青藏高原及全球气候变化

• 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
• 2026 Vol. 45 (1): 1-16.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2025.00056    CSTR:32265.14.gyqx.CN62-1061/P.2025.00056
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• 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。

• 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
• 2026 Vol. 45 (1): 17-34.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2025.00043    CSTR:32265.14.gyqx.CN62-1061/P.2025.00043
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• 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-HI_low（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HI_low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HI_low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。

• 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
• 2026 Vol. 45 (1): 35-47.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2025.00054    CSTR:32265.14.gyqx.CN62-1061/P.2025.00054
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• 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。

• 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
• 2026 Vol. 45 (1): 48-61.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.20XX.00066    CSTR:32265.14.gyqx.CN62-1061/P.20XX.00066
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• 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（I_SH ）。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I_SH 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。

• 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
• 2026 Vol. 45 (1): 62-76.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2025.00057    CSTR:32265.14.gyqx.CN62-1061/P.2025.00057
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• 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。

• 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
• 2026 Vol. 45 (1): 77-91.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2025.00062    CSTR:32265.14.gyqx.CN62-1061/P.2025.00062
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• 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
• 2026 Vol. 45 (1): 92-109.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2025.00059    CSTR:32265.14.gyqx.CN62-1061/P.2025.00059
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• 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
• 2026 Vol. 45 (1): 110-123.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2025.00049    CSTR:32265.14.gyqx.CN62-1061/P.2025.00049
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• 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。

灾害性天气与短期气候预测

• 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
• 2026 Vol. 45 (1): 124-135.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2025.00068    CSTR:32265.14.gyqx.CN62-1061/P.2025.00068
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• 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
• 2026 Vol. 45 (1): 136-147.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2025.00053    CSTR:32265.14.gyqx.CN62-1061/P.2025.00053
• 摘要 ( ) PDF (2131KB) ( )

• 基于非地转干 Q 矢量（ {\mathit{Q}}^{\mathrm{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， {\mathit{Q}}^{\mathrm{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 {\mathit{Q}}^{\mathrm{D}}矢量散度辐合中心基本一致， 且垂直上升运动越强， {\mathit{Q}}^{\mathrm{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 {\mathit{Q}}^{\mathrm{D}}矢量散度辐合场有很好的对应关系； （3）将 {\mathit{Q}}^{\mathrm{D}}矢量沿等位温线分解得到 {\mathit{Q}}_s^{\mathrm{D}}和 {\mathit{Q}}_n^{\mathrm{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， {\mathit{Q}}_s^{\mathrm{D}}和 {\mathit{Q}}_n^{\mathrm{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 {\mathit{Q}}_n^{\mathrm{D}}矢量散度辐合强度均强于 {\mathit{Q}}_s^{\mathrm{D}}矢量， 且影响风力越大， {\mathit{Q}}_n^{\mathrm{D}}矢量散度辐合强度与 {\mathit{Q}}_s^{\mathrm{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。

• 长白山南部暴雨的环流前兆和复杂地形作用研究
• 刘成瀚, 陆井龙, 阎琦, 王月, 焦浩然, 金妍
• 2026 Vol. 45 (1): 148-163.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2025.00060    CSTR:32265.14.gyqx.CN62-1061/P.2025.00060
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• 基于2010 -2019年辽宁东南部复杂地形区域的观测降水数据， 筛选出44次暴雨事件（TRECT）， 结合合成分析方法及绕流、 爬流方程提出对研究区域低层风场的分解方案， 系统探究了该类事件的环流前兆、 环流场的共性特征以及地形对区域性暴雨的动力影响机制。结果表明： （1）TRECT事件发生前6天， 欧亚大陆对流层中层表现为中阻型阻塞高压， 随后贝加尔湖浅槽东移发展， 事件当天副热带高压北上加强， 关键区西部上空形成斜槽， 对流层低层出现闭合气旋性环流， 地面华北低压发展东移， 关键区位于倒槽顶部， 为范围降水提供了有利的环流背景。（2）事件鼎盛期， 爬、 绕流在关键区地形主体呈现南强北弱的特征， 大值区集中于长白山余脉的喇叭口地形区域， 爬流强度达4 m·s^-1以上的区域位于喇叭口低地势山坡南侧， 绕流则环绕于高地势山体周边， 且爬流和绕流经向分支起主导作用。爬流和绕流分别以翻越和绕行山体的方式进入喇叭口， 路径主要有来自黄海洋面和朝鲜境内的两支气流。（3）在喇叭口区域， 爬流贡献的上升运动占整个系统上升运动的80%以上， 是降水增幅的主要动力来源， 绕流则在地形作用下形成局地正涡度， 进一步增强了降水的动力条件。本研究揭示了长白山余脉复杂地形区域暴雨的前期大尺度环流系统演变特征， 探究了该区域暴雨的前期环流前兆， 并通过中尺度地形动力强迫作用， 重点分析了辽宁省东南部喇叭口地形的抬升辐合效应、 绕流涡度发展特征， 为提升区域山地型暴雨预报准确率提供了理论依据。

