摘要:

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摘要:在国家重点研发计划支持下,项目提出了陆表不均一性检测和订正的新方法,解决了渐变型不均一性检测和订正的难题,构建了中国地表太阳辐射、气温、地温、风速和降水等参数均一化站点和格点数据集,修订了关于中国地表风速变化趋势、增温格局及其形成机制的结论。融合多源数据,构建并验证了千米级、流域级或县域级的电厂、人口、生物质能、取水量、氮排放、二氧化碳排放等影响自然系统的关键人文要素历史和未来预估数据集。构建了未来关键人文要素情景,研制了碳中和目标下甲烷和氧化亚氮排放情景和用于驱动全球模式的未来情景,预估了中国碳中和战略的实施对全球变暖的减缓作用,发现中国碳中和对远期和中期全球变暖的减缓作用显著。给出了中国各省份水体氮排放安全阈值及超越时间,阐明了中国粮食产量与氮施肥的关系,提出了在保障粮食安全的前提下减少水体氮排放的有效途径,指出重构城乡养分循环体系是同时保障粮食安全和恢复水质的必要途径。发现全球饱和水汽压差的年际变化与大气二氧化碳浓度上升速率的年际变化显著相关,阐明了饱和水汽压差变化在调控生态系统生产力中的重要角色以及多因素耦合作用在生态系统生产力变化中的复杂影响。建议更全面细致地评估中国各种碳中和实现路径的社会经济和自然生态影响,以保证碳中和目标与其他可持续发展目标的协同实现。

摘要:全球变暖背景下,极端天气气候事件频发,并表现出群发性、持续性、复合性等特点,不可预测性增加;持续性强降水、极端低温、复合型极端高温干旱、群发性热浪和台风等极端天气气候事件对我国经济社会和可持续发展影响巨大。然而,上述极端天气气候事件的新特征、关键过程和机理尚不完全清楚,重大极端事件的预报预测水平亟待提升。文章首先简要介绍“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”的基本情况。项目拟在分析全球变化背景下对我国造成重大影响的极端天气气候事件新特征的基础上,深入研究多尺度海-陆-气耦合过程影响极端天气气候事件的机理,挖掘极端天气气候事件次季节-季节预测的前兆信号;发展动力与物理统计相结合的极端事件预测新方法,研制针对中国极端事件的新一代高分辨率数值预报与检测归因系统。文章重点总结了自2022年12月项目立项至今取得的最新研究成果和进展。

摘要:数值预报是研究地球系统的重要工具,有助于加深科学家对大气、海洋、气候和环境等复杂系统之间相互作用和变化过程的理解,在防灾减灾、气候变化和环境治理等方面发挥着不可或缺的作用。随着模式复杂度和分辨率的提高,传统数值模式在气候变化研究和气候预测方面取得了迅速的进展,但也面临一些挑战,需要得到数据同化、集合耦合、高性能计算和不确定性分析等多方面的支持。而近年来,“AI+气象”的交叉研究在气象领域引起了广泛关注。基于多种深度学习架构的人工智能大模型,依托强大的计算资源和海量的数据进行训练,能够以新的科学范式进行高效数值预报。气象大模型不断涌现,一些科技公司如华为、英伟达、DeepMind、谷歌、微软等,以及国内外高校如清华大学、复旦大学、密歇根大学、莱斯大学等发布了多个涵盖临近预报、短时预报、中期预报和延伸期预报等不同领域的气象大模型。这标志着人工智能与气象领域的交叉融合已经达到新的高度。尽管气象大模型在现阶段取得了较大突破,但其发展仍然面临弱可解释性、泛化能力不足、极端事件预报强度偏低、智能预报结果过平滑、深度学习框架能力需要拓展等诸多挑战。

摘要:现阶段降水预报主要依靠数值天气预报模式。但受物理参数化、计算资源等因素的影响,基于数值模式的降水预报还存在非常大的不确定性。近年来,深度学习在天气预报领域显示出巨大优势和潜力。本文通过构建神经网络预报美国东北部日降水分布,探讨神经网络模型基于低分辨率气象场(ERA-Interim,0.7°)预报高分辨率降水(CPC,0.25°)的能力,并比较3种主流网络框架(VGG,ResNet,GoogleNet)在该任务中的表现。结果表明,3种网络框架都对美国东北部日降水分布具有一定的预报能力(VGG框架表现最优),但三者的均方根误差(RMSE)均高于ERA-Interim 24-h(ERA24)的降水预报。3种神经网络的集合预报结果优于ERA24预报,且这三者与ERA24预报结果的集合平均能够显著提高ERA24对不同季节、不同强度降水的预报。

