安徽省区域性强浓雾气候特征及影响因子

根据强浓雾发生的同步性,可将安徽分为5个不同的区域。为了解安徽区域性强浓雾的演变规律及成因,首先利用1980—2019年安徽省68个资料完整的国家级气象观测站08时能见度、相对湿度和天气现象资料,探讨了各区域区域性强浓雾的判定标准,建立各区域40 a的区域性强浓雾日时序资料,分析了区域性强浓雾的年际和年代际变化趋势;然后利用2016—2019年77个国家级气象观测站逐时资料分析了不同区域区域性强浓雾的年变化、日变化及持续时间分布等特征;最后,探讨了冬季区域性强浓雾年际变化的成因。结果表明:（1）1980—2019年,沿淮淮北3个区域区域性强浓雾日数都有先升后降的变化趋势,转折点在2006/2007年;1980—2007年区域性强浓雾日数呈明显的上升趋势,应归因于气溶胶粒子浓度升高。年代际比较,各区域区域性强浓雾日数都是20世纪90年代或21世纪最初10年最多,21世纪第2个10年最少;各区域区域性强浓雾出现日数年际变化大,最少的年份0—1 d,最多年份可超过10 d。（2）2016—2019年,各区域年均区域性强浓雾日数14—17 d,主要集中在仲秋到仲春;持续1 h的强浓雾日占比最高,持续3 h的样本是另一个峰值;淮河以北2个区域年均区域性强浓雾日数最多、且持续时间达到3 h及以上的区域性强浓雾占比最高。（3）淮河以北冬季区域性强浓雾日数与降水日数、降水量、相对湿度和08时气温均呈较为显著的正相关,而与风速和小风日数相关不显著;沿江地区冬季区域性强浓雾日数主要受地面风速影响;而江南冬季强浓雾日数与各地面因子均不存在明显相关。（4）以1月为例,各区域区域性强浓雾日数都与纬向环流指数呈正相关,沿淮淮北3个区域区域性强浓雾日数都与东亚槽位置呈正相关,而与东亚槽强度相关不明显。说明纬向型环流、东亚槽位置偏东有助于安徽沿淮淮北形成强浓雾。进一步分析发现,雾多的1月海平面气压中40°N以北的1030 hPa等值线位置偏东（如在120°E以东）,近地层偏东风较强,地面湿度偏高。      

京津冀后冬极端低温与北极涛动相关性年代际减弱

基于京津冀冬季逐日平均气温资料,分析了冬季及各月京津冀极端低温日数与北极涛动(AO)的关系,以及后冬二者相关性年代际变化的大气环流异常.结果表明:20世纪80年代后期开始京津冀冬季极端低温日数呈减少的趋势.冬季极端低温日数与同期AO指数相关性存在显著年代际变化,20世纪80年代后期开始迅速减弱,21世纪00年代初开始前...     

近30多年中国东北地区春季寒潮的年代际变化及其可能原因

利用1979~2011年中国东北地区119站气温观测数据,对东北春季寒潮的年代际变化特征进行了分析,并在此基础上通过分析大气环流及北极海冰的变化,对寒潮年代际变化的可能原因进行了探讨。结果表明,东北地区春季寒潮的频次及强度在20世纪80年代末和21世纪初均有明显年代际转折,即20世纪90年代寒潮频次减少而强度增加,21世纪初寒潮频次有所回升但强度减弱。北极新地岛地区海冰的变化可能是造成我国东北地区寒潮活动年代际变化的原因之一。20世纪90年代新地岛附近海冰迅速减少,地表温度明显升高,而高纬海平面气压偏低,此处冷空气不易南下,同时东亚大槽偏强,冷空气强度增加。21世纪初该区海冰减少趋势减缓,冷空气频次有所回升,强度减弱。     

1961—2021年四川省区域性暴雨过程时空变化特征

利用四川省156个国家气象观测站1961—2021年逐日降水资料,运用暴雨过程综合识别方法及评价指标,探讨四川省区域性暴雨过程时空变化特征。研究表明：1961—2021年四川省共出现875次区域性暴雨过程,过程次数逐年变化整体呈弱增长趋势,综合强度在20世纪90年代到21世纪初持续偏弱,21世纪以后呈现较明显增强趋势。四川区域性暴雨过程主要发生在6月下旬到9月上旬,大多持续1～2 d,区域性暴雨日数大值中心主要分布在盆地西部和东北部,阿坝州中部和东部、甘孜州东南部及攀西地区东北部,6—8月区域性暴雨日数大值中心从盆地东部逐渐向西部变化,9月则在盆地北部;盆地各月平均过程雨量以西部和东北部最强,攀西地区6、9月区域性暴雨日数偏少,但中部和东北部过程雨量强度未明显减弱。     

