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MJO对2020年夏季中国东部持续性降水的维持作用

大气科学 2024年第3期48卷 1157-1172页

作者：赵起帆周洋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/南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/南京信息工程大学大气科学学院南京210044

本文利用美国NOAA的CMORPH降水和NCEP的CFSv2再分析资料、欧洲中心ERA-5再分析数据、Wheeler和Hendon的MJO指数等资料和敏感性数值试验分析了MJO对2020年夏季中国东部持续性降水的影响机制。通过相关、回归、波源分析等方法发现:(1)与... 详细信息

本文利用美国NOAA的CMORPH降水和NCEP的CFSv2再分析资料、欧洲中心ERA-5再分析数据、Wheeler和Hendon的MJO指数等资料和敏感性数值试验分析了MJO对2020年夏季中国东部持续性降水的影响机制。通过相关、回归、波源分析等方法发现:(1)与往年相比,2020年夏季风雨带在我国华南和长江中下游地区长时间维持,使得该地区季风降水具有明显的极端性特征;(2)同时,我国东部大气中高层位势高度出现负异常,伴随着水汽辐合和低层大气不稳定,均有利于2020年夏季强降水的维持;(3)2020年夏季MJO活跃于1、2位相,其振幅在10~30天具有显著的周期。MJO在非洲和印度洋产生显著的Rossby波源,该波源激发的波列沿急流传播,造成了我国东部位势高度负异常的维持,同时也有利于我国东部夏季降水的维持;(4)通过敏感性试验进一步验证,MJO的在10~30天的信号有利于在我国东部500 hPa上空形成负的位势高度异常,有利于该区域降水增加。

关键词： Madden-Julian振荡(MJO) Rossby波源季风降水中国东部

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次网格非均匀性对区域气象环境模拟的影响研究——以长三角城市群为例

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地球物理学报 2024年第8期67卷 2909-2925页

作者：束梓建马红云张弥刘勇洪吉蒙徐永明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京210044 南京信息工程大学大气科学学院南京210044 南京大学大气科学学院南京210023 中国气象局地球系统数值预报中心北京100081 南京信息工程大学遥感与测绘工程学院南京210044

长三角地区是我国城镇化程度最高的地区之一,下垫面存在典型的非均匀性特征,复杂下垫面结构甚至体现在亚公里级尺度.为了探讨城镇化背景下土地利用精细化对气象环境的影响,本文利用高分辨率土地利用数据探讨了次网格非均匀性对长三角地... 详细信息

长三角地区是我国城镇化程度最高的地区之一,下垫面存在典型的非均匀性特征,复杂下垫面结构甚至体现在亚公里级尺度.为了探讨城镇化背景下土地利用精细化对气象环境的影响,本文利用高分辨率土地利用数据探讨了次网格非均匀性对长三角地区气象环境模拟的影响.在基于WRF(Weather Research and Forecasting model)模式对2020和2022年夏季的数值模拟过程中,分别采用Noah_mosaic/Noah陆面方案开展是否考虑次网格非均匀性的高分辨率敏感性试验.结果表明,相比Noah方案,Noah_mosaic方案模拟结果与观测的相关性更高,误差更小,说明其能更好地反映城市群区域复杂下垫面物理过程.考虑次网格非均匀性后,城区变冷变湿,郊区变暖变干,这种变化在夜间更为显著,尤其是温度场,白天城区/郊区平均温度变化为-0.04℃/0.05℃,夜间城区/郊区平均温度变化为-0.14℃/0.53℃.非均匀性对模拟结果的影响可达到400 m高空,特别是在夜间增加了郊区大气的不稳定性.同时,夜间几乎整个陆地区域内的体感温度增加约0.27℃.此外,研究还发现当格点中建筑占比小于50%时,除了日最低温T_(min)以外,气象要素随着建筑占比的增加变化幅度较大,T_(mean)和T_(max)增率分别达到0.29℃/10%和0.55℃/10%,反之,则T_(mean)和T_(max)增率仅为0.1℃/10%和0.06℃/10%,这说明低建筑密度区域的小城镇未来发展将对气象环境产生更大的影响.

