四川盆地冬季霾日数的分布特征及其与气象条件和海温关系

利用四川盆地气象站点资料和NCEP/NCAR再分析资料,结合四川盆地冬季霾日数的时空变化特征,分析了影响盆地冬季霾日数的气象条件,探讨了海温异常对冬季霾日数的可能影响,基于海温关键区建立冬季霾日数预测模型,并检验了模型的预测能力.研究表明,四川盆地冬季霾日数呈弱增加趋势;四川盆地三大城市群为冬季霾多发区;四川盆地冬季霾...     

近几年我国霾污染实时季节预测概要

近些年,中国东部经历了严重的霾污染,对人体健康、交通安全、生态系统以及社会经济有巨大的危害。在1周以内的霾污染预报之外,季节尺度的霾污染预测可以给减排治污措施的制定提供更长时间尺度的科学支撑。本文以年际增量为预测对象,选取前期外强迫因子为自变量,分别针对京津冀和长三角区域建立逐月的冬季霾日数季节尺度预测模型,并开展了实时的季节预测。总体来看,京津冀和长三角区域预测模型的性能大体处于相似的水平,均方根误差在2 d左右,对距平符号的捕捉率在80%以上,对霾日数变化的长期趋势具有很好的再现能力。在2016/2017年冬季京津冀霾日数实时预测中,模型预测的结果相对于常年值的定性结论全部准确,相对于前一年污染状况的结论大多数准确。在2017/2018年冬季长三角霾日数实时预测中,12月和1月的预测误差较小,2月的预测误差在2 d左右。     

最近40年中国雾日数和霾日数的气候变化特征

根据1971～2010年567个中国地面观测站点的雾日数和霾日数资料,分析了我国雾日数和霾日数的空间分布、季节变化以及年代际变化特征,并且利用REOF（旋转经验函数正交）分解对雾日数进行气候区划。结果表明：（1）雾主要分布在东南沿海地区、四川盆地地区、湘黔交界、山东沿海以及云南南部等地区。霾主要集中于华北、河南以及珠三角和长三角地区。（2）在季节变化上：秋、冬季雾和霾的分布大于春夏。（3）雾日数和霾日数年代际变化明显,雾日数在20世纪70至90年代较多,20世纪90年代以后减少;霾日数自2001年以来急剧增长。（4）雾日数可以共可分为10个区,其中华北区、川渝区以及长江中下游区是雾出现频率较高的几个重点区域。     

陕西省冬季霾天气的背景环流与欧亚大陆积雪深度的联系

基于1980-2017年陕西省地面气象观测站观测资料、NCEP/NCAR月平均再分析资料和日本JRA-55再分析陆地雪深资料,对1980-2016年陕西冬季霾日数的时空变化及可能原因进行了分析。根据陕西冬季霾日数偏多年与偏少年的高度场环流背景,研究了影响陕西省冬季霾日数的主要环流系统。对欧亚大陆积雪深度分布对于陕西省冬季霾日数的影响进行了探讨。研究表明:(1)乌拉尔山地区的500hPa高度场负(正)异常中心,是有利于陕西省冬季霾日数增多(减少)的大气背景环流,影响陕西省霾日数变化的海平面气压存在地中海地区与中亚至西伯利亚地区反位相变化的特征。(2)欧洲地区积雪深度增加(减小),会造成陕西省冬季霾日数的减少(增多)的气象条件。(3)欧亚大陆积雪深度分布与陕西省冬季霾日数的相关呈现欧洲地区与西伯利亚地区反位相的分布,冬季积雪深度指数与陕西省冬季霾日数相关大于0.41,积雪深度指数正(负)异常会造成乌拉山地区位势高度负(正)异常,不利于(有利于)冷空气向东亚移动,造成有利于陕西省冬季霾日数的增多(减少)的气象条件。     

