青藏铁路青海段夏季温度预测的精度检验

利用高原夏季温度(代用)、年太阳黑子相对数、西宁年平均气温,以及青藏铁路青海段夏季温度制作1990-2000年预测,得出最优子集预测的定性和定量评分高于周期外推,但低于均生函数。周期外推、均生函数、最优子集定性趋势预测的平均评分分别为60％～67％、80％和67．5％,而定量预测误差≤1．0℃的平均评分分别为40％～57％、77．5％～82．5％和70％～72．5％。     

预测夏季南海季节内振荡的一种新方法

通过研究印度洋热带东传季节内振荡(MJO)活动和南海地区季节内振荡(ISO)活动的关系,发现MJO与南海ISO之间存在较稳定的高滞后相关,因此有可能利用春季和初夏MJO的活动来预测后期初、盛夏南海ISO的活动。通过对MJO活动与南海地区ISO活动物理关系的揭示,有可能以季节内振荡理论为基础,对夏季南海ISO活动提前15～50天进行预测。这样的预测试验在2008年取得了成功。这种建立在季节内振荡理论物理基础上的预测方法,较单纯的经验、统计预测有一定的进步,希望能为我国短期气候预测服务提供一种新的思路和理论依据。     

营口地区夏季温度持续异常成因及预测

分析冬季500hPa高度场和太平洋海温场的环流演变及应用非线性避步回归模型,做出营口夏季气温异常的预测。     

北半球夏季热带季节内振荡影响我国夏季降水的规律和预测方法

利用1979—2018年夏季逐日观测和再分析数据,对北半球夏季热带季节内振荡影响我国夏季降水的规律和预测方法开展了研究。首先,利用非传统滤波即异常相对倾向（Anomalous Relative Tendency,ART）方法获取了气象要素的次季节变化分量,并采用EOF分析方法提取了北半球夏季热带主要季节内振荡信号,结果表明向外长波辐射（Outgoing Longwave Radiation,OLR）异常相对倾向EOF前两个模态共同反映了北半球夏季起源于印度洋并向东和向北传播的、具有30~60 d周期的季节内振荡（Boreal Summer Intraseasonal Oscillation,BSISO）信号。回归分析表明,该季节内振荡信号能够导致当地及其北面地区低层风场和位势高度场异常,影响该地区及其北面地区的水汽辐合辐散,从而能引起我国尤其是我国南方地区季节内旱涝变化,并一定程度上反映了我国异常雨带的向北推进过程。而后,将提取的热带主要季节内振荡信号作为预测因子,将降水异常相对倾向作为先行预板对象,利用多元线性回归方法构建了我国夏季旬降水异常相对倾向的预报模型,将预报的旬降水异常相对倾向加上观测已知的降水近期背景距平,从而得到旬降水距平的预报结果。通过历史回报和交叉检验,评估了该模型对梅雨期我国江淮流域降水（包括2020年梅汛期异常降水）的次季节预测能力。     

长江中下游沿江地区夏季旱涝分型及预测

对1961-2000年长江中下游沿江地区8个站夏季（6-8月）累积降水距平进行EOF分析，根据有三个特和下向量将长江中下游沿江地区旱涝趋势异常分成4种主要空间型：旱型、涝型、东旱西涝型、东涝西旱型。并在此基础上，分析了它们与500hPa高度场异常的同时，时滞关系，得到一些对长江中下游沿江地区汛期旱涝异常预测有意义的结果。     

