检索结果-内蒙古大学图书馆

气象科学 2022年第1期42卷 24-32页

作者：吴越曾刚杨效业李忠贤南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/气象灾害教育部重点实验室南京信息工程大学南京210044 四川省气候中心成都610072

利用1979—2017年逐月平均的NOAA ERSST V3b海表温度资料、CN05.1降水资料以及NCEP/NCAR大气再分析资料,分析了Ningaloo Nino/Nina的基本特征及其与华南冬季降水异常的联系。结果表明,Ningaloo Nino/Nina是副热带东印度洋海温异常EOF第... 详细信息

利用1979—2017年逐月平均的NOAA ERSST V3b海表温度资料、CN05.1降水资料以及NCEP/NCAR大气再分析资料,分析了Ningaloo Nino/Nina的基本特征及其与华南冬季降水异常的联系。结果表明,Ningaloo Nino/Nina是副热带东印度洋海温异常EOF第一模态,具有明显的年际变化特征和季节锁相特性。在扣除El Nino/La Nina的影响后,Ningaloo Nino/Nina与华南冬季降水异常存在着密切的联系,即Ningaloo Nino(Nina)年时,华南地区冬季降水增多(减少)。这种影响的可能机制是:Ningaloo Nino/Nina通过影响南支槽的强度变化进而影响华南冬季降水异常。Ningaloo Nino年冬季,澳大利亚西侧海表温度升高,对流增强,使南半球80°~100°E附近的Hadley环流上升支增强,造成经向环流异常,北半球低纬度地区形成一个异常的反环流圈,导致南支槽的增强。南支槽的强度与华南冬季降水呈正相关关系,南支槽强度偏强时,活跃的扰动向下游传播,槽前盛行的西南气流使得充足的水汽自孟加拉湾由西南向东北方向输入,为华南冬季降水偏多提供了条件,Ningaloo Nina年份的情形则与之相反。

关键词： Ningaloo Nino/Nina 年际变化南支槽华南冬季降水

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青藏高原中东部地表感热趋势转折特征的季节差异

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大气科学 2022年第1期46卷 133-150页

作者：王慧张璐石兴东李栋梁南京信息工程大学大气科学学院/气象灾害预报预警与评估协同创新中心/气象灾害教育部重点实验室南京210044 青海省气候中心西宁810000 兰州大学大气科学学院兰州730000

本文利用气候变化趋势转折判别模型(PLFIM),分析了1982~2018年青藏高原中东部70个气象站点地表感热趋势演变特征的季节差异,并利用线性倾向估计和方差分析方法定量评估了影响不同季节地表感热变化的关键气象要素。结果显示:(1)高原中东... 详细信息

本文利用气候变化趋势转折判别模型(PLFIM),分析了1982~2018年青藏高原中东部70个气象站点地表感热趋势演变特征的季节差异,并利用线性倾向估计和方差分析方法定量评估了影响不同季节地表感热变化的关键气象要素。结果显示:(1)高原中东部四季平均地表感热通量均存在显著趋势转折特征,整体来看,秋、冬季转折时间较早(1999年),春、夏季稍晚(2000年);分区来看,高原Ⅱ区(东部)的转折时间最早,然后向Ⅳ区(东南部)和Ⅰ区(北部)扩展,高原Ⅲ区(西南部)转折时间最晚。在地表感热趋势转折之前,以夏季的感热减弱最突出,其次为春季和秋季,冬季最弱;在地表感热趋势转折之后,冬季的地表感热的增强最强,其他季节增强趋势相当。冬季和春季高原地表感热趋势转折的关键区分别在高原的东部和南部,夏、秋季的关键区主要为高原的Ⅱ区(东部)和Ⅲ区(西南部)。(2)在地表感热趋势转折之前,地面风速的减小对高原四季地表感热的减弱趋势均有重要贡献;但地表感热趋势转折之后,影响其趋势变化的关键气象要素在四季存在显著差异,夏季仍以地面风速的变化为主导,秋、冬季受地气温差和地面风速变化的共同影响,而春季地气温差的增大成为其趋势增强的主因。同时,在地表感热的年际变化中,地气温差的影响比地面风速更加突出,特别是在秋、冬季,转折前后地气温差始终是决定其年际变化的主导因子,春季高原东部也主要受地气温差变化所影响,夏季在地表感热趋势转折之前,受地气温差和地面风速的共同影响,而转折后,地气温差对其的影响更加突出。

