河西走廊东部强降温变化特征和典型环流型

利用河西走廊东部1961—2010年5个气象站日最低气温观测资料,计算了50 a强降温24 h(48 h)最低气温下降≥8(10)℃、最低气温≤4℃次数,采用统计学方法系统分析了该区域强降温的时空分布以及强度等气候特征,然后利用19912010年ECMWF 500 hPa(2.5°×2.5°)数值预报格点资料,分析了该地强降温的环流特征,最后研究了强降温次数与大气环流特征量的关系。结果表明,受地形地貌、地表植被以及山脉阻挡的影响,河西走廊东部强降温次数的地域分布存在明显差异,海拔较高的山区和北部沙漠边缘强降温次数明显多于绿洲平原区。强降温天气具有明显的区域性特征,随着强降温站数的增多,强降温的次数在减少;24和48 h强降温年代、年次数总体呈减少趋势,其强降温次数时间序列均存在4~6 a的准周期变化,但未出现突变现象。强降温天气主要发生在1-5和9-12月,4月强降温次数最多。各强度强降温次数的变率较大,随着降温强度的增大,强降温次数迅速减少,24 h强降温强度呈较弱减弱趋势,48 h强降温强度呈较弱增强趋势。河西走廊东部强降温天气的典型环流形势分为西北气流型和偏北气流型两大类,其中西北气流型次数多于偏北气流型。河西走廊东部月强降温次数与表征高空冷空气的强度和移动路径的大气环流特征量表现为显著的正相关,说明河西走廊东部强降温次数与高空冷空气的强度和移动路径的关系密切,高空冷空气的强度和移动路径是强降温预测的强信号。     

5月初的寒潮（强降温）、强霜冻天气分析与预报模型

本文针对2004年5月初甘肃、宁夏、青海等地发生的寒潮(强降温)、强霜冻天气过程,从天气系统演变、气候背景、天气特征等方面进行了分析,结果表明,这是一次西西伯利亚横槽转竖与高原槽叠加形成强锋区,地面有鞍型场形成,过程前期增暖显著的甘肃、宁夏、青海等地出现了寒潮(强降温)或雪灾天气,并由此引起平流辐射强霜冻。另外,本文介绍了甘肃平凉市寒潮(强降温)、强霜冻预报模型及其在这次过程预报中的作用。     

烟台冷流强降雪天气预报指标统计分析

通过对1971-2000年期间发生在山东半岛北部（烟台）的冷流强降雪天气过程统计分析，得出了冬季不同月份的冷流强降雪天气预报指标，为预报冷流强降雪提供了依据。     

NMC强天气模式诊断变量和概率预报产品及初步应用检验

国家气象中心针对强天气预报的特点开发了强天气模式诊断变量和概率预报产品,包括T639全球模式强天气诊断变量产品、基于GRAPES_RUC的中尺度精细化强天气诊断变量产品、基于WRF中尺度模式的区域中尺度集合概率预报产品,于2009年从无到有建立了一套完整的强天气数值预报产品库,提供确定性预报产品和不确定信息的概率产品,为强天气预报业务的开展打下了良好的基础。应用上述产品对"6.3"河南飑线天气的模式预报能力的分析表明,高分辨率模式对强对流天气的预报能力有了较大的提高,但对于强天气预报,15km分辨率仍然不足够高,且产品显示的时空分辨率都应在现有基础上提高,才能更好地展示数值预报产品对强对流过程发生发展和演变过程。     

阿拉善盟“4·24”强沙尘暴天气过程分析

应用基本气象资料,对2010年4月24—25日阿拉善盟强沙尘暴天气过程进行了天气和动力诊断分析。结果表明:气旋后部有强冷暖空气交汇,造成水平温度梯度增大,从而加大了垂直切变偏差风。同时,强变压梯度和强斜压性形成了变压风,引起了不稳定能量的释放,从而引发地面大风,产生强沙尘暴。高空急流的活动会促使下沉运动,有利于地面气旋加强,造成低层辐合,高层辐散,非常有利于对流的发生与发展。     