季节预测模式对东亚夏季环流的预测能力及其对热带海洋的响应分析

东亚夏季环流变化对中国夏季降水的年际变化有重要影响,因此需要进一步理解季节预测模式对东亚夏季环流的预测能力。利用1991~2013年美国国家环境预测中心（NCEP）、中国气象局国家气候中心（NCC）和日本东京气候中心（TCC）的三个季节预测模式（CFS V2、BCC_CSM V2和MRI-CGCM）以及NCEP/NCAR再分析资料,定量评估了模式对东亚夏季风（EASM）和夏季西太平洋副热带高压（WPSH）强度的预测能力。在此基础上,分析了模式预测的EASM和WPSH对热带海温异常的响应能力,以及ENSO事件对EASM和WPSH预测的影响,阐述了预测误差产生的原因。结果表明:整体而言,三个模式对EASM和WPSH的预测技巧较高,但TCC模式对WPSH的预测技巧相对较低。三个模式预测的850 hPa风场在西北太平洋存在一个异常气旋,使得预测的EASM偏强和WPSH偏弱。同时,二者的年际变率整体比观测小。三个模式预测的EASM和WPSH对热带海洋海温异常的响应随季节演变特征与观测比较接近,但NCEP模式和TCC模式预测的EASM对前期热带太平洋和前期、同期热带印度洋的海温异常响应要强于观测,NCC模式预测的EASM对前期和同期的热带太平洋的海温异常响应明显比观测强。此外,三个模式预测的WPSH对前期和同期的热带太平洋、热带印度洋和热带大西洋的海温异常响应明显强于观测。三个模式预测的EASM和WPSH在ENSO年的平均绝对误差（MAE）整体而言要比正常年的小很多,NCEP模式和NCC模式预测的EASM和WPSH的MAE在La Ni?a年和El Ni?o年差别不大,而TCC模式预测的EASM和WPSH的MAE在El Ni?o年比在La Ni?a年大很多,表明ENSO事件是东亚夏季环流重要的可预报源。     

青海省诺木洪地区物候季节划分及应用

本根据诺木洪气象站1980-2000年的物候期观测资料和年降水量，日照时数、气温三气象要素进行统计、归纳划分出诺木洪地区的物候季节；春季（初春、仲夏）、夏季、秋季（初秋、仲秋），冬季（初冬、隆冬、晚冬），然后根据物候出现期和界限温度的密切关系，为农林生产部门如何利用物候季节、科学安排农事活动，提出了一些建议。     

北京气候中心次季节-季节预测系统对西南地区夏季降水次季节预报技巧评估及误差订正

利用北京气候中心(BCC)次季节-季节(Sub-seasonal to Seasonal,S2S)预测系统20年(1994-2013年)回报试验数据,在评估BCC S2S预测系统对中国西南地区夏季降水次季节预报性能基础上,进而采用基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的误差订...     

基于BCC第二代短期气候预测模式系统的中国夏季降水季节预测评估

利用BCC第二代气候预测模式系统1996-2015年提前1～3个月的回报试验结果,评估了模式在季节尺度上预测中国夏季降水空间分布和降水异常的能力,分析了模式预报效果的年际差异,并探讨了模式预测误差产生的可能原因。结果表明,模式对中国夏季降水的季节预测具有一定的技巧,西南至长江中下游南部、黄淮平原西部、东北北部及藏北高原等地区季节预测技巧较高,同时,模式对降水距平预报效果整体较好,其中在长江中下游、黄淮地区、华南地区、西北地区及东北北部距平符号一致率较高。而模式对降水季节预测的偏差主要表现为我国东部降水量强度预测偏小,对夏季降水异常的预报技巧有限,且不同年份模式的预测效果差异较大。模式对夏季西太平洋及印度洋高海温区范围预测偏小,对副热带高压和东亚地区低层水汽辐合的强度预测偏弱,从而导致风场与环流场的配置与观测不一致,使得模式对我国东部夏季降水预测显著偏少。从模式预测效果年际差异来看,当华南地区实况降水量偏多、长江中下游及东北地区降水量偏少时,模式具有较高的预测技巧,反之,模式的预报技巧较低。分析中国东部降水与海温的相关关系发现,夏季西北太平洋、热带西太平洋和北印度洋是影响中国东部夏季降水的关键区域,模式中西北太平洋海温偏低对模式预报技巧具有重要影响,海温场、高度场、风场及水汽通量散度场不同的相互配置导致中国东部夏季降水的分布及强度差异,而模式不能合理把握各物理量场间相互作用过程,从而影响模式的预报效果。因此,改进模式对外强迫因子与降水异常相关关系的预测能力是提高我国夏季降水季节预测技巧的主要途径。     

