1 季節(jié)至次季節(jié)變化特征與機(jī)理研究

1.1 3次超級(jí)厄爾尼諾事件期間我國(guó)華南地區(qū)冬季降水季節(jié)內(nèi)變化的差異

從季節(jié)內(nèi)振蕩的角度出發(fā)，采用周期分析、合成分析等方法，針對(duì)1982/1983年、1997/1998年和2015/2016年超強(qiáng)El Ni?o冬季華南降水異常偏多的可能原因進(jìn)行探討。結(jié)果表明，沿中緯度西風(fēng)急流東移的10 ～20 d和20 ～50 d低頻波列的共同作用是導(dǎo)致1982/1983年和2015/2016年超強(qiáng)El Ni?o冬季華南降水增多的關(guān)鍵因素。由于1997/1998年冬季缺少20 ～50 d低頻波列活動(dòng)的參與，僅在10 ～20 d低頻大氣振蕩的影響下，華南冬季平均降水異常少于1982/1983年和2015/2016年。（祝從文，劉伯奇，馬雙梅等）

1.2 華南冬季次季節(jié)冷濕主模態(tài)的特征及其對(duì)應(yīng)的環(huán)流背景

研究了中國(guó)冬季氣溫和降水的氣候次季節(jié)（CISO）主模態(tài)特征，并討論了華南地區(qū)冷濕模態(tài)與極地環(huán)流的次季節(jié)尺度變化關(guān)系。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在CISO正位相時(shí)，冬季的華北和華南分別表現(xiàn)為冷干和冷濕模態(tài)，在時(shí)間上表現(xiàn)為準(zhǔn)30 d周期振蕩特征。其中，華南的氣溫次季節(jié)波動(dòng)在冷濕模態(tài)起主導(dǎo)作用。在北極濤動(dòng)負(fù)位相下，500 hPa位勢(shì)高度的次季節(jié)尺度波動(dòng)表現(xiàn)出向南傳播特征，由此導(dǎo)致冷鋒南下和降溫。局地冷性氣旋波活動(dòng)增強(qiáng)了西伯利亞高壓的不斷南下，有利于大氣的不穩(wěn)定，進(jìn)而造成華南地區(qū)的冷濕氣候。因此，冷空氣活動(dòng)可以作用華南次季節(jié)降水預(yù)測(cè)的前兆因子。（祝從文）

1.3 夏季青藏高原大氣準(zhǔn)雙周振蕩對(duì)高原低渦強(qiáng)度的調(diào)制作用

該研究基于NCEP的FNL資料對(duì)大氣準(zhǔn)雙周振蕩對(duì)青藏高原低渦強(qiáng)度的調(diào)制作用做了分析。結(jié)果顯示，高原低渦的強(qiáng)度在時(shí)間和空間分布上都存在顯著的10 ～20 d的準(zhǔn)雙周振蕩特征。平均強(qiáng)度和強(qiáng)高原低渦的數(shù)目在正位相期間比在負(fù)位相期間大，強(qiáng)高原低渦的個(gè)數(shù)的最大值出現(xiàn)在第3位相。同時(shí)高原低渦強(qiáng)度的大值中心在正位相期間（1 ～4位相）向東移動(dòng)，說(shuō)明強(qiáng)高原低渦的生成位置存在準(zhǔn)雙周變化特征。進(jìn)一步對(duì)環(huán)流場(chǎng)和加熱場(chǎng)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，在正位相時(shí)，500 hPa異常輻合中心、200 hPa異常輻散中心、水汽的輻合中心以及不穩(wěn)定層結(jié)都逐漸東移。相應(yīng)地，正位相時(shí)的加熱中心也逐漸東移。可見(jiàn)，正位相時(shí)的動(dòng)熱力條件為正位相時(shí)強(qiáng)高原低渦的生成和生成位置的東移提供了有利條件。（李論，張人禾，溫敏）

1.4 青藏高原對(duì)大氣熱源次季節(jié)變化及其對(duì)東亞地區(qū)副熱帶夏季風(fēng)形成的影響

研究表明，春季青藏高原通過(guò)動(dòng)力和熱力強(qiáng)迫，在我國(guó)江南地區(qū)形成低空輻合環(huán)流和對(duì)流層中部暖平流，這有利于當(dāng)?shù)卮蟪叨葘釉平邓蜕仙\(yùn)動(dòng)的發(fā)生。隨后，在大尺度層云降水所釋放凝結(jié)潛熱的影響下，江南地區(qū)低空南風(fēng)加強(qiáng)，并輸送了更多水汽，令局地大尺度層云降水于5月向深對(duì)流降水轉(zhuǎn)變。此時(shí)，江南地區(qū)的大氣熱源以深對(duì)流降水釋放的凝結(jié)潛熱為主，相應(yīng)地大氣環(huán)流向大氣熱源適應(yīng)，形成了類(lèi)似“夏季型”的風(fēng)雨反饋，標(biāo)志著東亞副熱帶夏季風(fēng)的建立。這種風(fēng)雨反饋的建立過(guò)程與東亞地區(qū)3—6月氣溶膠光學(xué)厚度的季節(jié)性減少相對(duì)應(yīng)。（金啟華，劉伯奇等）

