澳大利亚东部地区降水预测与温带气旋的联系外文翻译资料

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澳大利亚东部地区降水预测与温带气旋的联系

Andrew J. Dowdy, Graham A. Mills, Bertrand Timbal,

Morwenna Griffiths and Yang Wang

澳大利亚天气和气候研究中心，澳大利亚，墨尔本

（投稿日期 2012年8月，修订日期 2013年3月）

沿着澳大利亚东海岸的暴雨事件往往与被称为东海岸地点的温带气旋的发生有关。这样的降水事件对径流和可用水量贡献明显，其后果可以是有益的（增加蓄水），但也有可能由于山洪和大的水灾造成重大不利影响。因此，未来各种降水事件的频率的任何趋势在规划中都十分重要。降雨观测网格分析用于开发沿澳大利亚东海岸三种不同的降水分布。这些强降水气候学相互对比空间特点并结合河流流量观测，找出大流量事件。东海岸低发生的可能性的诊断，以再分析资料和以前证明是足够大的规模的可以以全球气候模型来解决为基础，适合于考察强降雨和河流流入的发生事件。诊断被发现提供了一个有用的手段来确定发生暴雨事件的可能性，指出越来越多增加降雨量的降雨事件在发生。检查和诊断暴雨的季节性和地域性变化。然后，诊断应用到全球气候模型（HadCM3.0）模拟当前和未来气候，研究与增加大气温室气体浓度对在本地区温带气旋相关的强降雨和流入事件的影响。根据季节和纬度，在第二十一世纪末的高排放情景分析，结果表明，这些特定的类暴雨事件的频率大约有8％到25％被降低。结果与全球气候模型直接模拟的期望降水从20世纪到21世纪变化进行比较。

引言

澳大利亚东海岸的气候不同于澳大利亚东部其他地区，与东部沿海地区降雨不遵循相同的大规模环境影响关系,如厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)发生在澳大利亚东部的其他部分 (Timbal 2010, Timbal and Hendon 2011)。在这一地区的极端天气事件往往与强烈的被称为东海岸低点的温带气旋的发生有关（ECLS），包括暴雨、强风和强波事件(McInnes et al. 1992, Short and Treneman1992, Hopkins and Holland 1997, McInnes et al. 2002, Speer 2008, Mills et al. 2010)。此外，主要流入悉尼水库的水已被证明与ECL事件产生的降水相关。(Pepler and Rakich 2010)。暴雨过程模拟是一个复杂的问题，其不确定性往往与降雨分布的上端有关。例如，皮特曼和帕金斯（2008）发现不同的全球气候模型（GCM）之间的差异，他们从CMIP3研究模拟了十次证实在99.7%的概率下比平均雨量大。一些研究还表明，在悉尼地区强降雨事件的频率和幅度的变化标志可能是彼此相反的(Jakob et al. 2011)。

从政府间气候变化专门委员会第四次评估报告 (Solomon etal. 2007)提出的极端事件的关键重点，随着许多人为气候变化的带来的后果，预计将经历极端天气发生的变化。然而，评估极端事件的气候，如温带气旋和相关灾害性天气影响，目前在文献中没有良好表示。大气环流模型可以提供一个很好地代表性的大气的大尺度环流，但目前还没有足够的分辨率充分代表如ECL和尺度等现象或其相关（往往是极端的）降水事件强度。由于能力和目前的大气环流模型的局限性，一个大型的诊断ECL发生的可能性是最近基于500 hPa地转涡度 (Dowdy et al. 2013a)和显示在空间和时间尺度适用于有足够大的开发模式(Dowdy et al. 2013b)。在ECL的发生与强对流层上层气旋性涡旋的存在之间的这些研究确定的连接带来了一个问题，暴雨和河流流入事件的发生与强烈的对流层上层气旋性涡改变是否有关联。本研究采用降雨径流观测分析，将多个发生在东部沿海地区不同的暴雨事件分类。一个诊断的能力,依据上层对流层气旋性涡度，通过对期间为1979年至2010年的暴雨事件施加诊断为再分析，并比较这与强降水事件的发生。对季节性和地区性的变化进行检测。然后将诊断应用于当前和未来的气候模式模拟研究增加大气中温室气体的浓度对东部沿海地区的强降雨事件的影响。

资料与方法

降雨气候学

强降雨事件的研究在澳大利亚东海岸的两个不同的区域（图1），每一个横跨5纬度：北部地区（28°S至33°S）和南部地区（33°S°至38°S）。这些地区的西部边界是大分水岭脊线（截断为147.5°E，作为本文研究的重点是在东部沿海地区），与东部边界的海岸线。降雨数据来自澳大利亚水资源项目(AWAP)网格分析降雨观测涵盖了1979年到2010年时期(Jones et al. 2009）。此数据集整个澳大利亚（大约5公里分辨率的两个经度和纬度）在0.05°分辨率网格与降雨量有效期为自上午9时在24小时内到上午9:00当地时间（LT）的日降雨量。

图1.地图的东海岸地区呈现在这项研究中使用的两个亚区：北部地区（黄色）和南部地区（绿色）。国家边界，省会城市，纬度和经度如图所示。

(i) 局部和广泛的降雨事件

对于每个区域，给定的一天被定义为具有“本地化降雨事件”，如果在区域内的单个网格点最大降雨量超过这一地区这个数量在研究期间的90%，同样，一个普遍降雨事件是发生在一个特定的日子和地区，如果在一个特定区域内的所有网格点的雨量总和高于该地区这个量的90%，通过假设在网格点每毫米的降雨总是发生计算降水量的总和（在经度和纬度具有0.05度分辨率）。90%的临界值准则用于限定局部的和普遍的降雨事件显示的每个区域和季节（表1），夏季和冬季整个研究指的是从十一月到四月和五月到十月。

