吉林省夏季氣溫和降水的前期預測模型

吉林省夏季氣溫和降水的前期預測模型

1蘇-蘇-蘇-蘇-蘇-蘇-p-t氣候變化的天氣特征吉林省位于北半球的中緯地帶，歐洲東部，中國東北的中部，溫帶北方。具有明顯的溫帶性季風氣候。中部東部大部分為平原，東南部大部分為山區(qū)。由于地理位置和地形的影響，降水趨勢差異很大，但氣溫變化趨勢的一致性很強。本文在長期的氣候預測業(yè)務實踐的基礎上,從前期大氣環(huán)流及海溫場分布型式,對吉林省夏季氣溫、降水的前兆信號進行了分析、總結。2氣候中心—資料來源吉林省50個觀測站的1951-2006年氣溫、降水資料,來源于吉林省氣候中心;1951-2006年的北半球500hPa、100hPa、1000hPa逐月高度場資料,海溫場逐月資料,環(huán)流特征量均來自國家氣候中心。3影響吉林省夏季高低溫信號因素3.1異常低溫偏、特年齡分布500hPa高度場上,在烏拉爾山北部至極區(qū)(600N~850N,100E~700E、800N~850N,00W~800E)從前一年5-7月至當年2-4月有連續(xù)10個滑動季與吉林省夏季氣溫為持續(xù)正相關,只是隨著季節(jié)推移,相關區(qū)域逐漸南移,其中以冬季此區(qū)的相關系數(shù)最大、因子最多、最穩(wěn)定,即冬季(11月-1月)500hPa高度場烏拉爾山地區(qū)(300N~600N,400E~800E)高壓的強(弱),吉林省夏季氣溫易高(低),此因子在近幾年的應用中,效果較好。此信號因子對異常(偏、特)年份的預報確率也較高,在吉林省夏季異常高溫年中,14年報對12年,確率達86%;在吉林省夏季異常低溫年中,14年報對11年,確率達79%。如果此因子從前一年5-7月至10-12月有連續(xù)6個滑動季均為正距平,則吉林省夏季氣溫高的可能性為100%。3.2異常高溫夏季高溫前一年秋、冬季至當年春季500hPa高度場西北太平洋副熱帶高壓的強度持續(xù)偏強(弱),則吉林省夏季氣溫高(低)。在副熱帶高壓的強度持續(xù)偏強的28年中有17年夏季氣溫是正距平,占61%,但11個低溫年中只有2年是偏低0.5℃以上,其它9年均略低,其中吉林省夏季異常高溫的14年中,有10年副高是強的(1955、1970、1997、2000年除外),確率達71%;在副熱帶高壓強度持續(xù)偏弱的26年中有19年夏季氣溫是負距平,占73%,但7個高溫年中只有3年是偏高0.5℃以上,其它4年均略高,其中吉林省夏季異常低溫的14年中,有12年副高是弱的(1987、1992年除外),確率達86%。3.3夏季的高溫活動當前一年秋季到冬季,阿留申低壓和冰島低壓發(fā)展較弱,歐亞大陸冷高壓較弱,冷空氣堆積在極地附近,到了后冬至春季,形勢發(fā)生轉變,歐亞大陸冷高壓開始增強,冷空氣開始活躍,阿留申低壓和冰島低壓發(fā)展加深,即秋季到前冬北太平洋濤動弱,太平洋上空南北氣壓梯度減小,后冬至春季北太平洋濤動強,太平洋上空南北氣壓梯度開始加大,這種狀態(tài)持續(xù)到夏季,形成吉林省夏季的低溫。當上述條件滿足任意3個時,吉林省低溫概率達75%(12/16),16年中有12年低溫,只有4年高溫,而且這4年只有1年特高,其它3年只是略高。當秋季到前冬,阿留申低壓和冰島低壓發(fā)展較深,歐亞大陸冷高壓較強,冷空氣活動頻繁,到了后冬至春季,歐亞大陸冷高壓開始減弱,冷空氣不活躍,阿留申低壓消失或轉平直,即秋季到前冬北太平洋濤動強,太平洋上空南北氣壓梯度加大,后冬至春季北太平洋濤動弱,太平洋上空南北氣壓梯度開始減小,這種狀態(tài)持續(xù)到夏季,形成吉林省夏季的高溫。當上述條件滿足任意3個時,吉林省氣溫正距平或接近常年的概率達91%(21/23),23年中只有2年偏低。3.4正距平區(qū)的特點在異常高溫年前一年秋、冬季的海溫場上,黑潮至暖池區(qū)(200N~350N,1400E~1800E)為明顯的正距平區(qū),赤道東太平洋為明顯的負距平區(qū)(如圖1);而在異常低溫年前一年秋、冬季的海溫場上(如圖2),與高溫年正好相反,黑潮至暖池區(qū)為明顯的負距平區(qū),赤道東太平洋為明顯的正距平區(qū)。3.5夏季氣溫高與夏季氣溫高的比較當年春季(3-5月)暖池區(qū)(100N~150N,1400E~1600E)海溫高,則吉林省夏季氣溫高,反之,吉林省夏季氣溫低。尤其是進入20世紀80年代以來,氣候變暖明顯期間,此區(qū)的預報能力更好,達到78%(21/27),幾個夏季明顯低溫年(1983、1986、1987、1992、1993年)均準確預報出來。4影響吉林省多雨天氣的信號因素4.1“海溫”計算前1年4-6月黑潮至暖池區(qū)(150N~250N,1500E~1700E)海溫如果是正位相,則吉林省中西部夏季降水少,反之降水多,確率為74%(41/55)。