Based on reanalysis data from 1979 to 2021,this study explores the spatial distribution of the Southern Indian Ocean Dipole(SIOD)and its individual and synergistic effects with the El Niño-Southern Oscillation(EN...Based on reanalysis data from 1979 to 2021,this study explores the spatial distribution of the Southern Indian Ocean Dipole(SIOD)and its individual and synergistic effects with the El Niño-Southern Oscillation(ENSO)on summer precipitation in China.The inverse phase spatial distribution of sea surface temperature anomalies(SSTAs)in the southwest and northeast of the southern Indian Ocean is defined as the SIOD.Positive SIOD events(positive SSTAs in the southwest,negative SSTAs in the northeast)are associated with La Niña events(Central Pacific(CP)type),while negative SIOD events(negative SSTAs in the southwest,positive SSTAs in the northeast)are associated with El Niño events(Eastern Pacific(EP)type).Both SIOD and ENSO have certain impacts on summer precipitation in China.Precipitation in the Yangtze River basin decreases,while precipitation in southern China increases during pure positive SIOD(P_PSIOD)events.During pure negative SIOD(P_NSIOD)events,the changes in precipitation are exactly the opposite of those during P_PSIOD events,which may be due to differences in the cross-equatorial flow in the southern Indian Ocean,particularly in low-level Australian cross-equatorial flow.When positive SIOD and CP-type La Niña events occur simultaneously(PSIOD+La_Niña),precipitation increases in the Yangtze-Huaihe River basin,while it decreases in northern China.When negative SIOD and EP-type El Niño events occur simultaneously(NSIOD+El_Niño),precipitation in the Yangtze-Huaihe River basin is significantly lower than during P_NSIOD events.This is caused by differences in water vapor originating from the Pacific Ocean during different events.展开更多
基于中国科学院自主研发的第二代地球系统模式CAS-ESM2.0,本研究通过在陆面分量模式CoLM(Common Land Model)中引入植被水力模型以替换原有的经验性方案,开展了两组34年(1981~2014年)的AMIP(Atmospheric Model Intercomparison Project...基于中国科学院自主研发的第二代地球系统模式CAS-ESM2.0,本研究通过在陆面分量模式CoLM(Common Land Model)中引入植被水力模型以替换原有的经验性方案,开展了两组34年(1981~2014年)的AMIP(Atmospheric Model Intercomparison Project)数值模拟试验,探讨了植被水力方案的引入对中国夏季降水模拟的影响。