东亚冬季风的年代际变化及其与全球气候变化的可能联系

对近年来中外关于东亚冬季风(EAWM)年代际变化问题研究进展做了回顾和评述,主要包括以下3个方面内容:(1)东亚冬季风明显受到全球气候变化的影响,从20世纪50年代开始,中国冬季气温经历了一次冷期(从20世纪50年代延续到80年代初中期),一次暖期(从20世纪80年代初中后期延续到21世纪初)和近10-15年(约从1998年开始)出现的气候变暖趋缓期(也称气候变暖停顿期)。(2)东亚冬季风主要表现出强-弱-强3阶段的特征,即从1950年到1986/1987年,明显偏强;从1986/1987年冬季开始,东亚冬季风减弱;约2005年之后,东亚冬季风开始由弱转强。与东亚冬季风的年代际变化特征相对应,东亚冬季大气环流以及中国冬季气温和寒潮都表现出一致的年代际变化。(3)东亚冬季风的年代际变化与大气环流和太平洋海表温度(SST)的区域模态变化密切相关。当北半球环状模/北极涛动(NAM/AO)和太平洋年代际振荡(PDO)处于负(正)位相,东亚冬季风偏强(弱),中国冬季气温偏低(高)。此外,北大西洋年代尺度振荡(AMO)对东亚冬季风也有重要影响,在AMO负位相时,对应东亚冷期(强冬季风),正位相对应暖期(弱冬季风)。因而海洋的年代际变化是造成东亚冬季风气候脉动的主要自然原因,而全球气候变暖对东亚冬季风强度的减弱也有明显影响。     

中国春季沙尘暴的趋势变化及年代际变化

利用奇异谱分析等方法,对北疆等7个区春季1960—2000年的沙尘暴日数的趋势和周期进行了初步分析,结果表明：除北疆区未表现出明显的趋势外,南疆区等其它6个区春季沙尘暴日数变化总的趋势是减少的,都是在20世纪60年代和70年代偏多,80年代沙尘暴开始减少,90年代最少;其中南疆区、河西区和东北区的年代际变化最为明显,大约是80年代初开始沙尘暴明显减少,其它几个区的年代际变化不是很明显。南疆等大部分地区春季的沙尘暴日数在70年代末和80年代初发生了由多到少的转变,基本上与北半球大气环流的调整同步,这可能是对大气环流调整的响应;除西藏区有7．7年的周期外,其它6个区的周期基本上都集中在准2年和5～6年两个周期段。     

东北5月降水在21世纪初的年代际变化及可能成因

基于1961—2015年东北地区的台站降水观测资料及全球环流和海温再分析资料,利用统计分析、物理量诊断等方法,探讨了东北5月降水的年代际变化,及其与大气环流和海温外强迫的关系。研究发现,东北5月降水具有和东北盛夏降水明显不同的年代际变化特征,在20世纪80年代中期至90年代初处于年代际偏少阶段,而在21世纪初转变为年代际偏多阶段。东北5月降水在21世纪初的年代际变化主要由5月东北亚低压强弱的年代际变化造成,在21世纪初,东北亚低压相对于气候态明显偏强,有利于东北降水偏多;而在20世纪80年代初至90年代初,东北亚低压减弱为较浅的低槽,导致东北降水偏少。来自北大西洋的欧亚大陆位势高度异常波列引起东北亚上空的垂直运动异常,导致了东北亚低压的上述年代际变化。5月热带北大西洋海温异常很可能是激发上述波列进而造成东北亚低压和东北5月降水在21世纪初年代际变化的外强迫信号。     

夏季东亚环流年际和年代际变化对登陆中国台风的影响

利用NCEP/NCAR再分析资料,探讨夏季东亚大气环流、大气视热源和视水汽汇的年际及年代际变化与登陆中国台风频数的关系.研究表明:夏季200 hPa风场上南亚高压中心位置偏北(南)其形态表现向东北(东南)伸展,西太平洋热带地区上空(200 hPa)的东风急流加强(减弱),中层(500 hPa)西太平洋副热带高压脊线位置偏北(南),低层(850 hPa)东亚夏季风环流偏强(弱),登陆中国台风数偏多(少).夏季东亚-西太平洋热带大气视热源和视水汽汇为正(负)距平, 即东亚热带大气出现辐射加热(冷却)和变湿(变干),登陆中国台风数偏多(少).20世纪50～60年代登陆中国台风频数处于年代际变化相对偏少期,70～90年代中期登陆中国台风频数处于年代际变化相对偏多期.夏季登陆中国台风频数的年代际变化与西太平洋热带大气视热源、视水汽汇及西太平洋热带海温的年代际变化一致,西太平洋热带大气视热源、视水汽汇及西太平洋热带海温处在年代际变化的低(高)值阶段时,夏季登陆中国台风频数也处在年代际变化的偏少(多)期.     

