西班牙比利牛斯生態學研究所的Vicente-Serrano等綜述了大氣蒸發需求(atmospheric evaporative demand,AED)在干旱中的作用及其對氣候變化的響應。AED是一個復雜的概念,它不同于表示從土壤、自由水面和/或植被到大氣的向上水通量的ET(陸地蒸發)。AED不對應于陸-氣通量,而是對應于大氣對水的需求(即干燥或蒸發能力),是大氣邊界層狀態和動力學的函數。
理解AED對干旱的影響,對于研究當前和未來的干旱嚴重程度和干旱趨勢至關重要。雖然降水對干旱嚴重程度的影響最為明顯,但由于不同的物理和生理過程,在潮濕和干燥的環境中,AED的影響是復雜的,從而導致了不同的干旱敏感性。AED與干旱和半干旱地區干旱嚴重程度的增加有較強的相關性,干旱和半干旱地區的水限制導致AED增加,增強了ET赤字,并對低降雨量期間的環境/農業干旱產生負面影響。在濕潤地區,AED對環境/農業干旱的影響比水限制地區更為復雜,且取決于前期降水/土壤濕度。
從驅動力和反饋來看,干旱是一個復雜的現象,盡管氣象記錄不斷增加,但研究者無法就長期干旱動態及其主要驅動因素達成共識。每個干旱指標的適用性取決于所評估的干旱類型,因此將AED納入這些評估的相對重要性也是如此。

大氣蒸發需求(AED)影響環境/農業和水文系統的簡化框架。不同數字代表對干旱嚴重程度的影響不同:“1”表示AED增加導致水分脅迫增加,“2”表示增加AED幾乎沒有影響,“3”表示AED增加有間接的正效應
來源:Vicente-Serrano S M, McVicar T R, Miralles D G, et al. Unraveling the influence of atmospheric evaporative demand on drought and its response to climate change.
WIREs Climate Change, 2020, 11: e632..
(■ 侯美亭 編譯)
目前生態學中空間顯式模式和過程的分析和預測大多依賴于從標準氣象站插值的氣候數據。然而,插值氣候數據僅代表粗空間分辨率下的長期平均條件。因此,許多在精細時空分辨率下運行的氣候強迫因子被忽略。這對于與觀測高度(例如植被、雪和土壤特性)有關的影響、以及不同的棲息地環境(例如地形、輻射強迫或冷空氣匯集)的影響尤為重要。由于生活在靠近地面的生物體與這些小氣候條件的關系比與自由空氣溫度的關系更為密切,因此需要小氣候地面和近地表數據,以便對這些生物體在人為氣候變化下的變化以及它們所生活的生態系統的功能作出現實的預測。
為了填補這一關鍵空白,比利時安特衛普大學的Lembrechts以及世界范圍內眾多的科學家呼吁向SoilTemp數據庫提交溫度時間序列,SoilTemp是一個地理空間數據庫倡議,它匯編了世界各地的土壤和近地表溫度數據。目前,該數據庫包含來自51個國家的7538個溫度傳感器在所有關鍵生物群落中的時間序列。該數據庫將為改善全球對小氣候的了解鋪平道路,并彌補現有氣候數據與大多數生物和生態系統過程相關的精細時空分辨率的氣候之間的差距。

驅動小氣候的水平和垂直要素及特征
來源:Lembrechts J J, Aalto J, Ashcroft M B, et al.SoilTemp: a global database of near-surface temperature.Global Change Biology, 2020, doi:10.1111/gcb.15123.
(■ 侯美亭 編譯)
《氣象學報》(英文版)從2020年第1期起陸續推出了“新中國氣象事業70周年”的專欄文章。來自中國科學院大氣物理所、南京信息工程大學和中國氣象局系統的十余位作者從氣候與地球模式的發展、MJO對東亞的影響、熱帶海氣相互作用、PDO預測、強對流研究與業務、城市氣象、氣候變暖、氣候預測、強降水預報、邊界層高度估算以及干旱成因等方面介紹了中國在這些領域的研究進展。
中國氣象科學研究院羅亞麗等回顧了改革開放以來中國在強降水科學與預報方面的重大進展。文章從相關的天氣系統、強降水的主要區域和臺風誘發的強降水三個方面綜述了我國強降水物理機制的研究進展。從數值預報技術和客觀預報方法兩方面綜述了強降水預報技術的發展和應用。由于氣象觀測技術的迅速發展和電子計算技術的顯著進步,我國強降水研究已發展到對產生強降水的風暴的演變過程的研究以及對云微物理特征的觀測分析。對天氣系統對產生強降雨的重要性也有了更深入和更系統的認識。我國強降水的業務預報已由主觀的天氣事件預報向主觀和客觀相結合的定量降水預報發展,并向提供預報不確定性信息的概率定量降水預報發展。
在全球范圍內,暴雨預報一直是氣象業務預報中最困難的挑戰之一。2007—2019年,中國氣象局國家氣象中心發布的24 h提前量暴雨預報的TS得分增長約2.9% ,這種改進主要是由于NWP技術的進步。
中國氣象局氣象干部培訓學院的俞小鼎等綜述了近幾十年來我國強對流研究和業務的進展,重點介紹了強對流天氣的有利天氣形勢(SCW)、強對流風暴的主要組織模式(SCS)、SCW和SCS的天氣雷達回波和衛星圖像的有利環境條件和特征,以及SCW的預報和臨近預報技術。總的來說,中國科學家已經通過雷達和衛星觀測深刻了解了SCW的天氣形勢、組織和演化特征,以及中國不同類型對流天氣的機制。深入理解了對流觸發的多種類型,以及超級單體風暴和颮線的環境條件、結構和組織模式、維持機制。闡明了中尺度對流系統的組織模式、氣候分布和SCW的不同類型,以及基于雷達、衛星、閃電觀測和災調的大冰雹、龍卷、下擊暴流和破壞性對流陣風的多尺度特征和形成機制。在業務應用方面,已經開發了不同類型的識別和中尺度分析技術,以及利用“配料法”和深度學習算法等方法的各種預測和臨近預報技術。因此,我國SCW業務預報水平得到了顯著提升。
對2010—2015年4—9月國家氣象中心SCW預報的驗證結果表明,SCW業務預報能力有明顯的上升趨

中國氣象局國家氣象中心2007—2019年24 h強降水預報(≥50 mm/d)TS評分(2019年的TS評分為1—9月)
來源:Luo Y L, Sun J S, Li Y, et al, Science and prediction of heavy rainfall over China: Research progress since the reform and opening-up of new China.Journal of Meteorological Research, 2020, 34(3), 427-459, doi:10.1007/s13351-020-0006-x勢,在相同的預報時段和提前量,雷暴、短時強降水(SDHR)、對流陣風(CGs)和冰雹預報能力依次下降。CGs和冰雹的預報能力明顯低于前兩類,但發生大面積的CGs和冰雹時預測能力通常較高。

2010—2015年分類SCW預報的年度TS評分
來源:Yu X D, ZhengY G. Advances in severe convection research and operation in China.Journal of Meteorological Research, 2020, 34(2), 189-217, doi:10.1007/s13351-020-9875-2
Advances in Meteorological Science and Technology2020年3期