珠江三角洲城市群污染综合指数预报的模式方法

应用全二阶矩表示的商斯烟团模式,重点引入烟团的合并与分解及各种清除过程,并利用广州热带模式（GZTM）所提供的华南地区细网格的三维数字化流场,来计算污染物浓度的长期变化。具体先模拟计算SO2、NOx、TSP的地面浓度日变化,通过求平均得到每种污染物的日均浓度,并和对应的污染物的日均浓度二级标准比较,得到每种污染物的污染指数Pi,最后求和得出污染综合指数P,从而对珠江三角洲地区的污染综合指数作出预报。     

与广东持续性干旱事件有关的两类海温异常型

利用1961_2005年广东省86个常规地面观测站降水资料、 ERSST全球月平均海温资料以及NCEP/NCAR 大气多要素再分析资料, 分析了广东跨季节持续性干旱事件(下称广东干旱)与海温外强迫之间的关系及其物理过程。结果表明, 与广东干旱相关的海温异常有赤道东太平洋海温负异常型（即La Nia型）、 赤道中太平洋海温正异常型两种类型。约在1975年之前, 广东干旱基本上属于La Nia型; 在1975年之后, 除了La Nia型外, 赤道中太平洋海温正异常型干旱出现概率明显增加。可见, 在全球气候变暖的背景下, 广东干旱成因更复杂。近几年来广东干旱频繁发生, 与赤道中太平洋海温正异常型出现概率增加有关。La Nia型、 赤道中太平洋海温正异常型与广东干旱之间都存在物理上的联系, 不同的海温异常型对广东干旱影响的物理过程有所不同, 即使同一种海温异常型对不同季节的影响过程也有所不同, 然而所有物理过程最终都是通过改变和削弱降水所需的动力条件或水汽条件, 从而造成局地干旱的发生。     

1994年6月广东省特大洪涝期间气象要素的小波分析

通过对１９９４年６月广东洪涝期间省内南雄与电白两站逐时地面降水、气压和温度的小波分析,清楚地将影响两站的不同尺度的扰动显示出来,利用小波方差图可帮助确定该段时间的主要天气系统,利用小波逆变换可对原序列进行多种形式的重构。     

局地水汽异常引起的非绝热加热对2016/2017年中国南方暖冬的影响

基于NCEP/NCAR再分析资料, 利用气温异常的倾向方程分析2016/2017年中国华北地区(100~115 °E, 35~45 °N)、西南地区(85~102 °E, 22~33 °N)和南方地区(108~118 °E, 22~33 °N)的暖冬事件。结果表明西南和华北地区的平流作用占主导地位, 而2016/2017年冬季中国南方暖冬主要是非绝热加热引起的。进一步通过水汽收支平衡的分析表明, 局地水汽异常对2016/2017年中国南方暖冬有重要贡献, 而其中土壤的水汽贡献约占50%。可能的机制如下:大气中正的水汽异常引起辐射加热增多, 导致气温升高, 土壤的感热增大, 土壤温度升高, 潜热通量变大, 从而向大气的水汽输送增多, 更多的水汽将导致更高的温度。      

广东沿海夏季降水年代际变化成因分析

利用零降水日对广东沿海夏季降水的年代际变化成因进行统计相关分析,结果表明:南海表层海温(SST)对次年夏季广东沿海地区降水有明显影响,并且这种影响作用在20世纪70年代有一个明显的年代际变异;南海SST影响广东省夏季降水的敏感区域在不同的年代际阶段都非常靠近广东省,局地性非常明显。局地的海气相互作用对广东沿海夏季降水的短期气候预测有显著的意义。     

