摘要：现代南海上层水体结构具有鲜明的季节特征,反映了季节性风场通过动力与热力过程施加的强烈影响;这种风场对上层水体结构的调控同样存在于地质历史时期,借此,长时间尺度上的东亚季风强度变化能够在南海沉积中留下记录,对相关高分辨率样品的研究继而可以从海洋的角度发掘出新的季风信息,成为对现有古季风资料的重要补充。本研究利用南海北部岩芯总长为50.8 m的MD12-3432站位(19°16.88'N,116°14.52'E;水深2125 m)高分辨率沉积样品,通过浮游有孔虫属种组合及其转换函数恢复了400 ka以来冬、夏季海水表层温度及温跃层深度,并对其进行频谱分析,同时对比现代观测资料及黄土粒度等古季风记录,讨论了海表温度、温跃层深度变化与东亚季风强度、表层环流格局等因素的关系。结果表明,晚更新世以来南海北部海表温度具有显著的100 ka冰期-间冰期旋回,冬季海表温度降幅可达8℃,是冰期冬季风增强与表层环流变化的共同结果。此外,冬季海表温度与温跃层深度重建结果均具有明显的67 ka周期,可能代表了东亚冬季风风速在南海北部的变化周期。同时,温跃层深度中未出现100 ka周期,可能指示冰期-间冰期旋回中表层环流的变化对其影响较弱,温跃层的加深主要由东亚冬季风的增强造成。

摘要：基于美国国家大气中心的CAM3.0模式,设计3组数值试验,以研究春季印度洋偶极子(IOD)海表温度异常对东亚夏季风的影响及其可能机制。结果表明:在IOD正位相年,对印度洋关键海区的春季海表温度加入强迫后,同期夏季(6—8月)的东亚夏季风明显偏弱:副热带高压位置偏南,长江流域上升运动加强、降水偏多,南海地区下沉运动加强、降水偏少、南海季风偏弱。还从经向、纬向垂直环流圈角度分析了IOD对东亚夏季风的可能影响机制:IOD正位相年,在IOD正SSTA区域(热带西印度洋)的东侧大约75°E附近能激发出上升运动,而在IOD负SSTA区域(热带东印度洋)的东侧大约110°E附近出现下沉运动,从而构成一个完整的纬向垂直环流圈;110°E附近的下沉运动又可能通过经向垂直环流圈影响南海和东亚副热带地区,造成东亚经度上赤道地区为上升运动、南海地区为下沉运动、长江流域为上升运动的异常经圈环流,从而使得东亚夏季风(包括南海季风和东亚副热带季风)整体偏弱。

摘要：地理实验是培养学生地理核心素养重要的教学方法。文章通过设置模拟实验,分析、比较实验数据,推测东亚季风的形成原因及季风气候的分布和特种证,以此培养学生的观察、想象、操作能力和地理学科核心素养。

摘要：本文应用中科院大气所二室设计的二层球谱模式,并引入 OSU 二层格点模式的物理过程,模拟了5月东亚夏季风的形成。通过四个试验的分析对比,揭示出:5月东亚季风的越赤道气流并不出现在105°E 附近,它位于45°—90°E 之间,但分析表明来自南半球的影响并不重要;海陆热力差异对低层西南风的形成起了一定的作用,但以地形的作用占主要,地形的动力作用在高原东南侧形成一个低压或槽,热力作用又使得它们加强并移近高原,于是形成了季风低压和季风槽。

摘要：文中利用中国科学院大气物理研究所设计的两层大气环流模式 ,模拟研究了北极海冰厚度和面积变化对大气环流的影响 ,尤其是对东亚区域气候变化的影响。模式中海冰厚度处理趋于合理分布 ,导致东亚冬、夏季风偏强 ,使冬季西伯利亚高压和冰岛低压的模拟结果更趋合理 ;另一方面 ,海冰厚度变化可以激发出跨越欧亚大陆的行星波传播 ,在低纬度地区 ,该行星波由西太平洋向东太平洋地区传播 ;海冰厚度变化对低纬度地区的对流活动也有影响。冬季北极巴伦支海海冰变化对后期大气环流也有显著的影响。数值模拟结果表明 :冬季巴伦支海海冰偏多 (少 )时 ,春季 (4～ 6月 )北太平洋中部海平面气压升高 (降低 ) ,阿留申低压减弱 (加深 ) ,有利于春季白令海海冰偏少 (多 ) ;而夏季 ,亚洲大陆热低压加深 (减弱 ) ,5 0 0 h Pa西太平洋副热带高压位置偏北 (南 )、强度偏强 (弱 ) ,东亚夏季风易偏强 (弱 )。

摘要：选择处于典型季风区中国内部湖北神农架地区青天洞一支具有连续清晰年纹层发育的石笋样品(QT6),通过精确的年纹层计数,结合高精度230Th年龄,建立2592～1225aB.P.期间长达1367a的石笋δ18O时间序列。石笋δ18O记录的17个持续时间在80a左右的峰谷旋回,与格陵兰冰芯δ18O记录具有非常好的一一对应关系,说明在年代际尺度上石笋δ18O同样能反映区域性气候变化,可能的机制是北高纬温度的变化通过大气传输影响热带辐合带(ITCZ)的迁移,从而影响东亚季风的强弱变化。

摘要：利用中国160站降水记录及欧洲中心ERA-Interim再分析数据等构建了16种线性回归降水预测模型,包括"站点"降水直接/间接预测模型(间接模型是指先预测东亚季风指数,再以此估计站点降水),以及"区域-站点"降水直接/间接预测模型,即先预测一个区域的降水再分配到站点。此外,还构建了所有模型集合的降水预测模型。预报因子包括两种ENSO指数、北大西洋涛动(NAO)指数和青藏高原积雪深度等4个因子。模型亦分为3因子和4因子(包括积雪因子)组及对降水取/不取对数组等前处理。2005—2016年的回报试验表明,"站点"模型优于"区域-站点"模型,对降水取对数模型优于不取对数模型。另外,"站点"模型组中的间接降水预测模型优于直接模型,但"区域-站点"组却相反。ERA-Interim积雪深度资料不确定性带来的偏差超过该因子对降水预测的贡献。平均PS评分最高的是3因子的直接站点降水取对数模型(MDS-3Ln),平均达到71分,高于集合模型(MEM)得分。这些结果表明,线性回归降水模型的设计理念与实际预测效果可能并不一致,其原因是因子的选取或数学处理过程会引入新的不确定性或偏差,必须综合评估各种设计方案的"成本-效益"关系。