2018, Vol. 37
亚洲及其周边地区有全球最高的地形、最暖的海洋和最强的季风系统, 必然是全球海陆气相互作用最为活跃的地区之一。青藏高原(下称高原)相对于中国人口稠密地区而言位于西风带上游, 其热力动力作用对我国东部天气气候变化有重要的影响。前人研究(Flohn, 1957; 叶笃正等, 1979)指出作为抬高的热源, 高原的加热作用维持着附近地区环流。吴国雄等(2000, 2001)提出“热力适应”的概念, 揭示了高原加热和高原环流维持是影响亚洲季节转化及季风爆发的机制。除此之外, 盛夏南亚高压存在“青藏高压型”和“伊朗高压型”的双模态, 它们与高原加热状态有关, 并且与东亚气候变化密切相关(钱永甫等, 2002)。
高原的热力作用具有年际-年代际时间尺度的特征, 其在年代际时间尺度上的变化与我国东部夏季降水的年代际分型紧密相关(徐祥德, 2015); 其年际变率与前冬海温协同作用影响我国西南地区旱涝(李永华等, 2011)、东部夏季降水(朱文会等, 2013)、西北地区东部降水(周俊前等, 2016), 高原冬春积雪异常作为重要外强迫与我国东部夏季降水关系密切(李燕等, 2018), 高原热力状况转变带来的季风现象也与中国东部极端降水事件紧密相连(龙妍妍等, 2018)。除此之外, 高原大气热源还存在显著的季节内变化, 主要振荡周期为10~20天(准双周)及30~60天(何金海, 2011; 王美蓉, 2012), 值得注意的是前者每年都显著存在, 但后者并非每年都显著(Yang et al, 2016)。不仅如此, 高原上多种气象要素都存在较为显著的准双周振荡现象(Wang et al, 2012), 显著的30~60天高原低频振荡现象发生在初夏, 与年循环锁相, 是气候态的季节内振荡现象(CISO, Wang et al, 1997); 而10~20天的低频现象通常不与季节循环锁相, 不同位相对应着中国南方季节内低频降水的不同形态(Yang et al, 2016)。何金海等(1992)的研究表明, 9月中旬以前, 不同经度带上的低频振荡移动路径往往不同。陶诗言(2000)利用1998年高原实验期间获得的资料分析当年高原区域的低频事件, 发现该年高原区域内的准双周振荡能够移出高原向东传播。Wang et al(2015)研究统计了高原地区上空的低频活动, 发现夏季高原可以是低频活动的源地, 南北两侧的低频系统也可以移上高原。低频系统的移动路径往往存在随机性, 影响低频活动的因素具有复杂性。
综上可知, 高原大气热源存在显著的准双周振荡特征, 且其向西风带下游的传播会影响我国不同地区的天气变化。然而, 上述研究主要关注了高原大气热源准双周振荡的产生机制, 从个例分析的角度讨论热源强度和传播特征, 但是却很少有人关注高原热源准双周振荡的强度(即其活跃度)是否存在年际或更长时间尺度上的变化, 变化特征如何, 影响其变化的主要因子又有哪些。因此, 以高原夏季大气热源为立足点, 分析其准双周振荡活跃度的变化特征, 并探讨其可能的影响因子, 这将有利于加深人们对高原热力作用的认知, 并为我国东部汛期天气预报提供线索。
2 资料与方法自20世纪50年代以来, 许多学者利用正算法研究了高原大气热源的分布及性质(叶笃正等, 1957; 陈隆勋等, 1965)。由于正算法无法得到高原加热的垂直结构, 因此前人从热力学方程出发, 得到了大气视热源的倒算法(Yanai et al, 1973), 计算结果与正算法结果相似。何金海等(2011)和王美蓉等(2012)先后利用不同的再分析资料通过倒算法计算出了大气热源, 将计算结果与实际观测结果相比较, 认为NCEP/NCAR(National Center for Environmental Prediction/National Center for Atmosphere Research)(Kalnay et al, 1996)再分析数据集与实际结果较为符合。基于以上的研究成果, 利用倒算法, 采用NCEP/NCAR提供的水平分辨率为2.5°×2.5°逐日再分析大气环流资料计算了1979—2015年大气视热源〈Q1〉。由热力学公式可得:
| $ \begin{array}{l} {Q_1} = {C_p}\left[ {\frac{{\partial T}}{{\partial t}} + \mathord{\buildrel{\lower3pt\hbox{$\scriptscriptstyle\rightharpoonup$}} \over V} \Delta T + {{\left({\frac{p}{{{p_0}}}} \right)}^k}\omega \frac{{\partial \theta }}{{\partial p}}} \right]\\ \;\;\;\; = {Q_R} + L\left({c - e} \right) - \frac{{\partial \overline {\left({S' \omega ' } \right)} }}{{\partial p}}, \end{array} $ | (1) |
式中: Q1为单位质量的大气视热源(汇); QR为净辐射加热(冷却); c为凝结率; S′为扰动感热通量; ω′为扰动垂直速度; 其他均为常用符号。后文中用〈Q1〉表征整层积分的大气视热源:
