介绍了“地球系统与全球变化”重点专项项目“中国极端天气气候事件的形成机理及其预测和归因”2025年度的主要成果。1)发展了群发性极端温度事件的检测识别方法并构建了数据集,揭示了群发性极端温度事件、暖季极端高温-降水复合事件的...介绍了“地球系统与全球变化”重点专项项目“中国极端天气气候事件的形成机理及其预测和归因”2025年度的主要成果。1)发展了群发性极端温度事件的检测识别方法并构建了数据集,揭示了群发性极端温度事件、暖季极端高温-降水复合事件的变化特征及北美-东亚冬季极端低温的空间复合特征,并开展了极端温度变化的归因研究。2)阐明了东亚冬季气温反相事件、2022年夏季长江流域极端高温等典型极端事件的环流特征及动力学机理。3)提出了MJO(Madden-Julian Oscillation)遥相关的动力学新机制,发现夏季MJO在印度洋停留时间3倍增长并加剧了极端气候事件风险;揭示了印度洋快速增暖、春季重新发展增强的La Ni a对中国极端气候的影响,探讨了不同海盆海温异常对夏季高温干旱复合事件的影响,发现华北秋季群发性极端降水增强与关键区北极海冰减少存在密切联系。4)探讨了陆面蒸散发与干旱变化机理、高温干旱复合极端事件的形成机理、积雪与土壤湿度的气候反馈效应以及陆气耦合对极端气候和大尺度环流的影响。5)建立了干旱、极端高温、暴雨-热浪复合极端事件、极端低温次季节-年际预测的物理统计预测模型,发展了极端温度次季节反转的预测方法,在一定程度上改善了中国极端天气气候事件的预测水平。展开更多
受全球气候变暖的影响,青藏高原湖表温度、湖泊热浪的总天数和平均强度呈现显著增加,使得热力分层期间的湖表温度更易被加热,导致夏季湖表温度升高更快,湖表可能出现缺氧。现有研究在分析湖泊热浪的变化特征时是将较大区域内的多个湖泊...受全球气候变暖的影响,青藏高原湖表温度、湖泊热浪的总天数和平均强度呈现显著增加,使得热力分层期间的湖表温度更易被加热,导致夏季湖表温度升高更快,湖表可能出现缺氧。现有研究在分析湖泊热浪的变化特征时是将较大区域内的多个湖泊的热浪特征进行平均,而青海湖的热浪特征尚不清楚。因此,本研究使用青海湖水温和湖表温度的原位观测数据、刚察气象站观测数据、MODIS地表温度观测数据、第三极地区长时间序列高分辨率地面气象要素驱动数据集(A high-resolution near-surface meteorological forcing dataset for the Third Pole region,TPMFD)和一维湖泊模式(Freshwater Lake Model,FLake)研究了青海湖1980-2022年湖表温度的变化和热浪特征,利用相关性分析和去趋势分析法揭示了湖表温度和湖泊热浪变化的原因。研究表明:(1)TPMFD再分析数据的气温、比湿和风速与刚察气象站观测的气温、比湿和风速相关性较好且偏差和均方根误差较小,两者的相关系数分别为0.96、0.84、0.74,偏差分别为0.55℃、0.00068 g·g^(-1)、-0.31 m·s^(-1),均方根误差分别为0.59℃、0.00069 g·g^(-1)、0.38 m·s^(-1),TPMFD气温的变化速率[0.48℃·(10a)^(-1)]与观测气温的变化速率[0.44℃·(10a)^(-1)]接近,TPMFD比湿的变率[0.0001 g·g^(-1)·(10a)^(-1)]与观测值一致,TPMFD风速的变率[-0.1 m·s^(-1)·(10a)^(-1)]较观测[-0.25 m·s^(-1)·(10a)^(-1)]略小,并且TPMFD和刚察气象站的气温、比湿和风速的变化速率均通过了95%的显著性检验。模拟的青海湖湖水、湖表温度与青海湖原位观测的湖水和湖表温度相关性很好且偏差及均方根误差较小,长时间序列的模拟湖表温度与MODIS地表温度的相关性也较好且偏差和均方根误差均在合理范围,模拟结果与三种观测的相关系数分别为0.99、0.96、0.98,偏差分别为0.25℃、-0.1℃、0.87℃,均方根误差分别为0.58℃、2.65℃、2.20℃。(2)1980-2022年的青海湖湖表温度和湖泊热浪特征均呈现出显著的升高趋势(p<0.05),湖泊热浪的频次在0~6次之间波动,每年发生湖泊热浪的总天数明显增多,2022年的总天数达到150天,多数年份的平均持续时间都超过了10 d·time^(-1),2022年的热浪最长持续时间甚至达到76天,平均强度也显著增强,其中2016年和2022年的青海湖热浪强度等级已处于比多年平均强度等级(“中等”等级)强两个量级的“严重”等级状态。(3)气温、比湿、向下长波辐射、向下短波辐射及气压与模拟湖表温度、湖泊热浪总天数和平均强度呈现正相关关系,而风速则与之呈负相关,与湖泊热浪总天数的增加和平均强度的增强呈正相关。对湖表温度的升高呈正贡献的气象要素从大到小依次为气温(23.83%)、比湿(20.52%)、风速(16.05%)、向下长波辐射(14.79%)和向下短波辐射(10.68%);对湖泊热浪总天数的增加呈正贡献的气象要素分别为气温(37.54%)、风速(35.86%)、比湿(30.03%)、向下长波辐射(28.27%)、向下短波辐射(27.72%);对湖泊热浪强度的增强呈正贡献的气象要素分别为气温(13.25%)、风速(13.07%)、比湿(12.35%)、向下长波辐射(11.05%)、向下短波辐射(10.98%),气压则对湖表温度、湖泊热浪总天数和平均强度的升高呈现抑制作用。展开更多
