晋中市雷暴天气变化特征分析

本文对晋中市近40 a雷暴天气资料进行统计,分析了年雷暴日数的变化特征及其时空分布情况,表明了晋中市雷暴日数呈逐年下降趋势,但下跌趋势不大,在过去的40 a中大约减少年平均雷暴日数1 d;一年中雷暴的活动期在5月～9月,活跃期6月～8月的平均雷暴日数占全年的76.1%。年雷暴日数的空间分布特征为西部平川地区明显少于东部山地区域。     

1961—2013年新丰县雷暴日数的气候特征分析

根据1961—2013年新丰县雷暴日数资料,使用趋势系数、气候倾向率和M-K突变检验方法,分析新丰县雷暴气候特征。结果表明:新丰县年平均雷暴日数为75.1 d,属多雷区,雷暴主要出现在4—9月(汛期),平均67.5 d,占全年89.6%;年雷暴日数呈显著减少的趋势,每年减少0.299 1 d,在1976年发生了减少性突变;雷暴初日80%保证率下出现在3月20日,雷暴终日80%保证率下出现在11月14日;雷暴持续期平均234.4 d,呈缩短的趋势。     

玉屏县50a雷暴气候特征分析

根据玉屏国家一般气象站1961年1月—2010年12月雷暴观测记录资料,采用最小二乘法对年雷暴日数进行线性模拟,结合5 a滑动平均和累计距平方法,分析玉屏县50 a来年雷暴日数的年、月、日变化特征。得出了如下结论:玉屏县近50 a来年雷暴日数总体上呈减少趋势,历年平均雷暴日数47 d,每10 a平均减少2 d;1985年为年雷暴日数出现转折的年份,但突变分析不显著。雷暴天气在全年均有发生,呈双峰型分布,最大峰值出现在7-8月,平均8.5 d和8.6 d,次大峰值出现在4月,平均7.6 d;夏季是雷暴天气多发季节,雷暴日数占全年的47%,春季是雷暴天气次多发季节,占雷暴日数38%,秋、冬季雷暴天气占8%和7%。一日中雷暴出现的高峰时段12-18 h,以14-16 h出现概率为最大,占26%。雷暴初日有提早趋势,终日有推迟趋势。     

基于GIS的贵港市雷暴日时空变化特征

利用贵港市及周边邻近的气象站近30a(1981-2010年)的观测资料,采取统计学方法及GIS技术,对贵港市雷暴日的时空分布特征进行分析研究。结果表明:贵港市近30a年平均雷暴日数为73.4d,最多的年雷暴日数是100d(1983年),最少的年雷暴日数是57d(2009年),年平均雷暴日数呈明显减少的趋势;全年各月均有雷暴发生,各月雷暴日数差异大,呈单峰型分布,峰值出现在7月份;雷暴日大多集中在汛期(4-9月),雷暴出现频率达89.5%;其中6-8月为全年雷暴高峰月。季节上,雷暴主要出现在春夏两季。在空间上,贵港市年雷暴日数自北向南逐渐增多;北部山区的年雷暴日数多在50-70d,中部多在70-80d,南部为80-90d。该研究可为贵港市雷暴的监测预警、评估以及开展防雷检测防灾工作提供了科学的参考依据。     

蕉岭县近45年的雷暴气候基本特征和防御对策

利用蕉岭站1965～2009年的雷暴观测资料,通过数理分析、小波分析、突变检验等方法,得出蕉岭县雷暴天气的气候变化特征:蕉岭县年平均雷暴日达64.3d;雷暴日数年际变化大,总体呈下降趋势,气候倾向率为～0.6196d/年;全年各月均可能发生雷暴,但主要集中在4到9月,约占全年近9成;初终雷平均日期为2月28日和10月6日,80%保证率下初雷出现在2月6日～3月20日,终雷出现在9月21日～11月14日;雷暴日数年际变化存在15到18年的振荡周期;通过突变检验,发现蕉岭县全年雷暴日数在1985年发生了由多到少的突变。     

广宁县1960～2009年雷暴的气候特征

通过对广宁县1960～2009年50年的雷暴资料,用数理统计、突变分析等方法进行分析,得出了广宁县雷暴天气的气候变化特征。广宁县为雷暴多发区,50年平均雷暴日数为89.14 d,最多124d,最少60 d。年雷暴日数年际变化较大,总体呈下降趋势,气候倾向率为-0.363 5 d/年。全年各月均可出现雷暴,4～9月最多;11、12、1月最少。日间任何时次都会出现雷暴,13:00～20:00为高峰期,01:00～03:00和07:00～09:00为低发期。初雷平均日期是2月15日;终雷平均日期是10月20日,平均雷暴持续期238 d。通过突变检验,发现广宁县年雷暴日数在1985年发生了由多变少的突变。     

祁连县30年雷暴变化特征

应用祁连县30年雷暴观测资料,分析了祁连地区雷暴的气候统计特征。结果表明:祁连地区属高雷区,近30年来年平均雷暴日47.9d;从2000年开始雷暴日数呈减少趋势;年内雷暴日数主要集中在5—9月份,年平均日数为46.8d,占全年雷暴日数的97.9%;雷暴日变化呈单峰型,其中14—17时为雷暴发生的高峰时段,占雷暴总次数的59.5%,2—10时为雷暴低发时段,仅占雷暴总次数的1.6%,日变化规律非常明显;3月31日为祁连地区初雷日,10月15日为终雷日。     

