杨素英[1]2003年在《东北地区冬季气温异常的时空变化特征及其与热带印度洋海温异常的关系》文中认为在对东北地区冬季气温异常的时空变化特征进行分析的基础之上，重点分析了东北冬季气温异常同期以及前期的影响因子。研究结果表明：(1)东北冬季气温80年代中期以前处于冷期，60年代达到低谷，80年代中期以后处于暖期，并达到49a最高峰，1986年是由冷转暖的明显突变点。(2)东北冬季气温异常存在3-4a和8-9a的年际周期及16-18a的年代际周期。(3)东北冬季气温随时间变化而增暖的趋势显着，达0.351°C／(10a)，增暖幅度西南强东北弱。(4)东北地区冬季增暖趋势与中国大部分地区是一致的，是增暖最显着的地区之一。(5)影响东北冬季气温异常的同期因子是环流异常，它包括西伯利亚高压、东亚大槽、东亚冬季风、极涡面积、东亚西风环流指数等的异常。(6)影响东北冬季气温异常的关键海区为热带印度洋(84°E—94°E，6°S-O°)，关键影响时段为5-7月，该关键海区的SSTA与东北冬季气温异常为正相关关系。
王慧清[2]2013年在《呼伦贝尔地区冬季气温的时空变化特征分析》文中指出呼伦贝尔市地处我国东北部,地理位置偏高,整年易受极涡的影响,气候寒冷、温度年际变化大,在冬季,寒潮是具有地域特色的气象灾害。因此研究该地冬季气温的变化规律不但对呼伦贝尔地区防灾减灾有重要的实际意义,并对东北地区寒潮天气的发生具有一定的指示作用。本文利用呼伦贝尔地区1971-2009年冬季气温资料、NOAA全球月平均格点海温资料以及NCEP/NCAR再分析资料中月平均的海平面气压场、高度场和风场资料,对当地冬季气温的时空变化特征进行了分析,并在此基础之上分析了造成该地区冬季气温异常的同期及前期影响因子。研究结果表明：(1)以1986年为界,当地冬季气温由偏冷期转变为偏暖期。90年代以后冬季气温的波动加大,2000年为此期间最暖年。(2)当地冬季气温随时间变化而增暖的趋势显着,达0.6℃/(10a),高于全国平均增暖幅度。(3)当地冬季气温存在3-4a和7-8a的年际周期及12-14a的年代际周期。(4)当地冬季气温变化具有同步性,同时又存在变化程度的差异,以大兴安岭为界,在岭东南增温较岭西北要明显。(5)当西伯利亚高压强、东亚大槽加深、极锋急流偏强、亚洲极涡南移、东亚东部的槽加深和南亚高压偏弱时,呼伦贝尔地区易出现冷冬,反之易出现暖冬；(6)赤道西太平洋海区(160。E-160。W,5°S-5°N)为影响呼伦贝尔冬季气温的关键区；当年3-5月为影响呼伦贝尔地区冬季气温的关键时段。
姚慧茹[3]2013年在《亚洲急流的空间结构及其与中国冬季气候的关系》文中认为本文利用1950～2012年NCEP/NCAR逐月再分析风场、高度场资料、Hadley中心逐月海温资料、青藏高原地面加热场强度和中国542个台站逐日观测资料,采用经验正交函数分解(EOF)、奇异值分解(SVD)、相关分析和合成分析等方法,研究亚洲急流的空间结构和垂直运动分布的季节变化,分析冬季亚洲急流的配置与季风的关系及其对地面气候的影响,探讨了冬季亚洲急流对热带海温异常以及青藏高原地面加热场异常的响应及其变化机理。研究表明,急流在空间呈不规则管状结构,冬季急流体积最大,垂直厚度范围自500hPa至100hPa；夏季急流体积最小,仅存在于200hPa附近。亚洲急流管在秋、冬、春季略呈西南-东北走向,在夏季呈西-东走向。不同高度上的最大风速轴线在南北方向的移动不尽一致,春、秋季急流管下部比上部偏北。急流管不同区域下方的垂直运动及其年变化存在差异,中东地区下沉运动中心全年均位于急流南部,东亚地区下沉运动中心在冬季位于急流北部,夏季则转变为上升运动,高原地区垂直运动的季节变化受高原热力作用的影响非常显着。