我国中原至华北平原冬季雾-霾与北半球大气环流异常

采用2000—2017年1月地面和高空观测基本气象要素(气压、温度、湿度、风、能见度和雾-霾天气现象等)观测信息、1980—2016年1月NCEP再分析资料等,基于气候平均态的环流异常特征分析,发展对平均气候态出现异常变化的综合诊断分析方法,研究华北地区冬季典型雾-霾多寡年大气环流的三维结构及其遥相关异常特征。结果表明:2000—2017年冬季1月,华北平原、中原等黄河中下游地区冬季雾-霾的发生日数呈增加趋势,雾-霾发生日数线性增加拟合趋势相关确认系数为R2=0.36,超过0.001的显著性水平。基于气候平均态环流异常特征分析表明,华北平原、中原等黄河中下游地区雾-霾污染出现多、寡年的对流层大气大尺度环流分布差异显著。气候平均态的环流异常特征分析表明,多雾-霾年,在冬季1月影响中国的冷空气主要路径上,自极地区泰米尔半岛,经中西伯利亚、贝加尔湖地区到中国东部区域,对流层中层与高层位势高度距平呈现"高—低—高"的分布,在低层则出现"东高西低"的气候平均态异常分布;少雾-霾年,该分布型不复存在,并出现反位相特征。多雾-霾年的这种异常环流分布型可为中原至华北平原冬季雾-霾的频发提供有利的气候背景,是该区域冬季雾-霾多发的重要原因。     

基于东亚冬季风指数的安徽省冬季霾预测研究

东亚冬季风强度与中国中东部冬季霾日数的变化在年际尺度上密切相关,这为霾的短期气候预测提供了可能的物理因子。利用NCEP/NCAR再分析资料和安徽省1980-2016年气象观测数据,采用统计分析方法研究安徽省1月霾日数与同期不同东亚季风指数的关系,确定了安徽省不同区域冬季霾的主要季风指数预测因子,建立安徽省冬季霾的月尺度预测模型,并进行了验证。结果表明:(1)1月气候霾日数与6类东亚冬季风指数均呈反相关关系,其中淮河以北、江淮之间两个区东亚大槽强度指数与气候霾日数的相关系数在各项指数中最高,沿江江南为西伯利亚高压强度指数与气候霾日数的相关系数在各项指数中最高。(2)不同分区建立的1月气候霾日数的预测模型均通过了α=0. 01的显著性水平检,验证结果表明,霾日数预测等级与实况等级基本一致,各区均未出现预测错误的情况,表明模型具有较好的预测表现。(3)在安徽省冬季霾实际预测业务中,相比NCEPCFS2模式输出的环流预报场,ECMWFSYSTEM4模式输出环流预报场的预测效果更好。     

江西省近50年霾天气时空分布特征及成因分析

利用1964—2013年江西省83个站逐日霾观测资料,运用线性倾向估计等统计方法,分析江西省近50年霾时空变化特征及其与气候要素的关系。结果表明:江西霾日数呈赣中北部多、赣南少的特点,赣中的萍乡—宜春—抚州—上饶一带以及赣北北部的九江中部、景德镇北部地区是霾天气多发区,年均霾日数在30 d·a~(-1)以上。冬季霾日数最多,萍乡—宜春—鹰潭地区中北部、南昌—九江的中部以及上饶东部地区超过20 d·a~(-1),春季和秋季次之,夏季最少。12月是霾日数最多的月份,接近全年霾日数的2成。江西省霾日数呈年际增长的趋势,增长率为11 d·(10 a)~(-1),气候趋势系数为0.78,通过0.01的显著性水平检验。霾日数与平均风速和大风日数均呈负相关,而与静风日数呈正相关。近50年平均风速和大风日数呈下降趋势,静风日数呈上升趋势,这可能导致空气中污染物不易扩散而形成更多的霾天气。江西省降水日数呈减少趋势[-6.3 d·(10a)~(-1)],气温呈增暖趋势[0.15℃·(10a)~(-1)],霾日数与气温和降水日数分别呈正、负相关。     

1981~2018年成都平原经济区霾日变化分析

基于1981~2018年成都平原经济区44个气象站点霾日观测资料,分析了该地区霾日的时空演变特征,并利用城市群霾日综合评估模型范式对区域空气质量进行了量化分析。结果表明:（1）成都平原经济区高霾日多集中在德阳、成都和乐山等城市地区,冬季霾日最多,春秋季次之,夏季最少;（2）1991~2000年为成都平原经济区霾日数的高发阶段,2011~2018年霾日数呈明显下降趋势;（3）EOF（Empirical Orthogonal Function）和小波分析均揭示出成都平原经济区霾日数呈明显下降的趋势,其中资阳、成都、遂宁下降最快,仅绵阳北部呈小幅上升趋势。      

