識極端低溫事件的變化規(guī)律和氣候預(yù)測提供線索。

摘要:基于1961-2014年的中國臺站資料，側(cè)重探討極端氣溫和極端降水復(fù)合事件的氣候特征。結(jié)果表明，基于客觀方法檢測出四類極端復(fù)合事件：暖濕、暖干、冷濕和冷干。四類事件的頻發(fā)區(qū)分別位于東北地區(qū)、華南地區(qū)、西藏及華南地區(qū)和長江以南及云貴高原一帶。全國暖濕、暖干事件頻數(shù)呈增加趨勢，春夏季頻發(fā)；冷濕事件頻數(shù)在西藏東北一帶呈增加趨勢，而在長江流域呈減少趨勢，夏秋冬季頻發(fā)；冷干事件頻數(shù)呈減少趨勢，秋冬季頻發(fā)。四類極端復(fù)合事件經(jīng)驗正交分解的時間序列主模態(tài)均表現(xiàn)為年代際信號。進一步分析四類復(fù)合事件與能源消費量的聯(lián)系表明，極端濕事件與能源消費量呈正相關(guān)，而極端干事件則相反。

摘要:利用中國734個氣象站點1957-2016年的氣溫和降水量數(shù)據(jù)，結(jié)合柯本氣候分類，采用薄板樣條插值法，研究中國柯本氣候分類的時空分布及變化特征。結(jié)果表明：1957-2016年中國包括5個氣候帶，其中赤道氣候帶（0.17%）包括熱帶季風(fēng)和熱帶疏林草原氣候，干旱氣候帶（41.38%）包括冷性沙漠和冷性草原氣候，暖溫氣候帶（25.53%）包括熱夏冬干暖溫、溫夏冬干暖溫、熱夏常濕暖溫以及溫夏常濕暖溫氣候類型，冷溫氣候帶（28.44%）包括熱夏冬干冷溫、溫夏冬干冷溫、冷夏冬干冷溫、熱夏常濕冷溫、溫夏常濕冷溫以及冷夏常濕冷溫氣候類型，極地氣候帶（4.48%）僅有苔原氣候。在此60 a，氣候變化主要體現(xiàn)在冷溫氣候帶向干燥氣候帶和暖溫氣候帶的轉(zhuǎn)移，以及冷溫氣候帶中冷夏向溫夏的轉(zhuǎn)移和溫夏向熱夏的轉(zhuǎn)移。

摘要:采用2001-2010年CHAMP（CHAllenging Minisatellite Payload）衛(wèi)星高精度加速度計反演的熱層大氣總質(zhì)量密度觀測數(shù)據(jù)，對400 km高度大氣密度的變化特征進行了分析與研究。結(jié)果表明，太陽輻射高低整體上控制著熱層大氣密度數(shù)值大小變化，在太陽寧靜期熱層大氣密度受地磁活動控制，其最大值區(qū)域在地磁12-18時（地方時）內(nèi)移動，重復(fù)周期為4~5個月，與地磁活動的Ap指數(shù)變化相似。對比經(jīng)驗?zāi)Ｊ脚cCHAMP衛(wèi)星觀測值，兩者偏差緯向分布較均勻，經(jīng)向變化明顯；當太陽活動處于中低水平即F_10.7小于120時，模式值偏高5%~10%；當F_10.7大于130時，模式值偏低10%以上。為經(jīng)驗?zāi)Ｊ降母倪M提供相應(yīng)的參考。

摘要:通過等熵位渦和熱力學(xué)能量方程的各項診斷對2018年1月上旬我國東部一次寒潮天氣過程進行分析，重點給出垂直運動在寒潮降溫中的作用。結(jié)果表明：此次寒潮天氣過程主要受蒙古國南部的橫槽轉(zhuǎn)豎影響，巴爾喀什湖東部和西伯利亞地區(qū)及其北部為引起這次寒潮的主要冷空氣源地。歐亞大陸北部和極區(qū)對流層高層和平流層低層的高位渦強冷空氣沿著等熵面向南向下平流，引導(dǎo)強冷空氣侵襲我國東部。等熵位渦大值區(qū)的東側(cè)對應(yīng)上升運動區(qū)，有利于降水的產(chǎn)生。寒潮期間風(fēng)場平流引起的850 hPa強降溫區(qū)主要位于東南沿海地區(qū)，降溫幅度最高可達6×10^-4 K·s^-1，而東北地區(qū)在整個寒潮期間冷平流強度較弱，最大降溫幅度僅約為1×10^-4 K·s^-1。通過計算東南沿海和東北地區(qū)區(qū)域平均風(fēng)場平流和垂直運動引起850 hPa溫度變化，得出寒潮期間兩地的溫度總降幅約為1×10^-4 K·s^-1。東南沿海地區(qū)的寒潮主要由風(fēng)場的冷平流引起，而東北地區(qū)則是由冷平流和垂直上升運動的共同作用引起。垂直方向上，東北地區(qū)冷空氣能影響的高度要遠高于東南沿海地區(qū)。

