1960—2013年中國(guó)日最高/平均/最低溫度兩套均一化數(shù)據(jù)集的比較——Comparison of two homogenized datasets of daily maximum/mean/minimum temperature in China during 1960-2013.Journal of Meteorological Research, 2016, Vol. 30, No. 1.

中科院大氣物理研究所的李珍等對(duì)比了兩套中國(guó)日最高/平均/最低溫度均一化數(shù)據(jù)集，一套是基于MASH方法的CHTM3.0，它包含了1960—2013年753站的觀測(cè)資料；另一套是基于RHtest均一化檢驗(yàn)方法的包含了1951—2011年2419站的觀測(cè)資料的CHHTD1.0數(shù)據(jù)集。兩套數(shù)據(jù)集共有的751站數(shù)據(jù)（包括原始數(shù)據(jù)、斷點(diǎn)數(shù)量、長(zhǎng)期氣候趨勢(shì)和它們的地理格局）被用來進(jìn)行比較。結(jié)果表明，兩套數(shù)據(jù)都可以檢測(cè)到與站點(diǎn)遷址相關(guān)的一些穩(wěn)健斷點(diǎn)，并通過去除不均一性，提高了數(shù)據(jù)質(zhì)量。然而，CHTM3.0和CHHTD1.0之間的差異是顯著的?？偟膩碚f，在CHHTD1.0中，檢測(cè)到的斷點(diǎn)較少，但該數(shù)據(jù)集對(duì)不均勻性的調(diào)整及線性趨勢(shì)的變化較大。相比之下，CHTM3.0提供了更合理的長(zhǎng)期氣候趨勢(shì)的地理格局。數(shù)據(jù)集之間存在差異的原因包括：1）為調(diào)整候選序列創(chuàng)建參考序列的不同算法——MASH使用了更多的相鄰站點(diǎn)，因此保留了更大尺度的區(qū)域信號(hào)；2）計(jì)算調(diào)整量的不同算法——通常在RHtest中的較大調(diào)整，部分是由于所使用的局地參考信息；3）不同的非均一化判別方法——在基于MASH的CHTM3.0中，對(duì)所有檢測(cè)到的斷點(diǎn)都進(jìn)行了調(diào)整，而在CHHTD1.0中，通過RHtest檢測(cè)到的一些斷點(diǎn)，由于沒有元數(shù)據(jù)支持，而被忽略了。目前的研究結(jié)果表明，CHTM3.0更適合于分析中國(guó)的大尺度氣候變化，而CHHTD1.0則包含更多關(guān)于站內(nèi)溫度記錄的原始信息。

1961—2012年中國(guó)霧霾的時(shí)空變化——Spatial and temporal variation of haze in China from 1961 to 2012.Journal of Environmental Sciences,2016, Vol. 46.

國(guó)家氣象信息中心的韓瑞等采用1961—2012年的氣象數(shù)據(jù)和2003—2012年的PM10濃度數(shù)據(jù)，分析了中國(guó)霧霾的氣候特征和長(zhǎng)期時(shí)空變化、以及霧霾趨勢(shì)的影響因素。研究結(jié)果表明，從1961—2012年，所有監(jiān)測(cè)站的年平均霧霾日數(shù)從4 d增加到18 d。冬季霾日數(shù)最多（41.1%），夏季最少（10.4%）。在1961—2012年，霧霾的高發(fā)生地區(qū)從中部地區(qū)轉(zhuǎn)移到南部、東部地區(qū)。京津冀地區(qū)、山西、陜西、河南是霾的高發(fā)地區(qū)，而長(zhǎng)江三角洲和珠江三角洲已成為過去25年霧霾頻發(fā)的地區(qū)。溫度和氣壓與霾日數(shù)呈正相關(guān)。然而，風(fēng)、相對(duì)濕度、降水和日照時(shí)間與霾日數(shù)呈負(fù)相關(guān)。影響霧霾形成和消散的主要?dú)庀笠蛩卦诟吆０魏偷秃０蔚貐^(qū)存在差異，與人為活動(dòng)密切相關(guān)。近年來，與氣象因素相比，人為活動(dòng)在霧霾事件中起著更重要的作用。

一套新的基于臺(tái)站觀測(cè)的中國(guó)大陸降水?dāng)?shù)據(jù)集的驗(yàn)證和對(duì)比——Validation and comparison of a new gauge-based precipitation analysis over mainland China.International Journal of Climatology, 2016, Vol. 36, No, 1.

