太湖流域梅雨的划分及其典型年异常成因分析

针对目前尚缺乏客观的流域梅雨划分指标的现状,本文依据最新的梅雨监测国家标准与NCEP/NCAR再分析资料,利用19862016年太湖流域水文年鉴逐日雨量整编资料,重新划分了太湖流域入/出梅日期,计算了梅雨特征量,构建了梅雨洪水指数(RFI),并对梅雨期超设计、超警戒洪水年的环流异常成因进行分析.研究表明:(1)新标准下太湖流域多年平均在6月17日入梅,7月11日出梅,梅雨期长度24 d,梅雨量266.8 mm;与历史序列相比,新标准确定的梅雨量一致率较高,其次是入梅时间和出梅时间.(2)雨日数和副高脊线北跳时间是影响入/出梅确定的两个重要因素,新标准将1992、2013年定为空梅,1986、1987、1989、1996、2005年历史入/出梅日期向后调整,1988、2007年出梅日期向前调整,更为合理地反映了梅雨的高温高湿气候特征,客观性较强.(3)梅雨量越大,雨强越大,太湖水位越高,流域越易涝;以梅雨洪水指数作为参考因子,考虑到影响太湖洪水形成的两个关键因子(梅雨期起涨水位、最大7 d降水量占梅雨量的比例),对入梅起涨水位异常偏高、因集中强降雨引起太湖洪水的指示意义较强.(4)高低纬环流配置关系密切,来自西太平洋经南海的偏南气流、印度洋经孟加拉湾的西南暖湿气流汇合后与来自北方的冷空气在太湖流域交汇,太湖流域垂直上升运动异常强烈,触发降雨层结不稳定能量释放,导致暴雨持续形成洪水.     

对中国与东盟开展林业产业合作的思考

东盟地区是"一带一路"两条路线的汇集区,也是我国发展周边外交的优先地区之一.中国与东盟双方林业资源丰富,林业产业合作是双方合作的重要组成部分.在推动中国和东盟各国在经济社会可持续发展、维护生态安全、促进绿色惠民等方面,林业产业合作发挥着不可替代的作用.     

有关东亚夏季风北边缘的定义及其特征

采用欧洲中心(ECMWF)44年冉分析(ERA40)日总可降水量(TPW)资料,用标准化可降水量指数(NPWI)定义了夏季风北边缘,并进一步研究了亚洲夏季风北边缘的气候特征及其年际、年代际变化特征.结果表明,用标准化町降水量指数定义的夏季风北边缘在哑洲可以确定出印度夏季风系统和东亚夏季风系统;就夏季风北边缘的平均位置而言,其在100°E以西沿青藏高原南侧呈东一西走向,年际变化极小;在100°E以东呈东北-西南走向,从青藏高原东侧北上经西北地区东部、华北地区北部、东北地区西部延伸到东北亚地区,并存在明显的年际、年代际变化.     

宝鸡市干旱气候特征分析

通过对1961--2006年宝鸡市各县的降水和气温资料分析,计算了各县历年各月湿润指数（m）,剖析宝鸡干旱发生的气候规律及对农业生产的影响。经过统计分析发现,宝鸡市的干旱具有发生频繁,个别年份比较严重,塬区多于山区,低海拔多于高海拔;小旱多,大中旱少;春旱短;初夏早不利于夏播;伏早在川塬区严重,山区较轻;秋早少,危害轻;冬早多,危害轻;季节性明显的气候特征。     

广西种植火龙果的气候条件分析

通过对广西的气候条件和火龙果生长适宜气候条件的分析,得出广西的光、温、水等气候条件基本适宜火龙果的生长,但要注意防御低温冻害、洪涝、大风等气象灾害的危害,为火龙果在广西的推广种植提供科学参考。     

一次寒潮降温过程的等熵位涡和热力学分析

通过等熵位涡和热力学能量方程的各项诊断对2018年1月上旬我国东部一次寒潮天气过程进行分析,重点给出垂直运动在寒潮降温中的作用。结果表明：此次寒潮天气过程主要受蒙古国南部的横槽转竖影响,巴尔喀什湖东部和西伯利亚地区及其北部为引起这次寒潮的主要冷空气源地。欧亚大陆北部和极区对流层高层和平流层低层的高位涡强冷空气沿着等熵面向南向下平流,引导强冷空气侵袭我国东部。等熵位涡大值区的东侧对应上升运动区,有利于降水的产生。寒潮期间风场平流引起的850 hPa强降温区主要位于东南沿海地区,降温幅度最高可达6×10^-4 K·s^-1,而东北地区在整个寒潮期间冷平流强度较弱,最大降温幅度仅约为1×10^-4 K·s^-1。通过计算东南沿海和东北地区区域平均风场平流和垂直运动引起850 hPa温度变化,得出寒潮期间两地的温度总降幅约为1×10^-4 K·s^-1。东南沿海地区的寒潮主要由风场的冷平流引起,而东北地区则是由冷平流和垂直上升运动的共同作用引起。垂直方向上,东北地区冷空气能影响的高度要远高于东南沿海地区。     

