Anomalous winter temperature and precipitation events in southern China

This paper analyzed the anomalous low-temperature events and the anomalous rain-abundant events in January since 1951 and winter since 1880 for southern China.The anomalous events are defined using ±1σ thresholds.Twelve cold Januaries are identified where temperature anomaly below-1σ,and ten wet Januaries are identified where precipitation anomaly above +1σ.Among these events there are three patterns of cold-wet Januaries,namely 1969,1993 and 2008.The NCEP/NCAR reanalysis data are used to check the atmospheric circulation changes in association with the anomalous temperature and precipitation events.The results show that the strong Siberian High(SBH),East Asian trough(EAT) and East Asian jet stream(EAJS) are favorable conditions for low-temperature in southern China.While the anomalous southerly flow at 850 hPa,the weak EAT at 500 hPa,the strong Middle East jet stream(MEJS) and the weaker EAJS are found to accompany a wetter southern China.The cold-wet winters in southern China,such as...更多 January of 2008,are mainly related to a stronger SBH,and the circulation in the middle to upper troposphere is precipitation-favorable.In wet winters,the water vapor below 500 hPa is mainly transported by the anomalous southwesterly flow and the anomalous southern flow over the Indo-China Peninsula and the South China Sea area.The correlation coefficients of MEJS,EAMW(East Asian meridional wind) and EU(Eurasian pattern) to southern China precipitation in January are +0.65,-0.59 and-0.48 respectively,and the correlations for high-pass filtered data are +0.63,-0.55 and-0.44 respectively,the significant level is all at 99%.MEJS,EAMW and EU together can explain 49.4% variance in January precipitation.Explained variance for January and winter temperature by SBH,EU,WP(west Pacific pattern) and AO(Arctic Oscillation) are 47.2% and 51.5%,respectively.There is more precipitation in southern China during El Nio winters,and less precipitation during La Nia winters.And there is no clear evidence that the occurrence of anomalous temperature events in winter over southern China is closely linked to ENSO events.     

一次鄂北春季降雪过程分析和数值模拟

采用非静力中尺度模式WRF,对2010年4月中旬鄂北襄樊出现的一次罕见春季降雪过程的天气系统和降雪云微物理量的三维分布特征进行了模拟分析。结果表明,该模式较好地模拟了降雪中心和主要的固体降水形态。进一步分析表明,西北干冷空气南下造成了环境降温和长江中游槽线切变区激发对流的发展,在对流层中层直接形成固态降水物质,低层高湿和充足的水汽输送是这次降雪过程形成的重要因素。     

2011年贵州两次降雪天气过程的多普勒雷达产品特征分析

利用常规观测和新一代多普勒天气雷达回波资料对2011年1月17日至20日贵州省出现的两次降雪天气进行详细的特征分析。结果表明：贵州降雪回波强度一般〈30dBz,中心强度普遍在30-40dBz之间,反射率因子的分布梯度不大;但降雪过程中夹杂冰粒的时候,回波中心强度能达到50dBz。降雪回波的顶高一般在7km以下,其中顶高5-7km的情况占到60％左右,发展旺盛时回波顶高可达到8km以上。降雪回波径向速度的等值线比较密集,沿径向梯度变化大。“牛眼”状回波是降雪回波的一个典型特征,“牛眼”状回波正负速度中心值的大小与降雪量存在一定的正比关系。风廓线产品的近地面层风向对于预报降水类型有明显的指示意义,当风廓线产品上近地面1．5km高度的风向由东偏南转为东偏北时,地面冷平流取代暖平流,雨夹雪向纯雪转换,反之,暖平流取代冷平流,则是纯雪向雨夹雪转换,或者降雪减弱消失。     

祁连山区1997-2004年积雪面积和雪线高度变化分析

利用1997-2004年5～8月的NOAA-AVHRR和EOS-MODIS卫星资料、周遍气象台站气象数据、人工增雨雪等相关资料,对河西内陆河流域上游的祁连山区积雪、冰川的光谱特征进行了判识,并分析了积雪面积和雪线高度变化.结果表明:6～8月祁连山西、中、东部的积雪面积都呈下降趋势,5月积雪面积有所升高;雪线高度处的气温在5月为降低趋势,6月和8月略有升高,7月升高最快;5～8月随时间的变化,祁连山区累计降水量都呈现出不同程度的增加;祁连山西、中部积雪面积和雪线高度随降水和气温的变化有明显的响应,并且中部较西部明显.人工增雪作业对祁连山雪消融具有缓冲作用.     

