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。     

1961-2021年青藏高原前后冬强降雪特征分析

研究青藏高原冬季强降雪的气候特征对高原冬季降水预测及雪灾防御有重要意义。基于1961-2021年冬季（11月至次年2月）青藏高原99个地面气象观测站的逐日降雪资料,采用线性倾向估计、相关性分析、集合经验模态分解等方法,揭示青藏高原前、后冬强降雪时空分布特征,对比分析前、后冬强降雪量和强降雪日数差异性,探讨不同海盆海表温度、北极涛动与前、后冬强降雪量和强降雪日数的关系。结果表明：近61 a来,青藏高原前冬初期最易出现较大量级降雪过程,而后冬降雪过程多且持续时间长;前冬高原强降雪量、强降雪日数总体呈“少—多—少—多”变化特征,后冬强降雪量和强降雪日数均呈显著增加趋势;前冬强降雪量和强降雪日数的贡献率明显大于后冬;前、后冬高原中东部主体为强降雪高值区,前冬东北侧强降雪量也较大。热带印度洋、北大西洋、太平洋海表温度异常是影响青藏高原冬季强降雪的重要因子,前冬强降雪量与热带中东太平洋、热带印度洋西部海表温度呈显著正相关,后冬强降雪量与热带印度洋、西北太平洋、北大西洋海表温度的正相关最显著;自20世纪90年代中期开始印度洋偶极子与前冬强降雪量由弱正相关转为显著正相关并维持至今,北极涛动异常对后冬强...     

三江源地区降雪量演变特征及其对径流的影响

利用1961-2019年三江源地区19个气象台站逐日气温、降水量等气象观测数据,分析了三江源地区降雪量、降雪日数和雪雨比的时空演变特征及其对径流量的影响。结果表明：（1）1961-2019年三江源地区平均降雪量为146.5 mm,降雪量以14.8 mm·（10a）^-1的速率在减少,1985-1999年为降雪量偏多期,2000年以来为降雪量偏少期;（2）三江源地区年平均雪雨比以4.0%·（10a）-1的速率在减少,长江源区西部及黄河源区西部是雪雨比减少最为明显的区域,其余地区减少速率相对缓慢;（3）三江源地区年平均降雪日数为91天,曲麻莱、五道梁、沱沱河一带以及黄河源区中西部是降雪日数的大值区,降雪日数以14 d·（10a）^-1的速率在减少,黄河源区西部是降雪日数减少最为明显的区域;（4）三江源地区各月降雪量及降雪日数均呈双峰型分布,降雪量和降雪日数最多出现在5月,小雪易出现在3月或4月,中雪和大雪以上量级在秋末、春季出现的概率最高;（5）随着海拔的抬升,降雪量和降雪日数增加,随经度的增加而减少;冷季降雪量多的年份,径流量也随之增大,且径流量相...     

阿勒泰地区冬季降雪的集中度和集中期变化特征

利用1961~2010年阿勒泰地区冬季台站降水资料,计算并分析了阿勒泰地区降雪集中度和集中期的时空变化特征。结果表明:降雪集中度(PCD)和集中期(PCP)能够定量表征降雪量在时空场上的非均一性。阿勒泰地区降雪平均集中度为0.27,平均集中期为第7.8候(12月上旬)。平均集中度和集中期空间分布不均匀,东部的降雪集中度和集中期较西部大。Morlet小波分析表明,阿勒泰地区降雪集中度和集中期存在各自的年际尺度周期变化。通过降雪量与集中度和集中期的合成分析表明,多雪年集中度较少雪年偏小,集中期较少雪年偏早。     

青海南部地区初冬雪灾变化及环流特征

利用青海南部地区1961~2004年气温、降水、积雪等资料,分析了初冬雪灾变化及环流特征。结果表明:青海南部地区初冬降雪量呈缓慢减少的变化趋势,平均积雪量变化与年及其它季相比,呈微弱的减少趋势,平均积雪量与气温呈反相关,而与降雪量呈正相关;影响青海南部地区初冬降雪的主要天气系统是西风带南北槽结合类、移动性高原槽类、高原低涡类、高原切变类、孟加拉湾风暴类;典型多雪(少雪)年高原及南亚与中亚地区850 hPa温度距平场配置为“南正北负”(“南负北正”)型5、00 hPa高原与东部沿海地区距平分布为“西低东高”(“西高东低”)型。     