國(guó)家氣象信息中心發(fā)展了一套基于最優(yōu)插值（OI）方法的新的高分辨率（0.25°×0.25°）中國(guó)大陸格點(diǎn)日降水?dāng)?shù)據(jù)集。該產(chǎn)品基于中國(guó)大陸1955年至今的2400個(gè)氣象站，被稱為中國(guó)逐日降水插值數(shù)據(jù)產(chǎn)品（China Gauge-based Daily Precipitation Analysis，CGDPA）。國(guó)家氣象信息中心的沈艷等使用獨(dú)立的降水觀測(cè)作為基準(zhǔn)，在0.25°×0.25°的格點(diǎn)上對(duì)2008—2010年5—9月的CGDPA和來自NOAA的CPC_UNI降水?dāng)?shù)據(jù)集進(jìn)行了驗(yàn)證。研究發(fā)現(xiàn)，與CPC_UNI相比，CGDPA具有較小的偏差和根均方誤差，且與驗(yàn)證數(shù)據(jù)的空間相關(guān)性更高。進(jìn)一步的分析表明，這種改進(jìn)主要是由于在CGDPA中使用的氣象站數(shù)量較多。此外，還比較了EA_Gauge數(shù)據(jù)集與CGDPA在監(jiān)測(cè)中國(guó)大陸不同降雨率降水事件方面的能力。發(fā)現(xiàn)，CGDPA能夠捕捉到更強(qiáng)的降水事件，而CPC_UNI和EA_Gauge則傾向于平滑降水結(jié)構(gòu)，并漏掉了超過25 mm/d以上的許多中國(guó)大陸局地強(qiáng)降水事件。CGDPA和EA_Gauge所描述的長(zhǎng)期降水時(shí)間序列非常一致，而CPC_UNI則大大低估了降水，尤其是在1982年之后的觀測(cè)稀疏區(qū)域。

基于2419個(gè)氣象站的均一化數(shù)據(jù)的中國(guó)氣候變暖——Climatic warming in China according to a homogenized data set from 2419 stations.International Journal of Climatology, 2016, Vol. 36, No, 13.

國(guó)家氣象信息中心研發(fā)了一套新的均一化溫度數(shù)據(jù)集：中國(guó)均一化歷史溫度數(shù)據(jù)集（CHHTD-V1.0），它包括從1951年到現(xiàn)在的中國(guó)大陸2419個(gè)氣象站的日、月平均溫度數(shù)據(jù)。國(guó)家氣象信息中心的曹麗娟等采用最大懲罰T檢驗(yàn)（penalized maximum t-test，PMT）方法檢測(cè)了2419個(gè)氣象站各站點(diǎn)數(shù)據(jù)序列的不均勻性，并使用詳細(xì)的元數(shù)據(jù)信息來驗(yàn)證局地觀測(cè)系統(tǒng)變化所引起的變化。對(duì)比分析表明，對(duì)高階不連續(xù)的定量匹配（QM）調(diào)整比逐日溫度系列的平均調(diào)整結(jié)果更合理。因此，采用QM方法對(duì)非氣候變化引起的不連續(xù)現(xiàn)象進(jìn)行了調(diào)整，如觀測(cè)場(chǎng)地、儀器儀表和觀測(cè)環(huán)境的變化。也檢查了各站的日最高、平均和最低溫度（T-max、T-m和T-min）的物理一致性。基于新的均一化數(shù)據(jù)集，計(jì)算了1960—2014年的年度和季節(jié)溫度序列的線性趨勢(shì)。與原始數(shù)據(jù)集相比，均一化數(shù)據(jù)集改善了長(zhǎng)期氣候變化趨勢(shì)的地理一致性。更新后的全國(guó)平均變暖速度在1960—2014年達(dá)到了0.22℃/10 a（T-max），0.27℃/10 a（T-m），0.38℃/10 a（T-min），這大大超過了先前的基于幾百站點(diǎn)數(shù)據(jù)的估計(jì)。