| $ \begin{array}{l} \left\langle {{Q_1}} \right\rangle = \frac{1}{g}\smallint _{_{{p_1}}}^{^{{p_s}}}{Q_1}{\rm{d}}p\\ \;\;\;\;\;\;\; = \frac{{{C_P}}}{g}\smallint _{_{100\;{\rm{hPa}}}}^{^{{p_s}}}\left[ {\frac{{\partial T}}{{\partial t}} +\overrightarrow{V} \cdot\nabla T + {{\left({\frac{p}{{{p_0}}}} \right)}^k}\omega \frac{{\partial \theta }}{{\partial p}}} \right], \end{array} $ | (2) |
首先对逐日〈Q1〉去线性趋势、去年循环、7天滑动平均, 随后对数据EOF分解, 并参考North et al (1982)提出的方法检验了EOF各个模态之间是否独立。在分析时间序列的主要变化周期时, 使用了Fourier谐波分析(魏凤英, 2007)和Morlet小波分析(吴洪宝等, 2010)方法, 并用Lanczos带通滤波器(姚菊香等, 2012)提取了气象要素在10~20天内的分量。诊断〈Q1〉季节内振荡气候效应所使用的降水资料为中国气象局信息中心提供的1963—2013年逐日中国地面降水0.5°×0.5°格点数据集。
本文定义历年高原区域平均〈Q1〉准双周分量的标准化方差为该年夏季热源10~20天低频振荡的活跃度(Index of Tibet Plateau Low-frequency Intensity, ITPI), 进而分析其年际变化特征。讨论低频活跃度年际变化影响因子时使用了英国气象局Hadley中心的HadISST(Hadley Centre Sea Ice and Sea Surface Temperature Data Set)月平均海表面温度资料和NCEP/NCAR提供的逐月再分析资料。参考美国气候预测中心(Climate Prediction Center, CPC)给出的Niño3.4指数, 将1979—2015年区分为厄尔尼诺与南方涛动(ENSO)事件次年和非ENSO事件次年讨论。文中涉及的地图是根据中国国家基础地理信息系统网站提供的中国国界以及行政区划数据绘制。
3 高原夏季〈Q1〉低频活跃度的特征前人研究(叶笃正等, 1957; Kalnay et al, 1996)指出了高原地区〈Q1〉的时空分布具有复杂性, 因此在逐日的时间尺度上分析其空间分布是有必要的。图 1给出了1979—2015年夏季高原区域内逐日〈Q1〉 EOF分解第一模态的空间分布, 其解释方差为16.48%, 显著地独立于其他模态。〈Q1〉 EOF分解第一模态空间分布有两个相对大值区, 一个位于高原东南部的喜马拉雅山, 另一个位于高原西北部的塔里木盆地, 均为正值, 总体呈现全区一致的特性。从图 2中可以看出, 对EOF分解模态时间系数PC1和〈Q1〉逐年做功率谱分析发现, 二者逐年的低频主周期均为10~20天, 功率谱峰值、方差都存在年际变化。如在1979年, 准双周振荡明显且功率谱峰值较大, 即低频活跃; 而在2006年夏季10~20天波段的功率谱峰值较小, 方差较小, 即低频不活跃。此外, 何金海(2011)和Wang et al(2015)的研究也曾对逐日〈Q1〉进行小波分析, 并指出其主要的变化周期中心为10~20天。因此, 参考何金海(2011)和Wang et al(2015)的研究成果, 主要关注夏季高原10~20天准双周(Quasi-Biweekly Oscillation)变化。
|
图 1 1979—2015年夏季(6—8月)高原区域内逐日〈Q1〉EOF分解第一模态空间分布 黑色实线表示地形高度为1 500 m等值 Figure 1 EOF1 of daily 〈Q1〉 in summer (June, July, August, JJA) during 1979—2015.Black solid line represents the topography of Qinghai-Tibetan plateau at 1 500 m |
|
图 2 青藏高原夏季热源的功率谱分析 Figure 2 Fourier power spectral analysis of summer heat source in Qinghai-Tibetan Plateau |
图 3分别给出了夏季高原区域平均〈Q1〉和EOF分解第一模态时间系数PC1的10~20天带通滤波分量。由于滤波器的作用, 时间序列自由度发生变化(管兆勇等, 1993), 此时的相关系数仅起参考作用, 主要看两个时间序列的变化趋势是否相同。由图 3清晰地看到, 无论在哪一年中两个时间序列的趋势几乎完全一致, 因此, 在后续诊断中将用高原区域平均〈Q1〉的准双周分量代替EOF分解PC1的准双周分量, 分析夏季高原热源低频活跃度特征。将标准化过后的夏季高原区域平均〈Q1〉准双周分量的方差定义为该年高原区域内夏季低频活跃度ITPI(Index of Tibetan Plateau Low-Frequency Intensity), 其1979—2015年的时间序列如图 4所示, 1979, 2002和2011年为低频活动强年, 其量值达到了1.5以上, 而1980, 1983和2006年为低频活动弱年, 可见夏季高原低频活跃度存在较明显的年际变化。
|
图 3 青藏高原不同年份夏季区域平均的〈Q1〉10~20天分量时间序列(红色点线)与PC1 10~20天分量(黑色点线)时间序列及其相关性分析 黑色虚线表示1.5倍标准差, r表示PC1和区域平均〈Q1〉10~20天分量相关系数 Figure 3 10~20 day components of Qinghia-Tibetan Plateau area averaged 〈Q1〉 time series (red dotted lines) and PC1 time series (black dotted lines) and their relationship in summer of different years.Black dashed line represents 1.5 times of standard deviation of 〈Q1〉, r represents correlation coefficient between 10~20 day 〈Q1〉 and 10~20 day PC1 |