1.5 西非夏季風(fēng)與青藏高原熱力異常年際變率的內(nèi)在聯(lián)系

研究了1979—2014年夏季（6—9月）青藏高原熱力異常與同期西非薩赫勒地區(qū)降水之間的關(guān)系。結(jié)果表明兩者之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，青藏高原對(duì)流層溫度偏高的時(shí)候，西非薩赫勒地區(qū)降水容易偏多；反之亦然。兩者之間的關(guān)系可以用青藏高原至地中海之間的異常的緯向垂直環(huán)流圈和地中海至非洲地區(qū)的異常經(jīng)向垂直環(huán)流圈解釋。在中緯度地區(qū)的對(duì)流層中高層，青藏高原異常加熱引起了自青藏高原西部經(jīng)中亞直至地中海的大氣增暖（伴隨著南亞高壓的加強(qiáng)西擴(kuò)）。這一增暖導(dǎo)致了該地區(qū)中緯度和副熱帶地區(qū)異常的溫度梯度，進(jìn)而引導(dǎo)了異常的緯向垂直環(huán)流：青藏高原西部地區(qū)出現(xiàn)異常上升氣流，在對(duì)流層中上層向西偏轉(zhuǎn)，并在地中海地區(qū)出現(xiàn)異常下沉運(yùn)動(dòng)。與青藏高原對(duì)流層加熱對(duì)應(yīng)，在西亞和東地中海到西地中海對(duì)流層之間形成了溫度梯度，進(jìn)而引導(dǎo)了北非區(qū)域北Hadley環(huán)流圈的增強(qiáng)：地中海地區(qū)出現(xiàn)異常下沉運(yùn)動(dòng)，西非地區(qū)出現(xiàn)了異常上升，對(duì)流層上層為異常南風(fēng)，低層為異常北風(fēng)。北非區(qū)域北Hadley環(huán)流圈的增強(qiáng)有助于非洲大陸低壓的加強(qiáng)，同時(shí)也增強(qiáng)了對(duì)流層低層的西風(fēng)和西南風(fēng)，進(jìn)而加強(qiáng)了從熱帶東大西洋向非洲大陸的水汽輸送，最終引起薩赫勒降水增多。從改變青藏高原地表植被的敏感性實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以也看到伴隨青藏高原對(duì)流層加熱，在30°～40°N緯度帶從青藏高原向西到地中海對(duì)流層中上層溫度升高，由此產(chǎn)生的從該緯度帶向低緯地區(qū)的溫度梯度，西亞和東地中海向西地中海的對(duì)流層溫度梯度，歐亞-非洲大陸異常的緯向和經(jīng)向垂直環(huán)流等。因此，夏季青藏高原對(duì)流層加熱與西非薩赫勒降水之間的關(guān)系反映了青藏高原熱力異常對(duì)薩赫勒地區(qū)降水的影響。（南素蘭，趙平，陳軍明）

1.6 北半球夏季風(fēng)降水年際協(xié)同變化的主模態(tài)及其與ENSO事件季節(jié)演變的聯(lián)系

使用EOF分析方法提取1979—2014年北半球夏季風(fēng)年際協(xié)同變化的主模態(tài)，具有西北太平洋季風(fēng)降水與其他季風(fēng)區(qū)（東亞、印度、北美和北非）降水反位相變化的特征。該降水協(xié)同變化主模態(tài)與高、低層大氣環(huán)流聯(lián)系緊密，表現(xiàn)為熱帶海洋上兩個(gè)反向的緯向異常環(huán)流在赤道中太平洋附近耦合，同時(shí)西太平洋暖池上空存在局地經(jīng)圈環(huán)流異常。該主模態(tài)的強(qiáng)度主要取決于西北太平洋季風(fēng)降水和北美季風(fēng)降水年際變化的位相關(guān)系，并且受到ENSO事件季節(jié)演變及其引起的熱帶印度洋海溫異常的調(diào)控。當(dāng)該主模態(tài)較弱時(shí)，西北太平洋和北美夏季風(fēng)降水異常同位相變化，同時(shí)前冬ENSO事件能夠維持到夏季，并伴隨著明顯的熱帶印度洋海溫異常；當(dāng)該主模態(tài)較強(qiáng)時(shí)，西北太平洋和北美夏季風(fēng)降水呈現(xiàn)反位相變化，同時(shí)前冬ENSO事件在春季快速衰減，與之對(duì)應(yīng)的是較弱的熱帶印度洋海溫異常。AGCM敏感性試驗(yàn)結(jié)果能夠證明ENSO事件季節(jié)演變對(duì)該主模態(tài)強(qiáng)度變化的影響過(guò)程。（劉伯奇，祝從文）

1.7 次季節(jié)至季節(jié)研究的決策服務(wù)和業(yè)務(wù)支撐

在決策服務(wù)方面，基于對(duì)我國(guó)冬季次季節(jié)尺度寒潮事件的成因分析和夏季北方地區(qū)持續(xù)性異常高溫的機(jī)理研究，先后撰寫(xiě)了3份決策服務(wù)材料，并上報(bào)中國(guó)氣象局，為我國(guó)汛期和冬季次季節(jié)氣候異常的預(yù)測(cè)和科學(xué)解讀提供了參考和依據(jù)。在業(yè)務(wù)支撐方面，氣候所基于面向預(yù)測(cè)對(duì)象的前兆信號(hào)選擇新方法，完善了氣科院“東亞季風(fēng)統(tǒng)計(jì)季節(jié)預(yù)測(cè)系統(tǒng)”，并將其用于2018年夏季和冬季的全國(guó)氣候會(huì)商，為季節(jié)預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)工作提供可靠的科技支撐?？紤]到傳統(tǒng)基于相關(guān)系數(shù)方法尋找預(yù)測(cè)因子的缺陷，利用交叉檢驗(yàn)回報(bào)技術(shù)，提出了面向預(yù)測(cè)對(duì)象的“潛在技巧分布圖”，這種挑選前兆信號(hào)的新方法能夠自動(dòng)識(shí)別具有潛在預(yù)測(cè)技巧的關(guān)鍵區(qū)?；谠摲椒ㄟM(jìn)一步引入集合預(yù)測(cè)技術(shù)，并改進(jìn)了現(xiàn)有的統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，通過(guò)多成員建模和統(tǒng)計(jì)集合方法生成客觀定量的預(yù)測(cè)結(jié)果?；谠擃A(yù)測(cè)系統(tǒng)，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)了今年汛期我國(guó)降水異常的空間分布特征，降水預(yù)測(cè)PS評(píng)分達(dá)72.3分（排名第5），預(yù)測(cè)和觀測(cè)站點(diǎn)降水的符號(hào)一致率達(dá)57.2%（排名第3），在參加預(yù)測(cè)工作的多家機(jī)構(gòu)中名列前茅。（劉伯奇）

