高原气象

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• 三江源区雨季水汽源的年际变化及其影响因素

  陈润,孟宪红,杨显玉

  三江源区地处青藏高原腹地， 是长江、 黄河和澜沧江的发源地， 具备重要的水源涵养功能， 被誉为“中华水塔”。在气候变化背景下， 该区域表现出气温上升和降水量增加等特征。充足的水汽供应是降水形成的必要前提， 水汽的输送路径及其来源特征对三江源区降水机制、 水资源调控和生态系统稳定具有深远影响。已有的相关研究多采用传统欧拉方法进行水汽输送分析， 难以准确量化不同水汽源区的相对贡献； 而采用拉格朗日轨迹模型的研究则多聚焦于极端降水事件， 缺乏长时间的系统分析。本研究使用CFSR再分析数据驱动拉格朗日模式FLEXPART， 对1980 -2017年全球500万个气块进行了长时间的前向模拟。结合Water Sip水汽源诊断方法， 聚焦三江源区的雨季（5 -9月）降水， 系统地识别和分析了水汽的主要输送路径、 各水汽源区对降水的贡献， 并进一步探讨水汽源地时空变化特征及与主要大尺度环流系统之间的关系。结果发现， 影响三江源区雨季降水的主要水汽通道可以归纳为两支： 一支为随中纬度西风带由西部或北部进入， 特点为数量众多、 海拔较高但水汽含量相对较低； 另一支为随亚洲季风由南部或东部进入， 虽然数量较少， 但途径海洋区域， 海拔较低、 水汽含量丰富。使用Water Sip方法诊断水汽源的结果表明， 三江源区雨季水汽源呈现出以青藏高原为中心并向外扩展的分布特征， 其中向南亚季风区域扩展最为突出。青藏高原内部水汽循环对三江源雨季降水发挥了主导作用， 贡献了66.3%的水汽； 其次为南亚季风区， 贡献率了18.87%的水汽； 西风区和东亚季风区贡献相对较少， 分别贡献了7.00%和3.08%的水汽。从时空变化特征来看， 1980 -2017年三江源区雨季水汽源以增加趋势为主， 其中青藏高原内部及喜马拉雅南麓区域最为显著， 超过4 mm·（10a）-1。这与南亚季风和高原季风的持续增强有关， 提升了南亚季风区、 青藏高原内部和周边区域的水汽输送能力。青藏高原西部至中亚地区的水汽贡献量呈现弱的下降趋势， 这与中亚西风急流位置南移和强度减弱密切相关。东亚季风年际变化不显著， 其对三江源区雨季水汽输送的调控作用相对较弱。

• 青藏高原地表感热春季增强与中国南方春雨的联系

  鲁宇霞,王慧,陈禹,李双行,王子涛,李栋梁

  基于青藏高原中东部73个气象站地面观测数据计算的逐日地表感热通量资料、 中国南方402个气象站点逐日降水资料以及ERA5再分析资料等， 分析了青藏高原地表感热春季增强特征及其对中国南方春雨量的影响和物理过程。结果表明： （1）青藏高原中东部春季地表感热达最强时间（T）和增强强度（Q）具有明显的年际和年代际变化， 两者互为显著正相关关系， 即： 青藏高原春季地表感热达最强时间出现越晚， 其增强强度往往越强。（2）T和Q均与中国南方春雨量有显著的正相关关系， 为了考察两者的综合影响， 定义了地表感热增强量综合指数（ISH ）。该指数与中国南方春雨量显著正相关（相关系数0.60， p<0.01）， 且其影响在一定程度上独立于中东太平洋和热带印度洋海温等外强迫因子。（3）在ISH 高（低）指数年， 春季副热带西风急流异常偏南（偏强）， 青藏高原以南西风异常加强（减弱）， 中国大陆上空500 hPa和850 hPa高度场均异常偏低（高）， 南方地区对流层低层受异常低（高）压系统控制， 东部沿海地区低空西南（东北）风异常偏强， 存在水汽辐合（辐散）， 配合暖（冷）平流和强上升（下沉）运动， 有（不）利于降水产生， 所以， 中国南方春雨量异常偏多（偏少）。该研究为中国南方春雨变异原因提供了新认识， 增强了中国南方地区春季天气和气候的可预报性， 可为防御和减少由春雨异常造成的多种灾害风险提供科学依据。