关键词：青藏高原地表感热通量趋势转折地气温差地面风速年代际变化

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混合截断尺度Blending方案及其在西南区域模式中的应用

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高原气象 2022年第6期41卷 1630-1641页

作者：田高山陈耀登高庆九臧增亮南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心江苏南京210044 国防科技大学气象海洋学院江苏南京211101

西南区域地形复杂多样,产生的灾害性天气系统往往具有多尺度特征,各个尺度的波动信息均影响着天气系统的发生发展。为了在循环同化过程中及时并恰当地引入来自全球模式背景场的信息,修正区域模式对大尺度波段信息的分析和预报偏差,本文... 详细信息

西南区域地形复杂多样,产生的灾害性天气系统往往具有多尺度特征,各个尺度的波动信息均影响着天气系统的发生发展。为了在循环同化过程中及时并恰当地引入来自全球模式背景场的信息,修正区域模式对大尺度波段信息的分析和预报偏差,本文以西南区域为研究背景,根据不同类型模式变量的长度尺度特征,将风场的截断尺度与温湿变量的截断尺度进行差异化设置,提出了混合截断尺度的Blending方案,并基于西南区域循环同化系统进行了为期一周的批量循环同化试验和个例结果诊断分析。结果表明,统一和混合截断尺度的Blending方案均能减小循环同化过程中的分析和预报偏差,而混合截断尺度的Blending方案通过对动力场和温湿场采用不同的截断尺度,分别引入更符合动力场和温湿度场尺度特征的全球背景场信息,进一步减小了区域背景场的偏差,提高了循环同化分析的连续性和气象要素预报的准确度。在降水个例分析中,模式在地形陡峭区域出现了明显的降水虚报和落区偏差,混合截断尺度Blending方案能进一步降低大量级降水的虚报率,改进了对降水量级和落区的预报,提高了降水预报准确度。

关键词：西南区域循环同化 Blending方案截断尺度降水预报

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台风“山竹”外围强龙卷的结构和机理分析

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大气科学 2024年第3期48卷 843-858页

作者：徐敬涵冉令坤炎利军智海沈新勇李小凡南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044 中国科学院大气物理研究所北京100029 上海市气象灾害防御技术中心上海200030 佛山市气象局龙卷风研究中心广东佛山528000 南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海) 广东珠海519082 浙江大学地球科学学院杭州310027

本文利用再分析资料和中尺度数值模式WRFV3.6.1,对2018年9月17日上午发生在佛山市三水区的“增强藤田等级”2级(EF2)强龙卷过程开展49 m分辨率数值模拟,利用模式数据,分析龙卷超级单体和低层类龙卷涡旋(Tornado-Like Vortex,简称TLV)的... 详细信息

本文利用再分析资料和中尺度数值模式WRFV3.6.1,对2018年9月17日上午发生在佛山市三水区的“增强藤田等级”2级(EF2)强龙卷过程开展49 m分辨率数值模拟,利用模式数据,分析龙卷超级单体和低层类龙卷涡旋(Tornado-Like Vortex,简称TLV)的结构特征,并通过涡度方程诊断TLV的动力成因,结果表明:龙卷由台风“山竹”外围螺旋雨带内的超级单体产生,该单体具有钩状回波、入流缺口、有界弱回波、悬垂回波等典型特征,水成物图上可见上冲云顶、云砧和后部云墙;单体内垂直环流由中部上升气流(UD)、前部下沉气流(FFD)和后部下沉气流(RFD)构成;TLV发生在低层UD和RFD之间,其生命史可分为初始期、发展期、成熟期和减弱期,成熟期TLV具有内部下沉、外部上升的结构;涡度方程的诊断分析表明,发展期扭转项对TLV的加强上传更为关键,成熟期拉伸项主导了TLV强度和形态的变化。