2 氣候變化研究

2.1 2017年7月下旬我國(guó)南方破紀(jì)錄高溫?zé)崂耸录w因及不確定性來(lái)源分析

2017年夏季我國(guó)南方經(jīng)歷了前所未有的高溫，很多地區(qū)超過(guò)35 ℃的高溫日數(shù)達(dá)到15 ～35 d，大大超出常年高溫日數(shù)。多地高溫記錄被打破，其中上海徐家匯觀測(cè)站在7月下旬記錄到40.9 ℃的高溫，該溫度打破了該站自1873年建站以來(lái)的氣象記錄，成為史上最熱一天。為應(yīng)對(duì)高溫天氣，中國(guó)氣象局在7月21—25日期間連續(xù)發(fā)布10次高溫橙色及以上級(jí)別的預(yù)警。但盡管如此，該次熱浪事件仍然造成了因熱致病/死率大幅攀升，農(nóng)作物減產(chǎn)明顯，以及用電用水十分緊張。為了探索導(dǎo)致該次熱浪發(fā)生的驅(qū)動(dòng)因子，并明確回答人類(lèi)活動(dòng)是否對(duì)本次高溫?zé)崂耸录鸬搅酥匾暙I(xiàn)，我們聯(lián)合英國(guó)愛(ài)丁堡大學(xué)、牛津大學(xué)、英國(guó)氣象局以及大氣物理研究所等多個(gè)單位開(kāi)展研究。

以往針對(duì)我國(guó)高溫?zé)崂说臍w因研究多關(guān)注月—季尺度的高溫事件，在本研究之前尚沒(méi)有針對(duì)日尺度的高溫事件的歸因研究和結(jié)論。本研究利用中國(guó)2400多站的最高溫度逐日觀測(cè)資料以及最新版本的哈得萊中心HadGEM3、GA6-N216模式，給出了我國(guó)南方地區(qū)區(qū)域平均的5 d滑動(dòng)溫度指數(shù)。發(fā)現(xiàn)對(duì)于整個(gè)地區(qū)而言，本次事件是1961年以來(lái)最強(qiáng)的一次5 d尺度的高溫?zé)崂耸录＠肏adGEM3中的超大樣本集合（525個(gè)member），將模式模擬結(jié)果分為有人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)迫和無(wú)人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)迫兩組試驗(yàn)，通過(guò)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，人類(lèi)活動(dòng)排放的溫室氣體使得類(lèi)似強(qiáng)度的熱浪事件發(fā)生概率增加至少10倍，使得原本應(yīng)該50年左右一遇的事件變成了5年一遇。進(jìn)一步對(duì)比有、無(wú)人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)迫下的大氣環(huán)流差異發(fā)現(xiàn)，人類(lèi)活動(dòng)排放的溫室氣體有利于我國(guó)東部地區(qū)上空形成異常反氣旋并且使其強(qiáng)度增強(qiáng)、持續(xù)時(shí)間延長(zhǎng)，進(jìn)而有利于高強(qiáng)度熱浪的發(fā)生?？紤]到上述結(jié)果基于單一模式，為了更加準(zhǔn)確地描述結(jié)果的不確定性，后續(xù)合作研究使用牛津大學(xué)提供的weather@home超大樣本集合，使得參與試驗(yàn)的樣本達(dá)到近3000個(gè)。基于超大樣本集合，進(jìn)一步得到人類(lèi)活動(dòng)使得類(lèi)似于2017年7月21—25日的超強(qiáng)熱浪實(shí)際的發(fā)生概率增加了5倍左右。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)造成上述兩種結(jié)果的差異來(lái)源，發(fā)現(xiàn)除了所用模式不同，更多的是由于在模式中構(gòu)建自然強(qiáng)迫下的海溫模態(tài)的方法差異造成的。具體而言，自然強(qiáng)迫下海溫模態(tài)的構(gòu)建方法會(huì)影響到極端高溫?zé)崂耸录怕史植济芏群瘮?shù)的尺度參數(shù)，進(jìn)而影響極端事件概率的估計(jì)。該成果已被英國(guó)氣象局哈得萊中心采納，用以改進(jìn)HadGEM3模式中對(duì)自然強(qiáng)迫試驗(yàn)中海溫模態(tài)的構(gòu)建。（陳陽(yáng)）

2.2 針對(duì)0.5 ℃全球變暖幅度的我國(guó)夏季極端高溫事件的檢測(cè)