• 青藏高原云顶参数特征分析与飞艇应用研究

  杨茉岚,徐文宽,毕轶童,吕伟豪,杨燕初,苗景刚

  平流层飞艇因其卓越性能， 在航空航天领域的飞行任务中展现出巨大潜力。但平流层环境的复杂性对飞行安全构成严峻挑战， 因此提前做好环境预测， 规避飞行风险， 对飞艇顺利完成飞行任务至关重要。尽管现有的热力学模型已为飞艇设计提供了理论基础， 但其分析仍不够完善， 因此本文引入云顶高度和云顶温度两项关键参数， 深入分析其对飞艇热平衡的影响效果： 云顶高度决定了云层与飞艇之间的相对位置， 云顶温度则直接反映了云层的热力学状态， 两者均会影响飞艇的辐射交换和热平衡状态。基于此分析强调了将这些因素纳入热力学模型的重要性和紧迫性， 为未来飞艇热力学模型的优化提供了新思路， 揭示了研究云层分布特征的关键意义。此外， 还强调了青藏高原地区作为天然实验室的独特优势， 并展开具体数据分析。本文基于CLARA-A3数据集， 分析了2015 -2020年间青藏高原地区的历史气象云层观测数据， 重点研究了云顶高度和云顶温度两参数的空间分布特征、 日均值和极值情况、 云量面积占比情况及两参数之间的相关性分析。结果表明， 云顶高度呈西北低东南高的空间分布特征， 而云顶温度则呈现西高东低的变化趋势； 同时， 7 -9月， 云顶高度全年最高， 云顶温度全年最低； 云顶参量的年度变化规律也得到验证； 进一步分析表明， 青藏高原地区存在极端的超高云和超低温气象现象， 存在观测点的日均云顶高度超18 km， 云顶温度低于-83 ℃的现象， 且多发生在7 -9月； 两变量经Spearman相关系数分析存在中等强度的负相关性， 其中7 -9月为强负相关性， 这为进一步量化云层对飞艇影响因素提供了重要数据支持。经上述研究表明， 云层对飞艇的潜在威胁不可忽视， 尤其在7 -9月， 平流层飞艇的部署准备工作需重点关注当地气象云参量的变化。提前掌握云层的观测数据， 实施气象预测准备工作， 是确保飞艇安全飞行的关键因素之一。本研究首次将真实气象数据分析应用于飞艇飞行环境评估， 验证了数据分析技术的可行性， 并强调了实测数据在模型验证中的关键作用， 为完善平流层飞艇热力学模型提供了新的研究视角。未来， 随着动态预测模型的持续优化， 飞艇在复杂气象环境中的安全性有望得到显著提升。

• 三江源区湿地土壤湿度异常对降水反馈的模拟研究

  全芮,刘蓉,王作亮,王欣

  三江源区作为中国重要的水源涵养区， 其广泛分布的高山湿地扮演着维持区域水文与气候稳定的关键角色。针对土壤湿度异常对降水的反馈机制在不同环境条件下存在相互竞争的现象， 本研究基于WRF（Weather Research and Forecasting Model）气象模型开展控制试验和敏感性试验， 结合CTP-HIlow（Convective Triggering Potential-Humidity Index）框架和CAPE（Convective Available Potential Energy）指数， 评估土壤湿度异常条件下的降水响应态势， 初步分析土壤湿度异常对区域天气尤其是降水过程的影响特征和反馈机制。值得注意的是， 依据瞬态的简化蒸发实验及反演方法， WRF模拟分析中使用了来自研究区域内多个实地采样土壤的水力学测量结果。结果表明， 湿地土壤的水力学性质显著影响地表热力性质和能量分配， 采用简化蒸发方法获取的土壤水力学参数显著改善了模型对潜热通量、 感热通量、 地表温度、 2 m气温以及2 m比湿等要素的模拟。土壤湿度异常对短期降水过程有显著影响， 在土壤湿度异常背景下， CAPE值和CTP值显著升高， 而HIlow值降低， 伴随大气不稳定度增大及水汽含量升高， 降水呈现明显的正反馈响应； 而干异常背景下， CAPE值和CTP值略有下降， 而HIlow值升高， 伴随大气不稳定度降低以及水汽含量减少的特征， 降水对土壤湿度并未表现出明确的反馈态势。湿地土壤的水力学特性通过调节地表能量分配和水汽通量， 显著影响局地及区域尺度的降水过程， 尤其在土壤湿度异常条件下， 湿地土壤的水文调控作用对降水反馈机制具有重要影响， 进一步凸显了其在维持区域水文与气候稳定性中的关键地位。