LOW-FREQUENCY CIRCULATION AND EXTENDED-RANGE FORECAST IN CONNECTION WITH AUTUMN EXTREME HEAVY RAINFALL PROCESS IN HAINAN

Observed daily precipitation data from the National Meteorological Observatory in Hainan province and daily data from the National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research (NCEP/NCAR) reanalysis-2 dataset from 1981 to 2014 are used to analyze the relationship between Hainan extreme heavy rainfall processes in autumn (referred to as EHRPs) and 10–30 d low-frequency circulation. Based on the key low-frequency signals and the NCEP Climate Forecast System Version 2 (CFSv2) model forecasting products, a dynamical-statistical method is established for the extended-range forecast of EHRPs. The results suggest that EHRPs have a close relationship with the 10–30 d low-frequency oscillation of 850 hPa zonal wind over Hainan Island and to its north, and that they basically occur during the trough phase of the low-frequency oscillation of zonal wind. The latitudinal propagation of the low-frequency wave train in the middle-high latitudes and the meridional propagation of the low-frequency wave train along the coast of East Asia contribute to the ‘north high (cold), south low (warm)’ pattern near Hainan Island, which results in the zonal wind over Hainan Island and to its north reaching its trough, consequently leading to EHRPs. Considering the link between low-frequency circulation and EHRPs, a low-frequency wave train index (LWTI) is defined and adopted to forecast EHRPs by using NCEP CFSv2 forecasting products. EHRPs are predicted to occur during peak phases of LWTI with value larger than 1 for three or more consecutive forecast days. Hindcast experiments for EHRPs in 2015–2016 indicate that EHRPs can be predicted 8–24 d in advance, with an average period of validity of 16.7 d.     

长江梅雨的长期变率与海洋的关系及其可预报性研究

采用最新发布的梅雨国家标准资料,以长江区域梅雨为代表,在分析区域梅雨的多时间尺度变化特征的基础上,从海洋外强迫影响因子角度探讨了梅雨的可预报性来源,进一步综合海洋背景变率和预测模型回报试验讨论梅雨异常的可预报性。结果表明:（1）长江梅雨呈现周期为3-4、6-8、12-16、32、64 a的多时间尺度变化分量和长期减少趋势。其中,3-4 a准周期变化是梅雨异常变化的主要分量。梅雨的干湿位相转变受12-16 a的准周期变化调制,极端涝年易出现在12-16 a准周期变化湿位相和3-4 a变化分量峰值位相叠加的情况。（2）长江梅雨的各准周期变化分量有不同的海洋外强迫背景,是梅雨可预报性的重要来源。与时间尺度较短的年际变化分量相关联的海温关键区主要分布于热带,而与时间尺度较长的年代际或多年代际变化分量相联系的海温关键区则来自中高纬度。3-4 a准周期变化分量的海洋外强迫强信号随季节变化由前冬的ENSO（厄尔尼诺-南方涛动）转为春末夏初的印度洋偶极子（IOD）。6-8和12-16 a年准周期变化分量的海洋强迫关键区主要位于太平洋。准32和准64 a周期振荡则受北太平洋多年代际变化（PDO）和北大西洋多年代际变化（AMO）的共同影响。梅雨的长期变化趋势则与全球变暖背景及以PDO为代表的年代际海洋外强迫因子相联系。（3）尽管梅雨异常与ENSO的正相关关系呈现减弱趋势,但20世纪70年代以后的梅雨异常年际变化分量的可预报性有所增大。（4）将梅雨各变化分量作为预测对象分别建模,进一步构建梅雨异常预测统计模型。采用该模型对近5年梅雨预测进行独立样本检验,有较好的回报效果,验证了梅雨异常年际分量可预报性的稳定性以及基于多时间尺度分离建立梅雨预测模型的优越性。      

2006年长江中下游地区梅雨季节划分的探讨

为了建立长江中下游地区梅雨季节的新样本,采用以环流为主导的常规方法,利用NCEP/NCAR逐日再分析资料及长江中下游5站降水资料,对2006年长江中下游地区梅雨季节的特征量进行了诊断分析,并讨论了梅雨与夏季风的关系。结果表明,将6月5候和7月4候分别划为2006年长江中下游地区梅雨季节的起始和结束时间是较为合适的;2006年长江中下游地区梅雨季节对应的梅雨量较常年偏少,这与梅雨季节中印度夏季风和东亚夏季风（包括南海夏季风和副热带夏季风）强度较常年偏弱有关。     

中国梅雨影响因子的研究综述

本文主要回顾了中国气象学者对季风系统下的梅雨及梅雨的大尺度影响因子方面的主要研究进展,并总结了有关中国梅雨的划分与预测方面的最新研究成果。最后,本文还提出了有关梅雨影响因子及预测等方面值得进一步研究的问题。