关键词：次网格非均匀性数值模拟气象环境

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CMIP6模式对热带大气季节内振荡东传速度的模拟

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大气科学 2024年第2期48卷 704-714页

作者：赵维佳陈国森南京信息工程大学大气科学学院南京210044 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省部共建协同创新中心南京210044

成功预测热带大气季节内振荡(MJO)能够有效改进延伸期预报。但是目前对MJO的数值模拟仍具有一定的难度,其中一个主要挑战就是能否合理地模拟出MJO的传播速度。本文研究了CMIP6模式对MJO传播速度的模拟,并揭示了影响模式中MJO传播速度的... 详细信息

成功预测热带大气季节内振荡(MJO)能够有效改进延伸期预报。但是目前对MJO的数值模拟仍具有一定的难度,其中一个主要挑战就是能否合理地模拟出MJO的传播速度。本文研究了CMIP6模式对MJO传播速度的模拟,并揭示了影响模式中MJO传播速度的因子。结果表明大部分CMIP6模式能够模拟出MJO在印度—太平洋暖池区域的传播特征,但对其平均传播速度的模拟存在显著的模式间差异。MJO的Kelvin波响应和Rossby波响应强度是影响模式中MJO传播速度的主要环流因子,强的Kelvin波响应有利于MJO加速东传,但强的Rossby波响应不利于MJO向东传播。模式间背景场海表温度(SST)的差异是导致Kelvin波响应差异的主要原因。MJO东传更快的模式在赤道太平洋中部和西北太平洋具有更高的SST。赤道太平洋中部偏暖主要以两种方式影响MJO的东传速度:第一,通过增加暖池的水平尺度,从而扩展MJO水平尺度,进而加强Kelvin波响应使得MJO东传加快;第二,通过增强该区域的水汽含量,减弱西太平洋纬向水汽梯度,导致纬向水汽平流增强,从而加速MJO东传。与前人研究不同,本研究发现西北太平洋增暖有助于加速模式中MJO的向东传播。西北太平洋增暖导致海温分布关于赤道更加对称,能够通过增强海洋性大陆北侧的水汽,使得背景场水汽分布关于赤道更加对称,从而有利于Kelvin波响应的发展。本研究的结论不仅能够提高我们对MJO传播动力机制的理解,也表明提高模式对背景场的模拟有助于改进对MJO传播特征的模拟。

关键词： MJO 东传速度 Kelvin 波响应背景场因子海温

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21世纪初青藏高原感热年代际增强对中国东部季风雨带关键区夏季降水年代际转折的影响

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地球物理学报 2020年第2期63卷 412-426页

作者：王欢李栋梁四川师范大学地理与资源科学学院成都610101 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

基于中国气象局提供的气象站点月值资料,NOAA、CMAP降水格点月值资料,NDVI卫星资料及再分析资料,利用统计方法分析了1961-2014年青藏高原感热与中国东部季风雨带关键区夏季降水的年代际变化,并根据热动力平衡方程结合CESM模式试验解释... 详细信息

基于中国气象局提供的气象站点月值资料,NOAA、CMAP降水格点月值资料,NDVI卫星资料及再分析资料,利用统计方法分析了1961-2014年青藏高原感热与中国东部季风雨带关键区夏季降水的年代际变化,并根据热动力平衡方程结合CESM模式试验解释了21世纪初高原感热异常对关键区夏季降水的影响机理.结果表明:21世纪初,黄淮、江淮地区降水增加,而长江以南地区降水减少.同时,高原感热也发生年代际增强,当春季感热增强后,大气热能上传导致夏季高原近地面产生气旋性环流异常,大气辐合;高层产生反气旋性环流异常,大气辐散.黄淮、江淮地区在对流层中低层受异常偏南风控制,高层受高原上空的大尺度反气旋环流影响产生异常偏北风.此外,高原感热增强通过影响黄淮、江淮地区产生暖平流输送和非绝热加热正异常,该区域产生异常的上升运动,降水量增加.长江以南地区在对流层中低层存在一个异常的反气性环流,有来自海洋的冷平流输送,同时大气非绝热加热在该地区为负异常,产生异常的下沉运动,降水量减少.模式敏感性试验的结果证实了当高原感热发生年代际增强,黄淮、江淮地区水平温度平流及非绝热加热为正异常,而在华南地区为负异常,从而导致黄淮、江淮地区大气上升运动增强,降水增加;而华南地区下沉运动增强,降水减少.