冬季亚洲高空急流主模态表现为副热带急流的经向位移及其与温带急流强度的反向变化,同时中东急流与东亚副热带急流的强度往往呈反向变化。冬季亚洲急流变化与中国气候的关系体现为青藏高原至亚洲东部沿海的副热带急流强(弱),高纬的温带急流弱(强)时,中国中、东部大范围地区气温偏低(高)；中东急流强(弱),东亚副热带急流偏南(北),温带急流东南部较弱(强)时,西南气温偏低(高),东北气温偏高(低),中、东部地区降水偏多(少)。结合水平风场的变化,副热带地区出现西风异常,温带出现东风异常时,有利于东亚大槽加深并向南扩张,低层偏北风加强,东亚冬季风增强,而青藏高原反气旋环流被削弱,冷高压减弱,相应的高原季风减弱。高、低纬急流区纬向风的差异较大时,加强了急流对低层冷、暖空气交绥的引导和汇聚作用。东亚季风与高原季风在冬季多呈负相关。冬季风异常期间,若副热带急流偏强,温带急流偏弱,高纬的干冷空气受南侧急流的汇聚作用而南侵,有利于中国大部分地区降温,降水减少；反之,低纬的暖湿气流受到北侧急流引导而向北输送,导致中国大部分地区升温,降水偏多。研究表明,冬季热带印度洋和中东太平洋海温偏高,西太平洋海温偏低时,同期亚洲高空急流位置偏南,反之偏北；秋季热带印度洋海温全区一致偏高,有利于后期冬季中东地区和青藏高原附近的急流强度增强；冬季青藏高原地面加热场异常偏强时,有利于高原西北部急流强度增强。
韩文韬[4]2013年在《近50年中国冬夏气温对ENSO响应的年代际变化特征研究》文中进行了进一步梳理根据1962-2010年中国160站的月平均气温资料,Nino3.4区海洋尼诺指数(ONI)资料以及相应的NECP/NCAR再分析资料,采用相关分析、滑动相关分析、滑动T检验、合成分析等方法,探讨了最近50年中国冬季和夏季气温对ENSO响应的年代际变化特征问题。结果表明：中国冬季气温异常对ENSO的响应有着显着的地域性差异以及年代际变化,其中东北和西南地区的相关关系不稳定度比较大,而在中国东部地区则比较稳定。东北与西南地区在上世纪70年代中后期以后,冬季气温对ENSO的响应迅速减弱,甚至发生了反向变化,而东部地区这种关系近50年并没有较强的突变。相应的亚洲高空大气环流对ENSO的响应也具有明显的空间差异和年代际变化,其特征与中国冬季气温对ENSO的响应特征基本对应。从大气环流角度解释中国冬季气温对ENSO的响应发生年代际减弱的可能机制：ENSO通过经向Hadley环流影响中高纬度大气环流,由于70年代中后期以后亚洲经向Hadley环流的下沉支发生显着减弱,使得东亚大气环流对ENSO的响应减弱,进而导致中国冬季气温对ENSO的响应减弱。中国夏季气温对ENSO同样有着很明显的区域响应,且这一响应也具有明显的地域性差异和年代际变化。在东北、华北及长江流域、华南地区这些地区夏季气温对ENSO的响应不稳定性比较大,分别在70年代末,90年代初,21世纪初经历了3次较为明显的突变,在其它地区响应的不稳定性比较小。相应的亚洲夏季高空大气环流对ENSO的响应也具有明显的地域性差异,这一不稳定特征与中国夏季气温对ENSO的响应特征较为一致。亚洲夏季大气环流同样在70年代末,90年代初,21世纪初经历了3次较为明显的突变。与冬季情况作对比,夏季气温和大气环流对ENSO的响应在时间尺度上更为复杂,突变次数也更多。值得注意的是,虽然中国夏季气温对ENSO的响应与亚洲同期高空大气环流对ENSO的响应在时间尺度上具有较为一致的突变特征,即响应转折年份比较一致,但是在各个年代两者对ENSO的响应趋势并不像冬季那样有较好的同步性,这一方面是因为夏季大气环流本身相对于冬季环流来说具有更大的复杂性,另一方面除了El Nino因子以外,还有其它因子(如太平洋海温,季风变异,青藏高原雪盖等)对中国夏季气温也有重要影响。
