DOI：https://doi.org/10.1007/s00382-024-07436-3
主要内容：
强风对环境和社会有明显的影响。它会影响空气污染物的扩散、土地侵蚀和建筑物损坏，对人员和财产造成严重危害。然而，极端风的变化和变异在很大程度上仍是未知的，特别是在全球高海拔地区，例如青藏高原。本研究利用 1973–2020 年均质化的近地面每日最大风速观测数据，首次分析了青藏高原极端风速的变化。
主要结论：
结果表明，1973–2020 年期间，大多数站点的每日最大风速显著下降，其中春季下降幅度最大。每日最大风速超过 95% 百分位数的频率也显示出类似的减速模式。检测到的下降与大规模大气环流有关，特别是西风和季风模式的变化，这解释了 35%~57% 的每日最大风速异常变化。此外，本研究表明，（a）地转风、（b）大气热层不稳定性、（c）垂直风切变和（d）青藏高原低涡的变化也导致了每日最大风速的下降趋势。
主要图表：
图2.1973–2020 年青藏高原 104 个均质站 DMWS平均值、最大值、最小值和标准差（ms -1 ）的年度和季节空间分布。
图3.1973–2020 年青藏高原 104 个均质站 DMWS（ms -1 ）的年度和季节性箱线图。图中分别表示平均点（黑点）、中值（红线）、最大值和最小值（线）以及第 25 和第 75 百分位数范围（方框）
图4.1973-2020 年青藏高原的年度和季节性 DMWS。所有站点的 DMWS 异常（单位：ms -1）计算为与 1981-2010 年平均值的偏差。黑色实线表示 11 年高斯低通滤波器。每个图还显示了长期趋势的幅度（单位：ms -1 dec -1）和统计显著性（p水平）
图5.1973–2020 年青藏高原 104 个站点 DMWS符号、震级（单位：ms -1 dec 1 ）和年度和季节趋势显著性的空间分布。(a) 部分的图例适用于所有其他部分
图6.1973–2020 年青藏高原DMWS95 平均频率（天数 dec -1）的年度和季节性趋势。11 年高斯低通滤波器也以黑色实线表示
图7.1973 年至 2020 年青藏高原DMWS95 频率（以天数为单位）的符号、量级（以毫秒为单位）的空间分布以及年度和季节性趋势的统计显著性。( a ) 部分的图例适用于所有其他部分。
图8.1973–2020 年大气环流模式的变化和趋势（p < 0.05）。11 年高斯低通滤波器也以黑色实线表示。
图11.1973–2020 年青藏高原及周边地区 500 hPa年度和季节性地转风速趋势（单位：ms -1 dec -1）的空间分布。小黑色“·”表示在p < 0.05时趋势显著的网格单元
图14.1973–2020 年 TPV 的变化和显著性（p < 0.05）。TPV 表示中尺度至天气尺度的天气系统变化（均在第 2.3节中定义）。11 年高斯低通滤波器也以黑色实线表示。
