摘要:年代际气候变化作为年际和月季气候变化的重要背景，往往影响着年际和月季时间尺度的气候及特征。随着科学的发展进步和社会需求的提高，年代际气候变化已成为人们关注的重要问题。作为气候动力学和气候预测研究的重要内容之一，年代际气候变化及其动力学机制的研究在国内外都在蓬勃开展，并取得了不少的成果。本文除简要介绍了中国气候的年代际变化特征，将着重就年代际气候变化的可能机制作一个系统的综合性讨论，内容主要包括全球主要海温变化模态的影响、气候系统相互关系年代际变化的影响、大气行星尺度系统年代际变化的影响，以及太阳活动及火山爆发的影响等。大家知道，年代际气候变化研究十分重要，但也可以看到年代际气候变化的动力学机制却十分复杂，不少问题还没有搞的十分清楚，需要加大力量进行深入研究；我们相信，深入的研究结果必将对年代际气候变化的预测提供可靠的科学依据，进而推动年代际气候变化的业务预测及其能力的提高。

摘要:城市通风廊道能增加城市空气流通能力，缓解城市热岛，为了定量评估城市通风廊道的气象效应，本文采用区域边界层化学模式（RBLM-Chem），利用杭州市高分辨率地表类型、城市建筑等资料，开展了杭州市通风廊道影响的模拟研究，模式水平分辨率为250 m。本文针对冬季和夏季两个典型个例进行数值模拟和敏感性试验，夏季个例时间为2013年8月12日，盛行南风，风向顺着通风廊道；冬季个例时间为2014年1月28日，盛行东风，风向垂直于通风廊道。主要结论如下：城市绿色通风廊道有增加风速、降低气温、提高湿度的作用，与没有通风廊道的情况相比，夏季风顺着廊道方向时，廊道区域风速平均增加可达1.4 m/s，廊道区域内60 m高度风速平均增加可达1 m/s。而冬季风垂直于廊道时，廊道区域风速增加较小，仅有0.5 m/s左右。通风廊道夏季降温幅度平均可达2.7℃，冬季降温幅度较小，仅有0.6℃左右。通风廊道对气象场的影响随风向向下游延伸，夏季在通风廊道下游250 m处，风速增加、气温下降、相对湿度增加最大值分别为1.5 m/s、2.9℃、3.1%，即使在通风廊道下游1500 m处，最大降温仍有1.2℃。

摘要:通过对四川盆地西部一次持续性暴雨过程的半理想数值模拟，研究了青藏高原热力作用对四川盆地持续性暴雨过程的影响。研究表明，高原的热力作用对于下游地区有着显著的影响，主要表现为：（1）关闭高原地面感热和潜热后，高原地区和四川盆地西部的降水明显减弱，而盆地中东部降水却有所加强，且四川盆地降水的日变化特征稍有减弱；（2）500 hPa青藏高原上的短波槽减弱，位于四川盆地中西部的背风槽强度、范围有所减弱，但低层盆地东部的气旋性涡旋加强；（3）涡度收支的定量分析发现，关闭高原热力作用后，盆地东部对流层低层垂直风切变的增强使得夜间倾斜项的正贡献增强，从而使该区域涡旋发展加强，盆地东部降水增强。

摘要:以西南地区1996~2000年93个气象台站观测的月均降雨量为基础，对各月降雨量进行空间自相关性，变异特征等空间分析后，采用反距离加权法（IDW）和以不同变异函数模型（指数模型、球面模型、高斯模型）为基础的普通克里金（O-Kriging）两种方法进行空间插值，通过交叉验证结果对两种方法进行分析比对。结果表明：（1）西南地区月均降雨量存在明显的空间集聚现象，并具有显著的空间自相关性和变异特征，可对该研究区域降雨量进行空间插值研究。（2）在O-Kriging插值时，变异函数选用指数模型的效果最好，球面模型次之，高斯模型最差。（3）两种方法对月均降雨量及其极大值和极小值插值时，O-Kriging的插值误差均小于IDW，插值误差整体上与降雨量呈正相关关系。在剔除各月降雨量极大值较为集中的两个站点后进行插值，插值结果的误差均明显降低。（4）对研究区域整体来说，O-Kriging的插值效果优于IDW，但就单个站点来看，结果并非如此。在降雨量的空间插值中，由于研究区域和时间尺度的不同，并不存在绝对的最优方法，应根据实际应用效果选择最适方法。