• 土壤湿度非均匀性对青藏高原一次中尺度对流系统初生过程影响的数值模拟研究

  张荣平,孟宪红,杨显玉,魏倩

  为探究土壤湿度非均匀性对青藏高原中尺度对流系统初生过程的影响， 本文利用卫星遥感资料、 地闪观测资料和再分析资料筛选出2022年8月10日青藏高原上空的一次由孤立对流初生发展而来的中尺度对流系统个例进行观测分析和数值模拟研究。结果表明： （1）本次中尺度对流系统在弱天气强迫背景下初生于06:00（世界时， 下同）， 发展过程中向东北方向移动并通过合并云团不断增强， 在强对流阶段伴随有闪电活动。对流初生位置附近土壤湿度存在显著的西南干、 东北湿的空间非均匀分布型。（2）基于中尺度数值模式， 模拟了西南侧干区受地表热力强迫作用下形成的地面辐合， 及由此产生的上升气流沿土壤湿度梯度方向发展、 增强至形成对流初生的时空特征。对流初生发生时刻， 初生位置上空低层大气处于干绝热层结状态下， 对流有效位能（对流抑制能量）为946.5 J·kg-1（0 J·kg-1）， 2 m气温在对流初生发生前1 h达到对流温度， 此时边界层高度突破自由对流高度， 随后对流迅速发展并增强。（3）敏感性试验结果表明， 去除土壤湿度非均匀特征后， 初生对流强度减弱， 位置向西移动， 这与土壤湿度非均匀性改变对流初生前大气动热力和水汽条件有关， 即土壤湿度非均匀性通过增强地表温度梯度从而间接增强西南侧干区感热通量， 进而增强初生前地表上升运动， 以及改变风场方向从而增强初生时刻该位置的地表风场和水汽的辐合强度， 使得对流发展强度增大。（4）土壤湿度均一状态下， 土壤湿度值的增加使地表水汽更充沛、 地面风场辐合更强， 进而使得水汽辐合强度增加， 对流发展增强， 同时较高的土壤湿度通过减小地表温度和感热通量抑制了对流初生发生前上升气流的发展强度， 使对流发展过程减缓， 导致对流初生的出现时间更晚。

• 1980 -2022年青海湖湖表温度和湖泊热浪的变化及成因探究

  王甜甜,文莉娟,谢刚,王梦晓,韩天翔,陈世强,于涛

  受全球气候变暖的影响， 青藏高原湖表温度、 湖泊热浪的总天数和平均强度呈现显著增加， 使得热力分层期间的湖表温度更易被加热， 导致夏季湖表温度升高更快， 湖表可能出现缺氧。现有研究在分析湖泊热浪的变化特征时是将较大区域内的多个湖泊的热浪特征进行平均， 而青海湖的热浪特征尚不清楚。因此， 本研究使用青海湖水温和湖表温度的原位观测数据、 刚察气象站观测数据、 MODIS地表温度观测数据、 第三极地区长时间序列高分辨率地面气象要素驱动数据集（A high-resolution near-surface meteorological forcing dataset for the Third Pole region， TPMFD）和一维湖泊模式（Freshwater Lake Model， FLake）研究了青海湖1980 -2022年湖表温度的变化和热浪特征， 利用相关性分析和去趋势分析法揭示了湖表温度和湖泊热浪变化的原因。研究表明： （1）TPMFD再分析数据的气温、 比湿和风速与刚察气象站观测的气温、 比湿和风速相关性较好且偏差和均方根误差较小， 两者的相关系数分别为0.96、 0.84、 0.74， 偏差分别为0.55 ℃、 0.00068 g·g-1、 -0.31 m·s-1， 均方根误差分别为0.59 ℃、 0.00069 g·g-1、 0.38 m·s-1， TPMFD气温的变化速率［0.48 ℃·（10a）-1］与观测气温的变化速率［0.44 ℃·（10a）-1］接近， TPMFD比湿的变率［0.0001 g·g-1·（10a）-1］与观测值一致， TPMFD风速的变率［ -0.1 m·s-1·（10a）-1］较观测［ -0.25 m·s-1·（10a）-1］略小， 并且TPMFD和刚察气象站的气温、 比湿和风速的变化速率均通过了95%的显著性检验。模拟的青海湖湖水、 湖表温度与青海湖原位观测的湖水和湖表温度相关性很好且偏差及均方根误差较小， 长时间序列的模拟湖表温度与MODIS地表温度的相关性也较好且偏差和均方根误差均在合理范围， 模拟结果与三种观测的相关系数分别为0.99、 0.96、 0.98， 偏差分别为0.25 ℃、 -0.1 ℃、 0.87 ℃， 均方根误差分别为0.58 ℃、 2.65 ℃、 2.20 ℃。（2）1980 -2022年的青海湖湖表温度和湖泊热浪特征均呈现出显著的升高趋势（p<0.05）， 湖泊热浪的频次在0~6次之间波动， 每年发生湖泊热浪的总天数明显增多， 2022年的总天数达到150天， 多数年份的平均持续时间都超过了10 d·time-1， 2022年的热浪最长持续时间甚至达到76天， 平均强度也显著增强， 其中2016年和2022年的青海湖热浪强度等级已处于比多年平均强度等级（“中等”等级）强两个量级的“严重”等级状态。（3）气温、 比湿、 向下长波辐射、 向下短波辐射及气压与模拟湖表温度、 湖泊热浪总天数和平均强度呈现正相关关系， 而风速则与之呈负相关， 与湖泊热浪总天数的增加和平均强度的增强呈正相关。对湖表温度的升高呈正贡献的气象要素从大到小依次为气温（23.83%）、 比湿（20.52%）、 风速（16.05%）、 向下长波辐射（14.79%）和向下短波辐射（10.68%）； 对湖泊热浪总天数的增加呈正贡献的气象要素分别为气温（37.54%）、 风速（35.86%）、 比湿（30.03%）、 向下长波辐射（28.27%）、 向下短波辐射（27.72%）； 对湖泊热浪强度的增强呈正贡献的气象要素分别为气温（13.25%）、 风速（13.07%）、 比湿（12.35%）、 向下长波辐射（11.05%）、 向下短波辐射（10.98%）， 气压则对湖表温度、 湖泊热浪总天数和平均强度的升高呈现抑制作用。

