对青藏高原的隆升与第四纪古季风气候的形成和发展若干问题的探讨

通过分析青藏高原的隆升时期及其幅度，论述了古季风气候形成的时间及其发展变咒的特征。晚更新世束，青藏高原上升到3000米脚上，高原季风开始形成。根据第四系地层和古生物特点，认为第四纪冰期与间冰期的古季风特点有很大区别。     

从中国古植被记录看东亚季风的年龄

我国最近发现的早中新世季风记录，对东亚季风系统何时形成又提出了疑问．现代季风系统的一个明显特征，在于它打乱了行星气候系统纬向分布的带状模式，因而地质记录中季风气候地理模式的出现，就应当意味着季风系统的建立．据此汇总了中国大陆125个地点所获得的古植物和岩性资料，揭示了两种完全不同的气候分带模式：早第三纪宽阔的干旱带由西向东横跨中国大陆，而晚第三纪至今的干旱带仅局限在中国西北部．渐新世／中新世交界时气候系统的大改组，就是现代东亚季风建立的证据．其后，季风系统在晚第三纪又经历了巨大变化，包括15～13Ma前、8Ma、3Ma前干旱气候的加剧和季风系统的加强．所获得的新资料并不支持亚洲季风系统起源于约8Ma前这一观点，而认为东亚大约是在晚渐新世向季风气候转变这一假设更为合适．     

青藏高原隆起与中国自然环境的演化

青藏高原隆起最终奠定了我国现代地貌格局与地形特点,我国现代季风环流的建立与高原隆起有直接关系。我国现代季风与第三纪末的古季风在成因与强度上有质的差异。伴随高原的隆起,我国自然地理环境从上新世末的以行星风系为主的区域分异演变成现今的三大地理区。     

对“南亚季风形成原因”的思考

本文认为“亚洲南部的季风,主要是由行星风带的季节移动而引起的,但也有海陆热力差异的影响”的观点是不合理的。亚洲南部的季风(下称南亚季风)和亚洲东部的季风(下称东亚季风)一样,都属于海陆季风,主要是由海陆之间的热力差异引起的。行星风带的季节移动对南亚地区的影响强度受到海陆热力差异的制约,其固有的季节移动作用,对南亚季风形成只起加强的作用。南亚夏季的过赤道西南风强大,是大陆及青藏高原热力作用的结果。没有东南信风带的季节移动,南亚地区也会有西南季风出现。     

利用遥感反演的叶面积指数研究中国东部生态系统对东亚季风的响应

利用遥感信息反演的叶面积指数(LAI)数据和生物气候数据,研究区域尺度的植被生态系统季节和年际变化对东亚季风的响应.结果发现,中国东部季风区的植被生态系统与东亚季风气候呈显著的年际和季节变化相关.在季节尺度上表现为随着东亚季风从春季到秋季的由南向北的推进过程,植被生态系统出现明显的季节变化;在年际尺度上,高的LAI出现于强的东亚季风年,而低的LAI值则与弱的东亚季风年相对应.证明中国东部季风区呈现出季风驱动生态系统的明显特征,而且LAI可显示这一强的信号.     

从陆架泥质沉积中寻找高分辨率的全新世东亚季风记录

当前对全新世东亚季风的研究,一是重造了不同地区的季风气候与环境特点,分析、划分了不同的阶段并总结了各阶段的特点;二是通过高分辨率的气候代用指标进一步开展定量古气候研究,揭示其变化与周期,探讨其驱动机制.已有的研究主要来自陆地,而利用海洋沉积物研究季风则集中在深海;且主要体现的是气候整体变化特征或侧重于夏季风,而专门论述全新世东亚冬季风的报道则较少;尚未在短时间尺度上有效地确定全新世东亚冬、夏季风的关系及其驱动机制.该文指出,可以利用中国边缘海陆架泥质沉积开展全新世高分辨率的东亚古季风研究,其粒度和Rb/Sr比值等元素地球化学指标可分别作为高分辨率的东亚冬、夏季风演化的替代性指标.     