（以上由侯美亭選編）

2015/2016年強(qiáng)厄爾尼諾過程及其對(duì)全球和中國(guó)氣候的主要影響——《氣象學(xué)報(bào)》2016年第74卷第3期

翟盤茂等根據(jù)全球氣候系統(tǒng)和中國(guó)的最新觀測(cè)資料，分析了2015/2016年ENSO循環(huán)過程，討論了強(qiáng)厄爾尼諾過程對(duì)2015年全球溫度和極端天氣氣候?yàn)?zāi)害的可能影響，重點(diǎn)研究了其對(duì)中國(guó)夏季和秋冬轉(zhuǎn)換季節(jié)的降水異常的影響。指出自2015年春季開始，厄爾尼諾條件迅速發(fā)展，使得2015年厄爾尼諾成為有觀測(cè)記錄以來最強(qiáng)的三次厄爾尼諾之一，同時(shí)由于前期（2014年春季開始）赤道太平洋異常熱狀況的維持，這次厄爾尼諾也可以視為最長(zhǎng)的厄爾尼諾過程。受到長(zhǎng)期氣候變化趨勢(shì)和強(qiáng)厄爾尼諾等共同影響，2015年全球地表溫度和中國(guó)陸面氣溫均創(chuàng)有觀測(cè)以來的最高記錄。強(qiáng)厄爾尼諾事件在2015年給全球許多地區(qū)帶來了災(zāi)害性天氣氣候事件，也使得中國(guó)夏季華北地區(qū),特別是河套地區(qū)、內(nèi)蒙古中部和環(huán)渤海灣地區(qū)降水顯著減少，并造成一些地區(qū)夏季嚴(yán)重干旱。在2015年11—12月厄爾尼諾峰值時(shí)期，受到西北太平洋對(duì)流層低層菲律賓反氣旋性異常環(huán)流和中高緯度歐亞—太平洋遙相關(guān)型負(fù)位相異常環(huán)流的共同影響，中國(guó)東部出現(xiàn)偏南風(fēng)異常，造成南方地區(qū)降水明顯增多，而北方地區(qū)偏北風(fēng)氣流受到抑制，PM2.5濃度異常偏高，霧霾天氣頻繁發(fā)生。目前，這一事件快速減弱，但其對(duì)全球和中國(guó)氣候的影響在未來幾個(gè)月仍將持續(xù)。

CMADS數(shù)據(jù)集及其在流域水文模型中的驅(qū)動(dòng)作用——以黑河流域?yàn)槔度嗣裰榻?016年第37卷第7期

大氣驅(qū)動(dòng)場(chǎng)的質(zhì)量一直是影響水文模型模擬結(jié)果的重要因素之一，較差的大氣驅(qū)動(dòng)場(chǎng)數(shù)據(jù)通過誤差傳遞，使得水文模型輸出結(jié)果的不確定性增加。我國(guó)幅員遼闊且地形復(fù)雜，而氣象觀測(cè)站點(diǎn)卻相對(duì)稀缺，現(xiàn)有觀測(cè)站點(diǎn)已不能滿足大尺度水量、能量平衡過程的模擬研究工作。孟現(xiàn)勇等引入中國(guó)陸面同化系統(tǒng)強(qiáng)迫場(chǎng)CLDAS，建立CMADS數(shù)據(jù)集，以祁連山黑河流域?yàn)榈湫脱芯繀^(qū)，利用CMADSV 1.0版本數(shù)據(jù)集驅(qū)動(dòng)SWAT模型，并對(duì)CFSR及傳統(tǒng)氣象站驅(qū)動(dòng)SWAT的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。通過對(duì)黑河流域3個(gè)水文控制站（鶯落峽，祁連山及扎馬什克）徑流量進(jìn)行率定與驗(yàn)證后發(fā)現(xiàn)：CMADS+SWAT模式徑流輸出結(jié)果總體優(yōu)于CFSR+SWAT模式及TWS+SWAT模式的模擬結(jié)果，利用CMADS+SWAT模式亦可很好地反映黑河流域各類地表分量（如土壤濕度、融雪等）時(shí)空分布特征，表明CMADS數(shù)據(jù)集較傳統(tǒng)氣象站驅(qū)動(dòng)大中尺度水文模型擁有更明顯的優(yōu)勢(shì)，該數(shù)據(jù)集將為我國(guó)地面氣象站缺乏區(qū)及無站區(qū)（如中國(guó)西部及我國(guó)大部分高寒山區(qū)等）的大氣—水文耦合研究提供重要的氣象數(shù)據(jù)保障。