|
图 4 1979—2015年夏季高原低频活跃度(ITPI)时间序列 Figure 4 Index of low-frequency intensity time series over Qinghai-Tibetan Plateau in summer during 1979—2015 |
图 5统计了逐年高原区域平均〈Q1〉的准双周分量振幅超过总体振幅1.5倍的峰谷频次之和。从图 5中可以清晰的看到, 其与本文定义的低频活跃度呈显著的正相关关系, 即:低频活跃度越大, 显著地低频峰谷值出现的次数就多, 两者的相关系数达到了0.69。研究者对高原夏季低频活动的分析大多基于某些年份的个例分析, 因此所得结论互不一致(谢安等, 1989; 何金海等, 1992; 陶诗言, 2000)。本文从1979—2015年中, 挑选出所有显著的低频事件进行合成分析。显著低频事件的选择有两个依据:一是要求低频活动有完整的循环, 二是要求低频波动的振幅超过总体振幅的1.5倍标准差(如图 3中黑色虚线所示)。因此, 在1979—2015年时间段内共有66个低频事件满足上述要求, 将显著的低频事件分为4个位相, 考虑到中国东部夏季降水的低频分量并不能代表原始降水场, 低频降水正负距平依赖于滤波器的响应函数, 因此与李永华等(2011)的研究结果有所不同, 合成的降水场并非降水的低频分量, 而是以低频事件为标准, 合成中国降水距平场。降水合成图(图 6)表明, 夏季高原大气热源的峰谷值位相对应着长江流域的季节内降水的湿位相和干位相, 中国东部夏季降水的季节内分布呈“北干南湿”或“南干北湿”的状态。在夏季高原大气热源准双周峰值位相[图 6(a)], 即长江流域降水湿位相时, 该地区降水较正常降水量偏高3~4 mm·d-1, 而华北平原存在降水负距平; 在夏季高原大气热源准双周谷值位相[图 6(b)], 即长江流域降水干位相时, 该地区降水明显偏少, 此时东北地区存在降水正距平。在10~20天的低频周期内, 长江中下游有明显的旱涝区分, 旱涝转换迅速。低频活跃年显著的低频事件多, 这意味着中国东部显著的季节内尺度的干湿位相多, 也就是说, 在高原低频活跃年, 中国东部夏季尤其是在长江流域易存在“旱涝并存”、“旱涝急转”的现象, 而此现象恰恰是造成长江中下游降水延伸期预报偏差的原因之一。
|
图 5 高原夏季低频活跃度与大振幅低频事件频数散点分布 黑色实线为大振幅峰谷值频次之和与年份的拟合曲线, r为准双周活跃度与峰谷值频次的相关系数 Figure 5 Scatter diagram of ITPI changing with the frequency of selected low-frequency events over Qinghai-Tibetan Plateau, The black solid line is the fitting curve of the sum of the amplitude frequency and the year.r represents the correlation coefficient between ITPI and the frequency |
|
图 6 以高原显著低频事件为标准合成的中国降水异常(a, b, 单位: mm)及1979年标准化后的大气热源准双周时间序列各位相定义示意图(c) (a)、(b)中彩色区表示通过90%显著性检验 Figure 6 The composite precipitation anomaly in China compo-unded by the significant low-frequency events over Qinghai-Tibetan Plateau (a, b, unit: mm) and the the phase defini-tion diagram of 〈Q1〉 after the standardized time series in 1979(c).In Fig.(a) and (b), color area represents values that have passed 90% significant level |
对1979—2015年间的低频活跃度做了Morlet小波分析, 其功率谱如图 7所示。在研究时段中、边界效应范围内, 小波功率谱有3个通过显著性检验的大值中心, 分别是20世纪80年代初期2~3年的波动、1995—2005范围内的准2年波动及2010年阶段的准6年波动。低频活跃度主要呈现周期为2~7年的年际变化, 与ENSO事件的变化周期基本一致(Gu et al, 1995; 吴洪宝, 1996), 而年代际变化不明显。
|
图 7 1979—2015年低频活跃度Morlet小波分析功率谱 打点区域表示通过90%显著性检验, 粉色虚线表示边界效应范围 Figure 7 Morlet wavelet power spectra analysis of ITPI during 1979—2015.Dotted area represents values that have passed 90% significant level, the pink dash line indicates the effect boundary |