• 一次稳定少动型西南涡演变的结构特征及其与暴雨的关系
• 范典, 卢萍
• 2026 Vol. 45 (1): 164-178.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2025.00061    CSTR:32265.14.gyqx.CN62-1061/P.2025.00061
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• 基于2023年7月26 -27日一次典型的稳定少动、 长生命史暖性西南涡暴雨过程， 采用西南区域数值天气预报业务模式（SWC）分析场资料（同化了西南涡科学试验获取的加密探空观测资料）、 台站降水数据， 系统研究了西南涡不同生命阶段水平和垂直结构的演变状况及其与强降水的时空配置关系。研究表明： （1）影响“2023·07·26”暴雨天气过程的西南涡生命史呈现显著的阶段性特征， 可划分为初生期、 发展期、 鼎盛期、 维持期和衰减期5个演变阶段。（2）西南涡的水平与垂直结构均呈现非对称性特征， 各演变阶段的动力-热力结构存在显著差异： 初生期主要通过辐合抬升引发的凝结潜热释放促进低涡增强， 其发展主要依赖于全位能向动能的转换机制； 当西南涡中尺度系统发展至强盛阶段后， 南下的深厚干冷空气致使偏南暖湿气流及水汽输送减弱， 大气层结趋于稳定， 使得西南涡由盛转衰， 进入衰减期。（3）热力-动力的协同作用是本次暖性西南涡降水的主要成因。具体表现为： 西南涡发展前期的降水主要发生在涡心周边暖湿区， 而强盛期降水则集中于强暖湿气流通道一侧； 降水强度与西南涡强度呈现显著的一致性， 假相当位温和低层辐合对西南涡降水落区和强度具有重要指示意义。

气候的形成和影响气候的因素

• 城市化对长江三角洲地区夏季高温热浪影响的研究
• 吴雨佳, 李亚荣, 何建军, 陈亮
• 2026 Vol. 45 (1): 179-190.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2025.00051    CSTR:32265.14.gyqx.CN62-1061/P.2025.00051
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• 在全球气候变暖和快速城市化的背景下， 极端高温事件频发已成为威胁人类健康和社会可持续发展的重要问题， 尤其是在人口稠密、 经济发达的长江三角洲（简称“长三角”）地区。本研究基于1961 -2020年长三角地区气象观测数据， 系统分析了日最高气温、 日平均气温及高温热浪指数的变化趋势。同时， 结合WRF（Weather Research and Forecasting）模式开展敏感性试验， 评估城市下垫面对极端高温的影响。结果表明： （1）长三角地区的日最高气温和日平均气温在过去几十年间均呈显著上升趋势， 其中日最高气温的增幅［0.194 ℃·（10a）^-1］高于日平均气温［0.187 ℃·（10a）^-1］。通过Pettitt检验， 研究发现两类气温序列在1993年发生显著突变， 突变前气温呈下降趋势， 而突变后则转为上升趋势。（2）高温热浪发生频次、 持续时间和强度分别以0.190 time·（10a）^-1、 0.475 d·（10a）^-1和0.772 ℃·time^-1·（10a）^-1的速率显著上升。通过分析热浪指数的突变情况， 发现热浪指数的突变点出现在2000年， 滞后于气温的突变点。突变前， 热浪指数呈现下降趋势， 而突变后则转为上升趋势， 且热浪强度的增幅远超频次和持续时间。（3）进一步分析表明， 城市化对气温和高温热浪的影响显著。城市站点的日最高气温［0.243 ℃·（10a）^-1］和日平均气温［0.261 ℃·（10a）^-1］上升速率均显著高于农村站点［0.171 ℃·（10a）^-1、 0.167 ℃·（10a）^-1］， 表明城市化对增温具有放大作用。同时， 城市站点的高温热浪指数上升趋势明显强于农村站点， 表明城市化可能增强了高温热浪的发生。（4）数值模拟表明， WRF模式能够较好地再现模拟区域的气温变化特征。城市下垫面的存在显著影响了城市站点的气温， 尤其在高温日时期， 在夜间表现更明显。城市下垫面通过改变地表能量收支（如感热通量、 潜热通量和地表储热）， 增强了城市站点在高温日时期的地表能量变化， 加剧了在高温日时期的气温， 而农村站点受城市化影响较小， 表明城市化过程对城市区域的高温影响更加明显。综上所述， 长三角地区的极端高温事件频次、 强度和持续时间在过去几十年间呈现显著上升趋势， 且城市化在其中发挥了重要的放大作用。随着城市化的进一步发展， 极端高温事件的频率和强度可能持续增加， 因此， 制定有效的适应策略和缓解措施至关重要。