摘要:利用北京市环境保护监测中心和美国大使馆的细颗粒物（PM2.5）逐时监测数据，中国科学院大气物理研究所325 m气象梯度塔资料以及实况天气图和探空资料，对2015年11月27日至12月1日北京的PM2.5重污染过程的边界层特征进行了分析。研究发现：这次重污染过程持续时间长、强度大，其中PM2.5浓度超过75 μg/m³的时次共计126 h，超过150 μg/m³共计116 h，小时最高PM2.5浓度为522 μg/m³。在高低空环流场配置的影响下，近地面静风和多层逆温结构抑制了污染物在水平和垂直方向上的输送，加上边界层内的深厚湿层，使得其中气溶胶不断吸湿增长，高PM2.5浓度得以维持。在重污染期间，湍流动能较低，不利于污染物的水平和垂直扩散。垂直方向的湍流动能一直占水平方向的15%~20%左右，水平湍流动能占主要贡献。摩擦速度与湍流动能呈现出相似的变化趋势，不同高度之间的摩擦速度差别不大。超出前后时次一个数量级的湍流强度尖峰的出现是湍流场发生调整的一个信号，是PM2.5浓度发生剧烈转变的前兆，预示着污染状况更加糟糕。重污染过程中感热通量的输送方向为从地面向大气输送，感热通量和潜热通量都大幅减少，并且表现出明显的日变化特征。对湍流功率谱计算和分析表明，在重污染过程期间，时间尺度为5 min至6 h的中尺度过程对从地面到大气方向的动量和热量通量输送做出了重要贡献。

摘要:四川盆地位于青藏高原的东侧，受其地理位置的影响，该地区的天气和气候复杂多变。尤其暴雨预报，是气象工作者一直面临的难题。本文利用欧洲中期天气预报中心ERA-Interim再分析资料、格点化的降水资料（CN05.1）以及常规气象观测站探空资料，从环流背景、水汽条件、动力和热力条件对比分析了2015年夏季四川盆地7月13~15日（"7.13"过程）和8月16~18日（"8.16"过程）两次暴雨过程的环境场，以期加深对四川盆地暴雨机制的认识。结果表明：1）相对稳定的大尺度环流形势为两次大暴雨发生发展提供了有利的背景场。2）两次过程均存在明显的高空急流和低空急流，并且"8.16"过程高空急流明显强于"7.13"过程，这也是两次过程降水强度存在明显差异的原因之一。"7.13"过程主要以低空北向急流输送孟加拉湾水汽到四川南部；"8.16"过程低空急流输送孟加拉湾水汽受四川东北部、重庆上空西南涡影响，主要以气旋性环流输送水汽到暴雨上空。3）从暴雨预报的指示意义上分析，两次暴雨过程大气均处于不稳定状态，假相当位温对于暴雨的强度和落区有较好指示。位涡扰动向低层传输，位涡的增大预示着强降水的发生。

摘要:利用CMIP5（Coupled Model Intercomparison Project Phase 5）数据集中的全球模式IPSL-CM5A-LR及其嵌套的区域气候模式WRF （Weather Research and Forecasting），分别评估了模式对1981~2000中国华东区域极端降水指标的模拟能力，并讨论了RCP8.5排放情景下21世纪中期（2041~2060年）中国华东极端降水指标的变化特征。相比驱动场全球气候模式，WRF模式更好地再现了各个极端指数空间分布及各子区域降水年周期变化。在模拟区域气候特点方面，WRF模拟结果有所改进，并在弥补全球模式对小雨日过多模拟的缺陷起到了明显的作用。21世纪中期，华东区域的降水将呈现明显的极端化趋势。WRF模拟结果显示年总降雨量、年大雨日数、平均日降雨强度在华东大部分区域的增幅在20%以上；年极端降雨天数、连续5 d最大降水量的增幅在华东北部部分区域分别超过了50%和35%，同时最长续干旱日在华东区域全面增加；且变化显著的格点主要位于增加幅度较大的区域。未来华东区域会出现强降水事件和干旱事件同时增加的情况，降水呈现明显的极端化趋势，且华东北部极端化强于华东南部。