黑龙江省一次暴雪过程分析

正1天气实况2016年11月13-14日黑龙江省发生一次暴雪天气过程,过程系统移动速度快,降雪强度大,最大降雪量出现在龙江,降雪量为18.0 mm。过程出现东西两个降雪中心,西部中心位于齐齐哈尔附近,东部地区降雪中心位于鹤岗附近, 6 h最大降雪量西部出现在龙江(14 mm),东部出现在鹤岗(7.6 mm)。2形势分析2016年11月13日08时-14日08时,500 hPa     

我国强降雪气候特征及其变化

基于全国气象台站逐日地面降雪观测数据,对我国25°N以北不同气候区强降雪事件的地理分布和年内旬、月变化等气候特征进行分析,并探讨1961—2008年其时间序列演变特征,及1961—2008年和1981—2008年 (气候变暖后) 气候变化趋势。结果表明:强降雪量和强降雪日数在青藏高原东部、新疆和东北北部最多;强降雪强度高值中心出现在云南。东北北部、华北、西北、青藏高原东部强降雪事件多发生于初冬和初春,年内分布呈双峰型;新疆和黄淮地区年内分布呈单峰型,前者多发生在隆冬时节,后者多发生于晚冬;1961—2008年东北北部、新疆、青藏高原东部平均强降雪量和强降雪日数呈明显增加趋势;气候变暖后我国大部年强降雪量增多,强降雪日数增加,强降雪强度增强。     

基于GIS的雪灾风险区划

依据巴彦淖尔地区冬春季节降水少、年变率大的气候特点和易形成雪灾的量级指标进行雪灾风险区划。选取1971—2010年11月到次年3月,日降雪量大于等于3mm,并出现积雪和结冰现象为研究对象,分析了降雪量大于等于3mm的降雪日数和积雪深度大于等于5cm的积雪日数年代际变化,结合民政部门历史灾情记载、实地调查、农牧业现状以及各种基础资料数据与GIS技术,从致灾因子、脆弱性评估分析方面,在NOAA卫星遥感雪覆盖监测图像上,利用加权综合与层次分析法,构建雪灾判别模型,得出巴彦淖尔地区雪灾风险区划:雪灾最严重的地区为五原县大部、乌前旗南部和东北部部分区域、乌中旗东南和西南两区域、乌后旗的海力素附近大片区域。     

2009年冬季新疆阿勒泰地区大到暴雪天气成因分析

2009年冬季(2009年11月至2010年3月),新疆阿勒泰地区降雪异常偏多,最大积雪深度和降水量均突破历史同期极值,大到暴雪以上量级在阿勒泰地区北部、东部反复出现,由此引发了该地区的特大雪灾。本文利用阿勒泰地区7个测站的观测资料分析确定了降水的主要时段和大到暴雪出现的时间,并利用常规天气图分析探讨2009年冬季大到暴雪出现的天气成因分析。     

宁夏降雪日数的气候特征和环流结构

选取常规气象观测资料和大气环流特征量,运用统计分析、最大熵谱法和相关分析方法,分析了1961-2010年50a期间宁夏降雪日数的气候特征和影响的大气环流。结果表明：宁夏各等级降雪日数,在季节上均呈现双峰型分布,峰值点出现在春季和秋季,冬季时,降雪等级越高,出现的概率越低;地理分布型基本一致,自北向南明显增加,高发中心与地形特征关系密切;以非持续性1d的出现频率较高,随降雪量级的增大,持续时间缩短;降雪总日数减少,小雪、大雪和暴雪的降雪贡献减少,中雪的降雪贡献增加;具有短中长不同时间尺度的周期变化。影响宁夏降雪日数的大气环流系统主要是北半球极涡、西藏高原指数、大西洋欧洲环流型和欧亚（亚洲）环流型。与宁夏降雪日数显著相关的大气环流特征量是随季节变化的,相应的大气环流特征也不同,但影响机制相同,均为宁夏降雪天气提供了冷空气条件和水汽条件。     

1961—2019年北疆冬季不同等级降雪变化特征

利用1961—2019年冬季北疆45个国家站逐日降水观测资料,采用统计分析方法,对不同等级降雪的气候变化特征进行了分析。结果表明:近59 a北疆降雪日数、降雪量、降雪强度分别以0.41 d/10 a、3.13 mm/10 a、0.15(mm·d~(-1))/10 a的速率增加,其中降雪量对全年降水量的贡献以1.3%/10 a的速率增长。降雪日数、降雪量主要表现为中雪和大雪的增加,降雪强度主要表现为暴雪强度的增加。小雪对降雪日数、降雪量的贡献呈减少趋势,其余等级为增加趋势,以中雪降雪日和大雪降雪量的贡献最为明显。北疆降雪日数仅在1月表现为减少趋势,主要是小雪日数显著减少;冬季各月降雪量均表现为增加趋势,主要是中雪和大雪降雪量显著增加。21世纪前10 a是降雪日数和降雪量最多的时期,20世纪60年代和21世纪10年代是降雪日数较少的时期。北疆降雪量在1985年发生突变,突变后年平均降雪量增加了12.4 mm。对比丰雪年和枯雪年,丰雪年降雪量偏多主要是小雪以上等级降雪日数的增多。     