• 冬季云贵准静止锋的气候类型特征研究
• 任曼琳, 白慧, 严小冬, 夏阳, 李忠燕, 郑蓓
• 2026 Vol. 45 (1): 191-202.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2025.00055    CSTR:32265.14.gyqx.CN62-1061/P.2025.00055
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• 利用24年（2000 -2023年）逐6 h的FNL（Final Operational Global Analysis）大气再分析资料， 基于云贵高原的地形特征， 定义了评估冬季云贵准静止锋强度的客观标准指数， 并依据此指标筛选出强云贵准静止锋事件， 对强准静止锋事件的温湿和风场结构进行了深入研究， 并对比分析了不同类型强准静止锋事件的锋区特征。结果表明： （1）冬季云贵准静止锋的特征在于对流层中低层出现密集的等θ _se线， 且该锋区随着高度向东侧倾斜， 梯度呈南北向带状分布； 强准静止锋事件多集中于1月（39%）和2 月（33%）， 而且发生频次存在显著的年际波动； （2）强云贵准静止锋事件在云南与贵州交界区域形成明显的等θ _se线密集带， 锋区内风场表现为东北风和西南风的辐合， 湿度大值区域位于锋区以东的贵州中西部； 700 hPa以下呈现西部显著偏暖， 东部显著偏冷的强烈对比； 800 hPa以下东部地区出现异常东风， 并在750 hPa左右转变为上升运动， 由此向上的水分输送异常加强， 从而促进了锋区以西上湿下干的异常结构； （3）根据静止锋锋区两侧冷暖空气的强弱情况， 将强准静止锋事件分为东冷异常型（CE， 75%）和西暖异常型（WW， 13%）； 地面场上WW型事件的锋线位置相较于CE型事件略有东移； 在CE型中较强的冷异常向西扩展至104°E， 向上扩展至750 hPa， 而WW型较强的暖异常向东扩展， 冷异常仅限于106°E以东， 向下收缩至850 hPa以下； 800 hPa以下CE型事件的异常东风比WW型事件更强、 延伸更高， 促进了更多的水汽沿地形进行爬升并向西输送， 使得相比于CE型事件， WW型事件中相对湿度正异常中心更偏东。

• WRF模式中初始土壤温湿度对华北冬季近地面要素预报的影响
• 张琳, 张卫红, 尹金方, 丁明虎
• 2026 Vol. 45 (1): 203-216.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2025.00058    CSTR:32265.14.gyqx.CN62-1061/P.2025.00058
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• 基于WRF模式， 研究了来自CMA-GFS分析场、 CLDAS融合实况产品两种土壤温、 湿度初始场对2023年12月10 -25日华北地区近地面温、 湿要素预报效果的影响， 并分别讨论了初始土壤偏冷/偏暖、 偏干/偏湿对2 m气温的影响差异。结果表明： （1）在预报时长21 h之前， 以CLDAS为土壤温湿度初始场预报的相对湿度/2 m气温效果较差；在21 h之后， CLDAS初始土壤温湿度对相对湿度/2 m气温的预报效果更好， 均方根误差（RMSE）最多降低8.3%/10%。（2）以CLDAS为土壤温湿度初始场时， 由于模式初始场中， 大气和土壤温、 湿度的数据来源不同， 大气和土壤温、 湿度通过更多地表向大气输送的感热、 潜热通量进行热调整， 在21 h达到平衡， 故在21 h之后相对湿度/2 m气温的预报效果转优。（3）空间上， 在山西南部、 河北中南部及其以南地区， CLDAS土壤温湿度为初值预报的相对湿度负偏差更小、 日最高气温暖偏差更小、 日最低气温暖偏差更大， 在河南的预报效果更好， 其相对湿度偏差降低了8%， 日最高气温偏差减少了1.5 ℃；在山西北部、 河北北部及其以北地区， CLDAS土壤温湿度初值预报的相对湿度负偏差更大， 预报的日最高、 最低气温均更优。（4）当初始土壤偏湿、 偏冷时， 2 m气温的预报效果最好， 几乎接近于真实气温；当初始土壤偏湿、 偏暖时， 土壤温湿度初值对2 m气温的预报效果影响较小， 2 m气温预报效果整体欠佳。相比土壤温度， 土壤湿度初值对2 m气温预报影响更大， 当初始土壤偏干时， 对地表热通量的影响最大， 感热通量更大， 潜热通量更小， 日最低气温的预报效果更好。