2015年《巴黎協(xié)定》簽訂后，全世界的目光都關(guān)注2 ℃ 相對(duì)于1.5 ℃究竟會(huì)造成何種附加影響。因此，有大量快速的分析應(yīng)用現(xiàn)有的CMIP5模式以及新研發(fā)的針對(duì)《巴黎協(xié)定》的試驗(yàn)分析兩種溫度目標(biāo)下，極端事件變化的差異。但無(wú)論是傳統(tǒng)的CMIP5還是新研發(fā)的穩(wěn)定氣候態(tài)下的試驗(yàn)的預(yù)估中不確定性都十分明顯，模式預(yù)估結(jié)果分歧較大，這影響了決策者對(duì)相應(yīng)研究結(jié)果的信任程度。本研究利用歷史觀測(cè)資料，分析在過(guò)去幾十年間已經(jīng)發(fā)生的全球變暖0.5 ℃的特定背景下，我國(guó)夏季極端高溫事件對(duì)該幅度的全球變暖的相應(yīng)特征，以及人類(lèi)活動(dòng)的影響在該幅度全球變暖背景下是否已經(jīng)顯著區(qū)別于自然變率造成的變化程度?；诖四康模紫却_定了1960—1979年和1991—2010年2個(gè)20年時(shí)段的全球地表平均氣溫的差異剛好達(dá)到0.5 ℃。發(fā)現(xiàn)不同類(lèi)型的極端高溫事件對(duì)全球變暖0.5 ℃的響應(yīng)幅度不同，其中混合型（白天熱—晚上熱）和獨(dú)立夜間型（只夜間熱）響應(yīng)最為劇烈，而獨(dú)立日間型（只白天熱）并未出明顯的變化。具體而言，在已經(jīng)發(fā)生0.5 ℃全球變暖背景下，人類(lèi)活動(dòng)已經(jīng)顯著地區(qū)別于自然變率造成的影響，即沒(méi)有人類(lèi)活動(dòng)的影響，上述極端高溫事件不可能出現(xiàn)觀測(cè)到的變化強(qiáng)度。人類(lèi)活動(dòng)已經(jīng)能夠在我國(guó)長(zhǎng)江中下游地區(qū)、河套地區(qū)、東北、東南以及西南地區(qū)的混合型以及獨(dú)立夜間型的響應(yīng)中成功檢測(cè)出來(lái)。不同類(lèi)型之間對(duì)0.5 ℃全球變暖響應(yīng)的差異性進(jìn)一步造成了我國(guó)夏季極端高溫主導(dǎo)類(lèi)型發(fā)生了顯著改變，在上述地區(qū)我國(guó)夏季極端高溫正又從獨(dú)立日間型事件向混合型事件轉(zhuǎn)化。進(jìn)一步細(xì)化人類(lèi)活動(dòng)的類(lèi)別，發(fā)現(xiàn)上述變化主要是人類(lèi)活動(dòng)排放的溫室氣體增長(zhǎng)主導(dǎo)的，城市化以及氣溶膠的貢獻(xiàn)相比而言均小很多。上述結(jié)果也間接表明，0.5 ℃的全球變暖已經(jīng)足以導(dǎo)致我國(guó)夏季高溫?zé)崂税l(fā)生超出自然變率范圍內(nèi)的變化。那么未來(lái)從1.5 ℃到2 ℃這種變化只會(huì)加劇，不會(huì)減小或者消失。（陳陽(yáng)）

2.3 全球變暖背景下東亞冬季氣溫次季節(jié)變率明顯增大的現(xiàn)象和機(jī)理

研究表明，在北極放大效應(yīng)明顯的年代（1988/1989—2015/2016年），東亞地面氣溫表現(xiàn)出明顯的“兩極化”特征，即極端冷事件和暖事件的發(fā)生頻次都顯著增多。一方面，全球變暖有利于東亞地區(qū)氣溫升高，造成更多的極端暖事件；另一方面，北極放大效應(yīng)卻令中緯度環(huán)流的經(jīng)向度加大，引起了烏拉爾山阻塞的頻發(fā)和更強(qiáng)大的西伯利亞高壓。這種北極放大效應(yīng)的動(dòng)力影響有利于更多冷空氣從西伯利亞入侵東亞地區(qū)，造成更為頻繁的極端冷事件。由于東亞地區(qū)極端冷、暖事件發(fā)生頻次的增幅相當(dāng)，因此該地區(qū)季節(jié)平均氣溫異常的變化很小。該工作說(shuō)明，即使在全球變暖背景下，東亞地區(qū)冬季遭受極端冷事件和暖事件侵襲的概率仍在不斷加大。（馬雙梅，祝從文，劉伯奇等）

2.4 氣候變化和自然內(nèi)部變率對(duì)“Boss”級(jí)寒潮協(xié)同影響的物理過(guò)程

以2016年1月東亞的“Boss級(jí)”寒潮為研究對(duì)象，深入分析了氣候變化和自然內(nèi)部變率對(duì)該極端事件的影響。研究發(fā)現(xiàn)：與該次極端寒潮直接相關(guān)的大氣環(huán)流機(jī)制表現(xiàn)為西伯利亞高壓和烏拉爾阻塞高壓的極端正異常，這種環(huán)流機(jī)制本身主要受大氣內(nèi)部變率控制；同時(shí)，全球增暖導(dǎo)致的北極放大效應(yīng)令這種環(huán)流機(jī)制的發(fā)生概率顯著增加，從而增加?xùn)|亞地區(qū)類(lèi)似“Boss級(jí)”寒潮事件的發(fā)生概率。（馬雙梅，祝從文）