温州地区雾霾气候特征及其预报

利用温州8个气象站点近40年的雾日和霾日统计资料,从时间和空间两方面分析了温州雾、霾日数的气候特征和变化规律。结果表明, 1971—2008年期间,温州市区（平原）地区雾日数显著减少,洞头（海岛）地区雾日数缓慢减少,泰顺（高山）地区雾日数呈波动式缓慢增长,21世纪初有明显增多;温州地区霾日数,除泰顺（高山）地区缓慢增长外,总体呈快速增多趋势,增多开始发生在20世纪70年代后期,21世纪初霾日数显著增加,其中永嘉和瑞安增加最快。温州雾日数冬春多,夏秋少;霾日数冬季最多,夏季最少。同时,利用近年来气象部门与环保部门联合开展的空气质量预报产品,如空气污染指数（API）,建立雾、霾预报方法。统计2004—2009年间的雾、霾与空气污染指数的相关关系,并兼及晴雨天气条件,总结出包含晴雨、空气污染指数及雾、霾3要素的线性公式,作为预报雾、霾工具。经检验,效果较好,预报未来24 h雾、霾准确率达57%～66%。并通过编程实现计算机自动预报。     

中国中东部冬季霾日的形成与东亚冬季风和大气湿度的关系

利用1961-2013年中国地面台站长期观测资料和同期NCEP/NCAR再分析资料,以华北、江淮和华南为研究区,分析了中国中东部冬季霾日的形成与东亚冬季风以及大气湿度的关系。结果表明:(1)冬季霾日与东亚冬季风强度成显著的负相关。首先,东亚冬季风强度的减弱使得地面风速减小,进而导致冬季霾日增多。其中,华北7-8 m/s最大风速日数和江淮6-8 m/s最大风速日数的减少,及华南≤2 m/s最大风速日数的增多对各区冬季霾日的增多作用较大。其次,东亚冬季风减弱引起冬季气温的持续升高,易导致冬季霾日的增多,这在华北地区较之在江淮和华南更为明显。(2)由于气候变暖,冬季气温升高,使得近地面相对湿度减小。在江淮和华南地区,冬季霾日的增多与近地面相对湿度的减小显著相关,而在华北地区这种相关较弱。(3)冬季气温升高也有利于大气层结稳定度的增强,3个区域冬季霾日的增多均与大气层结稳定度的增强显著相关,特别是与对流层中低层(850-500 hPa)大气饱和度的降低显著相关。(4)冬季霾日数变化与区域水汽输送关系密切。其中,华北地区的冬季霾日数与水汽总收入成显著正相关,江淮地区与纬向水汽收入成显著正相关,与经向水汽收入成显著负相关,华南地区与经向水汽收入成显著负相关。     

Could the Recent Taal Volcano Eruption Trigger an El Ni?o and Lead to Eurasian Warming?

正The Taal Volcano in Luzon is one of the most active and dangerous volcanoes of the Philippines. A recent eruption occurred on 12 January 2020(Fig. 1a), and this volcano is still active with the occurrence of volcanic earthquakes. The eruption has become a deep concern worldwide, not only for its damage on local society, but also for potential hazardous consequences on the Earth's climate and environment.     

Analysis of Atmospheric Boundary Layer Height Characteristics over the Arctic Ocean Using the Aircraft and GPS Soundings

正ERRATUM to: Atmospheric and Oceanic Science Letters, 4(2011), 124-130 On page 126 of the printed edition (Issue 2, Volume 4), Fig. 2 was a wrong figure because the contact author made mistake giving the wrong one. The corrected edition has been updated on our website. The editorial office is sincerely sorry for any     

Index to Vol.31

正AN Junling;see LI Ying et al.;(5),1221—1232AN Junling;see QU Yu et al.;(4),787-800AN Junling;see WANG Feng et al.;(6),1331-1342Ania POLOMSKA-HARLICK;see Jieshun ZHU et al.;(4),743-754Baek-Min KIM;see Seong-Joong KIM et al.;(4),863-878BAI Tao;see LI Gang et al.;(1),66-84BAO Qing;see YANG Jing et al.;(5),1147—1156BEI Naifang;     

Information for Contributors

正Journal of Meteorological Research is an international academic journal in atmospheric sciences edited and published by Acta Meteorologica Sinica Press,sponsored by the Chinese Meteorological Society.It has been acting as a bridge of academic exchange between Chinese and foreign meteorologists and aiming at introduction of the current advancements in atmospheric sciences in China.The journal columns include Articles.Note and Correspondence,and research letters.Contributions from all over the world are welcome.     