• 丽江机场地面大风时间变化特征及形成机制分析
• 赵元枫, 肖天贵, 魏翔, 时一文
• 2026 Vol. 45 (1): 217-232.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2025.00063    CSTR:32265.14.gyqx.CN62-1061/P.2025.00063
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• 随着我国航空运输业的快速发展， 高原机场的特殊气象条件对飞行安全的影响日益凸显。其中， 大风是影响飞行安全与效率的核心要素。利用2021 -2023年丽江机场地面观测资料和ERA5再分析资料， 对丽江机场地面大风时间变化特征及其形成机制进行分析。结果表明： （1）丽江机场地面大风主要发生在每年1 -4月的干季， 且集中在每日05:00 -11:00（世界时， 下同）， 其中07:00 -09:00为大风高发时段， 占大风事件总数的54%。（2）大风事件的发生通常伴随风向的显著转换， 特别是在03:00前后， 风向由偏北风迅速转为偏南风， 风速在此后显著增加。地面大风过程中， 尽管正侧风风速未达到限制飞机起降的标准， 但部分极端大风事件中正侧风风速超过10 m·s^-1， 仍可能对飞行安全构成威胁。（3）物理量场和环流背景分析表明， 午后热低压驱动地面变压风辐合， 使得垂直方向对流活动增强破坏了低层大气的稳定层结， 进而通过湍流混合作用诱发500 hPa西风急流动量下传形成地面大风。此外， 寒潮爆发前北方冷涡对500 hPa西风气流的增速进一步增强了地面大风。通过分析极端地面大风个例的热力与动力驱动机制， 构建地面大风概念模型， 为进一步提高大风预警精度及飞行安全保障能力提供理论依据。（4）风切变特征表现出明显的时空规律： 地面风增速阶段450~550 hPa风切变增强， 550~650 hPa风切变减弱； 地面风减速阶段450~550 hPa风切变减弱， 550~650 hPa风切变增强。这一变化特征为风切变的预警提供了重要参考。

• 2016年秋季海口市臭氧污染来源解析模拟研究
• 武泽昊, 何建军, 汪建君
• 2026 Vol. 45 (1): 233-243.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2025.00050    CSTR:32265.14.gyqx.CN62-1061/P.2025.00050
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• 利用WRF-Chem（V4.4）模式模拟了2016年秋季（9 -11月）海南省海口市区域的臭氧（O₃）浓度， 结合FLEXPART-WRF模式进行后向轨迹分析， 解析了O₃浓度变化的理化过程贡献、 区域输送特征及潜在源区。通过过程分析方法定量评估了海口市秋季O₃浓度变化过程中各理化过程的贡献， 发现化学过程与垂直混合和干沉降过程对O₃浓度的贡献存在显著日变化特征。白天化学过程平均贡献值为11.5 μg·m⁻³， 最大达到17.8 μg·m⁻³， 夜间为负贡献； 而垂直混合与干沉降过程则在白天起明显清除作用， 夜间影响减弱。平流输送过程对浓度变化的影响相对较小， 但在不同气团来源条件下输送贡献表现出较大差异。FLEXPART-WRF模式模拟的后向轨迹聚类分析发现， 不同方向的气团输送时海口O₃浓度差异显著， 北部和东北方向的气团影响时O₃浓度较高， 而东南和南部方向的气团则带来相对清洁的空气， 海口O₃浓度较低。整体上， 化学过程是海口市秋季O₃浓度升高的主要驱动力， 而垂直混合与干沉降过程则为主要的清除过程， 平流输送的贡献相对较小。此外， 基于潜在源贡献因子算法（PSCF）和权重轨迹分析法（CWT）分析海口O₃的潜在源区， 发现海口市O₃影响的主要潜在源区位于东北沿海及广东东南区域， 月均贡献高达60~70 μg·m^-3。研究结果对于理解热带沿海城市大气环境演变规律、 科学制定区域空气质量管理策略具有重要意义。