中亚地区近130多a温度变化特征

利用戈达德太空研究所(Goddard Institute for Space Studies,GISS/NASA)建立的全球网格点月平均地表温度距平序列,通过一元线性回归、M-K检验对中亚地区1880～2011年地面气温变化的基本特征进行分析和讨论。结果表明:近130 a来,中亚地区温度变化趋势率为0.073℃/10 a,接近于全球,高于我国的近百年温度变化趋势率;中亚地区1、4、10月呈增温趋势,其中1月份温度变化幅度最大,4、10月份增温趋势率较大;而7月份呈微弱降温趋势。中亚地区年平均温度在20世纪80年代初期发生突变,出现较大的增温趋势,尤其是近50 a,增温明显。     

ECC方法在中国夏季气温预测研究中的应用

以中国夏季气温为预测对象,选取东亚地区冬季500 h Pa高度场、海平面气压场、地表温度场和850 h Pa温度场为预测因子,采用1951~2009年去趋势处理后的资料,通过变形的典型相关分析(Barnett-Preisendorfer Canonical Correlation Analysis,BP-CCA)方法分别建立单因子预测模型,再利用集合典型相关分析(Ensemble Canonical Correlation,ECC)方法建立集合预测模型,对中国夏季气温进行基于交叉检验方法的预测试验,然后利用2010~2014年的资料对中国夏季气温进行独立样本检验。通过分析BP-CCA模态可知,一对BP-CCA模态的空间型在一定程度上可以反映预报因子场和对象场的遥相关特征。通过基于交叉检验方法的预测试验表明环流场和热力场均能为气温提供预测信息。ECC预测模型综合了各个预报因子的在不同地区的预报技巧,比单因子BP-CCA预测模型有更高、更稳定的预报技巧。独立样本检验表明ECC模型与单因子BP-CCA预测模型相比,对中国夏季气温有更高、更稳定的实际预测能力,对气温季节预测具有参考价值。     

中亚和南亚热力差异对塔里木盆地夏季降水的影响

利用美国国家环境预测中心/美国国家大气研究中心(NCEP/NCAR)再分析月平均资料和新疆83站降水资料,分析了1961~2010年南亚和中亚对流层中低层热力差异对塔里木盆地夏季降水的可能影响机制。研究结果表明,塔里木盆地夏季降水与中亚和南亚对流层中低层温度密切相关。当南亚对流层中低层偏暖,中亚偏冷时,500 h Pa中亚上空和蒙古上空分别为异常气旋和反气旋环流,在二者共同作用下,塔里木盆地上空盛行异常的偏南气流,有利于低纬海洋的暖湿气流北上,形成有利于降水的环流条件。同时阿拉伯海上空为异常反气旋环流,中亚上空为异常气旋环流,形成塔里木盆地夏季降水水汽的两步型输送,阿拉伯海水汽被输送至中亚和新疆地区。中亚对流层中低层温度变化主要影响500 h Pa环流,南亚对流层中低层温度变化在低纬水汽向北输送过程中扮演主要角色。青藏高原夏季风偏强时,600 h Pa高原北侧对应异常反气旋环流,异常偏北风引导高纬度冷空气南下,导致中亚区域对流层中低层偏冷,而南亚对流层中低层偏暖则与热带印度洋显著增暖密切相关。     

Seasonal Prediction of Summer Temperature over Northeast China Using a Year-to-Year Incremental Approach

