盘点2011国内外十大天气气候事件--解读2011旱涝急转

2011年12月30日下午,中国气象局举办的“2011年国内外十大天气气候事件”评选结果揭晓。     

中国地面相对湿度非均一性检验及订正

利用加拿大环境部气候研究中心研发的PMTred和PMFT方法,选取均一的邻近站为参考站,使用相关系数权重平均构建参考序列,结合元数据信息,对1951-2014年中国2400多个国家级地面站月平均相对湿度进行了非均一性检验与订正,并分析了造成相对湿度序列非均一的主要原因。结果表明,中国地面相对湿度资料存在较严重的非均一问题,68%的台站存在断点,人工观测转自动观测、迁站和时次变化是造成序列非均一的主要原因。整套资料负订正量所占比例较高,订正范围主要集中在-5%～0之间,这种负订正量与人工转自动观测后相对湿度观测值偏低有密切关系。这也使得订正后中国平均相对湿度趋势与订正前存在明显差异,订正前中国平均相对湿度呈下降趋势,订正后相对湿度没有趋势性变化。     

1961—2012年中国冬半年霾日数的变化特征及气候成因分析

利用全国664站1961—2012年逐日霾观测资料、降水量、平均风速和最大风速资料,分析中国霾日数变化特征及其气候成因。结果表明：我国年霾日数分布呈明显东多西少特征,中东部大部地区年霾日数在5～30 d,部分地区超过30 d,西部地区基本在5 d以下。霾日数主要集中在冬半年,冬季最多,秋季和春季次之,夏季最少,12月是霾日数最多的月份,约占全年霾日数的2成。我国中东部地区冬半年平均霾日数呈显著的增加趋势（1.7 d/10a）,霾日数显著增加时段主要在1960年代、1970年代和21世纪初,在1970年代初和21世纪初发生了明显均值突变。从区域分布来看,华南、长江中下游、华北等地霾日数呈增加趋势,而东北、西北东部、西南东部霾日数呈减少趋势。持续性霾过程增加,持续时间越长的霾过程比持续时间短的霾过程增加更为明显。不利的气候条件加剧了霾的出现。霾日数与降水日数在中东部地区基本以负相关为主,中东部冬半年降水日数呈减少趋势（-4 d/10a）,表明降水日数的减少导致大气对污染物的沉降能力减弱。另一方面,霾日数与平均风速和大风日数以负相关为主,而与静风日数则以正相关为主,冬半年平均风速和大风日数减小,静风日数增加,表明风速减小导致空气中污染物不易扩散,从而更易形成霾天气。     

20世纪西北地区降水量变化特征

利用英国东安哥拉大学气候研究中心(CRU)的Hulme最新的1900-1998年的全球降水量资料,分析了20世纪西北地区降水量的变化特征.结果表明,20世纪西北地区降水量处于下降通道中,后期略有回升;西北地区东部和西部降水量的年代际变化有相反的趋势;20世纪后期西北地区中西部降水量有明显的增多趋势,东部降水量持续偏少,干旱连年发生.     

塔里木盆地中的大气环流及昆仑山北坡的黄土堆积

通过分析塔克拉玛干沙漠风积地貌形态所揭示的风向及盆地边缘25个气象站40 a的盛行风,我们恢复了盆地中沙尘暴形成时的风场。对大气环流分析表明,在暖季（春、夏）由于地面对大气感热加热作用强烈,形成了浅薄的热低压。当冷空气入侵时,在和田—于田—民丰一带形成强大的辐合上升区,使这个地区成为中国沙尘暴发生频率最高的地区,其扬起的粉尘沉降在昆仑山北坡而形成黄土堆积。由于冷空气入侵的强度不同,粉尘的扬升高度也不同,昆仑山北坡黄土厚度表明平均扬升高度在海拔2 900~3 400 m左右,最强的沙尘暴可将粉尘扬升到5 500 m的西风急流区。     