甘肃极端暴雨多源观测特征及形成机理研究专栏

• 两次副高边缘型特大暴雨事件的降水极端性对比分析
• 黄武斌, 马莉, 郭润霞, 段伯隆, 谭丹, 李健, 景治坤, 范琦玮, 崔宇
• 2026 Vol. 45 (1): 244-260.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2025.00097    CSTR:32265.14.gyqx.CN62-1061/P.2025.00097
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• 针对2022年（“7·15”）和2024年（“7·22”）甘肃两次特大暴雨过程， 利用多源实况观测数据和再分析资料， 结合多种分析方法， 对两次特大暴雨事件进行了较为系统的对比分析， 结果显示： （1）两次过程24 h总降水量、 小时雨强、 短时强降水频次不同， “7·15”累积降水更大， 雨势更强， 但暴雨以上量级降水范围及短时强降水频次远低于“7·22”。（2）两次过程具有明显极端性， “7·15”短时强降水突破建站以来历史极值的站数多于“7·22”， 而过程雨量和短时强降水频次与之相反。（3）两次过程短历时降水事件的各指标差异明显， “7·15”中等强度和强降水占比显著高于“7·22”； “7·15”短历时弱降水和中等强度占比最大（44.55%）， 短历时强降水事件占比为10.68%， 5 min和1 h时最大滑动降水量分别高达30.9 mm 和93.6 mm， 而“7·22”短历时弱降水事件占比最大（60.70%）， 短历时强降水事件占比为8.68%， 5 min和1 h最大滑动降水量分别为15.3 mm 和83.6 mm， “7·15”降水极端性更为显著且致灾性更强。（4）两次过程主导天气系统、 水汽、 热力和动力抬升条件有明显的异同， 两次过程均是发生在副热带高压、 中低层低涡切变和地面辐合线等高低空系统耦合作用下的暖区对流性强降水， “7·15”过程水汽辐合强度和垂直方向上的辐合厚度、 湿层厚度、 锋生作用、 垂直上升运动强度、 CAPE等物理量明显低于“7·22”过程， 但暴雨中心整层大气可降水量、 强降水期间对流不稳定度及最强降水时段垂直运动上升高度更强。

• 甘肃“7·22”特大暴雨水汽来源及定量贡献分析
• 黄玉霞, 范琦玮, 王勇, 郭润霞, 李文瑶
• 2026 Vol. 45 (1): 261-275.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2025.00052    CSTR:32265.14.gyqx.CN62-1061/P.2025.00052
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• 利用自动气象站观测降水、 ERA5再分析资料和NCEP GDAS资料， 基于水汽收支分析、 HYSPLIT后向轨迹追踪和水汽输送贡献率等方法对2024年7月22 -24日甘肃省东南部一次特大暴雨的水汽输送特征进行分析并定量讨论其水汽来源及贡献率。结果表明： 此次暴雨区位于高空急流出口区， 其气流辐散增强低层水汽的垂直输送， 使湿层变得深厚； 台风“派比安”与副热带高压等持续协同影响， 将南海和孟加拉湾上空的水汽输送到暴雨区， 提供充足水汽， 暴雨区维持显著近地面湿区和高可降水量。水汽收支和追踪分析结果显示， 水汽流入主要发生在800~500 hPa的南边界， 流入量最大为1237 kg·m^-1·s^-1。暴雨发生前， 水汽主要源于南海和孟加拉湾上空， 其水汽通道分别占所有轨迹数量的48%和42%， 水汽输送贡献率分别为51.45%和43.31%。暴雨发生时， 水汽主要源于南海上空， 其水汽通道占所有轨迹数量的53%， 水汽输送贡献率为57.98%。此外， 西太平洋和西北通道的水汽输送对本次暴雨也有一定的贡献。这将有助于理解中国西北内陆地区特大暴雨的形成机制， 为未来甘肃地区的特大暴雨预报提供一定参考。