程慧萍[5]2013年在《太平洋和印度洋海—气系统季节演变特征及其对中国气候年际变化的影响》文中指出本文利用1960-2002年NCEP/NCAR全球再分析资料、Seasonal Prediction Model Intercomparison Project-2(SMIP2)海温资料和中国160站点逐月降水和地面气温资料,通过EOF、SVD、相关、合成、小波分析等方法,对太平洋及印度洋海温异常的主要时空分布特征、海气相互作用的季节变化特征和海温异常对我国气候的影响及其影响机制等方面作了分析,结果表明：1)通过EOF和小波分析方法揭示太平洋及印度洋海温异常的主要时空分布特征。太平洋第一个EOF模态空间分布特征类似于El Nino分布型,而它的时间变化以准1年和3-5年的周期变化为主。印度洋的前两个模态,一个是全海盆一致的单极型分布模态(IOBM),其以1-2年的周期变化为主；另一个是东西符号相反的偶极子分布模态(IODM),其以4-8年周期为主。偶极子模态在秋季最强,在春季最弱；单极型模态在春季最强。2)通过SVD方法揭示赤道海温异常与北半球大气环流的海-气耦合特征。太平洋在海温场中的第一个模态(SVD1)表现为El Nino分布,相应的高度场的空间分布则存在显着的季节差异性,其中以冬季的信号强度最强,类似于北太平洋-北美(Pacific North America, PNA)信号。印度洋第一个模态在海温场主要为全海盆一致的单极型分布形势(IOBM),其对应的高度场最主要的是类-PNA分布形势,IOBM在冬季主要体现为对ENSO信号的响应,而在其它季节则不是很明显。第二个模态(SVD2)在海温场主要为东西相反的偶极子分布形势(IODM),其对应的高度场具有显着的季节差异性,IODM既包含有对ENSO信号响应的变化特征,又有独立于ENSO的变化特征。3)考虑赤道海温强迫和中高纬地区气候响应中大气环流的桥梁作用,对SVD海温场的时间变化和中国气候做相关分析,得到：对于同期降水,太平洋海温SVD1与中国秋季和冬季江南和华南地区存在显着正相关；印度洋海温SVD1与中国春、冬季相关性最显着,SVD2与春、秋季相关性最显着。对于同期地面气温,太平洋海温SVD1与夏季和秋季有较好的相关性,SVD2与冬季东部沿海地区有较好相关性；印度洋海温SVD1与秋季相关性最好,SVD2与冬季相关性最好。4)通过时滞相关分析得出：对于后期降水,夏季太平洋海温SVD1对后期秋季在长江流域及其以南地区有显着正相关影响,其显着的滞后时间段为3-5个月；冬季印度洋海温SVD1对后期春季在长江中下游以北地区存在显着的、稳定的大面积正相关,其显着的滞后时间段为2-3个月。对于后期地面气温,SVD1和SVD2对后期气温都各有影响,太平洋海温对后期气温影响的显着滞后时间段为4-6个月；印度洋的显着滞后时间段为5-6个月。5)利用SVD所得到的冬季印度洋海温距平场SVD1对我国次年春季降水的年际变化影响非常显着,且此海温距平场可以作为春季降水的潜在预报因子,对我国春季降水的业务预报有着重要的实用价值。印度洋海温异常造成长江中下游以北至华北地区春季降水异常的可能机制：当印度洋冬季海温升高时,对应高空东亚西风急流减弱,在急流出口处出现反气旋环流异常,使得东亚大槽偏弱,槽后偏北气流减弱,对应低层偏南气流加强,有助于低层偏南气流带来的水汽在中国长江中下游以北至华北地区形成水汽辐合,西南地区水汽辐散,最终造成该地区春季降水偏多；西南地区春季降水偏少。