基于FY-3C微波辐射成像仪海表温度产品的偏差订正方法研究

提出一种针对FY-3C搭载的微波辐射成像仪（MWRI）海表温度产品的分段回归偏差订正方法,该方法通过引进气候态海表温度数据,建立与关联实测海表温度相匹配的回归模型,并通过对模型中关联变量的误差分析,选择最优样本进行分段回归,以实现对海表温度数据的重新估计。通过对MWRI海表温度数据的偏差订正试验表明,采用分段回归方法获得的订正结果无论在误差指标的空间分布还是时间序列上,都要明显优于采用传统概率密度函数偏差订正方法的结果。其中,采用概率密度函数方法订正后的海表温度产品误差标准差和均方根误差从订正前的0.9—1.0℃,减小到0.8℃左右,而采用分段回归方法获得相应的订正误差仅为0.6℃左右,订正效果有明显改善。      

2016年汛期中国降水极端特征及与1998年对比

本文利用国家气象信息中心提供的1961—2016年全国2341个气象观测站日和小时降水量资料,分析了2016年中国汛期降水的极端特征,并与1998年进行比较。主要结论如下：2016年汛期全国平均降水量为1961年以来历史同期最多,共有140站汛期降水量突破1961年以来历史同期极大值,有112站出现历史次极大值,比1998年分别偏多54和47站。1998年降水极值主要出现在东北和长江中上游地区,2016年主要出现在华东地区,而且范围更加集中。共出现6972站次暴雨,其中大暴雨1251站次,为1961年以来最多。44次大范围暴雨过程持续时间达90 d,总体呈现“中间强、前后弱”的特征。有417站出现日降水量极端事件,其中88站突破历史纪录,创1961年以来新高;最大小时降水量共有113站突破历史极值,比1998年偏多29站。从空间分布来看,日降水量极端事件2016年主要位于华东和华北地区,1998年集中在中部地区;破纪录小时降水2016年主要在西部地区,而1998年东部地区更为突出。     

新一代天气雷达布网设计的有效覆盖和地形遮挡分析

一般情况下,地形影响造成的雷达波束遮挡是长期保持不变的。研究雷达地形遮挡情况有助于提升雷达探测资料的有效性和可靠性。利用先进星载热发射和反射辐射仪全球数字高程模型地形数据,对我国已建成的208个新一代天气雷达站点进行地形遮挡分析,计算业务体扫模式(Volume Coverage Pattern modes, VCP)21的九个仰角下200 km范围内雷达反射率的波束阻挡系数,绘制观测仰角分别为0.5°、1. 45°、2. 4°和3. 35°时雷达有效观测区域的覆盖图,计算相应的有效覆盖面积。结果表明全国新一代天气雷达站200 km范围内0. 5°、1. 45°、2. 4°和3. 35°仰角平均遮挡比例分别为30. 7%、8. 5%、2. 5%和1.0%,平均有效覆盖面积分别为83210.5、109354.2、118170.9、121631.5 km~2,只有少数几个雷达站受邻近山脉地形遮挡影响严重,雷达站总体有效覆盖情况较好。     

Operational climate prediction in the era of big data in China: Reviews and prospects

Big data has emerged as the next technological revolution in IT industry after cloud computing and the Internet of Things. With the development of climate observing systems, particularly satellite meteorological observation and high-resolution climate models, and the rapid growth in the volume of climate data, climate prediction is now entering the era of big data. The application of big data will provide new ideas and methods for the continuous development of climate prediction. The rapid integration, cloud storage, cloud computing, and full-sample analysis of massive climate data makes it possible to understand climate states and their evolution more objectively, thus predicting the future climate more accurately. This paper describes the application status of big data in operational climate prediction in China; it analyzes the key big data technologies, discusses the future development of climate prediction operations from the perspective of big data, speculates on the prospects for applying climatic big data in cloud computing and data assimilation, and puts forward the notion of big data-based super-ensemble climate prediction methods and computerbased deep learning climate prediction methods.