2.5 全球變暖背景下ENSO事件非對(duì)稱(chēng)變化的可能原因

最近30年中部型El Ni?o事件頻發(fā)，但La Ni?a事件卻沒(méi)有發(fā)現(xiàn)明顯變化，目前對(duì)全球變暖下，ENSO的這種非對(duì)稱(chēng)變化的原因還不清楚。本研究發(fā)現(xiàn)極端La Ni?a以及中等El Ni?o 事件都在中太平洋增多，認(rèn)為這種ENSO形態(tài)的變化與全球變暖下冷舌型模態(tài)的正位相有關(guān)。正的冷舌型模態(tài)會(huì)引發(fā)加強(qiáng)、收縮、西移的沃克環(huán)流，同時(shí)抬升了溫躍層。這些特征放大了El Ni?o的形態(tài)變化特征，同時(shí)掩蓋了La Ni?a的變化。本研究結(jié)果很好地解釋了全球變暖下ENSO多樣性的變化機(jī)制，對(duì)揭示ENSO和全球變暖的關(guān)系有重要意義。（蔣寧，祝從文）

2.6 基于臺(tái)站觀測(cè)的青藏高原小時(shí)尺度降水特征分析

基于青藏高原主體100個(gè)氣象站點(diǎn)的逐時(shí)降水觀測(cè)資料對(duì)降水事件進(jìn)行了提取和歸類(lèi)，系統(tǒng)分析了夏季高原降水的小時(shí)尺度特征，包括降水頻次、強(qiáng)度、頻次-強(qiáng)度結(jié)構(gòu)、日變化和降水事件持續(xù)時(shí)間等。分析表明，降水頻次和強(qiáng)度都表現(xiàn)出東南強(qiáng)而西部和北部弱的特征。在高原中南部的雅魯藏布江河谷，降水頻次低而強(qiáng)度大，強(qiáng)（弱）降水的比例較大（?。咴瓥|北部地區(qū)也存在相似的頻次-強(qiáng)度結(jié)構(gòu)。相較而言，高原南緣的降水表現(xiàn)出截然不同的特征，降水頻次較高而強(qiáng)度較弱，弱降水頻次的比率高于其他區(qū)域。在日變化方面，高原大部分臺(tái)站的降水日峰值出現(xiàn)在傍晚至午夜，傍晚（午夜）的峰值主要來(lái)自于短時(shí)（長(zhǎng)持續(xù)）降水事件的貢獻(xiàn)，短時(shí)午后和長(zhǎng)持續(xù)夜間的降水組成了高原降水的兩個(gè)主要模態(tài)。極端強(qiáng)降水事件易于在傍晚開(kāi)始、在午夜達(dá)到峰值，而在清晨結(jié)束。對(duì)上述小時(shí)尺度特征的可能機(jī)制進(jìn)行了分析，指出大氣整層可降水量通過(guò)調(diào)整降水事件的持續(xù)時(shí)間決定了降水頻次的空間分布；高原地區(qū)的強(qiáng)降水與有組織的對(duì)流系統(tǒng)有關(guān)；臺(tái)站周邊的局地地形對(duì)短時(shí)午后和長(zhǎng)持續(xù)夜間降水的比例有重要影響。（李建）

2.7 青藏高原東坡強(qiáng)降水區(qū)降水演變特征及其與上游高原對(duì)流系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)

青藏高原東坡、四川盆地西緣的喇叭口地形區(qū)是高原周邊的降水大值區(qū)，也是強(qiáng)降水頻發(fā)區(qū)。分析表明，該區(qū)域強(qiáng)降水來(lái)自于降水頻次和強(qiáng)度的共同貢獻(xiàn)，這與主要為弱降水的高原地區(qū)和強(qiáng)降水主導(dǎo)的四川盆地地區(qū)明顯不同；同時(shí)，該區(qū)域降水持續(xù)時(shí)間也長(zhǎng)于周邊地區(qū)。對(duì)降水日變化的分析表明，從高原主體至高原東緣再到四川盆地降水峰值時(shí)間存在向下游滯后的特征，并且降水強(qiáng)度的滯后特征更為明顯，即高原上主要是傍晚峰值，到坡上主要是午夜峰值，至盆地為后半夜峰值。降水事件開(kāi)始和結(jié)束時(shí)間的分布也顯示出從高原向下游滯后的特征，這表明高原對(duì)流系統(tǒng)向下游的傳播可能是影響東坡降水日變化的重要因子。在此基礎(chǔ)上，利用區(qū)域降水事件的方法，將東坡強(qiáng)降水事件進(jìn)行了分類(lèi)，分為前期上游高原有降水和無(wú)降水兩種情況，并利用風(fēng)云靜止衛(wèi)星亮溫?cái)?shù)據(jù)考察了對(duì)流演變情況。合成分析結(jié)果表明，高原前期發(fā)展旺盛且持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)的對(duì)流可東傳影響到東坡的降水，從對(duì)流演變情況可以清楚地看出對(duì)流系統(tǒng)自上游向下游傳播的信號(hào)，表明自高原下傳的對(duì)流系統(tǒng)對(duì)東坡強(qiáng)降水的發(fā)展演變有重要影響。（陳昊明，李建）