近50年普宁市雷暴日的气候特征

通过对普宁市1959～2008年近50年的雷暴资料进行统计和分析,得出了普宁市雷暴天气的气候变化特征：普宁市属于雷暴多发区,年际分布不均,近50年平均雷暴日数为64．4d;年雷暴日数年际变化幅度大,最多年为97d,而最少年仅为33d。近50年普宁雷暴日呈显著减少趋势,减少率为0．349d／年（每10年3．49d）。每年的4～9月份是雷暴高发期,约占全年的92．5％。雷暴初日平均在3月13日左右,95％保证率下出现在2月1日;雷暴终日平均在10月13日,95％保证率下出现在12月23日;年平均雷暴持续期为216．4d。     

宜昌市雷暴气候特征分析

利用宜昌市9个气象观测站1965-2009年逐日雷暴资料,采用统计分析、线性趋势分析和Mann-Kendall法等方法对宜昌市雷暴的时空分布特征及变化规律进行了分析,结果表明:宜昌市雷暴日数分布特点是西南山区、丘陵多,东部平原少,年平均雷暴日数在29～43 d;近45 a宜昌市雷暴日数呈明显下降趋势,其中远安、五峰和宜都下降趋势最为显著;雷暴日数具有明显的季节变化,4-9月为雷暴天气多发期,月平均雷暴日呈单峰型,7月达到最高值9.6d;突变检验显示雷暴日数在1984年前后发生了气候突变;平均初雷日有推迟的趋势,平均终雷日有提前的趋势,雷暴活动期呈缩短趋势.     

百色城区近51年雷暴气候变化特征及分析

通过对百色国家基本气象站人工天气观测所得到的数据进行统计及分析,结合闪电定位仪所测得的雷暴强度资料,总结百色城区雷暴气候变化的特征。结果表明:百色城区属于多雷区,平均年雷暴日数为72.9d。近51a来百色城区年际间的雷暴日变化差异较大,年平均雷暴日数在波动中减少,虽然90年代以后雷暴活动有所回升,但总的来说呈下降趋势,下降趋势约0.41d/a。全年雷暴活动主要分布在4-9月,雷暴日占全年总数的89.6%。雷暴强度近几年呈逐渐减弱趋势。     

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.     

COMPARATIVE ANALYSIS OF VARIOUS DATA OF AIR–SEA TEMPERATURE DIFFERENCE AND ITS VARIATION ACROSS SOUTH CHINA SEA IN THE PAST 35 YEARS

Using the International Comprehensive Ocean-Atmosphere Data Set(ICOADS) and ERA-Interim data, spatial distributions of air-sea temperature difference(ASTD) in the South China Sea(SCS) for the past 35 years are compared,and variations of spatial and temporal distributions of ASTD in this region are addressed using empirical orthogonal function decomposition and wavelet analysis methods. The results indicate that both ICOADS and ERA-Interim data can reflect actual distribution characteristics of ASTD in the SCS, but values of ASTD from the ERA-Interim data are smaller than those of the ICOADS data in the same region. In addition, the ASTD characteristics from the ERA-Interim data are not obvious inshore. A seesaw-type, north-south distribution of ASTD is dominant in the SCS; i.e., a positive peak in the south is associated with a negative peak in the north in November, and a negative peak in the south is accompanied by a positive peak in the north during April and May. Interannual ASTD variations in summer or autumn are decreasing. There is a seesaw-type distribution of ASTD between Beibu Bay and most of the SCS in summer, and the center of large values is in the Nansha Islands area in autumn. The ASTD in the SCS has a strong quasi-3a oscillation period in all seasons, and a quasi-11 a period in winter and spring. The ASTD is positively correlated with the Nio3.4 index in summer and autumn but negatively correlated in spring and winter.     

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。     

CHARACTERISTICS AND TRENDS OF CLIMATIC EXTREMES IN CHINA DURING 1959–2014

The spatial and temporal variations of daily maximum temperature(Tmax), daily minimum temperature(Tmin), daily maximum precipitation(Pmax) and daily maximum wind speed(WSmax) were examined in China using Mann-Kendall test and linear regression method. The results indicated that for China as a whole, Tmax, Tmin and Pmax had significant increasing trends at rates of 0.15℃ per decade, 0.45℃ per decade and 0.58 mm per decade,respectively, while WSmax had decreased significantly at 1.18 m·s~(-1) per decade during 1959—2014. In all regions of China, Tmin increased and WSmax decreased significantly. Spatially, Tmax increased significantly at most of the stations in South China(SC), northwestern North China(NC), northeastern Northeast China(NEC), eastern Northwest China(NWC) and eastern Southwest China(SWC), and the increasing trends were significant in NC, SC, NWC and SWC on the regional average. Tmin increased significantly at most of the stations in China, with notable increase in NEC, northern and southeastern NC and northwestern and eastern NWC. Pmax showed no significant trend at most of the stations in China, and on the regional average it decreased significantly in NC but increased in SC, NWC and the mid-lower Yangtze River valley(YR). WSmax decreased significantly at the vast majority of stations in China, with remarkable decrease in northern NC, northern and central YR, central and southern SC and in parts of central NEC and western NWC. With global climate change and rapidly economic development, China has become more vulnerable to climatic extremes and meteorological disasters, so more strategies of mitigation and/or adaptation of climatic extremes,such as environmentally-friendly and low-cost energy production systems and the enhancement of engineering defense measures are necessary for government and social publics.