关键词：季风雨带关键区夏季降水青藏高原感热 21世纪初年代际变化环流热动力平衡 CESM模式试验

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1981—2012年西北东部夏季降水不同强度雨日变化及其环流特征的对比分析

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气象学报 2017年第3期75卷 384-399页

作者：姚慧茹李栋梁王慧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

利用1981—2012年中国西北东部198个台站的逐日气象观测数据和ERA-Interim再分析资料,分析了近32年中国西北东部夏季不同强度降水的雨日和雨量的变化特征,并对比了产生不同强度降水的大气环流系统的异同。结果表明,西北东部夏季降水以... 详细信息

利用1981—2012年中国西北东部198个台站的逐日气象观测数据和ERA-Interim再分析资料,分析了近32年中国西北东部夏季不同强度降水的雨日和雨量的变化特征,并对比了产生不同强度降水的大气环流系统的异同。结果表明,西北东部夏季降水以小雨和中雨为主,二者占夏季雨日的90%以上、占夏季雨量的70%左右。小雨日数占总雨日的比率在空间上自东南向西北递增;中雨、大雨、暴雨和(特)大暴雨日数的比率自东南向西北递减。夏季小雨、中雨日数和降水量均呈减少的趋势,21世纪初的减少速率慢于20世纪80—90年代;暴雨则呈略微增多的趋势。通过对1981和2003年的个例分析发现,乌拉尔山阻塞高压、蒙古气旋和西北太平洋副热带高压增强西伸时,有利于北方干冷气流和南方暖湿气流在西北东部交汇,降水较多;反之则降水较少。在冷、暖空气均增强的背景下,若冷、暖气团的交界线偏南,西北东部主要受北方冷气团控制,南边界的水汽输送较微弱,易发生小雨;若冷、暖气团的交界线偏北,西北东部主要受到南方暖湿气团的影响,南边界的水汽输送和辐合较强,多出现强降水,降水强度取决于水汽的强度和上升运动的高度。

关键词：西北东部降水日数降水强度环流特征

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基于深度学习的中国地面气温的多模式集成预报研究

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大气科学学报 2020年第3期43卷 435-446页

作者：智协飞王田季焱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/大气科学学院江苏南京210044

基于TIGGE资料中的欧洲中期天气预报中心、英国气象局、美国国家环境预报中心、韩国气象厅和日本气象厅2015年1月1日—9月30日中国及周边地区地面2 m气温24~168 h集合预报资料,利用长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)、... 详细信息

基于TIGGE资料中的欧洲中期天气预报中心、英国气象局、美国国家环境预报中心、韩国气象厅和日本气象厅2015年1月1日—9月30日中国及周边地区地面2 m气温24~168 h集合预报资料,利用长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)、浅层神经网络(Neural Networks,NN)、滑动训练期消除偏差集合平均(BREM)和滑动训练期多模式超级集合(SUP)方法对2015年9月5—30日26 d预报期进行集成预报试验。结果表明,BREM对5个单模式进行等权集成,预报结果易受预报效果较差模式的影响,整体预报技巧略低于单个最优模式ECMWF的预报技巧。其中在新疆南部,等权集成后的预报技巧更低。SUP的预报结果比所有单个模式预报更为准确。在144 h之前,SUP的误差明显小于ECMWF的预报误差,但随预报时效增加,误差增长幅度增大。NN对地面气温的预报效果与SUP的预报效果相当。LSTM整体预报效果最好,特别是在预报时效较长(超过72 h)时,比其他方法预报准确率明显提高。LSTM神经网络方法明显改进了我国西北、华北、东北、西南和华南大部分地区的气温预报,但在南疆部分地区误差较大。

关键词：深度学习人工智能多模式集成预报 LSTM神经网络地面气温

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CMIP6模式对亚洲陆地生态系统的模拟评估与预估

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气候变化研究进展 2023年第1期19卷 49-62页

作者：孙晓玲谢文欣周波涛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/大气科学学院南京210044

基于国际耦合模式比较计划第六阶段(CMIP6)模式模拟以及观测数据,评估了9个CMIP6模式对亚洲地区叶面积指数(LAI)、总初级生产力(GPP)和净初级生产力(NPP)的模拟性能。模拟评估结果表明,9个CMIP6模式能够较好地模拟出亚洲地区陆地生态系... 详细信息

基于国际耦合模式比较计划第六阶段(CMIP6)模式模拟以及观测数据,评估了9个CMIP6模式对亚洲地区叶面积指数(LAI)、总初级生产力(GPP)和净初级生产力(NPP)的模拟性能。模拟评估结果表明,9个CMIP6模式能够较好地模拟出亚洲地区陆地生态系统LAI、GPP和NPP的时空分布特征。综合来看,多模式集合(MME)模拟效果最佳,其模拟的LAI、GPP和NPP与观测的空间相关系数分别达到0.90、0.81和0.89,均方根误差在0.5左右。在此基础上,利用MME结果进一步预估了亚洲地区陆地生态系统在SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下的未来变化。总体而言,亚洲地区LAI、GPP和NPP到21世纪末都呈现上升趋势。其中,温室气体高排放情景下的上升趋势大于温室气体低排放情景下的上升趋势,亚洲中高纬度地区的增幅大于低纬度地区的增幅。从区域平均来看,到21世纪末期,与当今气候态相比,北亚LAI、GPP和NPP的增幅最大,其在SSP5-8.5情景下分别增加68%、106%和90%;东南亚增幅最小,分别为15%、34%和39%。在SSP1-2.6情景下,北亚LAI、GPP和NPP在21世纪末的增幅分别为23%、29%和26%;东南亚分别为3%、10%和11%,意味着未来全球变暖背景下亚洲区域陆地生态系统变绿和固碳幅度加强。

