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大气与海洋科学系科研团队在南亚夏季降水和气温的年际变异及其可预报性方面取得进展

本站小编 Free考研考试/2021-01-10

由人类活动引起的全球气候变暖已经成为人类近几十年来面对的最严峻挑战之一,而南亚地区是受自然灾害影响最严重的地区之一,干旱、洪涝和热浪等极端事件的发生频率和强度随着全球变暖都显著增加。
印度首都新德里的气温在2019年6月10日达到48摄氏度,打破了该地区有纪录以来6月份气温的最高纪录,这场持续三周的热浪也是印度历史上有记录以来最热,持续时间最长的热浪。热浪导致印度和巴基斯坦的极端干旱和缺水,造成了巨大的生命和经济损失。然而,学界对于南亚最易出现极端高温热浪的6月份的降水和气温年际变异的物理机制和可预报性仍缺乏完整的解释。
中国科学院院士、复旦大学大气与海洋科学系/大气科学研究院教授张人禾及博士后周震强与美国斯克利普斯海洋研究所(Scripps Institution of Oceanography)教授谢尚平合作,在南亚夏季降水和气温的年际变异及其可预报性方面取得研究进展。相关研究论文分别发表于《地球物理研究快报》(Geophysical Research Letters)和《气候杂志》(Journal of Climate),特别是GRL上的论文还被选为封面文章进行展示推介。

2019年GRL第46卷第24期封面
研究发现,印度夏季降水和气温异常的年际变异在月与月之间存在很大的差异, 6月份受到厄尔尼诺衰退年的调控作用最强;在厄尔尼诺衰退年的6月份,北印度洋海温暖异常显著加剧了南亚夏季风爆发偏晚,厄尔尼诺和北印度洋海温二者的共同作用导致了6月印度降水偏少和高温异常。研究还提出一个同时考虑夏季赤道太平洋和北印度洋海表面温度异常的二元回归预报模型,可以显著改善印度6月降水和气温的预测水平。

印度夏季逐月降水和表面气温与同期Nin?o-3.4和北印度洋(NIO) SST的相关关系的空间分布


考虑北印度洋海温的二元回归预报模型显著提高6月印度降水和气温的预报技巧
相关论文链接:
1. Zhou, Zhen-Qiang, Shang-Ping Xie, and Renhe Zhang*, 2019: Variability and predictability of Indian rainfall during the monsoon onset month of June. Geophysical Research Letters, 46, 14782-14788. https://doi.org/10.1029/2019GL085495
2. Zhou, Zhen-Qiang, Renhe Zhang*, and Shang-Ping Xie, 2019: Interannual variability of summer surface air temperature over central India: Implications for monsoon onset. Journal of Climate, 32, 1693-1706. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-18-0675.1
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