关键词：龙卷超级单体类龙卷涡旋扭转项拉伸项

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近43a影响浙江并引发区域性暴雨的大气涡旋统计特征

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暴雨灾害 2025年第2期44卷 215-225页

作者：蔡志颖郑艳张程明马静肖王星顾思南浙江省宁波市气象台宁波315000 浙江省宁波市镇海区气象局宁波315200 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室南京210044 南京信息工程大学大气科学与环境气象国家级教学示范中心南京210044 浙江省宁波市生态环境气象中心宁波315000

利用1979—2021年美国国家环境预测中心气候预测系统再分析资料和浙江省历史降水资料,采用大气涡旋客观识别和追踪算法,统计分析了近43a影响浙江和引发区域性暴雨的大气涡旋气候特征。结果表明:(1)影响浙江的大气涡旋主要位于安徽中东... 详细信息

利用1979—2021年美国国家环境预测中心气候预测系统再分析资料和浙江省历史降水资料,采用大气涡旋客观识别和追踪算法,统计分析了近43a影响浙江和引发区域性暴雨的大气涡旋气候特征。结果表明:(1)影响浙江的大气涡旋主要位于安徽中东部、江西东北部和江苏中南部;活跃于4—6月,以6月频数最多;夜间至清晨的大气涡旋易影响浙江,且更易引发区域性暴雨,但生命史较短。(2)引发浙江区域性暴雨的大气涡旋统计特征与影响浙江的大气涡旋类似,大气涡旋在夏季(6—8月)最易引发区域性暴雨。(3)大气涡旋引发浙江区域性暴雨天气时,浙江多位于高空浅槽前部、低层高能量区,受大气涡旋东侧暖式切变线影响,源自南海的西南气流向浙江输送水汽。(4)梅雨期的6月大气涡旋强度强、浙江省内温度经向梯度、西南风速大,大气涡旋引发的区域性暴雨降水主要位于浙江西部,以暴雨为主;西太平洋副热带高压峰期的8月,大气涡旋引发的区域性暴雨降水主要在浙江东南沿海,以分散性大暴雨为主。

关键词：大气涡旋客观识别追踪算法暴雨

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华东沿海稻麦轮作区生态系统能量闭合度和CO_(2)通量特征研究

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中国生态农业学报（中英文） 2022年第3期30卷 367-379页

作者：徐敏徐敬争刘文菁徐萌徐经纬高苹罗晓春江苏省气候中心南京210008 航天新气象科技有限公司无锡214028 江苏省气象局南京210008 南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044 江苏省气象服务中心南京210008

为科学评估华东沿海水稻-小麦轮作(简称“稻麦轮作”)农田生态系统能量通量变化特征和固碳能力,基于2019—2020年涡度相关系统观测的稻麦轮作全生育期通量数据,经质量控制,研究分析了太阳净辐射(R_(n))、潜热通量(LE)、显热通量(H)、土... 详细信息

为科学评估华东沿海水稻-小麦轮作(简称“稻麦轮作”)农田生态系统能量通量变化特征和固碳能力,基于2019—2020年涡度相关系统观测的稻麦轮作全生育期通量数据,经质量控制,研究分析了太阳净辐射(R_(n))、潜热通量(LE)、显热通量(H)、土壤热通量(G)、CO_(2)通量(F_(C))多时间尺度变化特征和稻麦轮作系统固碳量及其环境影响因子。结果表明:有效能量和湍流通量能量平衡比率为0.80,能量闭合度较高,说明通量观测数据可靠。月均LE和R_(n)年内变化总体均呈“倒U型”,两者变化基本同步,峰值主要在5—8月,谷值主要在1—2月、11—12月。H和G的波动幅度明显小于LE和R_(n)。日内逐小时F_(C)呈“U型”单峰二次曲线,总体为白天吸收CO_(2)、夜间排放CO_(2),CO_(2)日吸收峰值主要出现在10:00—12:30;逐日F_(C)和逐月F_(C)在年内总体呈“W型”变化特征,全年碳排放时段主要集中在1月、6月、11—12月,其余均为碳吸收,吸收峰值分别在冬小麦拔节孕穗期(3—4月)和水稻拔节孕穗期(8月)。2019年和2020年的2—5月冬小麦生长期的固碳量分别为387.4 g(C)·m^(-2)和382.2 g(C)·m^(-2),7—10月水稻生长期的固碳量分别为678.2 g(C)·m^(-2)和599.7 g(C)·m^(-2);白天,若气温升高,冬小麦和水稻的CO_(2)吸收能力会随之增强,但当饱和水汽压差高于1.7 kPa时,会降低这种吸收趋势,夜间主要是受气温影响。由此可见,沿海稻麦轮作农田生态系统碳吸收能力有着明显的日变化和季节变化,全年尺度上是碳汇,且为强固碳区。