摘要:基于云分析方法，利用WRF-ARW模式設(shè)計一套快速更新循環(huán)同化方案，對2019年3月21至22日發(fā)生在浙江省的一次強對流天氣過程進行模擬研究。通過設(shè)計兩組對比試驗，對云分析同化雷達反射率效果進行診斷分析。在控制試驗中，模擬降水落區(qū)和降水量與實況差別較大，而采用云分析方法同化雷達反射率（CA-DA）的模擬試驗中，降水模擬效果相對較好，雨帶明顯東移，強度與實況接近。初步結(jié)果表明，利用云分析同化雷達反射率因子可以改進模式初始場的風(fēng)、溫度、水汽場以及水凝物等信息，進而縮短模式spin-up時間，提高降水落區(qū)及強度的預(yù)報。

摘要:采用SAL定量降水預(yù)報檢驗方法，對2017年梅雨期一次區(qū)域性極端降水過程EC-THIN、RIOF、NCEP、CMA的高分辨率數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品，從結(jié)構(gòu)、強度和位置3個方面進行檢驗對比，同時對72 h內(nèi)各模式降水預(yù)報穩(wěn)定性開展檢驗分析。在此基礎(chǔ)上，剖析了降水預(yù)報誤差成因。分析發(fā)現(xiàn)：（1）在降水分布上，RIOF、EC-THIN和CMA預(yù)報的雨帶走向與實況基本一致，NCEP預(yù)報主雨帶范圍偏大，暴雨區(qū)偏東；（2）雨區(qū)結(jié)構(gòu)上RIOF和EC-THIN把握較好，NCEP和CMA在降水強度方面預(yù)報較好，位置預(yù)報上各家誤差均較小，其中CMA誤差最??；（3）EC-THIN和NCEP在結(jié)構(gòu)、強度和位置預(yù)報上均有較好的穩(wěn)定性。CMA在降水強度方面預(yù)報穩(wěn)定較好，位置預(yù)報上調(diào)整較大。RIOF在降水結(jié)構(gòu)預(yù)報上穩(wěn)定性較好，落區(qū)預(yù)報上變化幅度較大；（4）降水預(yù)報誤差根本原因是由系統(tǒng)預(yù)報誤差而形成，系統(tǒng)強度、位置、移動直接影響著降水偏差。垂直物理量的預(yù)報偏差對降水時段、加強、強度也具有一定影響。

摘要:為了更準確計算臺風(fēng)的引導(dǎo)氣流，基于相關(guān)系數(shù)計算方法，評估了各層環(huán)境風(fēng)與臺風(fēng)移動速度的相關(guān)性。結(jié)果表明，剔除相關(guān)性差的低層環(huán)境風(fēng)后，計算得到的引導(dǎo)氣流與臺風(fēng)移動的一致性有所提高；引導(dǎo)氣流分量的峰值谷值在時間上滯后于臺風(fēng)的峰谷值；低層風(fēng)之所以與臺風(fēng)相關(guān)性差或與低空急流和地形的干擾有關(guān)。針對性調(diào)整引導(dǎo)氣流計算方法，有助于提高引導(dǎo)氣流與臺風(fēng)移動速度的相關(guān)性。

摘要:采用青藏高原72個氣象臺站日積雪觀測資料及 Hadley 中心海溫月平均資料，在分析高原雪災(zāi)頻數(shù)與海溫異常關(guān)系的基礎(chǔ)上，利用ECHAM5 模式進行雪災(zāi)變化對熱帶海洋關(guān)鍵海域 SSTA響應(yīng)的敏感性試驗。結(jié)果表明：（1）1978-2014年青藏高原冬半年雪災(zāi)頻數(shù)總體呈減少趨勢，減幅為3.4次/（10 a），尤以1998年后極為顯著。雪災(zāi)空間上表現(xiàn)出自北向南遞增的分布形式，高值區(qū)主要集中在喜馬拉雅山脈北坡及嘉黎地區(qū)，而柴達木盆地及青海東部農(nóng)業(yè)區(qū)為雪災(zāi)發(fā)生低值區(qū)。（2）雪災(zāi)頻數(shù)變化與赤道中東太平洋、熱帶印度洋海溫異常相關(guān)顯著，敏感性試驗表明，在 El Niño模態(tài)強迫下，東亞大槽偏弱，新地島及烏拉爾山地區(qū)形成阻塞高壓，偏北氣流引導(dǎo)冷空氣從西伯利亞通道南下，在高原堆積，阿拉伯海暖濕氣流經(jīng)伊朗高原輸送至青藏高原；而在印度洋偶極子型海溫模態(tài)強迫下，中緯歐亞大陸顯示正異常，形成高壓，同緯度西北太平洋強的負異常，使西伯利亞冷空氣與西北太平洋南下濕潤氣流在南海轉(zhuǎn)為偏南風(fēng)進入高原，北印度洋異常氣旋使部分南海-孟加拉灣暖濕氣流進入高原，為高原降雪提供了水汽條件。