2.8 青藏高原東北坡祁連山地區(qū)降水小時(shí)尺度特征及其與地形的聯(lián)系

利用高時(shí)空分辨率的臺(tái)站觀測(cè)降水資料揭示了祁連山地區(qū)夏季降水氣候態(tài)分布及降水日變化的區(qū)域性特征，并分析了臺(tái)站海拔高度對(duì)降水特征的影響。研究指出，祁連山地區(qū)夏季降水分布型與臺(tái)站海拔高度緊密相關(guān)，山區(qū)降水量大于周?chē)貏?shì)較低處，降水量的大值區(qū)主要位于祁連山的中東部地區(qū)，沿著祁連山東北坡自西向東，降水量呈現(xiàn)增加趨勢(shì)。祁連山地區(qū)降水的日變化具有明顯的區(qū)域差異，且這些差異與地形緊密相關(guān)。根據(jù)降水峰值出現(xiàn)時(shí)間可將祁連山分為4個(gè)區(qū)域：祁連山山頂降水的日變化表現(xiàn)為有著午后峰值的單峰型；隨著海拔高度的降低，祁連山東北坡與東南坡地區(qū)降水以午后峰值為主，并出現(xiàn)了處于清晨時(shí)刻的次峰值；隨著海拔的進(jìn)一步降低，清晨峰值隨之發(fā)展，在祁連山周?chē)钠皆貐^(qū)降水呈現(xiàn)為有著清晨峰值的單峰型；比較特殊的是，青海湖地區(qū)降水日變化主要表現(xiàn)為夜間峰值。隨著臺(tái)站海拔高度的升高，降水量（頻次）呈現(xiàn)出增加趨勢(shì)，降水的午后峰值逐漸加強(qiáng)。（李亮亮，李建）

3 氣候模式研發(fā)

對(duì)CAMS-CSM模式模擬的CMIP6試驗(yàn)的陸面、海洋、海冰和大氣分量平均態(tài)以及不同時(shí)間尺度變率進(jìn)行了系統(tǒng)評(píng)估。評(píng)估結(jié)果表明，CAMS-CSM能夠合理再現(xiàn)與觀測(cè)一致的全球氣候平均態(tài)、季節(jié)循環(huán)、季節(jié)內(nèi)變率、年際以及年代際變率的主要特征。部分成果已在JMR雜志的CAMS-CSM模式專(zhuān)刊上發(fā)表，其中關(guān)于模式整體介紹的論文被選為封面亮點(diǎn)文章。（容新堯）

3.1 陸-氣系統(tǒng)及其水熱交換特征的評(píng)估

CAMS-CSM對(duì)區(qū)域尺度的積雪深度和冬季平均溫度的模擬要優(yōu)于ERA-Interim資料，但模擬的整層土壤濕度誤差比ERA-Interim資料稍大。CAMS-CSM模擬的表面感熱的均方根誤差要大于ERA-Interim資料，但小于或相當(dāng)于GLDAS資料。相比于兩組資料，CAMS-CSM模擬的感熱的空間相關(guān)系數(shù)在除了北美之外的區(qū)域都要低。在潛熱方面，CAMS-CSM模擬的誤差在西伯利亞、北美和南美均最小，但其空間相關(guān)系數(shù)較低。（張果，容新堯，李建）

3.2 南北半球環(huán)狀模模擬

CAMS-CSM成功再現(xiàn)了海平面氣壓場(chǎng)異常在南北半球極地區(qū)域和中緯度之間反相分布及緯向?qū)ΨQ(chēng)分布特征。模式也可再現(xiàn)和南半球環(huán)狀模（SAM）和北半球環(huán)狀模（NAM）相聯(lián)系的對(duì)流層位勢(shì)高度異常的相當(dāng)正壓結(jié)構(gòu)和急流系統(tǒng)的經(jīng)向傾斜分布特征。模式同時(shí)也可再現(xiàn)與NAM和SAM相聯(lián)系的南北半球Ferrel環(huán)流的異常變化。CAMS-CSM模擬的NAM指數(shù)顯示了4年和10 ～15年周期，而SAM指數(shù)現(xiàn)實(shí)2 ～3年、5年以及10 ～30年周期，上述周期在存在于觀測(cè)數(shù)據(jù)中。模式成功模擬了和觀測(cè)一致的冬季NAM與東亞大槽和氣溫之間的關(guān)系，以及春季SAM和夏季長(zhǎng)江中下游降水之間的關(guān)系。但模式在NAM和SAM的強(qiáng)度和水平和垂直中心位置方面仍存在一定的偏差。（南素蘭，容新堯，李建）

3.3 氣候敏感度

對(duì)兩組理想的CO2強(qiáng)迫情景試驗(yàn)（4倍CO2(abrupt-4XCO2)和每年增加1% CO2(1pctCO2)試驗(yàn)）的分析結(jié)果表明，CAMS-CSM的平衡氣候敏感度（ECS）和瞬變氣候響應(yīng)（TCR）分別為2.27 K和1.88 K，其中ECS處于CMIP5模式較低區(qū)間。但由于較低的海洋熱吸收（OHU）效率的補(bǔ)償效應(yīng)，CAMS-CSM的TCR和CMIP5的多模式平均比較接近。模式較低的ECS主要是由于熱帶太平洋和印度洋云短波反饋（λSWCL）導(dǎo)致的較強(qiáng)負(fù)氣候反饋造成的。在增暖的情況下，熱帶太平洋蒸發(fā)增強(qiáng)，低層輻合和水汽增加，減弱了模式的穩(wěn)定度，有利于低云的形成，因而導(dǎo)致云水增加，反照率增大，最終導(dǎo)致較強(qiáng)的負(fù)的云短波反饋和較低的ECS。（陳曉龍，容新堯，李建）