关键词：稻麦轮作涡度相关能量平衡 CO_(2)通量固碳量

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5月南极涛动对青藏高原西部夏季气温影响的诊断分析

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气象 2024年第3期50卷 344-356页

作者：张宇李清泉余锦华沈新勇毕淼吴清源南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044 中国气象局气候预测研究重点开放实验室国家气候中心北京100081 南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海) 珠海519082 中国气象局气候资源经济转化重点开放实验室重庆市气象科学研究所重庆401147

青藏高原是全球气候变暖最敏感的地区之一,是北半球夏季最大的热源,其气候响应受到广泛关注。然而,有关南极涛动与青藏高原夏季气温的关系和机理知之甚少。为了研究南极涛动与青藏高原夏季气温的关系,基于1979—2020年英国东安哥拉大学... 详细信息

青藏高原是全球气候变暖最敏感的地区之一,是北半球夏季最大的热源,其气候响应受到广泛关注。然而,有关南极涛动与青藏高原夏季气温的关系和机理知之甚少。为了研究南极涛动与青藏高原夏季气温的关系,基于1979—2020年英国东安哥拉大学气候研究中心(CRU)的逐月气温、美国国家海洋和大气管理局(NOAA)的逐月海表面温度和大气环流再分析数据以及南极涛动指数等数据,采用相关、回归、合成分析等方法进行研究。结果表明,北半球夏季青藏高原西部气温与5月南极涛动存在显著负相关,即当5月南极涛动异常偏弱时,夏季青藏高原西部气温异常偏高。其影响过程为,南极涛动为正位相时,在南印度洋中高纬地区出现“负-正-负”的经向“三极子”海温模态,该模态可持续到夏季,在印度洋形成异常的纬向-垂直环流,相应在热带西印度洋和东印度洋-海洋性大陆之间的降水异常导致热带正“偶极子”降水模态,通过该降水模态在青藏高原西部引起异常反气旋环流和下沉运动,有利于高原西部气温偏高。研究结果显示,海洋的热惯性在“延长”南极涛动影响过程中起着重要的桥梁作用,可为青藏高原夏季气温预测提供科学依据。

关键词：南极涛动青藏高原印度洋气温

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大规模植被恢复对东亚气候的可能影响

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气候与环境研究 2022年第3期27卷 351-367页

作者：马丹萌俞淼刘伟光南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044 南京信息工程大学大气科学学院南京210044

利用动态植被模型CLM4-CNDV、区域气候模式RegCM4.6-CLM3.5和全球气候模式CAM4探究了当前气候状态下东亚区域可能的自然植被分布以及自然植被恢复对东亚区域气候产生的可能影响。结果表明,当前气候条件下,农作物区可能分布的自然植被为... 详细信息

利用动态植被模型CLM4-CNDV、区域气候模式RegCM4.6-CLM3.5和全球气候模式CAM4探究了当前气候状态下东亚区域可能的自然植被分布以及自然植被恢复对东亚区域气候产生的可能影响。结果表明,当前气候条件下,农作物区可能分布的自然植被为:蒙古高原以北、东北、华北平原和四川盆地的部分地区为裸土;东亚东南部及蒙古高原以北地区主要为林地;四川盆地及山东半岛主要为灌木;东北地区、东南沿海和长江中下游地区主要为草地。将农作物区恢复为自然植被后将对区域气候产生显著影响。其中,东亚东部大部分地区由于植被叶面积指数增加引起的蒸散发增强,使得夏季降水增加且温度降低显著;华北、四川盆地和广东中部平原地区植被叶面积指数减小,伴随区域内夏季降水显著减少且温度升高。而蒙古高原地区的气候变化不仅受区域内植被覆盖变化影响,还可能与印度地区和我国东南部植被变化引起的大气环流调整有关,使得蒙古高原西部冬季温度降低,而其东部夏季温度升高,同时夏季降水减少显著。研究所采用的试验方案是在相对理想的情况下进行的,但其结果为进一步区分不同地区植被覆盖变化的影响提供一定的参考。

