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气象科技 2018年第2期46卷 267-274页

作者：张发波王斌李立娟中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室北京100029 中国科学院大学地球科学学院北京100049

以WRF模式为例,从定性和定量两个方面分别对静力和非静力平衡模式动力框架进行了对比分析。结果表明:大气动力学过程中的非静力平衡特征信息可以由一个控制其打开和关闭状态的开关性变量来予以表示。该变量主要影响大气垂直运动,水平运... 详细信息

以WRF模式为例,从定性和定量两个方面分别对静力和非静力平衡模式动力框架进行了对比分析。结果表明:大气动力学过程中的非静力平衡特征信息可以由一个控制其打开和关闭状态的开关性变量来予以表示。该变量主要影响大气垂直运动,水平运动受其影响较小,且随着模式分辨率逐步提高,其影响更加显著。因此,可以将复杂耗时的非静力平衡特征信息整合问题转化为开关变量的数学建模问题,从而为解决上述问题开辟了一条可能的新路径。

关键词：非静力动力框架 WRF 三维斜压波试验

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Indo-Western Pacific Ocean Capacitor and Coherent Climate Anomalies in Post-ENsO summer: A Review

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Advances in atmospheric sciences 2016年第4期33卷 411-432页

作者： shang-Ping XIE Yu KOsAKA Yan DU Kaiming HU Jasti s.CHOWDARY Gang HUANG scripps Institution of Oceanography University of California San Diego Physical Oceanography laboratory Qingdao Collaborative Innovation Center of Marine Science and TechnologyOcean University of China Research Center for Advanced science and Technology University of Tokyo state key laboratory of Tropical Oceanography South China Sea Institute of OceanologyChinese Academy of Sciences state key laboratory of {2. modeling for atmospheric sciences and geophysical fluid dynamics and Center for Monsoon system Research Institute of Atmospheric Physics Chinese Academy of Sciences Indian institute of Tropical Meteorology

ENsO induces coherent climate anomalies over the Indo-western Pacific, but these anomalies outlast ssT anomalies of the equatorial Pacific by a season, with major effects on the Asian summer monsoon. This review provides historical accounts of major milestones and synthesizes recent advances in the endeavor to understand summer variability over the Indo-Northwest Pacific region. specifically, a large-scale anomalous anticyclone （AAC） is a recurrent pattern in post-E1 Nifio summers, spanning the tropical Northwest Pacific and North Indian oceans. Regarding the ocean memory that anchors the summer AAC, competing hypotheses emphasize either ssT cooling in the easterly trade wind regime of the Northwest Pacific or ssT warming in the westerly monsoon regime of the North Indian Ocean. Our synthesis reveals a coupled ocean- atmosphere mode that builds on both mechanisms in a two-stage evolution. In spring, when the northeast trades prevail, the AAC and Northwest Pacific cooling are coupled via wind-evaporation-ssT feedback. The Northwest Pacific cooling persists to trigger a summer feedback that arises from the interaction of the AAC and North Indian Ocean warming, enabled by the westerly monsoon wind regime. This Indo-western Pacific ocean capacitor （IPOC） effect explains why E1 Nifio stages its last act over the monsoonal Indo-Northwest Pacific and casts the Indian Ocean warming and AAC in leading roles. The IPOC displays interdecadal modulations by the ENsO variance cycle, significantly correlated with ENsO at the turn of the 2.th century and after the 1970s, but not in between. Outstanding issues, including future climate projections, are also discussed.

关键词： Indian Ocean western Pacific ocean-atmosphere interaction ENsO Asian monsoon

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Prediction of ENsO using multivariable deep learning

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atmospheric and Oceanic science Letters 2023年第4期16卷 51-56页

作者： Yue Chen Xiaomeng Huang Jing-Jia Luo Yanluan Lin Jonathon s.Wright Youyu Lu Xingrong Chen Hua Jiang Pengfei Lin Ministry of Education key laboratory for Earth system {2. and Department for Earth system science Tsinghua UniversityBeijingChina institute for Climate and Application Research(ICAR)/CICFEM/KLME/ILCEC Nanjing University of Information Science and TechnologyNanjingChina Ocean and Ecosystem sciences Division Fisheries and Oceans CanadaBedford Institute of OceanographyDartmouthNova ScotiaCanada National Marine Environmental Forecasting Center State Oceanic AdministrationBeijingChina state key laboratory of {2. modeling for atmospheric sciences and geophysical fluid dynamics Institute of Atmospheric PhysicsChinese Academy of SciencesBeijingChina