上文的小波功率谱分析可以看到, 高原低频活跃度存在比较明显的年际变化特征, 并且与ENSO的周期基本一致。Hoskins et al(1981)曾指出, 大范围的大气环流异常和海温、积雪及土壤湿度水分含量等外强迫因子异常相关, 其中和海温异常关系更为密切。因此, 图 8(a)给出了1979—2015年低频活跃度与全球SSTA场的线性相关, 而图中并没有表现出大片通过显著性检验的区域, 这可能是由于包括ENSO事件在内的多个因子共同作用影响高原夏季低频活跃度, 而这些因子的作用相互叠加导致了总体线性相关关系并不明显。因此, 把1979—2015年分为ENSO事件次年及非ENSO事件次年。发现ENSO事件次年夏季[图 8(b)], 在赤道东太平洋处有一片关键区, 其中El Niño次年、La Niña次年的关键海区仍有不同, 且其集中在赤道太平洋(图略), 这表明ENSO事件对高原夏季低频活跃度的作用过程比较复杂。而在非ENSO事件次年夏季[图 8(c)], 北大西洋出现了较为明显的正负正三极型海温模态, 太平洋上虽有通过检验区域, 但并没有持续性。以3个月为滑动窗口(图 9), 大西洋三极型海温模态更为清晰, 并且在春季达到最强, 此时恰好为三极型海温模态最为强盛的时期。因此, 高原〈Q1〉准双周活跃度确实受到多个海区的共同影响, 不同年份的主导因素不同。由于ENSO事件的复杂性, 本文重点关注非ENSO事件次年大西洋海温异常对低频活跃度的可能影响。
|
图 8 1979—2015年夏季低频活跃度与海温距平场的线性相关性分析 阴影区表示通过90%的显著性检验 Figure 8 Linear correlation between ITPI and sea surface temperature anomaly during 1979—2015.The shaded represents the values that have passed 90% confidence level |
|
图 9 非ENSO事件次年低频活跃度与冬到夏海温距平场3个月滑动的相关性分析 阴影区表示通过90%显著性检验, 蓝色方框为后文中构造海温指数的关键区 Figure 9 Three-month-sliding correlation between ITPI and Atlantic sea surface temperature anomaly during the No-ENSO event following year from previous winter to next summer.The shaded represents values that have passed 90% confidence level, the blue box points out the key area used to build the sea surface temperature anomaly time series |
图 10给出非ENSO事件次年准双周活跃度与同期位势高度距平场的相关, 发现从对流层低层到高层, 主要存在两个通过显著性检验的区域:一个是位于北大西洋下游, 横跨欧亚大陆的类EU波列; 另一个则是位于西太暖池的位势高度异常场(图 10中蓝色方框)。Wallence et al(1981)的研究指出, EU波列为冬季稳定存在的大气遥相关。夏季EU波列也能够稳定存在, 与冬季EU波列5个基准点位置略有不同(杨修群等, 1992; 汪宁, 2014)。图 10中的红色圆点表示类EU波列五个基准点中位置较为稳定的三点, 此三点构成时间序列与全波列五点构成的时间序列在850, 500和200 hPa等压面上的相关系数分别为0.86, 0.88和0.83, 这表明稳定存在的三点完全能够代表类EU波列的五点。因此, 依据稳定的三点850 hPa位势高度建立了EU波列指数, 即:
|
图 10 低频活跃度与同期位势高度距平场线性相关分析 阴影区表示通过90%显著性检验, 圆点表示类EU波列五个主体中心, 其中红色圆点表示较为稳定的波列主体, 黑色圆点表示稳定度稍差的波列主体, 蓝色虚线方框表示西太暖池上空系统 Figure 10 Linear correlation between ITPI and the geopotential height anomaly in the corresponding period.The shadow area represents values that have passed confidence level of 90%, dots represent the EU wave train, red dots suggest stable region, black dots suggest unstable region, the blue dotted box represents the Western Pacific warm pool system |
| $ \begin{array}{l} {\rm{Index}} = - \frac{1}{3}H\left({30^\circ {\rm{N}}, {\rm{ }}305^\circ {\rm{E}}} \right) + \frac{1}{3}H\left({40^\circ {\rm{N}}, {\rm{ }}340^\circ {\rm{E}}} \right)\\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\; - \frac{1}{3}H\left({45^\circ {\rm{N}}, {\rm{ }}140^\circ {\rm{E}}} \right)\;\;\;, \end{array} $ | (3) |
