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2016年夏季-2017年春季全国气候趋势展望
引用本文:彭京备,布和朝鲁,陈红,郎咸梅,马洁华,郑飞.2016年夏季-2017年春季全国气候趋势展望[J].中国科学院院刊,2016,31(7):830-834.
作者姓名:彭京备  布和朝鲁  陈红  郎咸梅  马洁华  郑飞
作者单位:中国科学院大气物理研究所 北京 100029,中国科学院大气物理研究所 北京 100029,中国科学院大气物理研究所 北京 100029,中国科学院大气物理研究所 北京 100029,中国科学院大气物理研究所 北京 100029,中国科学院大气物理研究所 北京 100029
基金项目:国家科技支撑课题(2015BAC03B03),气象行业专项项目(GYHY201406020)
摘    要:2016年5月,超强厄尔尼诺(El Niño)事件已经结束。预计,2016年夏季,我国主雨带位于长江中下游地区。尽管长江流域降水量偏多,但发生类似1998年夏季全流域性大洪水的可能性不大。2016年冬季至2017年春季,赤道中东太平洋可能处于拉尼娜(La Niña)状态,有利于2016/2017年冬季我国大部分地区气温偏低,2017年春季我国北方地区沙尘天气正常略偏多。

关 键 词:超级厄尔尼诺  短期气候预测  防灾减灾
修稿时间:2016/7/3 0:00:00

Seasonal Outlooks from the Summer of 2016 to Spring of 2017
Peng Jingbei,Bueh Cholaw,Chen Hong,Lang Xianmei,Ma Jiehua and Zheng Fei.Seasonal Outlooks from the Summer of 2016 to Spring of 2017[J].Bulletin of the Chinese Academy of Sciences,2016,31(7):830-834.
Authors:Peng Jingbei  Bueh Cholaw  Chen Hong  Lang Xianmei  Ma Jiehua and Zheng Fei
Institution:Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029, China,Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029, China,Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029, China,Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029, China,Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029, China and Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029, China
Abstract:The El Niño event of 2015/2016 has ended in May 2016. It is estimated that the rainfall belt will be mainly in the middle or lower reaches of Changjiang River in summer of 2016. Though the precipitation over the Changjiang River will probably increase, the extensive flood in summer of 1998 is not likely to recur. La Niña is likely to develop from the Northern Hemisphere summer to winter 2016-2017. Given this SST situation, the surface air temperature in winter tend to be anomalously cold over most regions of China, and the dust storm during spring of 2017 will be abnormally frequent over northern China.
Keywords:super El Niño  climate prediction  disaster prevention and mitigation
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