• 多个高时空分辨率降水数据在西北地区东部“7·22”特大暴雨事件中的精度评估
• 伏晶, 黄武斌, 段伯隆, 黄玉霞, 付正旭
• 2026 Vol. 45 (1): 276-294.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2025.00086    CSTR:32265.14.gyqx.CN62-1061/P.2025.00086
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• 2024年7月22 -24日， 甘肃省遭遇历史罕见特大暴雨， 共计12个站（点）累积降水量超300 mm， 最大达351.4 mm， 综合强度为1961年以来西北地区最强。本文基于地面自动观测站（Automatic Weather Station， AWS）降水实况观测数据， 评估了中国区域融合降水分析系统（CMA Multi-source Precipitation Analysis， CMPA）、 雷达估测降水（Radar Quantitative Precipitation Estimation， Radar-QPE）、 风云4B卫星估测降水（Fengyun 4B Quantitative Precipitation Estimation， FY4B-QPE）和欧洲中期天气预报中心的全球陆面再分析资料（European Centre for Medium Range Weather Forecasts Reanalysis v5， ERA5）四种降水产品在此次特大暴雨期间的监测能力。结果表明： （1）在空间分布上CMPA表现最佳， 能够准确捕捉暴雨的核心区降水和极值， 空间变异性最小， 小时降水量平均误差（Mean Error， ME）仅为0.002 mm·h^-1。Radar-QPE能够识别暴雨区位置， 但低估了核心区降水量， FY4B-QPE对核心区降水有明显高估， 而ERA5则低估了核心区降水量， ME分别为-0.151、 0.192和0.08 mm·h^-1。（2）CMPA在时间演变的捕捉上最为准确， 误差最小， 相关系数（Correlation Coefficient， CORR）高达0.999。Radar-QPE在强降水时低估降水量， 误差随降水强度增加显著增大， FY4B-QPE和ERA5的误差在强降水期间显著增加， 尤其是FY4B-QPE在核心区的表现较差， CORR分别为0.96、 0.24和0.22。（3）CMPA与AWS的日变化特征最为接近。Radar-QPE在降水峰值和分布上存在偏差。FY4B-QPE峰值位置偏东、 偏北， 且较降水时间提前。ERA5没有显著的经向峰值， 表现为纬向偏北的负偏差。（4）CMPA与AWS在降水概率分布上高度一致， 表现出最佳的时空一致性。Radar-QPE和ERA5高估了首个降水峰值， 而低估了5.0 mm·h^-1以上区间的小时降水量。FY4B-QPE对弱降水低估、 强降水高估。这些结果为不同降水产品在暴雨降水事件中的监测能力提供了详细的对比， 为暴雨动态监测、 预警和水文应用研究等方面提供参考。

• 1961年以来陇南市最强两次暴雨过程致灾因子对比分析
• 程瑛, 陶健红, 吴晶, 李文莉, 石延召
• 2026 Vol. 45 (1): 295-304.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2025.00092    CSTR:32265.14.gyqx.CN62-1061/P.2025.00092
• 摘要 ( ) PDF (5069KB) ( )

• 暴雨是甘肃省陇南市主要灾害性天气， 由暴雨引发的灾害给当地社会经济发展和人民生命财产造成巨大危害。本文基于气象、 灾情及地理信息数据， 采用自然灾害系统理论， 对陇南市1961年以来最强两次暴雨过程， 即： 2024年“7·22”和2020年“8·14”， 作综合对比分析。结果表明： “7·22”、 “8·14”两次暴雨过程降水强度强、 累积雨量大、 强降水持续时间长、 极端性明显， 与前期暴雨落区反复重叠， 是“7.22”、 “8.14”致灾的主要原因； “8.14”过程及其前后累积降水量总体大于“7·22”， “8·14”暴雨灾害明显比“7·22”严重。两次过程暴雨灾害等级为严重等级的均发生在陇南市经济较强、 人口较多的武都区和文县。陇南市9县区中武都区、 文县地质灾害隐患点多， 平均坡度、 河网密度大， 沟壑纵横， 高山河谷交错分布， 暴雨致灾风险最高， 致使“7·22”和“8·14”两次暴雨过程中武都区、 文县降水量不是最大， 但造成的灾害最重， 属严重等级。