李怡[6]2013年在《中国冬季气温与影响因子关系的年代际变化特征和预测方法》文中提出近几十年来，不仅我国冬季气温发生了明显的年代际变化，其影响因子也发生了年代际变化，本文目的是重点揭示冬季气温与关键影响因子关系发生年代际变化的基本事实，以及在短期气候预测中如何正确利用这种变化的关系来建立预测模型，从而探索我国冬季气温异常的预测方法。本文利用国家气候中心整编的全国160个台站1951年1月至2012年2月逐月气温和格点再分析资料，分析了1951～2011年期间我国冬季气温的年代际变化和多尺度特征以及其影响因子的年代际变化特征，揭示了多个影响因子与我国冬季气温的时空关系发生了显着的年代际变化，提出冷期和暖期中不同的影响因子对冬季气温的作用，采用分时段的预测策略才能够有效地利用统计预测方法提高冬季气温的预测技巧。本论文主要结论如下：（1）中国冬季气温具有显着的年代际变化特征：1985年冬季之前为冷期，之后为暖期，其中2004年到2011年暖的范围和程度明显减弱。从冷期到暖期，中国大陆地区增温最明显的区域在北方地区，冬季气温的年代际变化存在明显的南北差异。冬季气温还具有多时间尺度变化特征，表现为2‐4年、5‐8年以及20年以上的周期变化特征。（2）影响我国冬季温度异常的关键因子也具有显着的年代际变化：北极涛动（AO)、东亚冬季风、西太平洋副高面积、9月北极海冰以及关键海区的海温指数，这些影响因子的年代际变化大多超前于我国冬季气温的变化。西伯利亚高压和印度洋全区一致海温模态与冬季温度的年代际变化时间同步。黑潮海温的年代际变化比冬季温度的变化有所滞后。（3）我国冬季气温及其影响因子的时空关系发生了年代际变化。在时间域上，从冷期转为暖期之后，热带印度洋和西太平洋沿岸部分海区海温以及青藏高原的热力作用与中国冬季气温的关系发生了显着的年代际减弱的特征；冬季风指数、西伯利亚高压以及西太平洋副高面积指数等与中国冬季气温的关系发生了年代际增强的特征。影响因子之间的相互关系也发生了显着的年代际变化。在空间域上，从冷期转为暖期之后，关键影响因子与我国冬季气温显着相关的区域也发生了明显的年代际变化：冬季风与我国冬季气温显着相关的区域增加，西太平洋副热带高压偏强，我国西南地区和东南沿海一带气温正异常显着。AO转为正位相时，我国河套至华南地区呈现显着降温。（4）针对中国冬季气温与其影响因子的时空关系发生了年代际变化以及不同影响因子之间的关系也出现了显着年代际变化的事实，提出了考虑冷期和暖期中不同的影响因子对冬季气温的作用，分时段建立多元线性回归方程的统计预测方法。这种冷暖期的分段预测模型，能适应冬季气温及其影响因子关系的年代际变化，对提高预报准确率极其重要，可保持预测技巧的稳定性和有效性。本论文致力于研究中国冬季气温与其影响因子关系的年代际转变，所完成的工作揭示了中国冬季气温年代际变化的一些基本事实，提出了正确的建立统计预测模型的策略，为进一步研究中国冬季气温和影响因子关系发生年代际变化的机理奠定了基础。
李淑萍[7]2018年在《夏季东亚大气环流型及其对我国东部降水的影响》文中研究指明东亚地区是全球最典型的季风性气候区之一,其夏季降水期对应我国东部洪涝灾害多发的主要时期,也是政府和公众气候服务关注的焦点。大气环流是地面旱涝与外强迫因子之间的桥梁,外强迫因子通过大气环流间接影响地面旱涝状况,因此,本论文主要聚焦夏季东亚大气环流型,研究了东亚大气环流型对我国东部夏季降水的影响,以期为我国东部夏季旱涝预测提供参考依据。首先分析了东亚-太平洋(EAP)型年代际及年际变化对我国东部夏季降水和气温的影响,然后提出了新的东亚大气环流型,并系统分析了东亚大气环流型发生与维持对我国东部夏季总降水量及不同强度等级降水的影响。