关键词：亚洲地区陆地生态系统 CMIP6 评估预估

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基于机器学习的中国夏季降水延伸期预报及土壤湿度的可能贡献

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高原气象 2024年第1期43卷 184-198页

作者：叶宇辰陈海山朱司光董寅硕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江苏南京210044 南京信息工程大学大气科学学院江苏南京210044

延伸期预报准确率较低的问题仍然是目前重要的科学难题,做好延伸期预报对防灾减灾具有重要意义。本文利用机器学习方法开展了中国夏季降水延伸期(5~30天)预报试验,并探讨了土壤湿度对降水延伸期预报的可能贡献。结果表明机器学习方法的... 详细信息

延伸期预报准确率较低的问题仍然是目前重要的科学难题,做好延伸期预报对防灾减灾具有重要意义。本文利用机器学习方法开展了中国夏季降水延伸期(5~30天)预报试验,并探讨了土壤湿度对降水延伸期预报的可能贡献。结果表明机器学习方法的预报结果准确率要比传统线性模型方法有较大改善,且在诸多机器学习方法中,以Catboost, Lightgbm和Adaboost三个机器学习模型为最优。进一步分析发现长江流域表层土壤湿度异常导致的蒸发异常和感热异常,能够引起大气环流和垂直运动异常,最终对夏季降水产生影响。使用三个最优的机器学习方法的集合计算出模型中各个预报因子的贡献率,发现在长江流域的延伸期降水中,局地土壤湿度主要在5~10天占主导作用,而前期降水主要在10~15天占主导作用,长江流域20~30天的延伸期降水基本上受到大尺度环流控制。还评估了非局地土壤湿度在延伸期降水中的作用,发现中南半岛表层土壤湿度主要对15~30天的长江流域延伸期降水有重要贡献。将中南半岛表层土壤湿度加入到东北地区延伸期降水模型中,发现对该地区延伸期降水预报准确率并无提升作用,验证了机器学习模型的可用性。该研究为延伸期降水预测以及探究预报因子贡献率提供了一定的参考。

关键词：机器学习延伸期预报夏季降水土壤湿度

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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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基于土壤湿度和年际增量方法的我国夏季降水预测试验

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大气科学 2016年第3期40卷 591-603页

作者：刘婷婷陈海山蒋薇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京210044 南京信息工程大学大气科学学院南京210044 江苏省气候中心南京210008

选取欧亚大陆9个关键区的土壤湿度年际增量作为预测因子,采用变形的典型相关分析（BP-CCA）结合集合典型相关分析（ECC）方法建立集合预测模型,对我国东部夏季降水的年际增量进行预测,进而预测夏季降水。其中,1980-2004年的资料用于历... 详细信息

选取欧亚大陆9个关键区的土壤湿度年际增量作为预测因子,采用变形的典型相关分析（BP-CCA）结合集合典型相关分析（ECC）方法建立集合预测模型,对我国东部夏季降水的年际增量进行预测,进而预测夏季降水。其中,1980-2004年的资料用于历史预测试验,而2005-2014年的资料用于独立样本预测试验。首先利用BP-CCA方法对9个因子分别建立单因子预测模型,然后采用ECC方法对9个预测因子按照不同的组合方式建立集合预测模型,并且对独立样本检验的效果进行了评估。结果表明,不同预测因子的组合对我国夏季降水均表现出一定的预测能力：东欧平原、贝加尔湖以北、我国河套地区及长江以南地区的土壤湿度对华北夏季降水预测效果较好;而巴尔喀什湖以北地区、我国西北地区、河套地区以及长江以南地区的土壤湿度对江淮夏季降水有较好预测效果;东欧平原、巴尔喀什湖以北地区以及我国河套地区的土壤湿度对华南降水预测技巧较高。这三组模型预测出的降水变化趋势与相应区域的观测结果较为一致,且预测评分（PS）均超过70分,距平相关系数（ACC）均为正值。研究表明土壤湿度因子中包含了对我国夏季降水有用的预测信号,可以考虑将土壤湿度应用于夏季降水的预测业务中。

关键词：夏季降水预测土壤湿度年际增量

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