结果表明,植被水力方案的引入能够显著降低CAS-ESM2.0模式对中国夏季降水气候态的模拟偏差,特别是显著改进了中国东部、青藏高原降水的低估,青藏高原以东的川西地区降水高估的偏差,同时也改善了夏季降水年际变率和极端大雨日数的模拟性能。进一步分析显示,植被水力方案的改进显著减小了土壤湿度在长江流域偏干、青藏高原偏湿的模式模拟偏差,降低了我国中东部以及青藏高原地表感热通量和潜热通量的模拟偏差,改善了模式对陆气相互作用过程的模拟能力。陆气相互作用的改进显著提升了模式对东亚季风环流的模拟,改进后的模式模拟的西北太平洋海平面气压的负偏差显著降低,有利于西南季风以及西北太平洋向我国东部的水汽输送,同时在对流层低层出现反气旋异常响应,有效改善了中国东部南风偏弱及水汽辐合偏弱的模拟偏差,使得我国东部降水负偏差显著减小。以上结果表明,包括植被水力过程的陆气相互作用的合理表述是改善东亚夏季降水模拟的重要途径之一。展开更多
陆气耦合是地表与大气之间物质能量交换的重要一环,深入研究陆气耦合的时空变化特征,对认识陆气耦合在全球气候变化中的作用有重要意义。基于1950—2020年全球陆面数据同化系统(Global Land Data Assimilation System,GLDAS)土壤湿度、...陆气耦合是地表与大气之间物质能量交换的重要一环,深入研究陆气耦合的时空变化特征,对认识陆气耦合在全球气候变化中的作用有重要意义。基于1950—2020年全球陆面数据同化系统(Global Land Data Assimilation System,GLDAS)土壤湿度、欧洲中期天气预报中心陆面再分析数据集(ERA5-Land)和全球降水气候中心(Global Precipitation Climatology Centre,GPCC)的降水数据,计算反映土壤水分对降水的反馈(λ)、潜热通量对土壤湿度的变化响应程度(ISM-LH)和降水对地表潜热通量变化响应程度(ILH-Pr)的3种陆气耦合指数,从不同角度分析北半球陆气耦合强度及其空间分布特征,确定北半球陆气耦合关键区。在此基础上,分析过去近70 a北半球陆气耦合的时空变化特征。结果表明,ISM-LH能较好地反映土壤湿度-蒸发耦合过程,对陆气耦合强度代表性最好。北半球有5个陆气耦合关键区,分别为北美耦合关键区(NA)、地中海耦合关键区(MS)、中亚-蒙古耦合关键区(CM)、非洲耦合关键区(AF)和南亚耦合关键区(SA)。夏季陆气耦合关键区的范围最广、耦合强度最强,春季次之。春夏之间的前后期耦合强度弱于春、夏季同期的耦合强度。1950—2020年陆气耦合关键区年耦合强度具有明显的线性变化趋势,NA、SA、AF关键区陆气耦合强度呈现减弱趋势,其中AF夏季减弱趋势最明显,气候倾向率为-3.61/10 a(p<0.01);MS和CM的陆气耦合强度呈现增强趋势,其中CM夏季的线性变化趋势最明显,气候倾向率为2.28/10 a(p<0.01)。在耦合关键区,陆气耦合强度和降水的线性变化趋势在NA和MS呈反相变化,在AF和SA为同相变化;同期的陆气耦合强度异常与降水异常呈显著负相关,春季的负相关在MS最显著(r=-0.469,p<0.01),夏季的负相关在AF最显著(r=-0.821,p<0.01)。展开更多
基于2010~2019年ERA5单层再分析资料,结合安徽省淮南森林观测站2016年5月1日至2017年4月30日的大气边界层塔(PBL塔)观测资料,驱动陆面模式CLM4.5(Community Land Model Version 4.5),模拟了淮南山地森林下垫面上的陆面过程,并比较分析...基于2010~2019年ERA5单层再分析资料,结合安徽省淮南森林观测站2016年5月1日至2017年4月30日的大气边界层塔(PBL塔)观测资料,驱动陆面模式CLM4.5(Community Land Model Version 4.5),模拟了淮南山地森林下垫面上的陆面过程,并比较分析了不同驱动场对其影响,同时设计了土壤质地对土壤湿度影响的三个模拟试验。结果表明,CLM4.5对淮南森林陆气交换过程表现了较好的模拟性能,PBL塔观测资料驱动的总体模拟效果优于ERA5再分析资料的。在辐射模拟方面,CLM4.5利用ERA5资料和PBL塔观测资料,都很好地模拟了辐射分量,特别是PBL塔观测资料驱动的全年模拟结果与观测相关系数达0.97以上,均方根误差在25.056 W m^(-2)以下。ERA5再分析资料强迫模拟的相关系数略低,但也达到了0.92,均方根误差在29.939 W m^(-2)以下。在土壤温度模拟方面,相关系数都达到0.98以上;土壤湿度模拟的相关系数都在0.86以上,但系统性偏高;对感热通量的模拟全年平均的相关系数分别为0.72和0.78。实测的三层土壤质地加上深层给定的土壤质地的数据对土壤湿度的模拟结果与观测最为接近,土壤质地的准确描述可以大幅提高土壤湿度的模拟。本研究发现ERA5单层再分析资料在淮南森林站精度较好,可以应用于该山地森林区域陆—气交换过程的模拟研究。展开更多