主要结论概括如下:(1)EAP型异常中心强度与位置在1984/1985年发生明显的年代际变化。在1961-1984年El Ni?o衰减较快,春季热带印度洋(TIO)海温增暖且其表面为显着异常偏南风,增强了海洋表面蒸发,使得春季TIO暖海温异常在夏季减弱;夏季,TIO海温偏暖较弱,对西北太平洋对流活动抑制作用较弱且异常下沉中心位置偏东,使得EAP型异常中心位置偏东。在1985-2013年El Ni?o衰减较慢,春季TIO增暖明显,西北太平洋为显着冷异常,热带西北太平洋至北印度洋为显着的东风异常,减弱了TIO表面蒸发,有利于夏季TIO暖海温异常发展与维持,对西北太平洋对流活动抑制作用较强且异常下沉中心较1961-1984年位置偏西,导致EAP型异常中心位置西移。(2)夏季东亚大气环流变化主要表现为叁种环流型:EAP型,贝加尔湖与鄂霍次克海偶极子(BLOS)型及中国东部与鄂霍次克海北部反位相(ECNOS)型。在EAP型正位相年,长江中下游地区降水显着偏多,我国北方地区气温偏冷,南方地区气温偏暖。在El Ni?o衰减年夏季,TIO暖海温异常激发向东传播的Kelvin波,抑制西北太平洋对流活动,从而激发EAP型。在BLOS型正位相年,长江以南地区降水偏少,东北地区气温显着偏冷。春季巴伦支海北部海冰异常激发从格陵兰海附近沿欧亚中高纬度地区向东传播波作用通量,有利于BLOS型的形成。在ECNOS型正位相年,东北地区降水显着减少,气温显着偏暖。亚洲中纬度春季融雪偏早,使得夏季土壤湿度偏干、气温偏高,而亚洲高纬度春季融雪偏晚,夏季土壤湿度偏湿、气温偏低,两者之间的热力差异有利于ECNOS型形成。(3)夏季东亚中纬度环流型主要表现为:单极子(MOP)型、南北偶极子(NSD)型和东西偶极子(EWD)型。MOP型正位相持续日数增加使得长江中下游降水显着偏多,而在MOP型负位相发生频次高异常年,长江中下游地区降水减少尤为明显。NSD型正位相发生频次与持续日数增加使得东北地区降水显着偏多,且其发生频次高异常年,华南地区降水显着偏少;对于NSD型负位相,东北地区降水明显减少主要与该环流发生频次增加有关,而该环流型持续日数增加有利于华南地区降水偏多。EWD型正位相持续日数较长年,东北地区降水明显偏少于该环流型发生频次高异常年;EWD型负位相发生频次与持续日数增加导致东北降水偏多,且在该环流型发生频次高异常年,长江中下游地区降水显着偏少。这表明东亚中纬度不同环流型发生频次与持续日数对我国东部夏季降水的影响不同。(4)在MOP型正位相发生日数偏多年,对流层低层气温增暖与对流层低层可降水量减少使得东北和华北小雨降水显着偏少,而长江中下游中雨和大雨降水显着偏多;MOP型负位相发生日数增加主要使得长江中下游中雨和大雨降水显着减少。在NSD型正位相发生日数偏多年,对流层低层气温偏冷且对流层低层可降水量偏多,两者共同作用有利于东北小雨降水偏多,而长江中下游中雨与大雨降水带相比于MOP型正位相较窄;NSD型负位相发生日偏多年,东北地区对流层低层气温增暖且对流层低层可降水量减少使得小雨降水偏少,并且长江中下游地区中雨和大雨降水显着偏少。EWD型正位相发生日数偏多年,东北和华北小雨和中雨降水减少与对流层低层可降水量减少密切相关,而华南地区中雨和大雨降水显着偏多;对于EWD型负位相发生日数偏多年,东北地区小雨降水偏少主要是由于对流层低层气温增暖造成的,同时华南西部至长江中下游中到大雨降水显着偏少。