• 雅鲁藏布大峡谷冬/夏季风期水汽输送特征及其与江河源区降水的关系研究

  何佩鸿,赖欣,李博渊,张戈

  雅鲁藏布大峡谷地区（以下简称大峡谷地区）是青藏高原重要的水汽输送通道， 大峡谷的水汽输送对高原天气气候等有着重要影响。本文基于1986 -2021年ERA5再分析资料和CN05.1日降水资料， 分析了高原夏季风期和冬季风期大峡谷的水汽输送特征， 并研究了其与江河源区降水在夏季风期的关系。结果表明： （1）大峡谷地区可降水量在空间上整体呈东南多、 西北少的分布， 在时间上呈增长趋势， 夏季风期增长幅度大于年平均和冬季风期。大峡谷水汽通量主要来自印度洋至孟加拉湾的西南水汽输送， 其次是中纬度南支西风水汽输送。（2）大峡谷南、 西边界在全年都是水汽输入边界， 东、 北边界是水汽输出边界， 夏季风期水汽输送通量强于冬季风期。大峡谷是净水汽通量正值区， 净水汽收入呈显著减少趋势。（3）低层1000~600 hPa， 源于印度洋至孟加拉湾和西太平洋上的水汽输送从大峡谷南边界进入高原， 南边界是水汽输入的主要边界； 高层600~300 hPa， 中高纬度地区是显著的西风水汽输送， 水汽主要从西边界输入， 东边界输出。（4）夏季风期大峡谷的水汽通量与江河源中东部地区的降水存在显著正相关关系。孟加拉湾异常的东南水汽输送和孟加拉湾北部及高原西南侧异常的西南水汽输送从大峡谷西和南边界进入， 为江河源中东部带来充足水汽， 水汽在江河源中东部上升导致降水偏多。

