海温异常对东亚夏季风影响机理的研究进展

利用湖北省梅雨监测资料、国家气候中心新百项指数和NCEP/NCAR环流资料,分析了2020年湖北梅雨异常特征及其成因。结果表明：（1）2020年湖北梅雨持续时间异常长,为54 d,仅次于1996年;梅雨量异常多、强度强、雨日率大,均为1961年以来第1位。（2）高空西风急流、副热带高压、夏季风系统的冬夏调整季节性进程早,是造成湖北入梅早的主要原因。西风急流和副热带高压在7月下旬北跳,较常年时间偏晚,导致了出梅晚。入梅早、出梅晚,梅雨持续时间异常长。（3）在前冬El Niño事件、春夏热带印度洋海温偏暖和北大西洋三极子负位相的共同影响下,欧亚中高纬经向环流发展,冷空气活跃,副热带高压强且位置稳定,西侧水汽输送强,冷暖气流在长江中下游交汇,造成湖北省梅雨量异常偏多。

     

海温异常对东亚夏季风强度先兆信号的影响

利用ERA-Interim再分析资料、NOAA海温资料、CMAP格点降水资料和中国气象站降水资料,通过合成、相关和回归分析等方法研究了1979—2012年东亚夏季风强度与其先兆信号的关系,并分析了热带海温异常的可能影响。研究表明:东亚夏季风先兆指数反映了2月200 hPa纬向风距平的主要模态特征 (EOF1),前冬热带中东太平洋海温偏低 (高),2月亚洲地区西风急流位置偏北 (偏南),东亚夏季风先兆指数偏强 (弱)。前期热带海温异常对东亚夏季风强度有明显影响,前冬热带中东太平洋海温偏低 (高) 有利于东亚夏季风偏强 (弱)。2月亚洲中纬度地区纬向风异常特征在春季不能持续,先兆信号与东亚夏季风强度的联系主要源自热带海洋。     

Box-Cox正态转换在长江子流域极端降水气候事件判定中的应用

利用1961-2017年长江流域700个气象站点逐月降水资料计算长江流域9个子流域面雨量,采用基于Box-Cox正态分布转换后的百分位法对长江流域不同时间长度的极端降水气候事件阈值进行界定。结果表明,在数据序列长度发生变化的情况下,面雨量序列经Box-Cox正态转换后,计算得到的极端降水气候事件阈值的变化相较于常规百分位法明显减小,具有更为稳健的特性,从而使得相应极端降水气候事件个例的挑选更为稳定。根据该方法得到的阈值,对2018年汛期(6-8月)长江各子流域极端降水气候事件进行判定,岷沱江流域发生了极端多雨气候事件,而长江干流重庆-宜昌段、汉江及中游干流区间发生了极端少雨气候事件。     

暴雨洪涝受灾人口与雨涝危险性指数关系模型研究

建立可监测、可预报的雨涝危险性指数与暴雨洪涝受灾人口的关系模型,对暴雨洪涝灾前、灾中、灾后人口受灾情况快速评估具有重要意义。以湖北省为例,利用小时降水、日最大降水量、累积降水量与暴雨持续天数等气象资料以及水系、高程等孕灾环境资料,构建了雨涝危险性指数。结合历史洪涝受灾人口资料,建立基于雨涝危险性指数的暴雨洪涝受灾人口灾损曲线。按照重现期划分雨涝危险性等级,并通过计算不同重现期雨涝危险性指数的致灾阈值,建立危险性等级与受灾人口的定量关系模型。结果显示:(1)湖北省暴雨高危险区主要位于江汉平原以东,其次是鄂西南南部、江汉平原南部。(2)通过历史暴雨过程受灾情况比较,包含小时雨量和孕灾环境的雨涝危险性指数更能呈现暴雨过程的受灾程度。(3)湖北省暴雨洪涝受灾人口与雨涝危险性指数呈幂函数关系,年及暴雨过程实际受灾人口与拟合受灾人口的相关系数分别达0.800和0.891。(4)利用5 a、10 a和20 a三个重现期将雨涝危险性指数划分为三个等级,当雨涝危险性指数超20 a一遇时,预计受灾人口将达12万人以上。     

基于聚类分区的中国夏季降水预测模型

文章基于近邻传播客观聚类方法对中国夏季降水进行了气候分区,以中国不同分区的夏季降水为预测对象,使用前期的海温和海平面气压场为预测因子,利用图像标签算法提取高相关封闭区域的预测因子信息。结合最小二乘回归法建立预测模型。采用Ps评分、距平符号一致率和距平相关系数三种评分方法检验了该预测模型,比较了四种不同的因子配置方案的预测能力。研究结果表明,利用冬春季海温的演变特征结合海平面气压的年际变化为预测因子的分区预测模型效果较好,在1982—2009年期间的平均交叉检验平均Ps得分为81.4,距平符号一致率为63%,距平相关系数为0.35,2010—2014期间的独立样本预测检验的平均评分分别为77.1,58%和0.19,且逐年回报效果较为稳定,表明该方法对中国夏季降水有较好的预测效果。研究结果显示,该预测模型能较好地预测出2014年中国夏季降水南多北少的分布特征。     

高空气象电报翻译软件的设计与开发

针对高空气象电报传输过程中可能出现的误码或错误，武汉中心气象台设计并开发出一套高空气象电报翻译软件。着重从电码资料预处理和电码要素翻译两个方面介绍了该软件的模块功能，同时指出了该软件的特点及应用情况。     

基于时空统计降尺度的淮河流域夏季分月降水概率预测

针对淮河流域水资源短缺、洪涝、干旱并存的问题,基于国家气候中心第二代季节气候模式的集合回报数据集(1991—2014年),建立时空相结合的统计降尺度模型,提前1—3个月预测该流域夏季分月降水,应用ROC(relative operating characteristics)评分评估比较了不同集合预测方案的预测技巧。交叉检验结果表明,样本数取18、20、22、28时,集合预测方案对3、4、5月三个起报时次预测的夏季各月降水技巧预测均高于模式预测技巧。2015—2017年的独立样本检验进一步表明该统计降尺度模型能够明显降低3月、5月起报的6月和8月的降水预测偏差。认为可尝试将该降尺度方法应用于淮河流域夏季降水预测及进一步的流域水文预测。     

基于非负矩阵和典型相关的场定量预测方法研究

设计了一种基于非负矩阵分解和典型相关的短期气候预测模型(NMF-CCA),通过选择适当的影响要素场,建立与预测对象之间的联系,从而实现对气象场序列的预测.并将NCEP再分析前冬青藏高原积雪作为因子场,华中五个省市的1971-2008年近38年夏季(6～8月)降水资料作为预报对象场,分别使用EOF-CCA和NMF-CCA...