关键词：植被恢复东亚气候响应

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春季东大西洋/西俄罗斯遥相关型异常与我国气温异常的联系

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大气科学学报 2023年第6期46卷 876-883页

作者：李忠贤黄源源王健治南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心江苏南京210044 南京信息工程大学大气科学学院江苏南京210044 中国民用航空局厦门空中交通管理站气象台福建厦门361006

利用1979—2017年逐月中国160站气温资料和美国NCEP-DOE再分析资料,研究了春季东大西洋/西俄罗斯(East Atlantic/West Russia,EATL/WRUS)遥相关型异常与我国气温异常的联系,并初步探讨了这一联系的可能物理机制。研究结果表明,春季EATL/... 详细信息

利用1979—2017年逐月中国160站气温资料和美国NCEP-DOE再分析资料,研究了春季东大西洋/西俄罗斯(East Atlantic/West Russia,EATL/WRUS)遥相关型异常与我国气温异常的联系,并初步探讨了这一联系的可能物理机制。研究结果表明,春季EATL/WRUS遥相关型正(负)位相表现为北大西洋至欧亚大陆中高纬地区的500 hPa位势高度场“+-+”(“-+-”)纬向波列,该波列的三个主要活动中心分别位于西欧、乌拉尔山附近和贝加尔湖南侧。在垂直方向上,春季EATL/WRUS遥相关型具有明显的相当正压结构。春季EATL/WRUS遥相关型异常与我国西北地区春季气温异常具有显著的正相关关系。当春季EATL/WRUS遥相关型处于正(负)位相年,乌拉尔山附近地区为负(正)位势高度异常和气旋性(反气旋性)环流异常,贝加尔湖南侧地区出现正(负)位势高度异常和反气旋性(气旋性)环流异常,使得影响我国西北地区的冷空气减弱(加强),从而导致我国西北地区春季气温异常升高(降低)。

关键词：东大西洋/西俄罗斯型大气遥相关气温异常环流异常波活动通量

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基于不同测站布局的闪电定位误差分析

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暴雨灾害 2024年第6期43卷 741-748页

作者：曾颖婷顾佳莹张若筠杨庆波曾金全福建省气象服务中心福州350007 中国气象局雷电重点开放实验室北京100081 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室/中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室南京210044 福建省德化九仙山气象站德化362500 福建省气象灾害防御技术中心福州350007

为了探讨闪电探测站布局对闪电定位精度的影响,基于福建省九仙山自然闪电观测试验基地的磁场波形观测资料,选取探测站网内外不同方位和不同距离的10次地闪回击,以10站(或9站)同步的定位结果为基准,利用到达时间差法(Time of Arrival,TO... 详细信息

为了探讨闪电探测站布局对闪电定位精度的影响,基于福建省九仙山自然闪电观测试验基地的磁场波形观测资料,选取探测站网内外不同方位和不同距离的10次地闪回击,以10站(或9站)同步的定位结果为基准,利用到达时间差法(Time of Arrival,TOA),对比分析了任意5—8站不同测站组合情况下的定位结果差异性,并探讨定位差异性的可能原因。结果表明:闪电定位与测站数量和测站布局密切相关,同样的测站数量,不同测站布局的定位结果存在较大差异,而随着测站数量的增加,由测站布局不同所带来的差异性逐渐减小。相同的测站数量和布局,对不同方位距离闪电的定位偏差也存在明显不同。在测站网外围区域的闪电定位偏差明显大于网内,网外闪电定位结果往往呈现“带状分布”,距离测站网越远,这种“带状分布”的偏差分布越明显,这是由于双曲线交汇形成的狭长空间区域所致。

关键词：闪电定位定位精度测站组合时差定位

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