3.4 MJO模擬

模式對(duì)MJO的主要特征如季節(jié)變化和地理依賴(lài)性、ISV強(qiáng)度、主周期、傳播特征、向外長(zhǎng)波輻射（OLR）和風(fēng)場(chǎng)的配置關(guān)系以及生命史均有較好模擬。但模式也存在一定的誤差，比如模式高估了南北太平洋輻合帶的降水、MJO東傳特征稍弱、主周期偏長(zhǎng)以及東傳速度偏慢、夏季MJO北傳特征不夠顯著，以及對(duì)流和風(fēng)場(chǎng)一致性較弱等。對(duì)MJO傳播過(guò)程中邊界層的水汽過(guò)程的評(píng)估結(jié)果顯示，模式對(duì)印度洋和西太平洋水汽異常的傾斜分布特征有非常好的模擬，模式準(zhǔn)確再現(xiàn)了邊界層超前于MJO對(duì)流中心的水汽輻合中心以及水汽收支特征。對(duì)印度洋和太平洋的邊界層整層積分水汽異常收支的診斷結(jié)果表明，模式很好地模擬的超前于MJO對(duì)流中心的水汽匯集過(guò)程。（任鵬飛，齊艷軍，容新堯，李建）

3.5 厄爾尼諾-南方濤動(dòng)（ENSO）穩(wěn)定性的評(píng)估

CAMS-CSM能夠合理再現(xiàn)和ENSO相關(guān)的BJ指數(shù)以及海氣反饋過(guò)程。主要的偏差是CAMS-CSM低估了熱力衰減效應(yīng)以及溫躍層反饋過(guò)程。進(jìn)一步的分析顯示模式中被低估的熱力衰減作用主要源于模式中較弱的短波輻射反饋，這是由于模式低估了氣候態(tài)的赤道中東太平洋海表面溫度。而較弱的溫躍層反饋是由于模式中弱于觀測(cè)的平均上翻流和風(fēng)-SST反饋。同時(shí)評(píng)估結(jié)果還表明，弱的風(fēng)-SST反饋還源于赤道中東太平洋被低估的SST。這也表明了模式需要進(jìn)一步改進(jìn)，以更合理地模擬氣候平均態(tài)。（華莉娟，容新堯，李建）

3.6 ENSO特征、動(dòng)力機(jī)制及其和東亞氣候遙相關(guān)評(píng)估

模式對(duì)ENSO的主要特征如空間分布和季節(jié)鎖相性均作出了很好的模擬。兩類(lèi)ENSO也得到了再現(xiàn)，包括其空間分布和相互獨(dú)立性。但模式?jīng)]能模擬出ENSO振幅的不對(duì)稱(chēng)特征，同時(shí)模擬的強(qiáng)度偏大，這是由于模式模擬的短波衰減作用偏弱。相較于觀測(cè)，CAMS-CSM模擬的ENSO振蕩較為規(guī)則且周期比觀測(cè)短。對(duì)Wyrtki指數(shù)的分析揭示模式的周期模擬偏差是由于溫躍層和緯向平流反饋導(dǎo)致的過(guò)快的冷暖位相轉(zhuǎn)換。除了ENSO內(nèi)部動(dòng)力機(jī)制，它的外部前兆因子如與北太平洋濤動(dòng)相聯(lián)系的footprint機(jī)制、超前于ENSO約1年的印度洋偶極子事件，均作出了很好的模擬。在ENSO影響東亞夏季風(fēng)方面，雖然模式較好地再現(xiàn)了ENSO衰減階段的菲律賓異常反氣旋環(huán)流，但模擬的位置和觀測(cè)相比偏東，這也導(dǎo)致模式對(duì)長(zhǎng)江流域降水異常模擬的不足，同時(shí)也可能造成模式對(duì)南海海氣相互作用的不真實(shí)的模擬。此外，模式還較好地模擬了冬季對(duì)流層低層對(duì)ENSO的響應(yīng)，但對(duì)中國(guó)中部溫度異常略有低估。（華莉娟，陸波，容新堯，李建）

3.7 CAMS-CSM對(duì)2016年夏季長(zhǎng)江流域極端強(qiáng)降水事件的模擬能力評(píng)估

2016年梅雨期間長(zhǎng)江流域強(qiáng)降水過(guò)程頻繁、降水量異常偏多，造成災(zāi)害損失極為嚴(yán)重。在最強(qiáng)的一輪降水過(guò)程中（6月30日至7月5日），多個(gè)臺(tái)站觀測(cè)到突破或達(dá)到歷史極值的日降水量?；贑AMS-CSM大氣環(huán)流模式高分辨率（50 km）的NWP型積分試驗(yàn)結(jié)果，評(píng)估了大氣環(huán)流模式對(duì)長(zhǎng)江流域此次極端強(qiáng)降水過(guò)程中降水時(shí)空分布及其相關(guān)聯(lián)的大氣環(huán)流演變的模擬能力。結(jié)果表明，CAMSCSM較好地模擬出了此次降水過(guò)程中強(qiáng)降水帶的空間分布，模式模擬的雨帶寬度與強(qiáng)降水中心的位置和量級(jí)均與臺(tái)站觀測(cè)結(jié)果相當(dāng)。從降水量的逐日演變來(lái)看，模式對(duì)此次過(guò)程中逐日降水的分布及強(qiáng)降水中心的演變情況均有較真實(shí)的模擬，表明大氣環(huán)流模式在一定程度上可以再現(xiàn)強(qiáng)降水事件的極端性。但是模式對(duì)于小時(shí)降水頻次—強(qiáng)度結(jié)構(gòu)的模擬表現(xiàn)出與氣候積分類(lèi)似的偏差，特別是低估了最大小時(shí)降水強(qiáng)度。進(jìn)一步分析此次極端過(guò)程中兩次不同強(qiáng)降水階段的特征，發(fā)現(xiàn)模式對(duì)于不同尺度環(huán)流系統(tǒng)主導(dǎo)的降水過(guò)程的模擬能力存在明顯差異。在由低空西南渦主導(dǎo)的強(qiáng)降水階段（6月30日至7月1日），模式對(duì)強(qiáng)降水雨帶模擬較好，且真實(shí)再現(xiàn)了西南渦東移引起的強(qiáng)降水中心的移動(dòng)過(guò)程。但是在7月3—4日由較小尺度低層渦旋主導(dǎo)的強(qiáng)降水階段，模式未能合理再現(xiàn)觀測(cè)中強(qiáng)降水中心的東移，而是在地形迎風(fēng)坡產(chǎn)生了虛假的持續(xù)性強(qiáng)降水中心。該研究結(jié)果表明，在利用氣候模式開(kāi)展未來(lái)極端事件預(yù)估時(shí)，有必要針對(duì)不同類(lèi)型的極端事件進(jìn)行針對(duì)性分析。（李建，陳昊明）