非ENSO事件次年时, 两个位势高度关键区与低频活跃度的线性相关及偏相关结果如表 1所示。可见类EU波列和西太暖池上空位势高度异常与低频活跃度在非ENSO事件次年线性相关都很高, 通过了90%显著性检验, 但也发现二者本身的线性相关也高达0.58。然而, 若去除类EU波列的作用, 低频活跃度与西太平洋上空位势高度异常的偏相关急剧下降至0.21, 但若除去西太平洋暖池的影响, 低频活跃度与类EU波列指数的偏相关仍维持在0.7以上, 通过了90%的显著性检验。这表明, 西太暖池上空系统对高原夏季低频活跃度的影响实际上是类EU波列作用表现, 同时也说明了非ENSO事件次年太平洋与高原低频活跃度的相关关系是通过大西洋的作用实现的。
|
表 1 低频活跃度与两个关键区的线性相关系数及偏相关系数 Table 1 Linear correlation and partial correlation between ITPI and the two cor area time series |
徐海明等(2001)用数值实验证明了大西洋海温异常能产生异常的EU波列。图 11也给出了前期3个月滑动的大西洋海温三极型模态与类EU波列指数的相关关系。两者的相关关系在春季达到最大, 随后慢慢减小。这与Chiang et al (2004)指出的大西洋三极型海温模态的变化一致, 大西洋三极型海温从冬到春强度逐渐增强, 随后强度减弱。
|
图 11 前期冬季到夏季类EU波列指数与大西洋三级型海温异常指数线性相关分析 Figure 11 Linear correlation between EU index and the Atlantic sea surface temperature form the early winter to summer |
以上分析表明, 前期春季大西洋海温持续异常, 能够激发夏季类EU波列的异常变化。图 12(a)的合成分析表明, 当类EU波列异常偏强时, 在500 hPa上, 自贝加尔湖到孟加拉湾存在一个东北-西南走向的反气旋-气旋-反气旋式的异常环流波列, 这就使得在类EU波列正位相时, 高原受异常气旋控制, 在高原区域范围内300 hPa以下为上升运动, 300 hPa以上为下沉运动[图 12(b)], 有利于对流的活跃, 进而触发云辐射反馈机制, 加强了高原热源的低频活跃度; 而当类EU波列负位相时, 高原由异常的反气旋环流影响, 此时高原区域范围内整层都为下沉运动[图 12(c)], 不利于对流的发展, 低频活跃度受到了抑制。
|
图 12 波列指数高低值年500 hPa水平风场差值合成图(a)与类EU波列正位相(b)和负位相(c)高原区域上空各层垂直速度(b, c, 单位: Pa·s-1) (a)中紫色箭头表示通过90%显著性检验, 蓝线区域为青藏高原, 黑色字体A表示高压系统, C表示低压系统 Figure 12 Composite difference field of horizontal wind at 500 hPa (a) and the vertical velocity over Qinghai-Tibetan Plateau (unit: Pa·m-1) in EU wave train positive phase(b) and negative phase (c).Purple vector represents value that exceed 90% confidence level, the blue line area is the Qinghai-Tibetan Plateau, black font A represents high-pressure system, C represents low-pressure system |
青藏高原位于我国西风带上游, 其热力作用对我国天气气候变化有重要的影响。高原大气热源不仅在年代际-年际时间尺度上存在显著变化, 其在季节内的时间尺度上变化也较为明显, 10~20天为低频活动的主要波段。本文主要分析了逐年夏季高原低频活跃度的变化特征及其影响因子, 得到以下结论:
(1) 1979—2015年间夏季逐日〈Q1〉在高原区域内EOF分解第一模态呈全区一致的空间分布, 逐年功率谱表明高原热源低频活动存在年际变化且主周期为10~20天。在高原区域内夏季〈Q1〉空间分布主要呈全区一致的前提下, 定义了高原低频活跃度ITPI。高原低频活跃年, 我国东部夏季存在“旱涝并存”和“旱涝急转”的现象。
(2) 对低频活跃度进行小波功率谱分析, 结果表明其在1979—2015年时段内的时域变化特征主要呈年际变化。在没有分类的条件下, 低频活跃度与全球海温距平场没有显著的相关关系。根据前期秋冬Niño3.4区海温距平分为两类, 在不同事件类型下, 影响高原低频活跃程度的主要海区不同: ENSO事件次年, 太平洋海盆区域内海温异常为主要影响因素, 非ENSO事件次年主要是前期春季大西洋三极型海温异常引发类EU波列异常。当类EU波列异常偏强时, 在500 hPa上, 自贝加尔湖到孟加拉湾存在一个东北-西南走向的反气旋-气旋-反气旋式波列。在类EU波列正位相时, 高原受异常气旋控制, 在高原区域范围内300 hPa以下为上升运动, 300 hPa以上为下沉运动。类EU波列正位相时的大气环流更有利于云辐射反馈的发展, 从而有利于高原低频活动的发展。
(3) 大西洋三级型海温异常能够从前期冬春一直持续到夏季, 在非ENSO事件次年, 可依据前期冬春大西洋三级型海温异常预测夏季高原低频活跃度, 进而预测我国长江中下游地区夏季降水是否存在“旱涝并存”和“旱涝急转”现象, 这也为我国汛期短期气候预测提供了一定思路。