摘要:介绍了西北太平洋热带气旋(TC)频次的延伸期预报方法,比较了新构建的动力-统计和统计预报模型的预测技巧,并探讨了预报误差来源及改进方向。动力-统计预报模型是基于动力模式预测的热带季节内振荡(ISO)信号及ISO-TC生成的同期统计关系来进行预报;统计预报模型则是基于TC生成的前兆ISO信号建模预报。预报评估结果显示,动力-统计混合预报模型的预报技巧高于统计预报模型,原因在于影响TC次季节变化的前兆信号并不稳定,且随着预报超前时间迅速消散,无法提供有效且稳定的可预报源;相反地,TC生成与同期的ISO背景场显著相关,动力模式对ISO(预报因子)有较好的预报能力,因此动力-统计相结合的预报方法为TC延伸期预报提供了有效途径。虽然目前动力-统计预报模型的预报技巧可达5～6周,但仍有进一步改进和提高的空间。通过对不同类型TC预报技巧检验和误差分析,研究认为年际和年代际背景场对ISO调控TC活动的影响不可忽略,且热带外ISO信号(如罗斯贝波破碎和西风急流强度等)对TC频次和轨迹也有显著影响,这些因子为TC延伸期预报提供了潜在可预报源。

摘要:基于WRF预报模式、WRFDA Hybrid集合变分同化系统和ETKF方法,构建了面向城市气象观测网数据的快速更新混合同化系统。针对北京地区地基微波辐射计和风廓线雷达组网观测资料数据同化,开展了静态背景误差调整因子(特征长度尺度因子和方差因子)、局地化距离和集合权重系数4个重要参数敏感性试验研究。试验结果表明:当温度、相对湿度、u风和v风的特征长度尺度因子和方差因子分别调整为0.7/1.0、1.0/1.0、0.7/1.0和0.7/1.0,局地化距离和集合权重系数分别调整为11.2 km和0.5时,快速更新混合同化系统的分析场均方根误差最小。为对比三种常用同化方案,开展了默认参数混合同化、最优参数混合同化、三维变分同化对比试验,试验结果表明:在针对北京地区地基微波辐射计和风廓线雷达组网观测资料的快速更新同化预报试验中,混合同化方案表现优于三维变分,同时相对于默认参数混合同化方案,最优参数混合同化方案的风场、温度及湿度的分析场和预报场得到了进一步改善:风温湿的分析场均方根误差分别最大降低了13％、19％和5％,12～24 h预报场的均方根误差分别最大降低了2％、12％和5％。

摘要:利用NCEP/FNL再分析资料和中尺度数值模拟方法探讨2018年8月27日—9月1日季风低压环境下广东特大暴雨过程的形成成因。利用扰动天气图方法分析发现,季风低压和西南急流为此次广东暴雨过程提供了有利的水汽条件和能量条件。熵变零线位置与降水落区位置有较好的对应,零线处能量有最大累积,有利于暴雨的发生发展,对预报暴雨降水落区有一定的指示意义。为进一步验证季风低压的影响机制,构建不同季风低压尺度的敏感性试验,即通过滤去季风低压环流中的扰动分量来改变季风低压的强度。结果表明:暴雨强度与季风低压尺度和强度存在密切的关系。当季风低压强度较强时,暴雨过程总雨量强;当季风低压强度较弱时,降水大为减少甚至无降水。诊断分析指出,能量螺旋度指数能够较好反映出不同情形下降水发生发展,在季风低压背景下,暴雨区能量螺旋度指数较大,降水强度较强。反之,随着季风低压强度减弱,能量螺旋度指数减小,降水减弱。

