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中亚地区夏季温度的季节预测 下载：59 浏览：309

杨占梅1 张井勇2 《气候变化研究》 2019年4期

摘要:
根据1979～2016年春季海表温度、土壤温度以及大尺度气候指数与中亚地区夏季温度的相关关系,确定了印度洋东南部海表温度、非洲西北部土壤温度、大西洋多年代际振荡(AMO)和东亚/西俄型(EA/WR)4个春季预测因子,进而建立了中亚地区夏季温度的预测模型。春季印度洋东南部海表温度暖异常、非洲西北部土壤温度暖异常、AMO正异常与EA/WR负异常均对应夏季中亚地区500 hPa位势高度场正异常,为该地区夏季高温发生提供有利条件。预测模型留一法交叉验证产生的1979～2016年中亚地区夏季温度无(有)趋势的时间序列与观测的无(有)趋势的时间序列的相关为0.65(0.74),表明该预测模型具有良好的预测能力。研究结果有望帮助提高中亚地区夏季温度的预测技巧。

南海夏季风爆发与前期东亚冬季风异常的关系以及ENSO的作用 下载：82 浏览：240

胡鹏1 陈文2 《气候变化研究》 2019年1期

摘要:
基于ERA-interim再分析资料采用相关分析研究了东亚冬季风和南海夏季风爆发的关系,并探讨了ENSO在其中的作用。结果表明,弱冬季风之后的南海地区5月有异常东风、降水偏少,对应于夏季风爆发偏晚;强冬季风之后则相反;但上述关系并不十分显著。进一步利用线性回归将东亚冬季风分为与ENSO有关和无关的部分,对于与ENSO有关的冬季风,上述冬季风—夏季风爆发的关系的显著性有明显提高;但与ENSO无关的冬季风和夏季风爆发并无显著联系。这说明冬季风—南海夏季风爆发的关系主要是由与ENSO有关的冬季风造成的。这一关系可以用ENSO激发的菲律宾异常反气旋或气旋来解释,以弱冬季风之后夏季风爆发偏晚为例:El Ni?o事件一方面激发出菲律宾异常反气旋,使得冬季风偏弱;另一方面又引起热带印度洋增暖,由于局地海气相互作用正反馈和印度洋电容器效应,菲律宾异常反气旋得以维持到晚春。该异常反气旋及其南侧的异常东风不利于南海夏季风的爆发,从而导致夏季风爆发偏晚。

中国东北暖季气温变化特征及其与海温和大尺度环流的关系 下载：96 浏览：333

庄园煌1 张井勇2 王远皓1 吴凌云3 《气候变化研究》 2019年1期

摘要:
利用1980～2014年CRU TS3.24月平均气温数据和NCEP/NCAR再分析资料,分析了中国东北暖季(5～9月)气温的时空变化特征及其相应的大气环流状况。结果表明:中国东北暖季气温主要表现为全区一致型和南北反位相型两个模态,二者总解释方差高达86%。全区一致型具有明显的年代际变化特征,并在1990年代中期发生了显著的年代际突变,而南北反位相型具有明显的年际和年代际变化特征。全区一致型增暖对应着中国东北地区上空500 h Pa位势高度的正异常和850 h Pa的反气旋环流异常。当500 h Pa位势高度南北反相时,对应于中国东北暖季气温的南北反位相型。进一步分析表明中国东北暖季气温的全区一致型及其1990年代中期的年代际突变与日本海及黑潮延伸区的海温异常及太平洋年代际振荡和大西洋多年代际振荡指数紧密相关。菲律宾以东的西太平洋、北太平洋中部、我国东南沿海、靠近北美东北部的北大西洋等海域的海温异常对中国东北暖季气温全区一致型的出现具有一定的预测作用。而南北反位相变化型与黑潮延伸区的海温异常关系显著,与大尺度指数的相关普遍不明显。在1990年代中期突变前,南北反位相型受到ENSO事件的影响,之后影响不显著。

两类El Ni?o型对西北太平洋季风槽及热带气旋生成的可能影响 下载：72 浏览：326

张宏杰1 武亮2 黄荣辉1 《气候变化研究》 2018年4期

摘要:
通过对1948～2015年不同El Ni?o事件下西北太平洋季风槽变化和热带气旋(tropical cyclone,TC)生成进行分析,初步探讨了不同El Ni?o型事件对季风槽及其对TC的可能影响。分析结果表明,较东太平洋增暖(eastern Pacific warming,EPW)年,中太平洋增暖(central Pacific warming,CPW)年季风槽偏弱,位置相对偏西、偏北。在CPW年,中(西和东)太平洋海温增暖(降低)引起了从中到西太平洋热带地区的西风异常和中太平洋地区上升运动及对流活动加强,使得季风槽加强东伸,同时西太平洋副高偏弱、偏北,季风槽向北推进;而在EPW年,赤道东(西)太平洋海温增暖(降低)使得赤道地区西风异常显著加强东扩,异常Walker环流的上升支东移至东太平洋,季风活动加强,副高偏强、偏南,这使得季风槽较CPW年相比更强、更偏东。利于TC生成的大尺度环境因子随季风槽强度和位置的变化而发生改变,在CPW年,低层气旋性涡度、高层辐散、高的中层相对湿度以及低垂直风切变区随着季风槽向北移动;而在EPW年,这些因子随季风槽向南、向东偏移。这些大尺度环境因子的变化使得西北太平洋TC生成的位置在CPW年比EPW年更加偏北、偏西。

时间尺度分离在华南夏季极端高温预测中的应用 下载：74 浏览：362

陈思思1 张井勇2 黄刚3.4 《气候变化研究》 2018年3期

摘要:
基于高温日数存在受不同物理因子影响不同时间尺度变率的特征,应用滤波对华南夏季高温日数进行时间尺度分离,得到高温日数的年代际分量和年际分量。统计分析高温日数总量、年代际分量和年际分量在各自对应时间尺度上的影响因子,采用"向前"交叉检验逐步回归法,分别建立高温日数总量、年代际分量和年际分量的回归模型。高温日数总量的回归模型即为高温日数不区分时间尺度的直接回归模型,而两个分量回归模型拟合结果的叠加,即为高温日数时间尺度分离统计模型对总量的拟合。利用十折交叉检验法,对高温日数直接回归模型和时间尺度分离统计模型的拟合结果进行比较:相比高温日数直接回归模型,时间尺度分离统计模型的年代际分量均方根误差由2.6降低到2.3,与观测数据的相关系数由0.69提高到0.73(显著性水平α=0.01);年际分量均方根误差由3.2降低到2.9,与观测数据的相关系数由0.4(α=0.1)提高到0.48(α=0.01);高温日数总量均方根误差由4.1降低到3.7,与观测数据的相关系数由0.48提高到0.62(α=0.01)。1979～2010年拟合时段华南夏季高温日数的回报结果表明:两模型回报结果与观测数据均存在明显相关(α=0.01),直接回归模型的相关系数为0.57,时间尺度分离统计模型提高到0.72。2011～2013年独立检验时段的预测结果表明:直接回归模型预测结果的平均均方根误差为26.4%,时间尺度分离统计模型降低到12.3%。初步结果表明,两模型对华南夏季高温日数均有一定的预测能力,而时间尺度分离统计模型的预测结果有所改进。
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