• 横断山区2001 -2020年小时极端降水时空分布特征

  刘旭东,吕雅琼,邴嘉玮,明桂嘉

  大部分横断山区极端降水研究多采用日尺度的降水数据， 小时尺度能提供日变化特征等更加精细信息， 而现阶段对于横断山区小时尺度极端降水认识不足， 因此需要充分探究横断山区小时尺度极端降水特征。本研究利用2001 -2020年IMERG半小时卫星降水资料， 分析横断山区小时极端降水（第95百分位， R95）和小时极端强降水（第99百分位， R99）的时空分布特点， 并进一步探究雨季和非雨季时期对全年的贡献。结果表明： 横断山区小时极端降水和极端强降水阈值、 雨量、 强度和持续时间的分布格局为自东南向西北递减， 频次为东西部多， 中部少。其中小时极端降水和小时极端强降水雨量分别占据全年总降水雨量的29.58%和10.15%。年际变化趋势上， 小时极端（强）降水雨量、 频次和强度以上升为主， 而持续时间主要为下降趋势， 其中雨量每年增长4.93 （2.83） mm， 且在横断山区东北部地区显著增加。在日变化中， 小时极端（强）降水雨量和频次集中在夜间， 在17:00 -21:00（北京时， 下同）和00:00 - 02:00期间存在两个峰值， 极大值时间分布具有南北向差异特征。横断山区小时极端降水雨量趋势以增加为主是与频次的增加相关， 并且在小时极端强降水中频次趋势与雨量趋势更加相关。雨季时期小时极端降水与小时极端强降水的雨量和频次的全年占比超过90%， 且对全年特征格局的贡献较大。非雨季时期雨量和频次的日变化极大值对比全年延迟了1 h。

• 内蒙古两次回流型特大暴雪积雪深度差异对比分析

  林弘杰,黄晓璐,孟凡夫,李瑞青

  利用常规气象观测、 地面加密自动站、 ERA5（0.25°×0.25°）逐小时再分析及全球地形资料， 对2020年11月18 -19日（过程1）、 2021年11月7 -8日（过程2）内蒙古东南部两次回流型极端特大暴雪天气的特征和积雪深度差异成因进行对比分析， 为提升内蒙古暴雪及其影响预报能力提供一定参考。结果表明： （1）两次过程发生的季节、 强降雪落区和24 h累计降水量接近， 但过程1影响范围更广， 雪强更强且出现了罕见的冻雨天气， 过程2持续时间更长， 积雪更深， 11个站积雪深度突破历史极值。（2）过程1和2均是在500 hPa高空槽（涡）、 700 hPa西南急流、 925 hPa东北急流共同作用下， 暖湿空气沿低层冷垫爬升， 产生显著锋生， 中层锋区与低层东北回流叠加出现特大暴雪天气。（3）过程1低层冷空气强度偏弱、 持续时间偏短， 中层西南气流强度更强且厚度更厚， 导致中层大气更暖、 更湿， 暖层位势厚度深厚， 中低层大气云中液态水含量明显高于过程2， 有利于融化层建立， 雪花或冰晶在融化层融化， 前期为冻雨， 后期以湿雪形式落至地面； 过程2受冷涡影响， 系统配置更为深厚， 低层大气相对更冷， 冷垫更强且持久， 无融化层， 温度条件适合在空中形成片状雪花， 落地后以干雪为主， 更有利于形成较大积雪。（4）降雪初期， 过程1近地面气温在-1 ℃以上， 地表温度在0 ℃左右， 湿雪落至地面后不能快速凝结， 随着近地面气温降低易形成冻雨； 过程2近地面气温为-9 ℃， 地表温度-3 ℃， 近地面风速更弱， 有利于较干的大雪花落至地面后形成积雪。

• 基于 Q 矢量分解的上海沿岸水域近海北上热带气旋大风成因分析

  管靓,岳彩军,陆文婧,陈曦,姚瑶

  基于非地转干 Q 矢量（ Q D）分解方法， 结合ERA5再分析资料和中国气象局热带气旋最佳路径资料， 诊断分析了1981-2022年近海北上热带气旋（Tropical Cyclone， TC）造成上海沿岸水域大风的成因。结果表明： （1）影响风力越大， 垂直上升运动越强， 强上升中心高度越低， 垂直上升运动层次越厚， TC的影响风力与其环流内的垂直运动关系密切； （2）大风影响期间， Q D矢量散度辐合区的范围和强度与垂直上升运动区对应， 垂直上升运动中心与 Q D矢量散度辐合中心基本一致， 且垂直上升运动越强， Q D矢量散度辐合越强， 表明TC大风影响区域内的垂直上升运动与 Q D矢量散度辐合场有很好的对应关系； （3）将 Q D矢量沿等位温线分解得到 Q s D和 Q n D， 分别反映大尺度和中尺度的天气系统信息， 结果表明： 在大风影响期间， Q s D和 Q n D矢量散度辐合强度随影响风力的增大而增强， 相同风级的 Q n D矢量散度辐合强度均强于 Q s D矢量， 且影响风力越大， Q n D矢量散度辐合强度与 Q s D矢量之间的差异越大， 10级风区域可比7级风区域大两个量级， 表明中尺度天气系统的强迫作用可能是造成TC大风的主要原因。本研究结果对TC大风的预报有较好的指导意义和业务应用价值。