摘要:利用1979—2019年ERA5再分析资料和站点降水资料,研究了5月中国土壤湿度异常对7月华南和青藏高原东部偶极子型降水年际变化的影响及其可能的物理过程。结果表明,当5月青藏高原土壤湿度偏湿,华中地区土壤湿度偏干时,对应7月华南(高原东部)降水偏多(偏少),两地降水呈偶极子型分布。通过进一步的诊断分析发现,青藏高原(华中地区)土壤湿度正(负)异常可从5月持续至7月,使得7月中国北方地区地表湍流热通量正异常,进而使得对流层中低层大气增暖,中国北方与贝加尔湖之间经向温度梯度和大气斜压性增强,天气尺度的瞬变波活动增强。通过瞬变的涡度强迫有利于中国北方及蒙古地区准正压异常高压和Rossby波波源的形成,相关的Rossby波向东南方向传播至我国南方,使得华南地区出现准正压结构的异常低压,有利于西北太平洋副热带高压东移,南亚高压西移。对应中国北方及蒙古-华南地区对流层中低层为反气旋-气旋式环流异常,进而导致华南地区(高原东部)降水增多(减少)。此外,中国北方-蒙古地区的异常高压与局地偏干的土壤湿度之间的正反馈过程,有利于上述物理过程的维持和增强,进而有利于7月偶极子降水的异常,反之亦然。

摘要:首先识别了1961—2020年华北地区的高温热浪事件,在此基础上筛选出重度和轻度高温热浪事件多发年份,对比分析了重度和轻度高温热浪事件的时空变化特征以及大气背景差异。结果表明,重度和轻度高温热浪发生频次的高值区分别位于华北北部和中南部。自20世纪60年代以来,华北重度和轻度高温热浪事件频次均呈现显著的增长趋势,其中重度高温热浪事件频次的增加更为明显。对应华北重度高温热浪事件多发,东亚中纬度地区为准相当正压结构的异常反气旋性环流控制,华北地区位于异常反气旋性环流的东南部。在该异常环流背景下,华北地区上空呈现异常下沉运动、云量偏少、大气整体偏干。在异常下沉绝热增温的同时,晴朗干燥的配置有利于更多的太阳辐射到达地表,相应的向上长波辐射和感热通量增加,进一步加热近地表大气。在华北轻度高温热浪事件高发年,华北位于异常反气旋(东南侧)和气旋(西北侧)性环流之间,主要受异常西南风控制。异常西南风向华北输送暖平流加热大气的同时,增加了华北上空的水汽。偏多的水汽捕获更多的长波辐射并反射至地表,利于气温升高。

摘要:南极冰盖与海冰对全球气候具有重要影响。大气河作为高纬度地区经向水汽输送的重要途径,其对南极冰盖与海冰的影响在近年来愈发受到重视。南极大气河通常形成于高压脊(阻塞高压)与温带气旋之间的强向极经向输送带内。低频的大气河活动为南极带来强降雪,有利于冰盖质量增加。然而,强暖湿水汽侵入同时会导致表面融化、冰架崩解和极端高温,对冰盖质量存在潜在负贡献。大气河携带极端暖湿水汽与强风通过热力与动力过程导致海冰密集度下降。目前,大气河的识别算法仍不完善,其对液态降水的直接影响、与南大洋的相互作用等仍不清楚,需要进一步明晰大气河对南极冰盖与海冰的影响机制,以准确预估未来大气河对南极冰盖物质平衡与海冰变化的作用。

摘要:重叠函数的校准对地基激光雷达低空大气探测的准确性至关重要。目前被广泛用于校准拉曼激光雷达重叠函数的双通道实验标定法,需要满足弹性散射通道与氮气拉曼散射通道的重叠函数近似相等的前置条件。但实际仪器光路往往会偏离理想状态,使得该前置条件无法得到满足,导致校准失败。本文使用光线追踪法模拟重叠函数,计算了各种光路失调情况下弹性散射通道与氮气拉曼散射通道的比值,并引入了一种镜头遮蔽实验来评估双通道实验标定法的前置条件是否得到满足。数值模拟结果表明,当雷达接收面的不同象限被遮蔽时,如果弹性散射通道与氮气通道的信号强度比值基本保持不变,则满足前置条件;如果弹性散射通道与氮气通道的信号强度比值有显著差异,则可判定仪器光学系统失调,需要调整直至满足上述前置条件时才能使用双通道实验标定法标定。利用该方法对南京市气象局安装的拉曼激光雷达进行了光路测评和调整,并与CCD(charge-coupled device)侧向成像激光雷达观测信号做对比,结果显示调整后的定标效果更好。