吉林省降雪期降雪集中度和集中期变化特征

根据吉林省46个气象观测站1962-2012年降雪期(11月至翌年3月)逐日降雪量资料,采用线性趋势分析、EOF(经验正交函数)方法、小波分析方法、Mann-Kendall突变分析方法等气候统计方法,对吉林省近50a来降雪期降雪集中度和集中期的变化特征进行了研究。结果表明:吉林省降雪期降雪集中度呈逐年下降趋势,降雪集中期呈逐年上升的趋势。吉林省雪期降雪的集中度在年代际尺度上存在着24a和13a长周期变化,并存在着3a、6a和8a的短周期变化;吉林省雪期降雪集中期的变化存在着明显的24a和11a的长周期变化,另外在1982之前和2000年之后存在着3a左右的短周期变化。吉林省雪期降雪集中度下降趋势,存在突变,突变时间在1979年前后;吉林省雪期降雪集中期的上升趋势有明显的突变点,出现在1976年前后。EOF分析结果表明:第一模态呈现东(正)西(负)的反向分布,结合时间变化曲线可以得出在20世纪80年代中期之前吉林省东部降雪集中度较高,西部集中度较低;20世纪80年代中期之后,吉林省西部降雪集中度较高,而东部较低。第二模态吉林省西部地区整体呈现一致的偏高的趋势,而东部地区呈现中(正)东西(负)的分布状态。结合时间变化曲线可以得出在20世纪80年代之前吉林省东部、西部降雪集中度较高,中部集中度较低;20世纪80年代到90年代前期,吉林省东部、西部降雪集中度较低,而中部较高。相关性分析结果表明:吉林省降雪期降雪集中度与吉林省中部、南部和西部降雪量呈显著正相关;吉林省降雪期降雪集中期与吉林省东部和西北部降雪次数有着显著的正相关。     

锦州地区强降雪过程低空急流特征分析

利用常规气象观测资料、EC再分析资料,统计分析2005—2021年锦州地区强降雪天气过程(24 h降雪量超过5 mm)气候特征及不同天气形势下低空急流特征,并对强降雪发生发展期间低空急流演变特征进行对比。结果表明：锦州地区强降雪年均1.6次,出现在11月至翌年3月,11月最多,1月无强降雪;空间上呈现南北多、中间少的分布特征。锦州地区强降雪天气形势主要包括华北气旋北上型、江淮气旋北上型和蒙古气旋东移型3类,江淮气旋北上型最多(占51.85%),蒙古气旋东移型次之(占37.04%),华北气旋北上型最少(占11.11%)。不同天气形势下,低空急流所提供的水汽和能量是锦州地区强降雪发生的关键。从急流强度看,蒙古气旋东移型急流最强,为20 m·s^-1;其次华北气旋北上型,为14 m·s^-1;江淮气旋北上型急流为12 m·s^-1。从急流范围看,蒙古气旋东移型急流区范围最大,其次为江淮气旋北上型,华北气旋北上型急流区范围最小。降雪前6 h低空急流均建立,其中96%为偏南或西南急流,4%为偏东急流;降雪前2 h低空急流维持;低空急流影...     

青海南部冬季积雪和雪灾变化的特征

利用1961-2005年青海南部牧区气象台站观测的气温、降水、积雪资料,用气候诊断方法分析了该地区积雪等气候要素的年代际演变特征以及雪灾变化的成因。结果表明：20世纪60-90年代冬季青海南部牧区中雪和大雪出现的站次以及雪灾出现的站次有逐步增多的趋势,降雪量和地表平均积雪量每10 a分别增加1. 253 mm和8.246 cm,单站积雪量在海拔4100 m左右的高度上增加比较明显,其变化是由气候的年代际波动引起的。     