摘要:基于1979-2017年5月青藏高原地區(qū)149個站點觀測資料計算的地表感熱通量（OBCH）和4套再分析資料提供的地表感熱通量，對比分析了青藏高原地表感熱通量的時空變化特征。結(jié)果表明：5月各地表感熱再分析資料在高原主體部分（3 000 m以上部分）的氣候平均值均為正值，說明高原主體5月為同一熱源，且均呈高原西部（90°E為界）感熱通量偏大，東部偏小的特征。5月高原主體各套平均地表感熱通量均呈減弱趨勢，除ERA感熱表現(xiàn)為增強外，其余3套再分析資料在高原西部均表現(xiàn)為減弱，減弱趨勢顯著；5套資料在高原東部均表現(xiàn)為減弱趨勢，除OBCH資料外，均表現(xiàn)為顯著減弱。EOF分析發(fā)現(xiàn)，除了ERA-Interim資料，其余4套資料在高原主體第一模態(tài)主要表現(xiàn)為一致性變化，第二模態(tài)空間分布呈明顯差異。從各套資料與OBCH資料的時間相關(guān)來看，ERA-Interim資料與OBCH資料相關(guān)系數(shù)可達0.70，說明二者在5月具有較好的年際變化一致性特征，而NCEP2資料與OBCH資料相關(guān)系數(shù)僅為0.33，說明二者具有較大的年際變化差異。

摘要:利用RegCM4.0區(qū)域氣候模式單向嵌套BCC_CSM1.1模式輸出資料進行連續(xù)積分獲得的模擬預(yù)估數(shù)據(jù)，對西南地區(qū)未來2025-2055年在兩種溫室氣體排放情景下持續(xù)性干期和持續(xù)濕期事件的特征及其相對于歷史基準期的變化進行了預(yù)估分析。結(jié)果表明，最長持續(xù)干期和濕期在RCP4.5和RCP8.5兩種情景下的變化趨勢不一致，RCP8.5情景下的最長濕期和持續(xù)濕期事件的發(fā)生頻次相較RCP4.5并沒有大幅增加，而是比RCP4.5情景具有更高的年際變率特征。相對于歷史基準期，兩種情景下的最長持續(xù)性氣候事件的日數(shù)和發(fā)生頻次在西南地區(qū)的東南部區(qū)域顯著性增加，而在川西高原地區(qū)顯著減少。對于持續(xù)干期發(fā)生的頻次FCDD和最長持續(xù)濕期而言，四川中部以及四川、云南和貴州三省鄰接處在RCP4.5情景下表現(xiàn)為顯著增加的區(qū)域在RCP8.5情景下轉(zhuǎn)變?yōu)轱@著減少。未來幾十年西南地區(qū)持續(xù)性濕期和干期的分布特征可能更加趨于不均勻。

摘要:基于天氣雷達風(fēng)暴識別跟蹤信息STI（Storm Tracking Information）拼圖技術(shù)設(shè)計與應(yīng)用，對該技術(shù)在江西雷電、雷暴大風(fēng)、冰雹等強天氣監(jiān)測預(yù)警能力進行了分析。結(jié)果顯示：通過對江西8部天氣雷達的STI產(chǎn)品進行雷達算法解碼，建立STI數(shù)據(jù)庫，按照雷達拼圖時間間隔，從數(shù)據(jù)庫中調(diào)入STI數(shù)據(jù)進行15 min、30 min、45 min和60 min路徑顯示，形成多部雷達的組合STI產(chǎn)品。組合STI產(chǎn)品彌補了單部雷達的不足，對于判斷未來1 h回波的移動方向、移動速度有明顯的指示意義。而密集指向區(qū)對應(yīng)于回波未來位置的確定效果更好，考慮到整體移向的修正位置更佳，在多次颮線、冰雹等強天氣過程中得到了驗證。組合STI產(chǎn)品還有助于識別回波系統(tǒng)，對于多個系統(tǒng)并存的天氣過程中有很好的對照價值。密集指向區(qū)的出現(xiàn)說明回波系統(tǒng)進入發(fā)展旺盛期，密集指向區(qū)的消失預(yù)示著回波系統(tǒng)明顯減弱。

