干旱气象 ›› 2023, Vol. 41 ›› Issue (5): 723-733.DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639(2023)-05-0723
郭英香1(), 冯晓莉1(
), 刘畅2, 申红艳3, 陈海存4, 李漠雨1
收稿日期:
2023-03-20
修回日期:
2023-06-15
出版日期:
2023-10-31
发布日期:
2023-11-03
通讯作者:
冯晓莉(1985—),女,青海互助人,高级工程师,主要从事极端气候监测研究。E-mail:作者简介:
郭英香(1973—),女,青海海东人,高级工程师,主要从事气候监测预测研究。E-mail:526159561@qq.com。
基金资助:
GUO Yingxiang1(), FENG Xiaoli1(
), LIU Chang2, SHEN Hongyan3, CHEN Haicun4, LI Moyu1
Received:
2023-03-20
Revised:
2023-06-15
Online:
2023-10-31
Published:
2023-11-03
摘要:
研究青藏高原冬季强降雪的气候特征对高原冬季降水预测及雪灾防御有重要意义。基于1961—2021年冬季(11月至次年2月)青藏高原99个地面气象观测站的逐日降雪资料,采用线性倾向估计、相关性分析、集合经验模态分解等方法,揭示青藏高原前、后冬强降雪时空分布特征,对比分析前、后冬强降雪量和强降雪日数差异性,探讨不同海盆海表温度、北极涛动与前、后冬强降雪量和强降雪日数的关系。结果表明:近61 a来,青藏高原前冬初期最易出现较大量级降雪过程,而后冬降雪过程多且持续时间长;前冬高原强降雪量、强降雪日数总体呈“少—多—少—多”变化特征,后冬强降雪量和强降雪日数均呈显著增加趋势;前冬强降雪量和强降雪日数的贡献率明显大于后冬;前、后冬高原中东部主体为强降雪高值区,前冬东北侧强降雪量也较大。热带印度洋、北大西洋、太平洋海表温度异常是影响青藏高原冬季强降雪的重要因子,前冬强降雪量与热带中东太平洋、热带印度洋西部海表温度呈显著正相关,后冬强降雪量与热带印度洋、西北太平洋、北大西洋海表温度的正相关最显著;自20世纪90年代中期开始印度洋偶极子与前冬强降雪量由弱正相关转为显著正相关并维持至今,北极涛动异常对后冬强降雪具有重要影响,二者始终呈稳定正相关性。
中图分类号:
郭英香, 冯晓莉, 刘畅, 申红艳, 陈海存, 李漠雨. 1961—2021年青藏高原前后冬强降雪特征分析[J]. 干旱气象, 2023, 41(5): 723-733.
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图2 1991—2020年青藏高原月平均气温箱线图(a)和年最低气温出现日期频次分布(b)
Fig.2 The box plot of monthly mean air temperature (a) and frequency of the date occurring annual minimum air temperature (b) in the Qinghai-Tibetan Plateau during 1991-2020
图3 1961—2021年青藏高原冬季不同量级(a)及不同持续天数(b)降雪过程出现站次旬变化
Fig.3 Ten-day variation of station times of snowfall processes with different magnitudes (a) and different days (b) in winter in the Qinghai-Tibetan Plateau during 1961-2021
图4 1961—2021年青藏高原前(a、b)、后(c、d)冬强降雪量(a、c)、强降雪日数(b、d)距平及其贡献率的年际变化
Fig.4 The inter-annual variation of anomalies of heavy snowfall (a, c), heavy snowfall days (b, d) and their contribution rates in early (a, b) and late (c, d) winter in the Qinghai-Tibetan Plateau during 1961-2021
图5 1961—2021年青藏高原前、后冬强降雪量(a、c)和强降雪日数(b、d)距平经集合经验模态分解的年际(a、b)及年代际(c、d)变化
Fig.5 The inter-annual (a, b) and interdecadal (c, d) variations of anomalies of heavy snowfall(a, c) and heavy snowfall days (b, d) in early and late winter decomposed by the Ensemble Empirical Mode in the Qinghai-Tibetan Plateau during 1961-2021
图6 1961—2021年青藏高原前(a、b)、后(c、d)冬强降雪量(a、c)和强降雪日数(b、d)及其贡献率空间分布以及前、后冬强降雪量、强降雪日数正负趋势站点百分比(e)
Fig.6 Spatial distribution of heavy snowfall (a, c), heavy snowfall days (b, d) and their contribution rates in early (a, b) and late (c, d) winter, and percentage of stations with the positive and negative linear trends for heavy snowfall and heavy snowfall days in early and late winter (e) in the Qinghai-Tibetan Plateau during 1961-2021
图7 1961—2021年青藏高原前(a、b)、后(c、d)冬强降雪量(a、c)、强降雪日数(b、d)与同期海表温度的相关系数空间分布 (打点区域表示相关系数通过α=0.05的显著性检验)
Fig.7 Spatial distribution of correlation coefficients between heavy snowfall (a, c), heavy snowfall days (b, d) in early (a, b) and late (c, d) winter in the Qinghai-Tibetan Plateau and sea surface temperature during 1961-2021 (The dotted areas indicate that the correlation coefficient passes significance test at α=0.05)
图8 1961—2021年前、后冬AMO(a、b)、IPO(c、d)、TIOD(e、f)、AO(g、h)指数年际变化(a、c、e、g)及其与青藏高原前、后冬强降雪量和强降雪日数的21 a滑动相关系数(b、d、f、h)
Fig.8 The inter-annual variation (a, c, e, g) of the AMO (a, b), IPO (c, d), TIOD (e, f), AO (g, h) indices and their 21-year sliding correlation coefficients (b, d, f, h) with heavy snowfall and heavy snowfall days in early and late winter in the Qinghai-Tibetan Plateau during 1961-2021
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