4 極地研究

4.1 北極圈歐亞大陸的生物質(zhì)燃燒——北冰洋黑碳?xì)馊苣z主要來(lái)源之一

針對(duì)北冰洋走航觀測(cè)的特點(diǎn)，改進(jìn)了黑碳儀自動(dòng)進(jìn)樣裝置并應(yīng)用于北冰洋科學(xué)考察?；诳疾炱陂g進(jìn)行的大氣黑碳?xì)馊苣z實(shí)時(shí)濃度觀測(cè)，結(jié)合衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)，使用后向軌跡分析模型等方法，揭示出北冰洋夏季大氣黑碳?xì)馊苣z的主要來(lái)源是歐美國(guó)家的生物質(zhì)燃燒排放。近兩年，歐美國(guó)家專(zhuān)門(mén)立項(xiàng)研究和評(píng)估中國(guó)向北美和北極的污染物輸送，我們的研究結(jié)論能夠在一定程度上支持我國(guó)在國(guó)際氣候談判中的觀點(diǎn)，有利于我國(guó)冰上絲綢之路戰(zhàn)略的開(kāi)展。（丁明虎）

4.2 極地氣候變化研究若干創(chuàng)新性發(fā)現(xiàn)

研究發(fā)現(xiàn)北極春季液態(tài)降水發(fā)生時(shí)間明顯提前，并加劇了北極海冰快速融化。重建了1300年以來(lái)北冰洋喀拉海-巴倫支海的海冰覆蓋范圍，受到國(guó)際關(guān)注，并在美國(guó)雪冰中心官網(wǎng)報(bào)道。基于已有的冰川躍動(dòng)記錄、能量平衡方法和衛(wèi)星遙感方法，建立了一套高危躍動(dòng)冰川的識(shí)別指標(biāo)，并針對(duì)中巴公路/喀喇昆侖公路附近的區(qū)域進(jìn)行了研究，識(shí)別了中巴經(jīng)濟(jì)走廊兩側(cè)的高危冰川，建立了高危冰川目錄。鑒于該成果的原創(chuàng)性和預(yù)防冰川躍動(dòng)災(zāi)害的意義，此項(xiàng)工作的研究者受邀參加在澳大利亞舉行的“自然災(zāi)害與風(fēng)險(xiǎn)管理”大會(huì)并發(fā)言。（張琦，韓薇，丁明虎等）

4.3 南極中山站地面臭氧以及背景濃度

中山站觀測(cè)到的地表臭氧受風(fēng)向和風(fēng)速的影響較小。在西風(fēng)及平靜風(fēng)下的污染，只占總量度期的2.1%。一旦這種污染從數(shù)據(jù)集中消除，臭氧觀測(cè)就可以用來(lái)表示在南極大陸東海岸測(cè)量的臭氧的背景。全年地面臭氧的平均日變化范圍較小，1月為0.72×10-9，4月為0.24×10-9，7月為0.30×10-9，8—10月為0.83×10-9。中山市站的月平均地面臭氧測(cè)量值與南極其他觀測(cè)站相似，2010—2013年全年臭氧幅值均在（15 ～35）×10-9。不同鹽堿地年平均臭氧濃度的變化范圍相差（1 ～2）×10-9。臭氧濃度與UVB呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。結(jié)果表明，光化學(xué)反應(yīng)是南極臭氧破壞的主要原因。由于沒(méi)有太陽(yáng)輻射，極地夜晚的地面臭氧濃度是極地白天的1 ～2倍。（卞林根）

4.4 CAMS-CSM模式對(duì)北極氣候變化的模擬能力

基于氣科院最新研發(fā)的CAMS-CSM模式的CMIP6歷史模擬試驗(yàn)，從北極氣溫、降水、北冰洋海溫和鹽度、北半球積雪和海冰等方面綜合評(píng)估了該模式對(duì)北極氣候變化的模擬能力。結(jié)果表明，模式能夠很好地模擬出北極氣候分布型及其長(zhǎng)期趨勢(shì)，但受到模式分辨率、參數(shù)化方案和海氣相互作用不完善等因素的影響，對(duì)北極區(qū)域變化的模擬仍存在較大誤差。（魏婷）

4.5 極地業(yè)務(wù)服務(wù)

圓滿完成了南極和北極考察任務(wù)，并按計(jì)劃完成了“極地預(yù)測(cè)年中國(guó)行動(dòng)計(jì)劃”；完成了黃河站梯度觀測(cè)系統(tǒng)的升級(jí)改造，實(shí)現(xiàn)了對(duì)北極冰凍苔原地上4層、地下4層的包括風(fēng)、溫、濕、壓、輻射、雨滴譜、地溫、能見(jiàn)度等氣象和冰凍圈參數(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)；在中山站新建了全輻射觀測(cè)系統(tǒng)。（丁明虎）