We present a model for predicting summertime surface air temperature in Northeast China (NESSAT) using a year-to-year incremental approach. The predicted value for each year's increase or decrease of NESSAT is added to the observed value within a particular year to yield the net forecast NESSAT. The seasonal forecast model for the year-to-year increments of NESSAT is constructed based on data from 1975-2007. Five predictors are used: an index for sea ice cover over the East Siberian Sea, an index for central Pacific tropical sea surface temperature, two high latitude circulation indices, as well as a North American pressure index. All predictors are available by no later than March, which allows for compilation of a seasonal forecast with a two-month lead time. The prediction model accurately captures the interannual variations of NESSAT during 1977-2007 with a correlation coefficient between the predicted and observed NESSAT of 0.87 (accounting for 76% of total variance) and a mean absolute error (MAE) of 0.3℃. A cross-validation test during 1977 2008 demonstrates that the model has good predictive skill, with MAE of 0.4℃ and a correlation coefficient between the predicted and observed NESSAT of 0.76.     

中亚感热异常对我国西北温度、 降水的影响

利用1954-2004年NCEP/NCAR月平均再分析感热资料和我国西北地区31个测站温度、降水资料,采用SVD分析方法,分析了中亚感热场与我国西北地区温度、降水场的关系.分析表明:(1)4～9月的中亚感热与来年我国西北地区1月的温度呈显著的负相关.(2)5～7月中亚感热主要影响我国西北的新疆大部、甘肃、宁夏、陕西等地区来年1月的温度.(3)5～6月、7～9月、10～12月中亚感热分别影响我国西北7月、10月和来年2～3月降水.(4)5～6月中亚感热与7月我国西北的甘肃中南部、新疆东南部和阿勒泰地区的降水呈负相关关系.     

The Impact of Tibetan Plateau Snow Cover on the Summer Temperature in Central Asia

The current work examines the impact of the snow cover extent (SCE) of the Tibetan Plateau (TP) on the interannual variation in the summer (June?July?August) surface air temperature (SAT) over Central Asia (CA) (SAT_CA) during the 1979?2019 period. The leading mode of the summer SAT_CA features a same-sign temperature anomalies in CA and explains 62% of the total variance in SAT_CA. The atmospheric circulation associated with a warming SAT_CA is characterized by a pronounced high-pressure system dominating CA. The high-pressure system is accompanied by warm advection as well as descending motion over CA, favoring the warming of the SAT_CA. Analysis shows that the interannual variation in the summer SAT_CA is significantly positively correlated with the April SCE over the central-eastern TP. In April, higher than normal SCE over the central-eastern TP has a pronounced cooling effect on the column of the atmosphere above the TP and can persist until the following early summer. Negative and positive height anomalies appear above and to the west of the TP. In the following months, the perturbation forcing generated by the TP SCE anomalies lies near the western center of the Asian subtropical westerly jet (SWJ), which promotes atmospheric waves in the zonal direction guided by the Asian SWJ. Associated with this atmospheric wave, in the following summer, a significant high-pressure system dominates CA, which is a favorable condition for a warm summer SAT_CA.     

不同水平分辨率BCC_CSM模式对中亚地面气温模拟能力评估

本研究基于IPCC AR5(Intergovernmental Panel on Climate Change:Fifth Assessment Report)中BCC_CSM1.1(Beijing Climate Center Climate System Model version 1.1)和BCC_CSM1.1(m)(Beijing Climate Center Climate System Model version 1.1 with a Moderate Resolution)气候模式的历史试验结果和CRU(Climatic Research Unit)资料, 采用趋势分析和滑动平均等方法检验了两个版本BCC_CSM模式对中亚地区1948～2011年平均地表气温、各热通量及其趋势的模拟性能, 并讨论了不同模式水平分辨率的影响, 结果显示:BCC_CSM1.1和BCC_CSM1.1(m)两个模式均能够模拟出中亚地区显著增温以及感热通量、长/短波净辐射等要素由南向北递减的总体趋势。其中, BCC_CSM1.1(m) 在对中亚地面年平均气温、感热通量和长/短波净辐射空间分布的模拟结果好于BCC_CSM1.1, 但对于气温标准差的模拟, BCC-CSM1.1模式略好于BCC-CSM1.1(m)。模式分辨率的提高, 能够更好地表现出地形的影响, 对气温和各热通量模拟性能改善较大, 在中亚地区年平均气温的模拟中表现出了一定的优势。     