青藏高原在我国季风形成中的作用

通过高原隆起与季风形成时，西伯利亚高压和印度低压的形成时代，高原下垫面感热通量极值中心与季风环流中心的对应关系以及高原热力作用使高原季风能够在对流层中部建立等四个方面分析，说明了青藏高原的存在，是我国季风形成中的一个必要条件．     

用湿位涡定义的南海西南季风指数及其与我国区域降水的关系研究

使用美国NCEP／NCAR1958－1997年逐日资料,对南海季风爆发前后的气象要素场作了分析。结果表明：南海季风爆发时,南海南、北部要素场变化有差异,北部西南季风爆发特征更为显著。针对南海西南季风爆发特征,提出了用湿位势涡度定义季风指数,它能很好地反映夏季风爆发的特征。其中,用湿位热涡度定义的季风指数对长江中下及华北华南地区的旱涝具有一定的预示性。相关分析表明：前一年冬季的季风指数和秋季的季风指数分别与华北次年夏季降水、华南次年春季降水有显著的相关,而当年夏季的季风指数与长江中下游当年秋季降水呈显著正相关。     

云南5月强降水天气与亚洲季风变化的关系

 利用相关分析和EOF方法,研究了云南5月大雨、暴雨日数与亚洲季风这一大尺度气候环流背景变化的关系.研究结果表明,云南5月强降水天气与南亚季风强度指数相关较好,其中同期5月,相关系数为0.493,前期4月,相关系数为0.447,均超过了99%的显著性水平;其次是前期1月,相关系数为0.312,通过了95%的显著性检验.而云南5月强降水天气仅与前期4月南海季风强度指数相关较好,相关系数为0.415,通过了98%的显著性检验,与其他月份相关不显著.同时11a滑动相关系数也清楚地反映了南亚季风对云南5月强降水天气的影响大于南海季风.另外,利用EOF方法,获得了云南5月大雨、暴雨日数3种主要的空间分布型:全省一致型(除昭通市)、西部和东部、南部相反型以及东部和西部、南部相反型.第1类型与亚洲季风强度指数关系较为密切,特别是与南亚季风;第2类型主要与南海季风相关较好,第3类型受亚洲季风强度的影响不大.     

云南年降水与亚洲季风活动的关系

利用相关分析方法,研究了云南年降水与亚洲季风这一大尺度气候环流背景变化的关系。研究结果表明,云南年降水与南海季风轻度指数相关较好,有4个月通过了90%的显著性检验,其中1月份的0.280通过了95%的显著性检验(0.2732),6月份的-0.345通过了98%的显著性检验(0.3218)。同时,11a滑动相关系数也能清楚地反映亚洲季风对云南年降水的影响。     

云南夏季风演变诊断分析

利用“三角形方法”,分别对云南西部、中部和东部３个三角形区域的水汽通量散度,假相当位温,垂直速度等物理量进行诊断分析,发现１９８０年夏季云南先后受到东亚季风和印度季风的影响．其中,东亚季风首先影响东部地区;之后,印度季风爆发,并影响西部、中部和东部地区,其影响范围和强度都超过了东亚季风;而东部受到两个季风系统的影响,是两种季风的交汇之处．     

Origin of summer monsoon rainfall identified by δ18O in precipitation

A negative correlation between δ^18O in monsoon precipitation and f, the ratio of precipitable water in monsoon region to that in water source area, is hypothesized. Using the Rayleigh model, a new method for identifying origin of summer monsoon rainfall is developed based on the hypothesis. In order to validate the method, the isotopic data at New Delhi, a typical station in the southwest monsoon region, and Hong Kong, a typical station in the southeast monsoon region, were collected and analyzed for case studies. The case studies indicate that the water source areas of the monsoon rairdall at the two stations identified by the method are accordant with the general atmosphere circulation patterns. The method developed in this paper is significantly important for tracing the origin of summer monsoon precipitation.     