本文基于残差神经网络和观测数据构建了一套深度学习多因子预报测模型,以改进厄尔尼诺-南方涛动(ENsO)的预报.该模型基于最大信息系数进行因子时空特征提取,并根据泰勒图的评估标准可自动确定关键预报因子进行预报.该模型在超前8个月以... 详细信息

本文基于残差神经网络和观测数据构建了一套深度学习多因子预报测模型,以改进厄尔尼诺-南方涛动(ENsO)的预报.该模型基于最大信息系数进行因子时空特征提取,并根据泰勒图的评估标准可自动确定关键预报因子进行预报.该模型在超前8个月以内的预报性能要优于当前传统的业务预报模式.2.11–2.18年间,该模型的预报性能优于多模式集成预报的结果.在超前6个月预报时效上,模型预报相关性可达0.82.标准化后的均方根误差仅为0.58°C,多模式集成预报的相关性和标准化后的均方根误差分别为0.70和0.73°C.该模型春季预报障碍问题有所缓解,并且自动选取的关键预报因子可用于解释热带和副热带热动力过程对于ENsO变化的影响.

关键词： ENsO预报深度学习春季预报障碍多维时空预报因子

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气候变化情景下中国因高温造成的劳动生产力损失预估

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science Bulletin 2023年第22期68卷 2827-2837,M0006页

作者：程亮亮谷魁英赵亮王会滨纪思翰刘钊黄建斌陈艺丹高学杰徐影王灿罗勇蔡闻佳宫鹏梁万年黄存瑞 school of Public Health Sun Yat-sen UniversityGuangzhou 510080China Vanke school of Public Health Tsinghua UniversityBeijing 100084China state key laboratory of {2. Modelling for Atmosphere sciences and geophysical fluid dynamics Institute of Atmospheric PhysicsChinese Academy of SciencesBeijing 100029China school of Linkong Economics and Management Beijing Institute of Economics and ManagementBeijing 100102China beijing Yanshan Earth Critical Zone National Research station University of Chinese Academy of SciencesBeijing 101408China College of Resources and Environment University of Chinese Academy of SciencesBeijing 100190China state key Joint laboratory of Environment simulation and Pollution Control School of EnvironmentTsinghua UniversityBeijing 100084China College of Earth and Planetary sciences University of Chinese Academy of SciencesBeijing 100084China Climate Change Research Centre Institute of Atmospheric PhysicsChinese Academy of SciencesBeijing 100029China National Climate Centre China Meteorological AdministrationBeijing 100081China Department of Earth system science Ministry of Education Key Laboratory for Earth System ModelingInstitute for Global Change StudiesTsinghua UniversityBeijing 100084China Department of Earth sciences and Department of Geography University of Hong KongHong Kong 999077China institute of Healthy Chin1 Tsinghua UniversityBeijing 100084China

气候变化背景下,高温会影响职业人群的工作效率并造成劳动生产力损失.本研究基于区域气候模式并采用本土化的暴露-反应函数,预估了未来气候变化情景下中国因高温造成的劳动时间损失.研究发现,与基线期的2.3亿小时高温相关劳动时间损失相... 详细信息

气候变化背景下,高温会影响职业人群的工作效率并造成劳动生产力损失.本研究基于区域气候模式并采用本土化的暴露-反应函数,预估了未来气候变化情景下中国因高温造成的劳动时间损失.研究发现,与基线期的2.3亿小时高温相关劳动时间损失相比,到2.世纪末在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下,损失将分别增加-17.8%、10.8%及12..1%.损失主要集中在华南、华中和华东地区,其中广东与河南将占到全国总损失的四分之一.因为这些区域的温度将更高、人口更密集、户外工作者在总人群中的比例较大.与RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景相比,若能实现1.5℃温控目标,将分别能够避免11.8%、33.7%和53.9%的劳动时间损失,相当于避免了全中国2.世纪中叶的0.1%、0.6%及1.4%的年均GDP损失.本研究显示未来气候变化会给中国造成严重的热相关劳动生产力损失,并强调亟需采取因地制宜的气候减缓及适应策略以保护职业人群健康.本研究对其他与中国相似的发展中国家同样具有重要意义.

关键词： Climate change Heat stress Labor Work hours lost Occupational health

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