张黎红[8]2005年在《大连地区冬季气温的变化特征和影响因子分析》文中认为在对大连地区冬季气温异常的时空变化特征进行分析的基础上,重点讨论了大连地区冬季气温异常同期的大气环流异常特征,并探讨了大连地区冬季气温异常与前期印度洋海温异常的相互联系,从而进一步寻找出影响大连地区冬季气温异常的可能机理。研究结果表明:(1)大连地区四季气温都有增暖的变化趋势,其中春、冬两季增暖的速度最快。(2)60年代大连地区的冬季气温呈下降趋势,从70年代中期以后,冬季气温呈明显的增暖趋势,特别是90年代以后这种增暖趋势十分显着,而且增暖的幅度全区分布不均匀。(3)大连地区冬季气温异常存在3-4年、8年左右的年际周期和16-17年的年代际周期。(4)大连地区冬季气温的变化趋势与全国增暖的总趋势基本一致。(5)大连地区冷暖冬年同期的海平面气压距平场、500hPa高度距平场、300hPa纬向风距平场都存在着显着的差异;其中蒙古高压、极涡的位置、面积、强度、以及东亚西风环流指数、极锋急流都差异显着,说明极锋急流、极涡、乌山脊、东亚大槽、以及蒙古高压等都是影响大连冬季气温异常的关键系统。(6)大连地区冬季气温异常与前期印度洋海域的海温异常有较好的正相关关系,影响大连地区冬季气温的海温异常关键区位于5°S～5°N,60°E～75°E,关键影响时段为当年的4～7月;长时间的海气相互作用使前期的海温异常影响了后期的大气环流,导致大连地区冬季气温的异常。
吴萍[9]2017年在《水汽输送对我国降水变异及大气污染条件的影响》文中进行了进一步梳理本文利用中国地面气象观测站资料、NCEP/NCAR再分析资料和ERA-interim再分析资料,采用多种统计分析方法,研究了水汽输送对我国降水变异和大气污染的影响。首先分析了我国水汽输送的气候、年际及年代际变化特征,其次重点研究了西北地区水汽输送的年代际变化特征及对降水的影响,以及ElNino年中国东部和西北地区夏季水汽输送变化特征及其对降水的影响,最后探讨了水汽输送和湿度条件对中国中东部霾天气形成的影响,主要得到以下结论:(1)中国四季水汽输送具有明显的年代际变化特征,并对降水的年代际变化产生影响。春季,中国南方地区水汽输送和降水从20世纪80年代以来均出现年代际减弱的特征;夏季和秋季水汽输送在20世纪70年代中期出现年代际减弱的特征,同时,中国东部降水也出现了由"北涝南旱"向"南涝北旱"格局的转变;冬季,从20世纪80年代中期以来南方地区来自孟加拉湾和南海的水汽输送表现为年代际减弱的特征,中国东部降水表现为由北少南多到北多南少的分布。El Nino对中国四季水汽输送的年际变化有比较显着的影响,ElNino当年夏季中国地区水汽输送较弱,秋季来自孟加拉湾的西南风水汽输送在我国华南地区偏强,次年春季和夏季由西北太平洋向我国输送的水汽分别在华南和长江流域异常偏强。(2)在气候变化下,1961～2015年西北地区年均和四季降水总体呈显着增加趋势,实际蒸散发量和水汽输送也显着增加。西北大部分地区年均和四季降水再循环率表现为显着上升趋势,其中南疆沙漠和青藏高原地区上升速率最大,西北地区内循环显着加强。西北西部地区春季、夏季和秋季局地实际蒸散发量以及外部水汽输送的加强均有利于其降水的增加,但外部水汽输送较局地实际蒸散发量的贡献更大,而西北东部地区由于外部水汽输送的减少速率大于局地实际蒸散发量的增加速率,西北东部地区降水呈减少的趋势。但冬季,由于西北西部和东部地区外部水汽输送和局地实际蒸散发量均加强,西北大部分地区降水均呈增加的趋势,但外部水汽输送的贡献相对更大。(3)通过分析东部型和中部型两类El Nino事件对中国夏季水汽输送和降水的影响,发现东部型ElNino事件不仅对长江流域等南方地区的降水有重要影响,对华北、东北以及西北地区的降水异常也有相当的作用。