东亚季风经向环流数值模拟及结果分析Ⅱ．模式性能检测及个例分析

局地径向环流诊断模式性能检验及对1994年5月1日世界时12时东亚季风区局地平均经向环流的模拟分析,分析所用的是经中科院大气物理研究所处理过的NCEP／NCAR再分析逐日资料,结果表明,在现行资料条件下模拟达到了预期的效果,证明该模式对局地经圆环流模拟性能良好,在此基础上,根据线性方程的叠加原理,进一步诊断分析方程中强迫项对向环流所起的作用。对1994年5月1日世界时12时东亚季风区局地平均径向环流而言,模拟出的各项的作用与对天气实况进行理论上的定性分析结果是相吻合的,在东亚季风区的经向环流形成过程,温度平流及绝热加热的作用相当显著,非绝热加热的作用在本文中没有作确切地比较,因其计算受到水汽资料精度和各层辐射资料缺乏的限制,另外,对流中的云物理过程也暂时未加以考虑。     

Study on response of ecosystem to the East Asian monsoon in eastern China using LAI data derived from remote sensing information

Based on the leaf area index (LAI) data derived from remote sensing information and eco-climate data, the responses of regional ecosystem variations in seasonal and interannual scales to the East Asian monsoon are studied. It is found that the vegetation ecosystems of eastern China are remarkably correlated with the East Asian monsoon in seasonal and interannual scales. In the seasonal timescale, the obvious variations of the vegetation ecosystems occur with the development of the East Asian monsoon from the south in the spring to the north in the autumn. In the interannual scale, high LAI appears in the strong East Asian monsoon year, whereas low LAI is related to the weak East Asian monsoon year. These further lead to the characteristic of "monsoon-driven ecosystem" in the eastern China monsoon region, which can be revealed by LAI.     

季风的年变程

对流层低层的风可以看成是二部分的组合,一部分是季风,而另一部分是非季风的行星风。在对流层低层行星风的季节性变化很小,所以可以用多年平均的年平均风来代表。这样,就可以将季风从实际风中分离出来。作者用这种分离出来的季风讨论了亚洲、非洲、澳洲和印度尼西亚四个著名的季风区季风的年变程。     

东亚和南亚夏季风气候特征分析

利用１９８２～１９９６年的ＮＣＥＰ再分析资料对东亚地区和南亚地区夏季风的气候特征进行了分析．结果表明：①东亚地区夏季风环流圈的建立比南亚地区夏季风环流圈的建立大约早５个候．②东亚地区低层西风存在２次持续加强过程，而南亚地区低层西风的加强则无明显的阶段性．③西南风首先于４月第４候出现在２５°Ｎ，５月第４候向北推到７５～１２５°Ｎ，于６月第３候影响到３０°Ｎ．２２５°Ｎ以北西南风减弱南撤迅速，以南则减弱南撤缓慢．６～９月间，整个东亚和南亚夏季风区存在明显的波动．④积云对流区在东亚地区的主要特征表现为５月４候的突变，而在南亚地区的主要特征则表现在６月３候的突变．即ＯＬＲ场的变化与东亚和南亚夏季风的进退有密切关系，但积云对流的演变特征的体现比流场特征的体现似乎约迟１候     

Decadal change of the East Asian summer monsoon and its related surface temperature in Asia-Pacific during 1880–2004

The East Asian summer monsoon （EASM） and its related change of surface temperature in the past century were not clearly ad- dressed due to absence of atmospheric reanalysis data before 1948. On the benchmark of station-observed sea level pressure （SLP） in China, we utilized multiple SLP datasets and evaluated their qualities in measuring the SLP-based EASM index （EASMI）. It is found that the EASMI based on the SLP of the Hadley center version 2 （HadSLP2） has shown the best performance on the inter- annual and decadal time scales. Instead of showing a linear weakening trend pointed out by the previous study, the EASMI has likely exhibited the decadal variability, characterized by weakened trends during 1880-1906, 1921-1936, and 1960-2004, and with enhanced trends during 1906-1921 and 1936-1960, respectively. Corresponding to the weakened and enhanced periods of EASMI since the 1920s, the surface air temperature （SAT） index （SATI） averaged in eastern China has likely shown a warming and a cooling trend, respectively. However, the decadal abrupt transitions between the two indices do not occur concurrently, which results in a weak correlation between two indices on the decadal time scale. Further analysis indicates that there are four key regions where the SAT is significantly correlated with the EASMI, suggesting the joint impact of surface temperature in Asia-Pacific on the EASM during 1880-2004. In which, the decadal change of SAT near the Lake Baikal plays an important role in the linear trends of the EASM before and after 1960.