本文主要分析了影响高原〈Q1〉低频活跃程度年际变化的影响因子, 着重讨论了非ENSO事件次年大西洋三极型海温异常对高原夏季低频活跃程度的影响过程。ENSO事件是年际时间尺度上全球天气气候变化的主导因子, 今后还将进一步诊断ENSO事件发生时, 海温异常对高原低频活跃度的影响方式及作用过程, 以便加深对高原的理解、提高汛期预报水平提供更多的科学依据。
Chiang J C, Vimont D J. 2004. Analogous Pacific and Atlantic meridional modes of tropical atmosphere-ocean variability[J]. J Climate, 17(21): 4143–4158.
DOI:10.1175/JCLI4953.1 |
|
Flohn H. 1957. Large-scale aspects of the summer monsoon in South and East Asia[J]. J Meteor Soc Japan, 75: 180–186.
|
|
Gu D, Philander S G H. 1995. Secular changes of annual and interannual variability in the Tropics during the past century[J]. J Climate, 8(8): 864–876.
|
|
Hoskins B J, Karoly D J. 1981. The steady linear response of a spherical atmosphere to thermal and orographic forcing[J]. J Atmos Sci, 38(6): 1179–1196.
DOI:10.1175/1520-0469(1981)038<1179:TSLROA>2.0.CO;2 |
|
Kalnay E, Kanamitsu M, Kistler R, et al. 1996. The NCEP/NCAR 40-year reanalysis project[J]. Bull Amer Meteor Soc, 77(3): 437–471.
DOI:10.1175/1520-0477(1996)077<0437:TNYRP>2.0.CO;2 |
|
North G R, Bell T L, Cahalan R F, et al. 1982. Sampling errors in the estimation of empirical orthogonal functions[J]. Mon Wea Rev, 110(7): 699–706.
DOI:10.1175/1520-0493(1982)110<0699:SEITEO>2.0.CO;2 |
|
Wallace J M, Gutzler D S. 1981. Teleconnections in the geopotential height field during the Northern Hemisphere Winter[J]. Mon Wea Rev, 109(4): 784–812.
DOI:10.1175/1520-0493(1981)109<0784:TITGHF>2.0.CO;2 |
|
Wang B, Xu X. 1997. Northern Hemisphere summer monsoon singularities and climatological interseasonal oscillation[J]. J Climate, 10(5): 1071–1085.
DOI:10.1175/1520-0442(1997)010<1071:NHSMSA>2.0.CO;2 |
|
Wang M, Duan A. 2015. Quasi-biweekly oscillation over the Tibetan Plateau and its link with the Asian Summer Monsoon[J]. J Climate, 28(4A).
|
|
Yanai M, Esbensen S, Chu J H. 1973. Determination of bulk properties of tropical cloud clusters from large-scale heat and moisture budgets[J]. J Atmos Sci, 30(4): 611–627.
DOI:10.1175/1520-0469(1973)030<0611:DOBPOT>2.0.CO;2 |
|
Yang J, Bao Q, Wang B, et al. 2016. Characterizing two types of transien-tintraseasonal oscillations in the Eastern Tibetan Plateau summer rainfall[J]. Climate Dyn, 48(5/6): 1749–1768.
|
|
Yang S, Li T. 2016. Causes ofintraseasonal diabatic heating variability over and near the Tibetan Plateau in boreal summer[J]. Climate Dyn, 49(7/8): 2385–2406.
|
|
陈隆勋, 龚知本, 陈嘉滨, 等. 1965. 东亚地区大气辐射能收支(三)——云天大气的地气系统热量收支[J]. 气象学报, 35(1): 6–17.