为给秋汛期汉江上游大洪水天气预报提供参考,基于NCEP/NCAR再分析资料及常规气象水文实况观测资料,研究了2000年以来汉江上游秋汛期大洪水的水情、雨情特征、大尺度环流形势特征以及致洪暴雨成因,结果表明:进入21世纪秋汛期汉江流域洪...为给秋汛期汉江上游大洪水天气预报提供参考,基于NCEP/NCAR再分析资料及常规气象水文实况观测资料,研究了2000年以来汉江上游秋汛期大洪水的水情、雨情特征、大尺度环流形势特征以及致洪暴雨成因,结果表明:进入21世纪秋汛期汉江流域洪水过程逐渐增多。致洪暴雨中心主要位于汉江上游南部和西部,即汉江流域南侧的米仓山、大巴山一带,安康水库以上的沿江河谷一带,及外方山南麓和伏牛山西南坡处的丹江河段。洪水峰值呈现单峰、双峰和多峰型。单峰型洪水过程持续时间最短,多峰型持续时间最长。从过程最大降水开始至洪峰出现,平均历时43 h,当起始入库流量超过4500 m 3·s^(-1)以上时,洪峰形成所需时长将大为缩短。从大尺度环流特征来看,汉江上游秋汛期降水偏多与欧亚中高纬阻塞系统强盛,西太洋副热带高压偏强、偏西,南亚高压及副热带西风急流偏北密切相关,高空辐散场大值区对应汉江上游所在区域,低层至高层的垂直运动增强,有利于致洪暴雨的发生。汉江上游秋汛期大洪水年源自阿拉伯海经由印度半岛和南海南部向北输送的水汽异常增多、西太平洋向西输送的水汽异常增多,为致洪暴雨的发生提供了异常充足的水汽供给。展开更多
基金supported by the National Natural Science Foundation of China[grant numbers 41975087,U2242212,and 41975085]supported by the National Natural Science Foundation of China[grant number U2242212]。
文摘Based on reanalysis data from 1979 to 2021,this study explores the spatial distribution of the Southern Indian Ocean Dipole(SIOD)and its individual and synergistic effects with the El Niño-Southern Oscillation(ENSO)on summer precipitation in China.The inverse phase spatial distribution of sea surface temperature anomalies(SSTAs)in the southwest and northeast of the southern Indian Ocean is defined as the SIOD.Positive SIOD events(positive SSTAs in the southwest,negative SSTAs in the northeast)are associated with La Niña events(Central Pacific(CP)type),while negative SIOD events(negative SSTAs in the southwest,positive SSTAs in the northeast)are associated with El Niño events(Eastern Pacific(EP)type).Both SIOD and ENSO have certain impacts on summer precipitation in China.Precipitation in the Yangtze River basin decreases,while precipitation in southern China increases during pure positive SIOD(P_PSIOD)events.During pure negative SIOD(P_NSIOD)events,the changes in precipitation are exactly the opposite of those during P_PSIOD events,which may be due to differences in the cross-equatorial flow in the southern Indian Ocean,particularly in low-level Australian cross-equatorial flow.When positive SIOD and CP-type La Niña events occur simultaneously(PSIOD+La_Niña),precipitation increases in the Yangtze-Huaihe River basin,while it decreases in northern China.When negative SIOD and EP-type El Niño events occur simultaneously(NSIOD+El_Niño),precipitation in the Yangtze-Huaihe River basin is significantly lower than during P_NSIOD events.This is caused by differences in water vapor originating from the Pacific Ocean during different events.