2009-2017年辽宁省降雪含水比变化特征研究

降雪含水比（Snow-to-liquid ratio,缩写为SLR）是降雪深度预报中将定量降水预报（Quantitative precipitation forecast,缩写为QPF）转化为雪深预报所必须的重要参数。利用2009-2017年冬半年辽宁省国家基本站逐小时降水量、积雪深度加密观测资料以及地面气温、地面温度、极大风速、天气现象等资料,通过制定适合本研究的质量控制标准,严格筛选降雪事件,分析辽宁省SLR的变化特征以及气温对降雪含水比的影响,研究结果表明：（1）辽宁省小时SLR的平均值为11,略高于经验值10,虽然SLR变化范围跨度很大,但主要集中在2~20内变化,而SLR大于30的极端值出现频率较低;（2）平均SLR在辽宁省不仅存在明显的空间分布差异,还存在显著的月变化特征;（3）地面气温与SLR有很好的相关性,平均SLR在不同气温区间变化明显,在-15℃附近SLR存在峰值,峰值前随气温降低平均SLR明显增大,而峰值后随着气温降低SLR突然减小。研究结果为今后辽宁冬季降雪深度预报中合理使用SLR这一重要参数提供参考。     

2008年初我国低温雨雪冰冻灾害的气候特征

利用中国606个时间序列超过40 a的气象台站逐日气温、降水和天气现象等资料,确定了定义低温、降雪、冰冻和多年一遇等指标的方法,对2008年初我国低温雨雪冰冻灾害的空间分布、持续时间、历史强度和灾害影响等进行了综合分析。结果表明：2008年1月中旬到2月上旬,我国长江中下游至江南地区发生了历史罕见的低温雨雪冰冻灾害,灾害发生区域的最大连续低温日数、最大连续降雪量和最大连续冰冻日数均为1951年以来历年冬季的最大值,综合各种指标统计其强度为百年一遇。此次灾害具有影响范围广、持续时间长、发生强度大等特点,对我国电力、交通、农业、林业、人民生活等方面产生了重大影响。     

乌兰察布市罕见暴雪的诊断分析

利用常规资料、数值预报产品和T213格点资料,从环流形势、物理量场等方面对乌兰察布市2007年3月2—4日的罕见暴雪及强寒潮进行了诊断分析。结果表明:高空冷槽、中低层低涡、地面河套倒槽锋面,是导致这次降雪及强寒潮的主要影响系统。而东高西低的环流形势使得西南气流将长江中下游的水汽及能量源源不断输送到乌兰察布市上空,为强降雪提供了水汽及能量的来源,副高位置偏西或偏北以及下游的阻塞系统稳定维持是这次暴雪发生的关键。     

2018年1月中国东部季风区降雪异常的特征及原因

2018年1月中国东部季风区发生异常的降雪分布及局地的雨雪冰冻灾害。在分析东部季风区降雪时空分布特征的基础上,模拟典型站点的气团移动轨迹,并利用OLR数据研究水汽源区变化及输送过程对降雪异常的影响。结果表明:1月降雪主要分布在黄河以南地区,降雪范围内呈现出降雪量由南向北降低的规律,且降雪持续时间减小;西北方向西风带混合输送与南向水汽源区及近源局地水汽循环是降雪区主要的水汽来源,随着水汽移动轨迹的变化,降雪的空间分布也随之改变;水汽源区的变化状况通过对水汽输送通量及路径的改变,进而决定着东部季风区降雪量与时空分布特征,2018年1月水汽源区表现出明显La Nina年特征,并与气团的移动轨迹相吻合,La Nina事件应是导致降雪异常的深层次原因。     

呼和浩特市一次局部降雪漏报的原因

对2008年3月22日呼和浩特北部武川县及市区降雪漏报的原因进行了分析,认为本次降雪出现在地面冷锋后部,冷高压的东部,是下沉逆温和锋面逆温共同作用的结果。造成预报失误的主要原因是:(1)从环流形势高低层的配置分析认为未来天气主要以降温和大风为主,因为低层湿度较小,预报时忽略了前期的降水作用。(2)各种数值预报产品也没有分析出降水预报。(3)呼和浩特北部特殊的地形对降水也起到了一定的作用。(4)对下沉逆温和锋面逆温在高压前部造成的降水认识不够。     

1970—2019年内蒙古大兴安岭林区降雪特征分析

基于1970—2019年内蒙古大兴安岭林区11个气象站逐日降水量和温度资料, 提取降雪数据, 采用趋势分析法、距平法、M-K突变法、滑动t检验法等, 分析了大兴安岭林区降雪的时空变化特征。结果表明: 大兴安岭林区总降雪量和各等级降雪量均呈增加趋势, 其中小雪和暴雪的降雪量增加趋势较小; 小雪和中雪量在21世纪00年代达到最大值, 大雪和暴雪量在21世纪10年代达到最大值; 各等级降雪量对总降水量的贡献率为小雪>中雪>大雪>暴雪; 各等级降雪量年内月变化均呈M型分布, 总降雪量高峰出现在11月; 总降雪量在1995年有显著突变, 小雪、中雪、大雪、暴雪降雪量无显著突变年份。空间上总降雪量和各等级降雪量(除暴雪外)大体呈北多南少、西多东少的变化趋势。大兴安岭林区降雪初始日呈延后趋势, 终止日呈提前趋势, 雪季长度呈每10 a缩短2.3 d的趋势。