4.2海溫正位相前2年4-6月赤道東太平洋區(qū)(50N~100N,1300W~1150W)海溫如果是正位相,則吉林省中西部夏季降水少,反之降水多,確率為78%(42/54)。4.3南部夏季降水多,負位相分布前2年8-10月西風漂流區(qū)及黑潮區(qū)海溫如果均呈正位相分布,則吉林省東南部夏季降水多,如果均呈負位相分布,則吉林省東南部夏季降水少,確率93%(25/27);如果呈“+-”或“-+”分布(即符號相反時),則吉林省東南部夏季降水正常的概率為73%(19/26)。4.4夏季降水多,多雨概率通過普查分析發(fā)現(xiàn),吉林省夏季降水與前一年冬季500hPa高度場的部分關鍵區(qū)關系較好,最穩(wěn)定。一個位于夏威夷高壓區(qū),一個位于阿留申低壓區(qū),另外兩個位于亞速爾高壓區(qū)和冰島低壓區(qū),也就是四個大氣活動中心,對吉林省夏季降水的指示意義較好。前1年冬季(11-1月)北太平洋濤動強,即夏威夷高壓區(qū)(300N~350N,1700E~1500W)氣壓升高,阿留申低壓區(qū)(650N~700N,1500W~1700W)氣壓降低,即指數(shù)(夏威夷高壓區(qū)高度距平和減去阿留申低壓區(qū)高度距平和)為正,吉林省夏季降水少,其中接近常年或少雨占82%,如果指數(shù)≥50,則吉林省夏季降水接近常年或少雨占100%(19年中有14年少雨,5年略多);濤動弱,即夏威夷區(qū)氣壓降低,阿留申區(qū)氣壓升高,即指數(shù)為負,吉林省夏季降水多,多雨概率是70%。前1年冬季(10-12月)北大西洋濤動強,即亞速爾高壓區(qū)(200N~300N,200W~400W)氣壓升高,冰島低壓區(qū)(450N~550N,200W~400W)氣壓降低,即指數(shù)(亞速爾高壓區(qū)高度距平和減去冰島低壓區(qū)高度距平和)為正,吉林省夏季降水多,多雨概率是70%;濤動弱時,即亞速爾氣壓降低,冰島氣壓升高,指數(shù)為負,吉林省夏季降水少,其中接近常年或少雨占86%,28年中只有4年偏多。4.5副高的東西位置夏季西北太平洋副熱帶高壓的位置是影響吉林省夏季降水的一個重要因素,經(jīng)研究表明,夏季副高如果偏西(6月1190E、7月1210E、8月1230E以西),不論是強度和脊線位置如何,均利于吉林省多雨的產(chǎn)生(29年夏季副高偏西年中,吉林省有27年多雨或略少,只有2年偏少),即使是少雨也是略少,不會產(chǎn)生長時間、大面積的干旱;如果偏東,則正好相反,利于少雨的產(chǎn)生(24年夏季副高偏東年中,吉林省有20年少雨或接近常年,只有4年偏多)。所以,副高的東西位置是吉林省預報的重點。許多研究表明,西北太平洋副熱帶高壓位置變化具有明顯的持續(xù)性,那么,前一年冬季至當年春季的副高變化就顯得尤為重要。普查夏季副高偏東的19年,大部分年份春季有征兆,即已經(jīng)轉為偏東,有的年份到夏季才轉為偏東,所以副高偏東年份不好預報;普查副高偏西的26年,大部分年份冬春持續(xù)偏西,有個別年份到春末至夏季轉為偏西。4.6織物界運用數(shù)值為計算東亞地區(qū)的季風強度變化,本文利用海陸之間的氣壓差來表示,海陸氣壓之差愈大,說明季風愈強;反之則愈弱。計算東亞季風強度引用文獻中的方法,這里用1100E代表陸地,1600E代表海洋,在100N~500N范圍內,每10度緯圈上用1100E減1600E之間的氣壓差≥5hPa的所有數(shù)值之和,代表冬季風的強度。通過計算東亞季風強度指數(shù),發(fā)現(xiàn)如果冬季風強度強,則吉林省夏季少雨概率較大,14年中有3年偏多,其它11年為少雨或正常略多;如果冬季風強度弱,則吉林省夏季多雨概率較大,19年中有1年偏少,5年正常略少,13年為多雨。4.7hpa高水勢梯度模型近幾年吉林省6月進入了多雨時段,2001-2006年期間就有4年多雨,其中的2005、2006年異常偏多。為了更好地做好預測,普查了影響吉林省前夏多(少)雨的因子。前1年12-2月500hPa高度場上,新地島、加拿大的哈得遜灣、波弗特海,三個關鍵區(qū)如果呈“++-”或“--+”分布時,則6月多或少雨的概率為100%(12/12),用三個因子建回歸方程,擬合率為70%。前1年4月、5月極渦1區(qū)強度弱(指數(shù)同為負距平時),6月降水多(概率73%,11/15),反之6月降水少(概率79%,11/14)。5吉林省關于夏季溫度和降水的預測模型吉林省夏季氣溫、降水預測模型詳見圖3、圖4。6夏季氣溫、降水的預測模型的應用通過對前期各層次高度場環(huán)流、海溫場分布型式,以及一些環(huán)流特征量等方面研究,將影響吉林省夏季氣溫、降水