丹东地区沿海和山区降雪气候特征

利用丹东地区4个观测站1955—2010年逐年10月至翌年4月逐日降水量、天气现象、雪深等资料,对丹东地区南部沿海和北部山区降雪气候特征进行了分析,结果表明:丹东地区沿海和山区降雪初日、终日及初终日间隔日数、年降雪日数、年降雪量、降水相态、日最大降雪量、日最大积雪深度等平均特征不同。与山区相比,沿海降雪初期较晚,终期较早,初、终日间日数较短,年降雪日数和年降雪量相对较少。在丹东地区1955—2010年降雪时段平均气温升高趋势显著背景下,丹东地区降雪初期推迟、终期提前、初终日间隔日数缩短;降雪日数减少,其中雨夹雪日数所占百分比显著增多;降雪量减少,其中主要是纯雪量减少;日最大降雪量和积雪深度呈减小趋势;沿海和山区变化幅度不同。     

1981—2013年内蒙古牧区雪灾风险性评估

文章利用内蒙古地区119个气象观测站1981—2013年冬季(11月至次年3月)的降雪、气温和风的资料、近14a的雪灾灾情资料及牧草资料,运用GIS软件和层次分析法并采用联合国人道主义事务部的风险度模型,对内蒙古牧区49个旗县的雪灾风险指数进行评估,并做出内蒙古牧区雪灾风险区划。结果表明,雪灾风险等级高的区域主要集中在新巴尔虎左旗、新巴尔虎右旗、陈巴尔虎旗、阿巴嘎旗、东乌珠穆沁旗、苏尼特左旗;满洲里市、鄂温克旗、苏尼特右旗、镶黄旗、锡林浩特、正蓝旗、乌拉特后旗雪灾风险次之;牧区雪灾中等风险、较低风险和低风险区主要分布在内蒙古的中西部和东南部。     

1970—2019年内蒙古大兴安岭林区降雪特征分析

基于1970—2019年内蒙古大兴安岭林区11个气象站逐日降水量和温度资料, 提取降雪数据, 采用趋势分析法、距平法、M-K突变法、滑动t检验法等, 分析了大兴安岭林区降雪的时空变化特征。结果表明: 大兴安岭林区总降雪量和各等级降雪量均呈增加趋势, 其中小雪和暴雪的降雪量增加趋势较小; 小雪和中雪量在21世纪00年代达到最大值, 大雪和暴雪量在21世纪10年代达到最大值; 各等级降雪量对总降水量的贡献率为小雪>中雪>大雪>暴雪; 各等级降雪量年内月变化均呈M型分布, 总降雪量高峰出现在11月; 总降雪量在1995年有显著突变, 小雪、中雪、大雪、暴雪降雪量无显著突变年份。空间上总降雪量和各等级降雪量(除暴雪外)大体呈北多南少、西多东少的变化趋势。大兴安岭林区降雪初始日呈延后趋势, 终止日呈提前趋势, 雪季长度呈每10 a缩短2.3 d的趋势。     

冬奥张家口赛区降雪天气分型及其预报概念模型研究

利用冬奥张家口赛〖JP3〗区云顶和古杨树两个赛场的地面加密站网观测资料和高空探测资料、ERA5的0.25°×0.25°〖JP〗高分辨率再分析资料，从降雪时空分布特征、高低空环流形势配置等对2019年和2020年冬季（11月至次年2月）张家口赛区的降雪过程进行天气学统计分析。结果表明：降雪天气的环流背景主要归纳为3个类型，分别是低涡气旋型、冷锋型和西北气流型。不同天气模型下降雪量时空分布具有典型特点，低涡气旋型过程平均降雪量最大，降雪持续时间长，云顶赛场比古杨树赛场降雪量多16.9%；冷锋型过程平均降雪量次之，云顶赛场比古杨树赛场降雪量多44.4%；西北气流型过程平均降雪量最少，持续时间短，但是两个赛场差异最大，云顶赛场比古杨树赛场降雪量多140%。     

使用加密降雪资料分析降雪量和积雪深度关系

降雪量和积雪深度的关系是降雪预报及相关科研工作中的重要参数,加密降雪资料的出现为分析这种关系提供了新的支持。利用2009—2011年冬季加密降雪资料并采用线性拟合方法,分析得出我国冬季积雪深度变化值和相应降雪量的比值大体为0.75 cm·mm-1,该比值随气温上升呈明显减小趋势,且有明显的地区差异,但未体现出显著的时间变化特征。降雪量和积雪深度的关系仍需深入分析,并需要更高质量降雪资料的支持,以便能应用到实际业务和科研工作中。     

城市雪灾气象等级划分标准的研究

选取累积降雪量、最大日降雪量、连续降雪日数、积雪深度、日最低气温、日最大风速和日最小相对湿度7个气象因子构成城市雪灾气象指数。通过对城市雪灾气象指数的范围划分,得到从低到高的5级城市雪灾气象等级,并给出等级描述及可能影响。