前寒武纪气候演化中的三个重要科学问题

自地球形成至寒武纪将近40亿年（距今46亿～5.4亿年,通常称为前寒武纪）的气候演变是一个具有特殊难度和挑战性的研究领域,同时也是基础和前沿的研究领域。文章选择了前寒武纪气候演化中的三个重要科学问题进行综述：大气演化、两次全球性的冰川期以及暗弱太阳问题。关于大气演化,本文首先描述了大气成分的演化历史,然后简述了影响大气成分演化的三个基本过程：大气逃逸、两次大气氧含量突然增加、碳酸盐-硅酸盐循环及其对气候系统的负反馈作用。两次全球性的冰川期分别发生在古元古代（距今24亿～21亿年）和新元古代（距今8亿～5.8亿年）,文章简述了其成因以及相关的气候模拟结果。暗弱太阳问题是地球历史气候演化的一个经典问题,论文简要地综述了一些最新的研究成果和观点。     

淮河流域水文极值预测模型研究

为探索气候变化影响下水文极值的非平稳性和预测方法,建立了水文极值非平稳广义极值（GEV）分布的统计预测模型。利用1952-2010年淮河上游流域累计面雨量和流量年最大值资料、同期500 hPa环流特征量资料以及17个CMIP5模式对环流特征量的模拟结果,筛选出对水文极值影响显著的年平均北半球极涡强度指数作为GEV分布参数的预测因子。分析了在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下2006-2050年淮河上游流域水文极值对气候变化的响应。结果表明,10年以下与10年以上重现期的水文极值在非平稳过程中呈现前者下降而后者上升的相反变化趋势;多模型预测的集合平均在未来情景中均呈现上升趋势,情景排放量越大增幅越大,重现期越长增幅也越大。与极值的常态相比,极值的极端态更易受气候变化影响。     

The impact of AIRS atmospheric temperature and moisture profiles on hurricane forecasts: Ike (2008) and Irene (2011)

Atmospheric Infra Red Sounder(AIRS) measurements are a valuable supplement to current observational data, especially over the oceans where conventional data are sparse. In this study, two types of AIRS-retrieved temperature and moisture profiles, the AIRS Science Team product(Sci Sup) and the single field-of-view(SFOV) research product, were evaluated with European Centre for Medium-Range Weather Forecasts(ECMWF) analysis data over the Atlantic Ocean during Hurricane Ike(2008) and Hurricane Irene(2011). The evaluation results showed that both types of AIRS profiles agreed well with the ECMWF analysis, especially between 200 h Pa and 700 h Pa. The average standard deviation of both temperature profiles was approximately 1 K under 200 h Pa, where the mean AIRS temperature profile from the AIRS Sci Sup retrievals was slightly colder than that from the AIRS SFOV retrievals. The mean Sci Sup moisture profile was slightly drier than that from the SFOV in the mid troposphere. A series of data assimilation and forecast experiments was then conducted with the Advanced Research version of the Weather Research and Forecasting(WRF) model and its three-dimensional variational(3DVAR) data assimilation system for hurricanes Ike and Irene. The results showed an improvement in the hurricane track due to the assimilation of AIRS clear-sky temperature profiles in the hurricane environment. In terms of total precipitable water and rainfall forecasts, the hurricane moisture environment was found to be affected by the AIRS sounding assimilation.Meanwhile, improving hurricane intensity forecasts through assimilating AIRS profiles remains a challenge for further study.     

VARIABILITY OF INTER-ANNUAL RELATIONSHIP BETWEEN INDIAN OCEAN DIPOLE AND HUAXI REGION’S AUTUMN PRECIPITATION

The moving-window correlation analysis was applied to investigate the relationship between autumn Indian Ocean Dipole (IOD) events and the synchronous autumn precipitation in Huaxi region, based on the daily precipitation, sea surface temperature (SST) and atmospheric circulation data from 1960 to 2012. The correlation curves of IOD and the early modulation of Huaxi region’s autumn precipitation indicated a mutational site appeared in the 1970s. During 1960 to 1979, when the IOD was in positive phase in autumn, the circulations changed from a “W” shape to an ”M” shape at 500 hPa in Asia middle-high latitude region. Cold flux got into the Sichuan province with Northwest flow, the positive anomaly of the water vapor flux transported from Western Pacific to Huaxi region strengthened, caused precipitation increase in east Huaxi region. During 1980 to 1999, when the IOD in autumn was positive phase, the atmospheric circulation presented a “W” shape at 500 hPa, the positive anomaly of the water vapor flux transported from Bay of Bengal to Huaxi region strengthened, caused precipitation ascend in west Huaxi region. In summary, the Indian Ocean changed from cold phase to warm phase since the 1970s, caused the instability of the inter-annual relationship between the IOD and the autumn rainfall in Huaxi region.