文摘介绍了“地球系统与全球变化”重点专项项目“中国极端天气气候事件的形成机理及其预测和归因”2025年度的主要成果。1)发展了群发性极端温度事件的检测识别方法并构建了数据集,揭示了群发性极端温度事件、暖季极端高温-降水复合事件的变化特征及北美-东亚冬季极端低温的空间复合特征,并开展了极端温度变化的归因研究。2)阐明了东亚冬季气温反相事件、2022年夏季长江流域极端高温等典型极端事件的环流特征及动力学机理。3)提出了MJO(Madden-Julian Oscillation)遥相关的动力学新机制,发现夏季MJO在印度洋停留时间3倍增长并加剧了极端气候事件风险;揭示了印度洋快速增暖、春季重新发展增强的La Ni a对中国极端气候的影响,探讨了不同海盆海温异常对夏季高温干旱复合事件的影响,发现华北秋季群发性极端降水增强与关键区北极海冰减少存在密切联系。4)探讨了陆面蒸散发与干旱变化机理、高温干旱复合极端事件的形成机理、积雪与土壤湿度的气候反馈效应以及陆气耦合对极端气候和大尺度环流的影响。5)建立了干旱、极端高温、暴雨-热浪复合极端事件、极端低温次季节-年际预测的物理统计预测模型,发展了极端温度次季节反转的预测方法,在一定程度上改善了中国极端天气气候事件的预测水平。
文摘受全球气候变暖的影响,青藏高原湖表温度、湖泊热浪的总天数和平均强度呈现显著增加,使得热力分层期间的湖表温度更易被加热,导致夏季湖表温度升高更快,湖表可能出现缺氧。现有研究在分析湖泊热浪的变化特征时是将较大区域内的多个湖泊的热浪特征进行平均,而青海湖的热浪特征尚不清楚。因此,本研究使用青海湖水温和湖表温度的原位观测数据、刚察气象站观测数据、MODIS地表温度观测数据、第三极地区长时间序列高分辨率地面气象要素驱动数据集(A high-resolution near-surface meteorological forcing dataset for the Third Pole region,TPMFD)和一维湖泊模式(Freshwater Lake Model,FLake)研究了青海湖1980-2022年湖表温度的变化和热浪特征,利用相关性分析和去趋势分析法揭示了湖表温度和湖泊热浪变化的原因。研究表明:(1)TPMFD再分析数据的气温、比湿和风速与刚察气象站观测的气温、比湿和风速相关性较好且偏差和均方根误差较小,两者的相关系数分别为0.96、0.84、0.74,偏差分别为0.55℃、0.00068 g·g^(-1)、-0.31 m·s^(-1),均方根误差分别为0.59℃、0.00069 g·g^(-1)、0.38 m·s^(-1),TPMFD气温的变化速率[0.48℃·(10a)^(-1)]与观测气温的变化速率[0.44℃·(10a)^(-1)]接近,TPMFD比湿的变率[0.0001 g·g^(-1)·(10a)^(-1)]与观测值一致,TPMFD风速的变率[-0.1 m·s^(-1)·(10a)^(-1)]较观测[-0.25 m·s^(-1)·(10a)^(-1)]略小,并且TPMFD和刚察气象站的气温、比湿和风速的变化速率均通过了95%的显著性检验。模拟的青海湖湖水、湖表温度与青海湖原位观测的湖水和湖表温度相关性很好且偏差及均方根误差较小,长时间序列的模拟湖表温度与MODIS地表温度的相关性也较好且偏差和均方根误差均在合理范围,模拟结果与三种观测的相关系数分别为0.99、0.96、0.98,偏差分别为0.25℃、-0.1℃、0.87℃,均方根误差分别为0.58℃、2.65℃、2.20℃。(2)1980-2022年的青海湖湖表温度和湖泊热浪特征均呈现出显著的升高趋势(p<0.05),湖泊热浪的频次在0~6次之间波动,每年发生湖泊热浪的总天数明显增多,2022年的总天数达到150天,多数年份的平均持续时间都超过了10 d·time^(-1),2022年的热浪最长持续时间甚至达到76天,平均强度也显著增强,其中2016年和2022年的青海湖热浪强度等级已处于比多年平均强度等级(“中等”等级)强两个量级的“严重”等级状态。(3)气温、比湿、向下长波辐射、向下短波辐射及气压与模拟湖表温度、湖泊热浪总天数和平均强度呈现正相关关系,而风速则与之呈负相关,与湖泊热浪总天数的增加和平均强度的增强呈正相关。对湖表温度的升高呈正贡献的气象要素从大到小依次为气温(23.83%)、比湿(20.52%)、风速(16.05%)、向下长波辐射(14.79%)和向下短波辐射(10.68%);对湖泊热浪总天数的增加呈正贡献的气象要素分别为气温(37.54%)、风速(35.86%)、比湿(30.03%)、向下长波辐射(28.27%)、向下短波辐射(27.72%);对湖泊热浪强度的增强呈正贡献的气象要素分别为气温(13.25%)、风速(13.07%)、比湿(12.35%)、向下长波辐射(11.05%)、向下短波辐射(10.98%),气压则对湖表温度、湖泊热浪总天数和平均强度的升高呈现抑制作用。