2006年东亚夏季风活动特征与我国东部雨带分布

利用1979—2006年NCEP/NCAR大气月平均资料、OLR对流和CMAP降水日平均资料,从季节平均、月平均、季节内振荡不同时间尺度分析了2006年东亚夏季风活动特征及其与雨带分布之间的联系。结果表明,2006年东亚夏季风爆发时间正常,而夏季风推进过程存在异常：前沿在华南地区和华北地区维持时间偏长、在长江流域维持时间偏短,夏季风极端北界偏北,这种推进异常与南海夏季风强度偏强有关。南海夏季风强度偏强及推进过程异常导致东亚夏季(6—8月)降水为Ⅰ类雨带分布,即长江流域降水偏少,华南、黄淮流域-朝鲜半岛-日本中南部降水偏多。从月时间尺度看,2006夏季各月都具有南海地区夏季风强度偏强、前沿位置偏北和偏东的异常趋势;西太平洋副热带高压6月偏西偏南,7、8月偏北,在这种异常形势下,长江流域6、7、8各月降水都偏少,华南地区各月以偏多为主,黄淮流域7、8月降水偏多。从季节内振荡看,2006年大气季节内振荡(ISO)纬向传播与气候平均相比具有特殊性,长江流域纬度带西传波和静止波偏弱,华南地区纬度带东传波和静止波偏强,ISO这种异常与夏季长江流域降水偏少、华南降水偏多有关。     

西江流域致洪暴雨的准双周振荡及大气环流模型

为了做好西江流域致洪暴雨的中期预报,采用小波分析、Lanczos滤波器分析了1961—2008年西江流域13次致洪暴雨期间降水与850 hPa风场的低频振荡特征,研究了850 hPa风场的10～30天低频传播对致洪暴雨的影响,并采用合成分析建立了由西风带系统导致的致洪暴雨准双周振荡的大气环流模型。结果表明,致洪暴雨期间降水主要以10～20天的准双周振荡为主,它们多数与西江流域850 hPa风场8～35天振荡的正位相有较好的对应关系。来自西江流域以南逐渐向北传播的低频纬向风或来自30 °N附近逐渐南传并加强的低频纬向风与多数来自西北太平洋向西传播的低频纬向风在西江流域相遇,是导致致洪暴雨具有准双周振荡的可能原因之一。当500 hPa巴尔喀什湖以东的高压脊开始隆起并逐渐东移,我国东北-华北-长江中下游逐渐转为明显的华北低槽控制,华南由青藏高原东部弱的西风槽转为明显的高空槽控制,副高不断加强西伸,同时850 hPa上空来自孟加拉湾穿过中南半岛的西南风不断加强,位于华南急流轴以西弱的气旋性弯曲也不断加强,地面上转为东高西低、等压线经向度明显,西江流域致洪暴雨开始并逐渐达到强盛期。这些特征可作为西江流域致洪暴雨的中期预报提供参考依据。      

IMPACT OF TROPICAL INTRASEASONAL OSCILLATIONS ON THE PRECIPITATION OF GUANGDONG IN JUNES

The impact of tropical intraseasonal oscillations on the precipitation of Guangdong in Junes and its physical mechanism are analyzed using 30-yr (1979 to 2008), 86-station observational daily precipitation of Guangdong and daily atmospheric data from NCEP-DOE Reanalysis. It is found that during the annually first rainy season (April to June), the modulating effect of the activity of intraseasonal oscillations propagating eastward along the equator (MJO) on the June precipitation in Guangdong is different from that in other months. The most indicative effect of MJO on positive (negative) anomalous precipitation over the whole or most of the province is phase 3 (phase 6) of strong MJO events in Junes. A Northwest Pacific subtropical high intensifies and extends westward during phase 3. Water vapor transporting along the edge of the subtropical high from Western Pacific enhances significantly the water vapor flux over Guangdong, resulting in the enhancement of the precipitation. The condition is reverse during phase 6. The mechanism for which the subtropical high intensifies and extends westward during phase 3 is related to the atmospheric response to the asymmetric heating over the eastern Indian Ocean. Analyses of two cases of sustained strong rainfall of Guangdong in June 2010 showed that both of them are closely linked with a MJO state which is both strong and in phase 3, besides the effect from a westerly trough. It is argued further that the MJO activity is indicative of strong rainfall of Guangdong in June. The results in the present work are helpful in developing strategies for forecasting severe rainfall in Guangdong and extending, combined with the outputs of dynamic forecast models, the period of forecasting validity.