大气热源年代际异常与20世纪70年代末期东亚夏季风年代际减弱

利用1958-2001年ERA-40再分析资料计算大气热源,统计分析了亚洲季风区及其邻近海域大气热源年代际变异的典型模态;利用线性斜压干模式,模拟了夏季大气对大气热源年代际异常的响应,揭示了大气热源年代际异常与1970s末期东亚夏季风年代际减弱的关系。结果表明:近50 a来亚洲及其邻近海域夏季整层大气热源变异主要表现为年代际变化特征,其年代际位相转换发生在1970s中后期,这与东亚夏季风年代际减弱的时间一致;菲律宾附近海域和中国西南地区是与东亚夏季风年代际减弱有直接联系的两个热源异常关键区;东亚夏季风年代际减弱最直接地表现为这两个关键区热源异常的共同作用,而赤道中东太平洋、赤道印度洋大气热源增强则通过大气遥响应机制影响菲律宾附近海域低层大气环流异常对东亚夏季风变异起相反的贡献。     

北极涛动年代际变化对华北地区干旱化的影响

华北地区夏季降水在20世纪70年代中期以后进入年代际偏少阶段,表现出明显的干旱化趋势。华北干旱加剧具有特殊的大气环流背景,主要表现为在20世纪70年代中期以后亚洲大陆东部的热低压减弱,同时对流层低层到高层东亚夏季风环流减弱。这种异常的大气环流背景主要是由海陆热力差异和北极涛动的年代际变化造成的。近二十几年来,北极涛动维持在高指数位相是导致东亚地区大气环流异常的重要原因,并由此造成了华北干旱的加剧。     

中国不同等级雾日的气候特征

利用1961-2005年中国300个台站的逐日雾资料及能见度资料,分析了不同等级雾的时空分布及基本气候特征、雾生时间和持续时间的年代际变化。结果表明：雾的空间分布范围随着能见度的降低而减小;随时间的变化多呈减少趋势,但沿长江及东部沿海的重浓雾日在20世纪70年代发生突变,雾日增多;内陆、南部沿海雾生时间多在清晨06:00-08:00,东部及沿海多发生在夜间20:00-21:00;雾生频次经历少-多-少的年代际变化,90年代后频次减少,个别区域雾生时间随着年代的延伸而推后;大部分地区雾的持续时间在3 h内,12 h以上的雾区多集中在沿海、华北和陇东-山西地区,沿海、四川盆地、云贵地区90年代12 h以上雾的发生频次最高。     

中国不同等级雾日的气候特征

 利用1961-2005年中国300个台站的逐日雾资料及能见度资料,分析了不同等级雾的时空分布及基本气候特征、雾生时间和持续时间的年代际变化。结果表明：雾的空间分布范围随着能见度的降低而减小;随时间的变化多呈减少趋势,但沿长江及东部沿海的重浓雾日在20世纪70年代发生突变,雾日增多;内陆、南部沿海雾生时间多在清晨06:00-08:00,东部及沿海多发生在夜间20:00-21:00;雾生频次经历少-多-少的年代际变化,90年代后频次减少,个别区域雾生时间随着年代的延伸而推后;大部分地区雾的持续时间在3 h内,12 h以上的雾区多集中在沿海、华北和陇东-山西地区,沿海、四川盆地、云贵地区90年代12 h以上雾的发生频次最高。     

四川高速公路封道强浓雾特征及其成因分析

利用2006—2013年四川高速公路强浓雾封道资料及气象资料,分析了造成四川高速公路封道的强浓雾特征,并通过天气环流条件和气象要素特征分析,研究了形成封道强浓雾的气象成因。结果表明:四川高速公路强浓雾封道主要出现在11月至次年1月,主要在清晨05:00—08:00开始,08:00—11:00结束,持续时间一般为0~9h。均压场是封道强浓雾的地面环流条件,低层为高压环流控制,高空环流条件为西北气流型和平直西风气流型。夜间辐射降温明显,地面到近地层风速弱、湿度大及存在逆温层,有利于封道强浓雾的出现。     

四川不同等级雾的时空分布及其生消时间

利用四川省153个气象观测站点的逐时能见度和相对湿度资料,根据水平能见度将雾分为大雾、浓雾、强浓雾和特强浓雾四个等级,分析了四川不同等级雾的时空分布、持续时间及生消时间,结果表明:四川地区,雾在冬季最多,夏季最少,特强浓雾在4～9月比较罕见;各等级雾均在后半夜到早上(03～09时)最为频发,午后到晚上最少,强浓雾和特强...     