东部型ElNino事件发生的次年夏季,副热带太平洋蒸发异常偏强,西太平洋副热带高压(西太副高)西伸,由于东亚—太平洋(EAP)遥相关型的建立,副高西侧的强西南气流将来自太平洋蒸发的大量水汽持续输送到我国中东部地区。另外在EAP遥相关型影响下中高纬地区建立了亚洲双阻型环流,其间的低槽冷涡与上游阻高之间的强偏北气流有利于欧亚高纬或北冰洋的水汽持续输送到西北和华北北部地区,全国大部分地区净水汽收支均增加,中国北方和南方地区的降水都产生了明显的同步性增多响应,形成了南北两条异常雨带。中部型事件次年夏季,西太副高较常年偏西且偏北,来自太平洋蒸发的大量水汽输送到江淮地区,使其净水汽收支增加和降水偏多。(4)1961～2012年中国中东部冬季霾日总体呈现出显着的上升趋势,尤其是进入21世纪以来,霾日增多明显。20世纪80年代中期以来东亚冬季风年代际减弱导致来自西北太平洋偏东风水汽输送的年代际增强对中东部地区冬季霾日的增加影响显着。同时,由于气候变暖,近地面气温增加引起的江淮和华南冬季相对湿度的减少使得雾-霾转换减弱,这可能也是江淮和华南霾日增多的一个原因。ElNino年冬季,偏南风水汽输送距平为中国东部地区霾天气的发生提供了有利的水汽条件,而LaNina年,水汽条件则较弱,不利于霾天气的形成。1980年以来京津冀地区持续性霾事件呈现明显的增长趋势,持续性霾事件的发生和维持有叁条主要的水汽输送通道:东南和西南两条长路径水汽输送通道以及偏西风的短路径水汽输送通道。此外,京津冀对流层持续深厚的下沉气流挤压大气边界层致使其厚度降低,使得大量的污染物和水汽聚集在较低的边界层内,有利于霾天气的发生和维持。
吴贤云[10]2015年在《两湖流域雨季气候特征及旱涝机理分析》文中研究说明利用国家气候中心整编的全国740站日降水资料,NCEP/NCAR(美国环境预报中心、美国大气研究中心)提供的大气环流再分析资料、英国Hadley预报中心提供的HadISST月海温距平资料；运用经验正交函数分解方法(EOF)、多通道奇异谱分析多方法(MSSA)、奇异值分析方法(SVD),小波分析、集合经验模态分解方法(EEMD)等多种分析与统计方法。分析了两湖流域的雨季气候特征,海温、冷空气对雨季降水的影响,两湖流域夏季旱涝时空分布特征,以及以完整的旱涝过程为分析对象初步研究了旱涝的形成机理等。得到了如下主要结论：(1)两湖流域雨季开始于4月第2候,结束于7月第1候。两季内最主要的2个降水模态：一个是在5月上、中旬与6月中、下旬分别出现一段雨水集中期；另一个有3段雨水集中期分别出现在4月中旬,5月中、下旬及6月下旬至7月初。雨季降水存在准7天、准双周(10-20天)、30-60天及季度(3个月)周期振荡分量,其中,准双周、30-60天振荡最为显着。(2)热带太平洋与印度洋(此文中简称为热带海洋)海温异常与两湖流域雨季降水联系紧密。当冬季热带海洋海温处于正(负)异常模态下,两湖流域雨季降水区域偏多(少)的可能性大,此时,对应于中国东部梅雨时期长江中下游多(少)雨,淮河流域少(多)雨型。两湖流域雨季,在正(负)海温异常年,赤道印度洋盛行偏东风(西风)异常,并在90 °E(80°E)越过赤道转向形成偏北(南)距平气流,说明印度季风处于弱(强)周期中；在正(负)海温异常年,西太平洋地区赤道附近为偏东(西)距平气流,低纬西太平洋地区形成反气旋(气旋)距平环流,说明西太平洋副热带高压位置偏异常偏西(东)、偏北(南),强度偏强(弱)状态。(3)两湖流域雨季降水与冷空气活动密切相关。湿位涡可以较好的示踪冷空气的活动,且与区域降水呈显着的负相关关系。两湖流域雨季降水的两个集中时段(5月的上中旬与6月的中、下旬),对应于中低层(500hPa以下)湿位涡负大值区,且随雨季时期向后推移,湿位涡负值中心向上伸展得更高。