2008-2012年四川强小时雨强的时空分布特征

利用2008-2012年四川157个基本测站和895个区域自动站的逐时降水资料,通过统计诊断方法分析了四川的强小时雨强发生频次、极值的时空分布特征,得到如下主要结论:(1)四川每年出现20 mm·h~(-1)以上的强小时雨强达3537.8次,平均每年的强小时雨强极值均超过了100 mm·h~(-1),并在2012年呈一个跃升的趋势。(2)四川强小时雨强落区主要集中在四川盆地及攀西南部的大部分地区,且强降水高发中心主要位于从盆地向山脉过渡的纵向陡峭地形区。雨强极值超过了30 mm·h~(-1)的落区也集中在盆地及攀西地区。频次及雨强极值的变化与海拔有密切联系,迎风坡的陡峭过渡地形削弱了频次及雨强极值随海拔的增高而减少的速率。(3)频次的月变化比强小时雨强极值的月变化更显著。7月发生强小时雨强的次数最多,其次是8月,5月最少。6-9月雨强极值均超过100 mm·h~(-1)。(4)20 mm·h~(-1)和30 mm·h~(-1)以上的强小时雨强频次日变化均呈夜间活跃的单峰型特征,而50mm·h~(-1)以上的强小时雨强突发性较强,日变化呈多峰型结构,且盆地不同区域的日变化特征及峰值活跃时间也有较大差异。     

中、美和苏丹强沙尘暴的对比分析

为了更好地认识我国的强沙尘暴，对中、美和苏丹三地的强沙尘暴个例进行了对比分析，讨论了它们之间的异同，强调了我国西北的强沙尘暴也存在干飑线对流特征和雷暴下曳气流的作用     

新疆阿勒泰地区强降雪灾害风险研究

强降雪是阿勒泰地区常见的灾害性天气之一,基于1961-2013年11月至次年3月该地区7个气象观测站逐日降雪量和积雪深度资料,定义了强降雪特征量,运用信息扩散理论等方法研究了该地区强降雪特征量的异常特征及风险区划。结果表明,阿勒泰地区2009年冬季雪灾为全区型、2010年为西部型异常雪灾年。强降雪频次异常偏高年,福海和青河出现1a、其它各县市出现了2-3a;强降雪量异常偏多年,地区北部和东部各县市出现1a,西部和南部各县出现2a。阿勒泰地区各县市强降雪风险分析结果表明,地区强降雪高风险区在阿勒泰市以及富蕴县,青河县为中风险区,哈巴河县、吉木乃县低风险区,布尔津县和福海县为极端低风险区。     

华北地区强飑线的时空分布与发展移动特征

基于2013—2017年华北地区的雷达组合反射率因子数据和雷暴大风观测数据,总共识别了27次强飑线过程,对27次强飑线过程的时空分布及发展移动特征进行了统计分析。结果表明,华北地区强飑线最集中的时间为7月下旬至8月上旬,强飑线最强的时次集中于16:00—22:00;强飑线形成前40 dBz回波起始位置最集中的区域为山西、内蒙古和河北3省交界处附近,强飑线形成位置多在京津冀境内;山西东部到河北西部沿山一带是最长长度达到400 km以上且维持时长超过7 h的强飑线形成位置集中区域;40 dBz回波起始时间为02:00—07:59的强飑线平均形成时长最长,14:00—19:59的强飑线平均形成时长最短;强飑线的最长长度与发展时长及维持时长有较好的对应关系;回波起始时间为14:00—19:59的强飑线形成期移动距离较短但发展期移动距离较长,而回波起始时间为02:00—07:59的强飑线则相反;大多数强飑线发展期的移动速度要快于形成期移动速度。     

一次强沙尘暴天气过程热力动力场数值模拟分析

本文利用GRAPES模式对2006年4月9日-11日大范围强沙尘暴过程进行了热力动力数值模拟分析,结果表明：整个强沙尘暴天气发生过程中,大气基本上呈稳定层结。西路第一阶段强沙尘暴天气爆发时高值位温下凹区明显下传,西路第二阶段强沙尘暴主要爆发在等位温线密集陡峭的弱稳定层结区域里,其次在高值位温下凹东移区。西北路强沙尘暴爆发时等位温线密集陡峭。暖平流是产生西路第一阶段强沙尘暴的重要热力因子。700hPa冷平流对西北路强沙尘暴的贡献最大,冷平流在河西走廊的骤增对预报西北路强沙尘暴爆发有很好的指示意义。     