(ii)集群降雨事件

Mills et al. (2010)的一个例子如图3所示展示了上述事件类型不一定可以用相关比小识别，但强烈的类型，雨带，有时可伴有ECLS。因此，三分之一型的强降雨事件，称为“集群雨事件”，从基于聚类算法的SWAP雨量分析也可得出结论。这些雨量簇确定为规模比雷暴大的显著降雨事件，而比图1所示的区域显著小。 图1用来确定普遍降雨事件。聚类算法的第一步是识别AWAP降雨分析网格点日降雨量在1毫米以上的地方。对于符合这个标准的网格点，在所有相邻的网格点，也有超过1毫米的降雨，计算它们的总和。这导致多个不同的雨量实体在整个分析电网被识别。如果是夏季降水小于1000毫米的降雨量实体则丢弃，以便排除非常小的实体。如果任何剩余的雨量实体均位于彼此120公里之内它们被认为是一个单一的组合的实体的一部分。这种聚类方法最初被设计为应用在整个澳大利亚(Griffiths and Timbal 2012).作为这项研究的重点是在东部沿海地区的强降雨，附加条件是必需的。为了确定哪一天会被视为集群的降雨事件，两年的主观调查（2006和2010）的目的是在降雨、气压和500 hPa高度图进行检查。天气被分为三类（“是的”，“没有”或“也许”）表示降雨集群的出现与ECL事件的联系。结果表明，与ECL事件雨量簇的主要降雨相关的指标是的雨水在ESB区域内的比率和该集群的总降雨量。此分类如图2（2006）所示。所使用的第三个雨量指标是最大的网格点雨量，选择（如表1所示）的临界值，如选择为每个地区和季节10%天（因为这项研究为每个地区和每个季节在最激烈的10%天）。

总结方法，一个集群的降雨事件据说已经在其中一个研究地区发生（图1）如果降雨事件满足以下三个条件：

1.必须至少有10%集群的总降雨量在东海岸发生（排除降雨事件有关，例如，一个季风低压南移从卡奔塔利亚湾）。这是图2中的垂直线表示的。

2.集群必须位于图2所示的倾斜直线上方，下面的方程描述：

T 2.2x10⁵ *10^{minus;0.0128P} ...(1)

其中T（mm）是一个集群的总降水量（计算集群中的每个网格点的降雨的总和）和P（%） 是集群的降雨落在东部沿海的比例。

3.集群是基于在所述两个区域的最大网格点雨量排列（在图1中示出），在每个区域中排名最高的百分之十天的和季节被定义为群集降雨事件。在每个区域和季节使用不同的临界值，选择百分之十天的结果。

河流流入分布

基于澳大利亚气象局的气候和水文部门提供的澳大利亚水文参考站网络的一部分的可用的流水量数据，对强降水事件进行研究。在这项研究中所用的这两个区域中的多个站点的径流数据被获得（表2）。在一个特定的网站上有一些不可使用的数据。然而，因为在每个区域内至少有七个站点，上述方法的结果是在每个区域内的所有天至少有一个站点上有可用的数据。

图2.2006在东部沿海（ESB）确定的雨团，根据他们在EBS的总降雨量和降雨总量的比例，关系到他们是否有可能与ECL事件相关集群分为'是'（红色），'不'（黑色）或'可能'（蓝色）。

表1.用于定义局部的、普遍的每一地区得集群雨事件的限值（即90%的值）。

为了检验每个地区的大量流入事件，日流量数据先转换为每天的时间序列流入，与每天从前一天倒当天在径流变化来计算的流入。然后将所得的时间序列被转换为百分比值，分别计算每个站点的径流，从而为不同网站的数据进行加权平均。每天的时间序列，根据在该地区的所有网站的最高每日百分值，然后产生每个区域的最大流量。那天的流入大于它的90%的流入定义为一个特定的地区的“大流入事件”。这种方法确定由降雨产生的初始流上升，因为我们用匹配降雨事件这个指标，而不是用于识别大径流的持续时间。

表2 站点名称的径流资料，包括位置（经度，纬度）和区域。

径流网站名称 经度(˚S) 纬度(˚E) 区域

Henry River at Newton Boyd 29.8 152.2 北部

Wollomombi River at Coninside 30.5 152.0 北部

Apsley River at Apsley Falls 31.1 151.8 北部

Nowendoc River at Nowendoc 31.5 151.7 北部

Barnard River at Barry 31.6 151.3 北部

Goulburn River at Coggan 32.3 150.1 北部

Williams River at Tillegra 32.3 151.7 北部

Jigadee Creek at Avondale 33.1 151.5 南部

Kowmung River at Cedar Ford 33.9 150.2 南部

Nepean River at Maguires Crossing 34.5 150.5 南部

Currambene Creek at Falls Creek 35.0 150.6 南部

Corang River at Hockeys 35.1 150.0 南部

Shoalhaven River at Warri 35.3 149.7 南部

Clyd River at Brooman 35.5 150.2 南部

Tuross River at Tuross Vale 36.3 149.5 南部

Rutherford Creek at Brown Mountain 36.6 149.4 南部

Genoa River at The Gorge 37.4 149.5 南部

Errinundra River at Errinundra 37.4 148.9 南部

诊断方法

诊断的Dowdy et al. (2011) 开发，是基于对流层上层地转涡，xi;，由科里奥利参数除以位势的拉普拉斯计算：

xi;=1/fnabla;²Phi; ...(2)

其中f是科氏参数,nabla;²Phi;是位势的拉普拉斯。

根据一系列有关潜在的诊断数量的系统检查，这种特殊的诊断数量与ECL事件的发生有关(Speer et

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