(4)两湖流域区旱涝发生比较频繁,年平均有1.6个月区域性偏涝和1.3个月区域性偏旱。秋、冬是两湖流域易旱涝季节,但夏、春旱涝影响更大。洞庭湖区、湖南南部地区是夏季旱涝的易发地。两湖流域地区主要表现为4种早涝空间型：即大范围偏涝(旱)型,西北涝(旱)-东南旱(涝)型,西南涝(旱)-东北旱(涝)型和中部旱(涝)、西北和东南偏涝(旱)型。(5)两湖流域旱涝存在明显的年代际变化。在20世纪80年代以前,两湖流域以偏旱型为主,而到80年代以后则转变以偏涝为主。两湖流域地区旱涝也具有明显的年际尺度变化。存在准8年、准5年、准2年和准4年周期振荡性质,其中准2年周期性质在两湖流域地区,20世纪80年代以前表现十分明显,但在80年代以后表现就不明显了。(6)两湖流域出现持续性旱过程时,东亚-西太平洋地区从高纬到低纬500hPa表现为典型的“-+-”高度距平分布型,即东亚中高纬阻高不明显、西太洋副高偏强、低纬季风涌偏强。旱过程的发生、维持和消退,西太平洋副高经历了增强、西进、再东撤的过程,同时中高纬的阻塞形式始终处于弱状态,东亚夏季风处于强周期中,旱过程的发生、发展与消亡过程伴随着热带系统由强到弱再转强的变化过程。而两湖流域出现持续性的涝过程时,东亚-西太平洋地区从高纬至低纬500hPa表现为典型的“+-+”高度距平分布型,即东亚中高纬阻高偏强、西太平副高偏弱、低纬季风涌偏弱。涝过程的发生、维持、消退,西太平洋副高位置较偏南,经历了由强转弱再增强的过程,中高纬的贝加尔湖和鄂霍次克海高压是由弱转强再变弱的发展过程；东亚夏季风处于弱周期中,涝过程的发生、发展与消亡过程伴随着热带系统由弱到强再转弱的变化过程。(7)两湖流域持续旱涝过程中其水汽输送条件差异较大。在持续性旱过程中,两湖流域的水汽主要来源于热带印度洋,但随着强劲的西南夏季风,水汽继续向北输送；在持续涝过程中,来自印度洋与来自热带西太平洋的两股水汽在东亚低纬地区(10-200°N)构成一个水汽输送带不断向副热地区输送水汽,另外,在副热带地区(35-40°N)中国沿海有一条来自西太平洋的偏东水汽,几股水汽在两湖流域构成水汽辐合。通过本研究我们发现两湖流域地区的雨季具有独特的特征,主雨季出现在4月第2候至7月第1候,其中5月的上、中旬及6月中、下旬是雨季降水的最为显着的两个集中时段。两湖流域降水年际变化特征明显,秋、冬季气候变率最大,旱涝事件也主要出现在这两个季节。雨季降水的年代际变化特征也十分明显,上世纪80年代初出现一个转折点,80年以前早事件较多,80年以后以涝事件为主,2年周期振荡也明显减弱；大范围的中东太平洋、印度洋海温异常对两湖盆地雨季降水的影响十分突出等。这些特征可在两湖流域地区季节气候趋势预测中加以参考。
参考文献：
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[5]. 太平洋和印度洋海—气系统季节演变特征及其对中国气候年际变化的影响[D]. 程慧萍. 浙江大学. 2013
[6]. 中国冬季气温与影响因子关系的年代际变化特征和预测方法[D]. 李怡. 中国气象科学研究院. 2013
[7]. 夏季东亚大气环流型及其对我国东部降水的影响[D]. 李淑萍. 兰州大学. 2018
[8]. 大连地区冬季气温的变化特征和影响因子分析[D]. 张黎红. 南京信息工程大学. 2005
[9]. 水汽输送对我国降水变异及大气污染条件的影响[D]. 吴萍. 中国气象科学研究院. 2017
[10]. 两湖流域雨季气候特征及旱涝机理分析[D]. 吴贤云. 南京信息工程大学. 2015