中国夏季降水的组合统计降尺度模型预测研究

现阶段的动力气候模式尚不能满足东亚区域气候预测的实际需求,这就需要动力和统计相结合的方法,将动力模式中具有较高预测技巧的大尺度环流信息应用到降水等气象要素的统计预测模型当中,以改善后者预测效果。本文中所介绍的组合统计降尺度模型,可将动力气候模式预测的大尺度环流变量和前期观测的外强迫信号作为预测因子来预测中国夏季降水异常。交叉检验结果显示,组合统计降尺度预测模型的距平相关系数较原始模式结果有较大提高。在实时夏季降水预测中,2013～2018年平均的预测技巧相对较高,趋势异常综合检验（PS）评分平均为71.5分,特别是2015～2018年平均的PS评分预测技巧达到72.7分,总体上高于业务模式原始预测和业务发布预测的技巧。该组合统计降尺度模型预测性能稳定,为我国季节预测业务提供了一种有效参考。     

春夏季转换期东亚地表热通量对温度月际变化的影响

利用1948—2003年的NCEP/NCAR再分析资料,分析了东亚地区春夏季节转换期间地面气温变化趋势以及地面热通量对温度季节变化的影响。结果表明,东亚地区4~7月地面气温月际变化存在明显的与纬度有关的南北向差异、与海陆分布有关的东西向差异以及大陆上中低纬地区以90°E为分界线的东西向差异,大陆上温度月际变化比海洋上显著。通过对月际变温指数的研究发现,中南半岛以及高原东侧在4~5月月际变温明显,印度半岛及高原西侧6~7月月际变温明显,表明月际最大变温有从90°E以东地区向90°E以西地区推进的过程。研究月际变温与地面热通量关系发现,高纬地区大陆上月际温度变化主要与太阳辐射以及潜热变化关系较大,而中低纬地区大陆上月际变温与感热、潜热以及辐射关系都比较密切,且90°E以东的中南半岛及邻近地区的4~5月的月际变温与地面热通量的相关关系最为显著,90°E以西的印度半岛及邻近地区6~7月的月际变温与热通量相关关系最为明显,此时青藏高原西侧辐射以及感热加热作用显著。对于热通量与地面月际变温显著相关区域的进一步分析表明,地面热通量对于温度场的直接影响主要表现在近地层,在高层,两者之间相关关系复杂。     

High-resolution Projection Dataset of Agroclimatic Indicators over Central Asia

To understand the potential impacts of projected climate change on the vulnerable agriculture in Central Asia (CA), six agroclimatic indicators are calculated based on the 9-km-resolution dynamical downscaled results of three different global climate models from Phase 5 of the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5), and their changes in the near-term future (2031–50) are assessed relative to the reference period (1986–2005). The quantile mapping (QM) method is applied to correct the model data before calculating the indicators. Results show the QM method largely reduces the biases in all the indicators. Growing season length (GSL, day), summer days (SU, day), warm spell duration index (WSDI, day), and tropical nights (TR, day) are projected to significantly increase over CA, and frost days (FD, day) are projected to decrease. However, changes in biologically effective degree days (BEDD, °C) are spatially heterogeneous. The high-resolution projection dataset of agroclimatic indicators over CA can serve as a scientific basis for assessing the future risks to local agriculture from climate change and will be beneficial in planning adaption and mitigation actions for food security in this region.     

Fidelity of the APHRODITE Dataset in Representing Extreme Precipitation over Central Asia

Using rain-gauge-observation daily precipitation data from the Global Historical Climatology Network(V3.25) and the Chinese Surface Daily Climate Dataset(V3.0), this study investigates the fidelity of the AHPRODITE dataset in representing extreme precipitation, in terms of the extreme precipitation threshold value, occurrence number, probability of detection, and extremal dependence index during the cool(October to April) and warm(May to September) seasons in Central Asia during 1961–90. The dis...