强沙尘暴微气象特征和局地触发机制

强沙尘暴是干旱地区一种破坏性极大的灾害性天气现象。本文分析了1993年5月5日强沙尘暴的微气象特征和各辐射分量特征。并结合这次强沙尘暴大、中尺度过程特征，分析了强沙尘暴和干飑线的形成和发展机制，干飑线发展具有一种沙尘造成的辐射冷却正反馈机制和局地不稳定大气的触发机制。进而根据这些事实建立一个干飑线发展的物理模型。     

湘黔边境一次高空槽前型飑线天气过程的成因分析

综合多种观测资料,对2006年8月1日发生在湘黔边境的一次强对流天气过程的成因进行了分析.结果表明:这是一次典型的高空槽前型飑线过程,副热带高压的迅速东退、强湿度梯度及其南北两侧冷暖空气的辐合造成的强湿度锋锋生作用触发了强对流;强对流发生前和发生时大气层结的不稳定、良好的水汽输送及辐合条件对其发生发展十分有利;高层强辐散与低层强辐合的耦合形势以及强上升运动为强对流的发生发展提供了有利的动力条件.     

强回波演变统计分析

对北京第29届奥运会闭幕式当日的雷达强回波出现的位置和移动特点进行了提取和描述。回波显示:奥运会主会场处于强回波活动区和非活动区的过渡区域,作业后奥运会主会场没有出现大面积强回波。     

近40年北京地区强热岛事件初步分析

利用北京市1961—2004年间气象站及自动气象站逐日或逐时及每10 min的日平均地面气温观测资料,给出了近44年北京市强热岛事件日的序列,划分了热岛日的大致标准,并分析了北京市强热岛事件日的时空分布特征。分析表明,在1961—2004年北京市出现了79例强热岛事件日,强热岛日主要出现在冬季,秋季次之,但夏季时有发生,热岛强度中心位于公主坟、天安门、大观园附近。观测发现,近44年间北京市强热岛日呈明显增多趋势,年际波动明显;强热岛日强度年际波动明显,但强度的年代际变化趋势并不明显。热岛强度一般在02~08时达到最强,在12~17时最弱,有时还出现负值,热岛消失。     

松原地区近25年强降温变化特征分析

利用松原地区1981-2005年共25年的逐日最低气温资料,选取24小时最低气温下降10℃以上的49次85站次强降温天气过程,从不同角度分析了强降温天气的发生规律和变化特征。分析结果表明：松原地区强降温年度变化较大,与同期气温有对应关系;各站间差异也较大,并且各具特点;强降温主要出现在11月,而冬季（12月-2月）的强降温占总数的46％;强降温与汛期（6-8月）平均气温呈显著正相关。     

贵州年最大小时雨强时空分布变化特征

应用贵州现有自记降水、自动降水观测资料,统计分析了贵州1954—2017年国家气象站累年最大小时雨强、年最大小时雨强的时空分布特征,1968—2017年50年年最大小时雨强变化。结果表明,贵州年最大小时雨强分布于13.6～117.4mm·h~(-1)之间,累年最大小时雨强在53.0～117.4mm·h~(-1)之间。贵州西南部、中西部、东北部,东南部都出现了小时最大雨强100mm·h~(-1)以上的区域,西南部为小时雨强最强区域。贵州强降雨3—11月均有发生,集中出现在5—8月,6月强降雨最多,贵州强降雨具有明显的夜发性特征,出现时间集中于午夜前后2h左右,前半夜多于后半夜,午间时间是出现最少时段。贵州小时雨强增大与减小趋势都不明显,在东南面、南部、西部有弱增大趋势,东北和西北面呈弱减小趋势。     