济南冬季雾的微物理结构及其对能见度的影响

2016年12月19日至2017年1月9日,受静稳天气影响,济南接连出现了10次大雾等级以上天气过程,期间最低能见度不足50 m,持续的大雾天气严重影响了工农业生产和人民生活.本文利用10次冬季雾期间雾滴谱仪、自动站等观测资料,分析了济南不同强度冬季雾的微物理结构特征,分析了其中的微物理过程及强度,探讨了微物理结构、微...     

西双版纳雾在减少

利用西双版纳４０年雾的资料，揭示了西双版纳４０年雾日，雾时和雾量正在迅速减少。例如景洪市１９５４－１９６０年的年平均雾时高达８５８．０１小时，而１９９１－１９９４年仅为２１３．５６小时。雾减少的直接原因是相对湿度的降低，而相对湿度的降低是由于气温升高和降水量的减少。     

四川地区雾的气候特征及变化趋势研究

利用1961~2011年四川142个代表站的逐月雾日数资料,通过一元回归线性倾向趋势分析等方法,研究了四川雾日数的时空分布特征及变化趋势,得出以下结论:(1)四川雾日数分布有明显的区域地理特征,川西高原雾日明显比四川盆地少,高原大部地区整年无雾出现(平均雾日<1d),四川盆地平均雾日达到37d,其中峨眉山常年处于雾的笼罩之中(平均雾日达311.8d);(2)雾日数季节变化与下垫面地理特征也有密切关系,盆地雾日最多的季节是冬季,高原雾日最多的季节是秋季;(3)四川雾日数具有明显的年代际变化特征,经历了偏少-偏多-偏少的过程,总体呈现随时间增加的趋势;(4)四川年均雾日变化趋势的分布具有明显的地理特征,高原为负变化趋势,盆地为正变化趋势。      

贵州区域性辐射大雾特征与形成条件

通过对1971-2008年贵州省08:00能见度资料及地面天气图的普查,选取382次区域性辐射大雾天气过程,分析了贵州区域性辐射大雾的时空特征.并利用1999-2008年93次辐射雾08:00地面和高空天气图,进行天气环流条件分析;并进一步利用地面站及高空资料,研究了形成辐射雾的气象条件.研究表明,贵州区域性辐射大雾主要集中在仲秋到隆冬时段,呈现“东多西少”的分布特征,均压场是区域性辐射大雾的地面环流条件,区域性辐射大雾的四种高空环流条件为西北气流、西南气流、副热带高压、平直西风气流.地面风速小、湿度大、夜间辐射降温显著及近地层有逆温、整层“上干下湿”是形成区域性辐射雾的气象条件.     

沪宁高速公路大雾及气象要素特征分析

利用2006年6月-2009年5月沪宁高速公路AWM自动气象站资料,研究了不同类型大雾持续时间、能见度变化及其出现过程中风、湿度变化特征。结果表明,有超过50%的大雾会发展成浓雾;大雾持续时间以平流雾最长,辐射雾最短;67.6%的大雾在长时间低能见度之前会出现类似"象鼻"形的突变前兆,这可能与地理环境有关;大雾过程中风向以东风和西风为主,锋面雾有部分为偏南风;平流雾发生时风速较辐射雾和锋面雾大,锋面雾发生时风速较多为静风,结束时风速快速增大;平流雾发生时相对湿度多有突变,而辐射雾、锋面雾的相对湿度以渐变为主。     

Variation of atmospheric aerosol optical depth and its relationship with climate change in China east of 100°E over the last 50 years

Understanding the role of aerosols in global and regional climate change requires the long-term measurements of aerosol optical properties. We use an indirect method to infer aerosol optical depths (AODs) based on atmospheric visibility and water vapor pressure measured at 504 key climate stations in eastern China (east of 100° E) over 1951–2002. Inferred AODs are compared with the MODIS satellite measurements for year of 2002. Results show that AODs averaged over 1951–2000 exhibit large values in Sichuan Basin and Changjiang River Delta, and there are two belts of high AODs, one from Beijing to South China by the middle reaches of Changjiang River and the other from Beijing to Changjiang Delta. Inferred AODs in eastern China show the lowest value in 1960s, increase dramatically in 1980s, and reach maximum in 1990s. The ratios of the regional and decadal mean AOD in 1950s, 1960s, 1970s, 1980s, and 1990s to that in 1960s are 1.085, 1.0, 1.066, 1.195, and 1.22, respectively. Statistical analysis shows that variations in AODs correlate with the changes in precipitation and air temperature in eastern China over the past 50 years. Correlation coefficients between annual mean AOD and precipitation are 0.39, 0.37, and 0.57 in the upper (Sichuan Basin), middle, and lower reaches of the Changjiang River, respectively. In the Sichuan Basin, the increase in annual mean AOD correlates with the reduction in air temperature with a correlation coefficient of ?0.33 at 95% confidence level.