中國(guó)大陸降水時(shí)空變異規(guī)律——趨勢(shì)變化原因——《水科學(xué)進(jìn)展》2016年第27卷第3期

中國(guó)大陸現(xiàn)代降水表現(xiàn)出若干長(zhǎng)期變化特征，對(duì)現(xiàn)代降水趨勢(shì)性變化的原因，目前還沒有很好了解。任國(guó)玉等結(jié)合多種資料分析以及前人研究成果，對(duì)中國(guó)大陸近幾十年降水變化趨勢(shì)的原因進(jìn)行了探討，得到以下初步認(rèn)識(shí)：1）現(xiàn)代降水量變化趨勢(shì)具有明顯的地域性差異，全國(guó)平均沒有表現(xiàn)出顯著增加或減少的長(zhǎng)期變化，但強(qiáng)降水事件頻率和降水量出現(xiàn)明顯增多，而小雨事件特別是痕量降水事件顯著減少。2）再分析資料表明，最近幾十年全國(guó)水汽凈收支量在一定程度上增加了，實(shí)際觀測(cè)資料顯示近地面和對(duì)流層中下層空氣比濕或大氣可降水量出現(xiàn)較明顯上升趨勢(shì)。3）代用資料序列分析顯示，全國(guó)大部地區(qū)近幾十年降水變化仍處于晚近歷史時(shí)期正常自然波動(dòng)范圍內(nèi)；近百年觀測(cè)的降水量序列也表明，黃淮海地區(qū)降水具有多重時(shí)間尺度相互疊加作用特點(diǎn)，低頻自然氣候變異的影響信號(hào)有清晰表現(xiàn)。4）人類活動(dòng)引起的大氣中溫室氣體濃度增加對(duì)全國(guó)或東部季風(fēng)區(qū)現(xiàn)代降水變化影響的信號(hào)，目前仍難以識(shí)別；區(qū)域性近地面風(fēng)速減弱導(dǎo)致的雨量觀測(cè)系統(tǒng)偏差以及大范圍氣溶膠濃度增加，可能是東部季風(fēng)區(qū)大多數(shù)臺(tái)站觀測(cè)到的強(qiáng)降水事件頻率增加和小雨頻率顯著減少的兩個(gè)重要原因。5）主要與城市化影響相關(guān)的地面觀測(cè)資料系統(tǒng)偏差，可以部分解釋現(xiàn)有分析表明的短歷時(shí)強(qiáng)降水事件頻率和累計(jì)降水量增加現(xiàn)象，同時(shí)也很可能是城市臺(tái)站小雨和痕量降水事件頻率明顯下降的另一重要原因。

基于CLDAS強(qiáng)迫CLM3.5模式的新疆區(qū)域土壤溫度陸面過程模擬及驗(yàn)證——《生態(tài)學(xué)報(bào)》2017年第37卷第3期

孟現(xiàn)勇等利用中國(guó)氣象局國(guó)家氣象信息中心研發(fā)的中國(guó)氣象局陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)（China Meteorological Administration Land Data Assimilation System，CLDAS）大氣近地面強(qiáng)迫資料，驅(qū)動(dòng)美國(guó)國(guó)家大氣研究中心公用陸面模式（Community Land Model，CLM3.5），對(duì)中國(guó)新疆地區(qū)土壤溫度時(shí)空分布進(jìn)行逐小時(shí)Offline模擬（模擬時(shí)段為2009—2012年）；利用國(guó)家土壤溫度自動(dòng)站（新疆區(qū)域105站點(diǎn)）數(shù)據(jù)驗(yàn)證CLDAS驅(qū)動(dòng)場(chǎng)強(qiáng)迫下的CLM3.5模式在中國(guó)新疆地區(qū)3個(gè)土壤層（5 cm、20 cm和80 cm）的土壤溫度模擬能力。總體研究表明：CLDAS驅(qū)動(dòng)場(chǎng)強(qiáng)迫下的CLM3.5模式可較為精確的模擬中國(guó)新疆地區(qū)多年平均土壤溫度時(shí)空分布，并較為準(zhǔn)確的反映中國(guó)新疆地區(qū)土壤溫度的小時(shí)、日、月及年際的變化規(guī)律。模式淺溫度模擬不好的原因可能與模式參數(shù)化方案及地表參數(shù)有關(guān)，后期將繼續(xù)修正該問題。