Chen L X, Gong Z B, Chen J B, et al. 1965. The energy balance of atmosphere radiation in east Asia[J]. Acta Meteor Sin, 35(1): 6–17.
DOI:10.11676/qxxb1965.002 |
|
何金海. 2011. 青藏高原大气热源特征及其影响和可能机制[M]. 北京: 气象出版社.
He J H. 2011. The feature of Plateau Heat Sources and its possible influence together with the mechanism[M]. Beijing: China Meteorological Press.
|
|
何金海, 杨松. 1992. 东亚地区低频振荡的经向传播及中纬度的低频波动[J]. 气象学报, 50(2): 190–198.
He J H, Yang S. 1992. Meridional propagation of east Asia Low-frequency mode and midlatitude low-frequency waves[J]. Acta Meteor Sinica, 50(2): 190–198.
DOI:10.11676/qxxb1992.021 |
|
李燕, 闫加海, 张冬峰. 2018. 青藏高原冬春积雪异常和中国东部夏季降水关系的诊断与模拟[J]. 高原气象, 37(2): 317–324.
Li Y, Yan J H, Zhang D F. 2018. Diagnosis and simulation on the relationship between snow depth over Qinghai-Tibetan Plateau and summer precipitation in eastern China[J]. Plateau Meteor, 37(2): 317–324.
DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2017.00040 |
|
李永华, 卢楚翰, 徐海明, 等. 2011. 夏季青藏高原大气热源与西南地区东部旱涝的关系[J]. 大气科学, 35(3): 422–434.
Li Y H, Lu C H, Xu H M, et al. 2011. Contemporaneous relationships between summer atmospheric source over the Tibetan Plateau and drought/flood in eastern Southwest China[J]. Chinese J Atmos Sci, 35(3): 422–434.
|
|
刘新, 吴国雄, 李伟平, 等. 2001. 夏季青藏高原加热和大尺度流场的热力适应[J]. 自然科学进展:国家重点实验室通讯, 11(1): 33–39.
Liu X, Wu G X, Li W P, et al. 2001. Thermal adaptation of the large-scale circulation to the summer heating over the Tibetan Plateau[J]. Progress in Natural Science:Materials International, 11(1): 33–39.
|
|
龙妍妍, 范广洲, 李飞, 等. 2018. 高原夏季风对中国夏季极端降水的影响研究[J]. 高原气象, 37(1): 1–12.
Long Y Y, Fan G Z, Li F, et al. 2018. Study on the influence of plateau summer monsoon for summertime extreme precipitation over China[J]. Plateau Meteor, 37(1): 1–12.
DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2017.00010 |
|
钱永甫, 张琼, 张学洪. 2002. 南亚高压与我国盛夏气候异常[J]. 南京大学学报(自然科学), 38(3): 295–307.
Qian Y F, Zhang Q, Zhang X H. 2002. The South Asian High and its effects on China's mid-summer abnormality[J]. Journal of Nanjing University (Nature Science), 38(3): 295–307.
|
|
陶诗言. 2000. 第二次青藏高原大气科学试验理论研究进展(二)[M]. 北京: 气象出版社.
Tao S Y. 2000. Theory research development of TIPEX, Part 2[M]. Beijing: China Meteorological Press.
|
|
汪宁, 2014. 欧亚遥相关型演变的动力机制及其气候效应[D]. 南京: 南京大学.
Wang N, 2014. The dynamics of Eurasian teleconnection pattern and its influence on climate anomalies over China[D]. Nanjing: Nanjing University.
http://d.g.wanfangdata.com.cn/Thesis_Y2942365.aspx |
|
王美蓉, 2012. 近30年青藏高原大气热源变化趋势及其对中国夏季降水年代际变化的影响[D]. 南京: 南京信息工程大学.
Wang M R, 2012. Trend in the atmospheric heat source over the Tibetan Plateau and its influence[D]. Nanjing: Nanjing University of Information Science and Technology.
http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10300-1012368893.htm |
|
魏凤英. 2007. 现代气候统计诊断与预测技术[M]. 北京: 气象出版社.
Wei F Y. 2007. Modern methods for diagnosing and forecasting technology[M]. Beijing: China Meteorological Press.
|
|
吴国雄, 刘屹岷. 2000. 热力适应、过流、频散和副高Ⅰ.热力适应和过流[J]. 大气科学, 24(4): 433–446.
