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气候变化研究进展
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青藏高原大气热源及其估算的不确定性因素
罗小青1,2,徐建军1,2
1广东海洋大学南海海洋气象研究院,湛江 524088;
2广东海洋大学海洋与气象学院,湛江 524088
Estimate of atmospheric heat source over Tibetan Plateau and its uncertainties
LUO Xiao-Qing1, 2, XU Jian-Jun1, 2
1 South China Sea Institute of Marine Meteorology, Guangdong Ocean University, Zhanjiang 524088, China;
2 College of Ocean and Meteorology, Guangdong Ocean University, Zhanjiang 524088, China
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摘要 基于1980—2016年的4套再分析资料(NCEP/DOE资料、MERRA2资料、ERA-Interim资料和JRA-55资料),采用计算大气热源的正算法和倒算法,研究青藏高原大气热源及其计算的不确定性因素,得到以下结论:(1)计算方法和资料均会导致结果的不确定性,正算法只能得到整层热源,而倒算法可得到热源垂直结构,但其结果准确性依赖于再分析资料精度;(2)对比4套再分析资料计算结果发现,正算法结果较倒算法结果普遍偏高,采用ERA-Interim资料,基于两种方法计算的大气热源年代际变化趋势一致。基于4套资料,采用倒算法计算的热源在1980—2016年呈现明显的年代际变化特征;(3)夏半年(3—8月)强热源区主要分布在青藏高原中东部,热源自下而上呈源?汇?源分布;(4)基于正算法和ERA-Interim资料估算的夏半年的降水潜热在喜马拉雅山南坡显著偏小,高原西部地区和南部冈底斯山一带则明显偏大。
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关键词:  青藏高原')" href="#">青藏高原  大气热源  不确定性  正算法  倒算法    
Abstract: The atmospheric heat source (AHS) over Tibetan Plateau (TP) during 1980?2016 was calculated using four reanalysis data (NCEP/DOE, MERRA2, ERA-Interim and JRA-55 data), and the uncertainties was also discussed. The main conclusions are as follows: (1) Methods and data can both make deviation. Indirect method can not only get the whole layer of AHS, but also the vertical structure of AHS, while its estimation precision mainly depends on reanalysis data. (2) Compared with four reanalysis data, we found that adopting two methods with ERA-Interim data can get consistent inter-decadal variation of AHS over TP, while the AHS value calculated by direct method is greater than the indirect method. The results from four reanalysis data by indirect method obtained the obviously identical decadal variation during 1980?2016. (3) Positive AHS mainly distributed in the center and eastern of TP during March?August, and the vertical structure of AHS is source-sink-source from surface to high troposphere. (4) The results revealed that latent heat flux calculated by ERA-Interim data is stronger in the western and Southern Gangdise, and is weaken in the South slope of Himalaya Range.
Key words:  Tibetan Plateau    Atmospheric heat source    Uncertainties     Direct method    Indirect method
收稿日期:  2018-07-31      修回日期:  2018-09-13           出版日期:  2019-01-02      发布日期:  2019-01-02     
通讯作者:  罗小青   
引用本文:    
罗小青 徐建军. 青藏高原大气热源及其估算的不确定性因素[J]. 气候变化研究进展, 10.12006/j.issn.1673-1719.2018.111.
LUO Xiao-Qing, XU Jian-Jun. Estimate of atmospheric heat source over Tibetan Plateau and its uncertainties. Climate Change Research, 0, (): 0-0.
链接本文:  
http://www.climatechange.cn/CN/10.12006/j.issn.1673-1719.2018.111
[1] 江晓菲,李伟,游庆龙. 中国未来极端气温变化的概率预估及其不确定性[J]. 气候变化研究进展, 2018, 14(3): 228-236.
[2] 胡恒智, 顾婷婷, 田展. 气候变化背景下的洪涝风险稳健决策方法评述[J]. 气候变化研究进展, 2018, 14(1): 77-85.
[3] 江远安, 尹宜舟, 陈鹏翔, 孙赫敏, 樊静. 1961-2014年新疆降水极值概率特征及拟合不确定性分析[J]. 气候变化研究进展, 2017, 13(1): 52-60.
[4] 刘艳丽,张建云,王国庆,金君良,鲍振鑫,刘翠善,胡庆芳. 环境变化对流域水文水资源的影响评估及不确定性研究进展[J]. 气候变化研究进展, 2015, 11(2): 102-110.
[5] 张晓华, 高云, 祁悦, 傅莎. IPCC第五次评估报告第一工作组主要结论对《联合国气候变化框架公约》进程的影响分析[J]. 气候变化研究进展, 2014, 10(1): 14-19.
[6] 滕飞 何建坤 高云 董文杰. 2℃温升目标下排放空间及路径的不确定性分析[J]. 气候变化研究进展, 2013, 9(6): 414-420.
[7] 吴绍洪 潘韬 贺山峰. 气候变化风险研究的初步探讨[J]. 气候变化研究进展, 2011, 7(5): 363-368.
[8] 曹丽娟 严中伟. 地面气候资料均一性研究进展[J]. 气候变化研究进展, 2011, 7(2): 129-135.
[9] 李博;周天军. 基于IPCC A1B情景的中国未来气候变化预估:多模式集合结果及其不确定性[J]. 气候变化研究进展, 2010, 6(04): 270-276.
[10] 效存德;. 南极地区气候系统变化: 过去、现在和将来[J]. 气候变化研究进展, 2008, 04(001): 1-7.
[11] Martin R Manning. IPCC第四次评估报告中对不确定性的处理方法[J]. 气候变化研究进展, 2006, 02(05): 233-237.
[12] 林而达 许吟隆 蒋金荷 李玉娥 杨修 张建云 李从先 吴绍洪 赵宗群 吴建国 居辉 严昌荣 王守荣 刘允芬 杜碧兰 赵成义 秦保芳 刘春蓁 黄朝迎 张小全 马世铭 . 气候变化国家评估报告(II):气候变化的影响与适应[J]. 气候变化研究进展, 2006, 02(02): 51-56.
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