一次高空急流背景下江西暴雪过程分析

利用常规观测、人工降雪加密观测资料以及GFS 0.25°×0.25°再分析资料,基于配料法(Ingredients-based Methodology,IM),对2018年12月30日江西北部暴雪过程及降雪强度变化进行了分析。结果表明:高空槽、中低层切变线和高空急流、低空西南和东南急流及地面冷高压共同造成了暴雪过程,暴雪发生在200 hPa急流轴以南,500 hPa高空槽以东,700 hPa急流轴以北。降雪强度变化主要与高、低空急流有关:高空急流通过正涡度平流与低空急流产生作用,并通过次级环流加强上升运动,从而影响降雪强度变化。4个构成要素造成暴雪:切变线上辐合及高、低空急流的耦合造成强烈的上升运动,西南急流输送充足的水汽,适宜的温度层结及较高的降雪效率。积雪深度与降雪效率、下垫面温度密切相关。500 hPa相对湿度和温度可以作为精细化预报降雪量、积雪深度的指标。     

多普勒雷达在强降雪相态转变过程的研究应用

利用常规气象资料、NCEP1°×1°再分析资料和北京多普勒雷达资料，对河北廊坊地区2020年2月14日强降雪过程中相态转变特征进行详细分析，并引入HYSPLIT模式，对强降雪地区气块进行96 h后向追踪模拟。研究发现：零速度线闭合状态反应了低空急流与中高空急流（气流）发展、对峙、消亡等状态，对地面降水相态变化的临近预报有较好指示意义；距离北京多普勒雷达40－80 km范围内的廊坊各地面气象观测站，在零度层亮带高度迅速下降后半个小时到1小时内先后完成雨雪相态转变；利用HYSPLIT模式得到强降雪地区四个高度层的水汽源地、路径及贡献，发现：700 hPa和850 hPa对降水区的水汽贡献较大，且均为暖湿气流。     

海(湖)效应降雪的研究进展

回顾国内外有关海(湖)效应降雪的主要研究成果,依据海(湖)效应降雪的定义,对其产生机制、大尺度环流背景及多尺度相互作用、影响因素和空间形态分类等方面进行的总结和分析.表明,海(湖)效应降雪过程存在多尺度相互作用,海(湖)气温差、热力不稳定、风向风速、地形、云物理过程等是其关键影响因素,并影响其空间分布形态.数值模拟和多普勒雷达资料是主要研究手段.在此基础上,经进一步分析指出,未来我国应重点深入开展海效应降雪的空间分布形态及其产生机制研究,提高海效应降雪的精细化预报能力.     

一次基于飞机探测的降雪云系微物理特征研究

利用一架搭载云和降水粒子探头的国王350飞机对2020年1月5日邢台皇寺上空降雪云系的微物理特征进行探测和分析。结果表明：飞机探测时段处于系统发展初期阶段，同一位置垂直上升阶段和垂直下降阶段云微物理特征差距较大；云体结构不均匀，表现为云粒子在垂直高度上呈多层分布，中间有夹层。4 300～3 100 m高度层的过冷水含量最丰富，峰值达0.3 g/m³，对应温度约-9℃。过冷水丰富区出现在逆温层上方，该层最适合开展碘化银增雪作业。     

河南中东部强降雪物理量特征统计分析

利用高空、地面资料以及NCEP 1°×1°再分析资料，对2010—2019年河南中东部强降雪个例的热力、水汽、动力等物理量特征进行统计分析。结果表明：强降雪前0—6h，对流层中下层的暖湿气流越厚，对应降雪量越大，且低层需要一定强度的冷空气。大气可降水量（TPW）对于预报降雪量的大小有较好的指示意义，大雪、暴雪和大暴雪的必要水汽条件分别是TPW不小于10mm、10.5mm、16mm。400hPa以下最大垂直上升速度的均值和降雪量级呈近似线性关系，最大垂直上升速度越强，对应降雪量越大。雨转雪时，对流层中下层温度层结可分为常规型、低层强冷型和低层直温型。     

影响哈密降雪异常的大气环流及水汽输送特征

利用1960—2020年哈密市6个气象站降雪观测数据及NCEP再分析资料，对哈密市降雪的时空分布特征及降雪异常年的大气环流和水汽特征进行了分析，结果表明：哈密市降雪中部多南北少，降雪日数12月最多，降雪量11月最多；降雪量和降雪日数总体呈增加趋势，但主要在2010年前增加，之后减少；降雪以小雪为主，大雪以上量级降雪较少。降雪偏多时，高层偏西急流增强，急流区北扩，中层伊朗副高加强北抬，极锋锋区南压，脊前低槽南下东移；低层风速增大，出现风向辐合和气旋性切变，地面锋面气旋加强，水汽输送增大，低层水汽含量多。降雪偏少时，高层急流偏弱，急流轴南移，中层西风气流控制，极锋锋区偏北，新疆脊东移，冷空气偏北，低层风速辐散增强，北方气旋偏北偏弱，水汽输送量小，水汽含量也少。     

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%。     

一次江淮地区突发降雪的多源观测特征及其成因分析

利用激光雨滴谱仪资料、地面观测资料、合肥双偏振雷达资料和欧洲中心ERA5再分析资料，对2022年1月26日发生在江淮之间一次短时强降雪天气过程中滴谱变化和雷达回波特征进行分析，并探讨雨雪相态变化的成因，结果表明：（1）本次江淮之间突发的强降雪过程中，雨雪转换迅速，降水相态变化时间提前于地面温度变化，合肥地区温度变化明显强于周边地区。（2）此次短时强降雪发生在锋生强迫过程形成的高架雷暴中，强烈的上升运动、降水粒子的融化和蒸发引起温度负变化，导致降温过程自上而下产生，表现为地面温度下降落后于雨雪相态的变化。（3）降雪过程先后出现降雨、雨夹雪、纯雪3个阶段，雨（雪）滴谱的时间演变特征变化明显；转雪后降水粒子的下落末速度降低、粒径增大、滴谱明显变宽。（4）雷达观测显示此次降雪回波顶高度较高，超过6.5km，低空1km有强度超过50dBZ强反射率因子带并延伸到地面。反射率因子、相关系数（CC）和降水粒子产品（HCL）在降雪过程的发展中有明显特征。     

乌鲁木齐地区两次暴雪过程的滴谱特征分析

利用乌鲁木齐气象站的激光雨滴谱仪观测数据,分析2018年3月17—18日和12月1日的两次暴雪天气的滴谱特征。结果表明:(1)两次过程的雪滴谱表现为单峰分布,粒子浓度峰值均在低谱段,雪滴谱宽度分别为0.42～4.63 mm和0.55～6.78 mm。(2)个例1中降雪云偏向于层状云类型,降雪主要由较小尺寸的霰或者凇附的冰相粒子组成,个例2中的降雪云偏向积层混合云类型,降雪主要以尺寸较大的干雪花为主。(3)两次降雪过程中的Dm和lg NW的拟合经验关系式呈现出明显的负相关。(4)拟合的本地化Z-R关系式分别为Z=171.7R2.22和Z=518.7R2.27,两次降雪过程的雷达反射率因子平均值分别为20 dBZ和25 dBZ。