文摘基于中国科学院自主研发的第二代地球系统模式CAS-ESM2.0,本研究通过在陆面分量模式CoLM(Common Land Model)中引入植被水力模型以替换原有的经验性方案,开展了两组34年(1981~2014年)的AMIP(Atmospheric Model Intercomparison Project)数值模拟试验,探讨了植被水力方案的引入对中国夏季降水模拟的影响。结果表明,植被水力方案的引入能够显著降低CAS-ESM2.0模式对中国夏季降水气候态的模拟偏差,特别是显著改进了中国东部、青藏高原降水的低估,青藏高原以东的川西地区降水高估的偏差,同时也改善了夏季降水年际变率和极端大雨日数的模拟性能。进一步分析显示,植被水力方案的改进显著减小了土壤湿度在长江流域偏干、青藏高原偏湿的模式模拟偏差,降低了我国中东部以及青藏高原地表感热通量和潜热通量的模拟偏差,改善了模式对陆气相互作用过程的模拟能力。陆气相互作用的改进显著提升了模式对东亚季风环流的模拟,改进后的模式模拟的西北太平洋海平面气压的负偏差显著降低,有利于西南季风以及西北太平洋向我国东部的水汽输送,同时在对流层低层出现反气旋异常响应,有效改善了中国东部南风偏弱及水汽辐合偏弱的模拟偏差,使得我国东部降水负偏差显著减小。以上结果表明,包括植被水力过程的陆气相互作用的合理表述是改善东亚夏季降水模拟的重要途径之一。
文摘基于2010~2019年ERA5单层再分析资料,结合安徽省淮南森林观测站2016年5月1日至2017年4月30日的大气边界层塔(PBL塔)观测资料,驱动陆面模式CLM4.5(Community Land Model Version 4.5),模拟了淮南山地森林下垫面上的陆面过程,并比较分析了不同驱动场对其影响,同时设计了土壤质地对土壤湿度影响的三个模拟试验。结果表明,CLM4.5对淮南森林陆气交换过程表现了较好的模拟性能,PBL塔观测资料驱动的总体模拟效果优于ERA5再分析资料的。在辐射模拟方面,CLM4.5利用ERA5资料和PBL塔观测资料,都很好地模拟了辐射分量,特别是PBL塔观测资料驱动的全年模拟结果与观测相关系数达0.97以上,均方根误差在25.056 W m^(-2)以下。ERA5再分析资料强迫模拟的相关系数略低,但也达到了0.92,均方根误差在29.939 W m^(-2)以下。在土壤温度模拟方面,相关系数都达到0.98以上;土壤湿度模拟的相关系数都在0.86以上,但系统性偏高;对感热通量的模拟全年平均的相关系数分别为0.72和0.78。实测的三层土壤质地加上深层给定的土壤质地的数据对土壤湿度的模拟结果与观测最为接近,土壤质地的准确描述可以大幅提高土壤湿度的模拟。本研究发现ERA5单层再分析资料在淮南森林站精度较好,可以应用于该山地森林区域陆—气交换过程的模拟研究。
文摘为给秋汛期汉江上游大洪水天气预报提供参考,基于NCEP/NCAR再分析资料及常规气象水文实况观测资料,研究了2000年以来汉江上游秋汛期大洪水的水情、雨情特征、大尺度环流形势特征以及致洪暴雨成因,结果表明:进入21世纪秋汛期汉江流域洪水过程逐渐增多。致洪暴雨中心主要位于汉江上游南部和西部,即汉江流域南侧的米仓山、大巴山一带,安康水库以上的沿江河谷一带,及外方山南麓和伏牛山西南坡处的丹江河段。洪水峰值呈现单峰、双峰和多峰型。单峰型洪水过程持续时间最短,多峰型持续时间最长。从过程最大降水开始至洪峰出现,平均历时43 h,当起始入库流量超过4500 m 3·s^(-1)以上时,洪峰形成所需时长将大为缩短。从大尺度环流特征来看,汉江上游秋汛期降水偏多与欧亚中高纬阻塞系统强盛,西太洋副热带高压偏强、偏西,南亚高压及副热带西风急流偏北密切相关,高空辐散场大值区对应汉江上游所在区域,低层至高层的垂直运动增强,有利于致洪暴雨的发生。汉江上游秋汛期大洪水年源自阿拉伯海经由印度半岛和南海南部向北输送的水汽异常增多、西太平洋向西输送的水汽异常增多,为致洪暴雨的发生提供了异常充足的水汽供给。