强冰雹和短时强降水天气雷达特征及临近预警

利用恩施多普勒雷达和常规分析资料,详细对比分析了2007-2008年发生在恩施山区强冰雹和短时强降水天气过程中的雷达产品特征.在此基础上,找出了适合恩施山区强冰雹和短时强降水天气的雷达临近预警指标:选取负温区回波厚度≥7 km、CR强中心回波强度≥55 dBz、强回波梯度≥15 dBz·km-1、45 dBz强回波伸展高度≥7.5 km、累积液态含水量(VIL)密度≥3.2 g·m-3和雷达风廓线1.8～6.1 km风垂直切变均值≥2.3×10-3s-1作为强冰雹临近预警指标;当满足组合反射率(CR)强中心回波强度、VIL密度、40 dBz强回波伸展高度和雷达风廓线(VWP)上1.8～6.1 km风垂直切变值达43.0 dBz,1.1 g·m-3,7.0 km和1.9×10-3s-1,可以考虑该站点及附近地区进入短时强降水临近预警状态,并利用2009年发生的强冰雹和短时强降水天气过程检验了这些临近预警指标性能.     

吐鲁番2001年4月7～8日特强沙尘暴天气分析

对吐鲁番2001年4月7～8日出现的特强沙尘暴天气进行了分析,指出强锋区、地面冷锋是强沙尘暴形成的大尺度天气背景,高空急流和槽前正涡度平流提供了动力条件,低层强辐合上升运动和大气热力不稳定激发了沙尘暴的形成,沙化的地表是形成这场沙尘暴的重要条件。     

石家庄市强暴雨的气候特征和环流形势分析

利用统计学方法对石家庄及各市(县)建站以来的强暴雨过程进行气候分析。普查了59次强暴雨个例的历史天气图，将强暴雨过程分成8个类型，归纳出各型强暴雨的发生时段和落区；找出各型的典型形势场特征，并制作了天气型模板，可在MICAPS平台上直接与天气图叠加，进行预报分析，力图以此提高预报强暴雨的能力。     

安徽省区域性强浓雾气候特征及影响因子

根据强浓雾发生的同步性,可将安徽分为5个不同的区域。为了解安徽区域性强浓雾的演变规律及成因,首先利用1980—2019年安徽省68个资料完整的国家级气象观测站08时能见度、相对湿度和天气现象资料,探讨了各区域区域性强浓雾的判定标准,建立各区域40 a的区域性强浓雾日时序资料,分析了区域性强浓雾的年际和年代际变化趋势;然后利用2016—2019年77个国家级气象观测站逐时资料分析了不同区域区域性强浓雾的年变化、日变化及持续时间分布等特征;最后,探讨了冬季区域性强浓雾年际变化的成因。结果表明:（1）1980—2019年,沿淮淮北3个区域区域性强浓雾日数都有先升后降的变化趋势,转折点在2006/2007年;1980—2007年区域性强浓雾日数呈明显的上升趋势,应归因于气溶胶粒子浓度升高。年代际比较,各区域区域性强浓雾日数都是20世纪90年代或21世纪最初10年最多,21世纪第2个10年最少;各区域区域性强浓雾出现日数年际变化大,最少的年份0—1 d,最多年份可超过10 d。（2）2016—2019年,各区域年均区域性强浓雾日数14—17 d,主要集中在仲秋到仲春;持续1 h的强浓雾日占比最高,持续3 h的样本是另一个峰值;淮河以北2个区域年均区域性强浓雾日数最多、且持续时间达到3 h及以上的区域性强浓雾占比最高。（3）淮河以北冬季区域性强浓雾日数与降水日数、降水量、相对湿度和08时气温均呈较为显著的正相关,而与风速和小风日数相关不显著;沿江地区冬季区域性强浓雾日数主要受地面风速影响;而江南冬季强浓雾日数与各地面因子均不存在明显相关。（4）以1月为例,各区域区域性强浓雾日数都与纬向环流指数呈正相关,沿淮淮北3个区域区域性强浓雾日数都与东亚槽位置呈正相关,而与东亚槽强度相关不明显。说明纬向型环流、东亚槽位置偏东有助于安徽沿淮淮北形成强浓雾。进一步分析发现,雾多的1月海平面气压中40°N以北的1030 hPa等值线位置偏东（如在120°E以东）,近地层偏东风较强,地面湿度偏高。