Wu G X, Liu Y M. 2000. Thermal adaptation, overshooting, dispersion, and subtropical anticyclone Part Ⅰ:thermal adaptation and overshooting[J]. Chinese J Atmos Sci, 24(4): 433–446.
|
|
吴洪宝, 吴蕾. 2010. 气候变率诊断和预测方法[M]. 北京: 气象出版社.
Wu H B, Wu L. 2010. Methods for diagnosing and forecasting climate variability[M]. Beijing: China Meteorological Press.
|
|
吴洪宝. 1997. 小波能量谱及其在热带太平洋SSTA多时间尺度结构研究中的应用[J]. 大气科学学报, 20(3): 301–307.
Wu H B. 1997. Wes and its application to multiple timescale structure study of SSTA in the tropical Pacific[J]. Trans Atmos Sci, 20(3): 301–307.
|
|
谢安, 叶谦, 陈隆勋. 1989. 青藏高原及其附近地区大气周期振荡在OLR资料上的反映[J]. 气象学报, 47(3): 272–278.
Xie A, Ye Q, Chen L X. 1989. The atmospheric oscillation over the Tibetan Plateau and surrounding areas as revealed from OLR data[J]. Acta Meteor Sinica, 47(3): 272–278.
DOI:10.11676/qxxb1989.036 |
|
徐海明, 何金海, 董敏. 2001. 江淮入梅的年际变化及其与北大西洋涛动和海温异常的联系[J]. 气象学报, 59(6): 694–706.
Xu H M, He J H, Dong M. 2001. Interannual variability of the Meiyu onset and its association with north Atlantic Oscillation and SSTA over north Atlantic[J]. Acta Meteor Sinica, 59(6): 694–706.
DOI:10.11676/qxxb2001.073 |
|
徐祥德. 2015. 青藏高原影响与动力学机制探讨[M]. 北京: 气象出版社.
Xu X D. 2015. Exploring the effect of Tibetan Plateau and its dynamical mechanisms[M]. Beijing: China Meteorological Press.
|
|
杨修群, 黄士松. 1992. 北半球夏季遥相关型的水平结构和能量特征[J]. 气象科学, 12(2): 119–127.
Yang X Q, Huang S S. 1992. Horizontal structure and energetics of northern hemisphere summertime teleconnection patterns[J]. Meteor Sci, 12(2): 119–127.
|
|
姚菊香, 李丽平, 罗璇, 等. 2012. 提取准双周和准一月低频振荡的Lanczos滤波器及其应用[J]. 大气科学学报, 35(2): 221–228.
Yao J X, Li L P, Luo X, et al. 2012. Lanczos filter suitable for filtering quasi-two-week and quasi-one-month oscillations and its applications[J]. Trans Atmos Sci, 35(2): 221–228.
|
|
叶笃正. 1979. 青藏高原气象学[M]. 北京: 科学出版社.
Ye D Z. 1979. Meteorology of the Tibet Plateau[M]. Beijing: Science Press.
|
|
叶笃正, 罗四维, 朱抱真. 1957. 西藏高原及其附近的流场结构和对流层大气的热量平衡[J]. 气象学报, 28(2): 108–121.
Ye D Z, Luo S W, Zhu B Z. 1957. The wind structure and heat balance in the lower troposphere over Tibetan Plateau and its surrounding[J]. Acta Meteor Sinica, 28(2): 108–121.
DOI:10.11676/qxxb1957.010 |
|
周俊前, 刘新, 李伟平, 等. 2016. 青藏高原春季地表感热异常对西北地区东部降水变化的影响[J]. 高原气象, 35(4): 845–853.
Zhou J Q, Liu X, Li W P, et al. 2016. Relationship between surface sensible heating over the Qinghai-Xizang Plateau and precipitation in the eastern part of Northwest China in spring[J]. Plateau Meteor, 35(4): 845–853.
DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2015.00053 |
|
朱文会, 徐祥德, 陈渭民, 等. 2013. 影响高原大气热源的海温强信号及其相关大气结构[J]. 气象科技, 41(4): 670–681.
Zhu W H, Xu X D, Chen W M, et al. 2013. Sea surface temperature strong signals influencing plateau heat sources and its correlated atmospheric structure[J]. Meteor Sci Technol, 41(4): 670–681.
|
|
曾钰婵, 范广洲, 赖欣, 等. 2016. 青藏高原季风活动与大气热源/汇的关系[J]. 高原气象, 35(5): 1148–1156.
Zeng Y C, Fan G Z, Lai X, et al. 2016. Relationship between the Qinghai-Xizang Plateau monsoon and the atmospheric heat source/sink[J]. Plateau Meteor, 35(5): 1148–1156.
DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2015.00093 |