摘要:为了研究青藏高原低涡降水长期特征，利用1979~2015年高原低涡数据集、依照高原低涡降水范围，匹配高原各站逐日降水信息，对高原低涡降水特征进行统计分析。结果表明，青藏高原低涡降水量呈上升趋势，大值中心位于西藏那曲地区，呈向东南凸出递减分布，并以夏季低涡降水为主，全年和夏季高原低涡降水量与总降水量均存在明显的正相关关系。安多站高原低涡降水呈下降趋势，但对年降水的平均贡献率高达三成；那曲站与托托河站高原低涡降水在总体上却呈上升趋势，递增率分别为0.2 mm/a和0.7 mm/a，其中那曲低涡频数与低涡降水强度的正相关系数达0.66，而托托河低涡降水占总降水的百分比却呈下降趋势。高原低涡日降水量等级主要以小雨为主，但中雨却是低涡降水量的主要贡献者。趋势分析发现高原低涡降水递增中心位于青海北部，递增率达到0.9 mm/a，次中心在西藏西南部雅鲁藏布江沿线地区；同时，高原低涡引发小雨降水基本呈全区一致增加趋势，中心位于西藏东北部和青海西南部地区；中雨降水上升趋势主要集中在西藏西南部、青海地区以及四川西部，其中青海南部存在较为明显上升中心区，下降趋势主要分布在西藏北部和东部。

摘要:模式预报的订正是决定局地天气预报结果的一个重要步骤，基于机器学习的后处理模型近年来开始崭露头角。本文发展了基于岭回归（Ridge）、随机森林（Random Forest，RF）和深度学习（Deep Learning，DL）的3种后处理模型，基于中国气象局（CMA）的BABJ模式、欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的ECMF模式、日本气象厅（JMA）的RJTD模式和NCEP的KWBC模式这4个数值天气预报模式2014年2月至2016年9月（训练期）近地面2 m气温预报和实况资料确定各模型参数，进而对2016年10月至2017年9月（预报期）华北地区（38°N~43°N，113°E~119°E）的逐日地面2 m气温预报进行了多模式集合预报分析。采用均方根误差对预报效果进行评估，这3种后处理模型的预报效果和4个数值天气预报模式以及通常的多模式集合平均（Ensemble Mean，EMN）的预报效果的对比表明：1）随着预报时长增加，4个数值预报模式及各种后处理模型的均方根误差均呈上升趋势；但区域平均而言，Ridge、RF和DL的预报效果在任何预报时长上都明显优于EMN和单个天气预报模式；特别是前几天的短期预报DL的预报效果更好，中后期预报Ridge的预报效果略好。2）华北地区的东南部均方根误差较小，其余格点上均方根误差较高，从空间分布而言，DL的订正预报效果最好，3种机器学习模型的误差在1.24~1.26℃之间，而EMN的误差达1.69℃。3）夏季各种方法的预报效果都较好，冬季预报效果都较差；但是Ridge、RF和DL的预报效果明显优于EMN，这3种模型预报的平均均方根误差在2.15~2.18℃之间，而EMN的平均均方根误差达2.45℃。

摘要:为研究全球变暖背景下我国短期温度波动变化规律，利用全国804个气象站点的逐日气温资料，计算隔日平均温差大于1℃的天数以及隔日温差的变化幅度，分析了1957~2015年我国短期温度波动频率与波动幅度的时空分布与变化规律，探讨了春季短期温度波动与经纬度及海拔之间的关系。结果表明：1957~2015年我国春季短期温度波动大致分为两个阶段：1990年以前我国大部分地区春季短期温度波动频率及幅度没有明显变化趋势，1990年以后我国大部分地区（约70%）春季短期温度波动呈上升趋势。此外，我国春季短期温度波动规律有地域性差异，表现为与经纬度关系密切，波动频率与波动幅度与经纬度等线性相关系数较高。结合波动趋势分布与隔日温度波动的地域分布可知，处于低纬度地区（如广东、广西等地）波动天数和波动幅度均增加，造成人们对于"天气变化无常"的感受强烈。由于生物生长发育等过程与温度密切相关，因此研究结果提示在讨论气候变化对生态系统长期影响时可能还需要关注短期的温度波动情况。

摘要:利用2006~2017年北京夏季（6~8月）逐日最大电力负荷和同期气象资料，分析最大电力负荷与各种气象因子的相关性，基于BP（Back Propagation）神经网络算法，建立了两种夏季日最大电力负荷预测模型并对比。结果表明：北京夏季周末基础负荷远小于工作日，剔除时应加以区分；气象因子对气象负荷的影响具有累积效应，累积2 d时两者的相关性最强；结合实际，根据自变量的不同分别建立了两种日最大电力负荷预测模型；经实际预测检验，两种预测模型均取得了较好的预测效果，能够满足电力部门的实际需求，其中自变量中加入前一日气象负荷的模型效果更优。