摘要:參照《中華人民共和國氣象行業(yè)標準-氣候季節(jié)劃分》（QX/T 152-2012）中關(guān)于氣候季節(jié)的定義標準，利用1961-2017年云南122個氣象站的氣溫資料，分析了云南的氣候季節(jié)區(qū)域的空間分布和季節(jié)開始日期及長度的變化趨勢。云南共有4種氣候季節(jié)區(qū)域，分別是四季分明區(qū)、無夏區(qū)、無冬區(qū)和常春區(qū)。無夏區(qū)范圍最廣，無冬區(qū)其次。不同年代四種季節(jié)氣候區(qū)域空間分布范圍不盡相同，無夏區(qū)和無冬區(qū)空間范圍變化最顯著。2011年以后云南出現(xiàn)四季分明區(qū)范圍明顯增大的現(xiàn)象，這與近年來氣候變暖背景下云南氣溫年較差增大的觀測事實相一致。云南四季分明區(qū)春季和秋季較長，夏季和冬季較短。無夏區(qū)秋季最長、春季次之、冬季最短。無冬區(qū)夏季最長、春季和秋季長度接近。不同氣候季節(jié)區(qū)域間春季和夏季開始日期的變化均呈提早趨勢，秋季和冬季開始日期有推遲的趨勢；在季節(jié)長度變化上，夏季增長，冬季變短，但春秋季長度的變化不盡相同。

摘要:采用經(jīng)驗頻率分布、趨勢分析等統(tǒng)計分析方法，分析了廬山氣象站2005-2015年云海時間變化特征及其與氣溫、相對濕度和風(fēng)向風(fēng)速等氣象要素的關(guān)系。結(jié)果表明：（1）廬山云海平均年日數(shù)為133.73 d，最多年份為172 d（2005年），最少年份為106 d（2012年），云海日數(shù)呈遞減趨勢。（2）廬山云海適宜的氣象條件為：平均氣溫8.7~21.0℃，最高氣溫12.7~24.7℃，最低氣溫5.7~18.6℃，相對濕度 ≥ 82%，風(fēng)速1.9~4.8 m·s^-1，風(fēng)向為SSE和S。和無云海時相比，有云海時氣溫要素整體偏高，相對濕度條件更好，風(fēng)速頻率分布接近。（3）在2005-2015年的云海日中，有效探空數(shù)據(jù)共1 840時次，其中500時次出現(xiàn)逆溫，占27.2%；平均逆溫層底高度為793.1 m，平均逆溫層厚度為1 054.4 m，平均逆溫強度為0.25℃·（100 m）^-1，均大于無云海時的逆溫參數(shù)。有云海時，逆溫層底高度300~2 000 m和逆溫強度大于等于0.4℃·（100 m）^-1所占百分比較無云海時更大，表明有云海時逆溫層底更高，逆溫層更厚，逆溫強度更強。

摘要:為了解氣象災(zāi)害下的網(wǎng)絡(luò)信息傳播模式，圍繞"臺風(fēng)利奇馬"，對2019年8月4-20日從微博采集到的1 387 365條相關(guān)信息進行分析。結(jié)果表明：（1）臺風(fēng)"利奇馬"事件在微博平臺的發(fā)展趨勢比較突出。事件爆發(fā)時間為2019年8月10日，臺風(fēng)登陸后媒體關(guān)注度迅速上升，將事態(tài)發(fā)展推向最高點；普通用戶為臺風(fēng)"利奇馬"災(zāi)害信息的主要傳播群體，"@人民日報""@央視新聞"為此次事件的意見領(lǐng)袖；（2）詞組"臺風(fēng)利奇馬"被提及600萬次以上，相關(guān)熱詞以地名、時間、災(zāi)情、救援、媒體、人物和情緒類詞匯為主。微博熱詞反映了臺風(fēng)過程輿情的關(guān)注焦點，可以幫助決策部門快速識別災(zāi)害信息，監(jiān)測臺風(fēng)發(fā)生及影響；（3）微博網(wǎng)友使用最多的表情為"愛心"，達到168 471人次。74%的網(wǎng)友表達出對受災(zāi)地區(qū)的聲援、關(guān)心和祈禱，負面情緒和觀點較少；基于以上分析，結(jié)合多個歷史臺風(fēng)案例，采用傳播學(xué)中的拉斯韋爾5W模式，構(gòu)建了臺風(fēng)事件的信息傳播模式，揭示其發(fā)展的基本形態(tài)和規(guī)律，并給出輿情引導(dǎo)策略，為災(zāi)害性天氣事件的公共服務(wù)和政府決策提供參考。

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