一次造成乌鲁木齐市电网瑶线铁塔倒塌事故的气象原因分析

为了解2004年11月24日乌鲁木齐市两座电网瑶线铁塔倒塌事故的气象原因，通过实地调查，并对高低空环流形势场、加密气象站信息等进行了分析。结果表明，乌鲁木齐地区不同地理位置风速差异很大，红雁池和头屯河区瞬间极大风速分别比市区大12．8m／s和18．4m／s。纠正了过去认为东南大风的强中心只出现在红雁池附近的说法，为今后制作大风分区预报提供了参考，也可为城区高层建筑及相关设计规范的修正提供借鉴。     

旋转风螺旋度在广西春季一次冰雹大风天气分析中的应用

利用旋转风螺旋度对 2 0 0 1年 4月发生在桂中地区的冰雹大风天气进行分析 ,结果表明 :低层旋转风螺旋度对冰雹大风等强对流天气有一定的指示意义 ,冰雹大风天气易产生于低层正旋转风螺旋度大值中心与中低层对流性不稳定能量储存区所包围的区域 ,其上空 5 0 0 h Pa以下旋转风螺旋度为正 ,40 0 h Pa以上为负     

新疆大风的时空统计特征

统计了1961－1999年39a新疆90个气象观测站的气表－1资料，给出新疆大风的时空分布特征，结果表明：（1）年平均大风日数的高值区在北疆西北部，东疆和南疆西部，阿拉山口，达坂城大风最多，准噶尔盆地中心，塔里木盆地南缘最少。（2）大风年总日数的变化有明显的波动性，大部分地区80年代起大风日数有减少的趋势。（3）春，夏季大风最多，以5，6月最为频敏，大风主要出现在上年10时到午夜23时，半数以上的大风持续时间在1h以上，以0.5h以内最多。     

1999年台湾7.6级大震与江苏-南黄海地区中强震预测

分析讨论了台湾地区7级大震与本区中强震之间相关关系，指出1999年台湾7.6级大震后2－3年内，本区将有5－6级中强震发生。同时应用可公度模型和“带头地震”的异年倍九法联合对本区中强震发震时间进行分析预测。结论表明，该方法可以较好地应用于本区短临地震预报实践。     

北京一次大风和强降水天气过程形成机理的数值模拟

利用3维强风暴冰雹分档模式(IPA—HBM)对2001年8月23日北京的一次伴有大风、暴雨和冰雹的强对流天气过程进行模拟和分析，并与部分观测资料进行了比较分析。结果表明，该模式对此次强风暴的生命史、降水分布、降雹的大小等要素做了较好的模拟，并能够模拟出伴随强风暴过程所产生的强下沉气流和及地面强风速切变(下去暴流)。从云微物理学角度分析了此次局地性大风的形成原因，认为由高空冰雹粒子的拖曳产生的负浮力作用是促发强下沉气流产生的主要原因，其次是冰雹的融化和雨水蒸发冷却对下沉气流起加速作用，冰雹的拖曳和融化作用对下沉气流具有决定性作用。强风暴所产生的爆发性强下沉气流最终导致了局地大风的形成。     

阿勒泰冬季西部区域性偏东大风的成因分析

通过对阿勒泰地区1991～2000年西部区域性偏东大风天气的气候特征、环流形势及地形进行分析，归结出产生西部区域性偏东大风天气的成因及预报指标。     

福建省复杂地形下旬平均气温分布式模拟

为建立高时空分辨率的福建省复杂地形下气温栅格数据集，利用福建省及其周边33个常规气象站观测资料，基于数字高程模型（DEM）数据，综合考虑海拔、太阳总辐射、地表长波有效辐射对旬平均气温的影响，模拟了福建省复杂地形下旬均温的空间分布。结果表明：1）常规站验证结果显示：各旬气温绝对误差平均值（MAE）最小为0.46℃，最大为2.3℃，全年平均为0.87℃；加密站验证结果显示，MAE最大为2.3℃，最小0.5℃，全年平均为0.96℃。2）模拟结果能反映旬均温的宏观分布规律与局地细节特征。宏观范围内，旬均温受纬度影响较大，由北至南气温逐渐升高，沿海地区旬均温整体高于内陆，山区旬均温明显较低；局地范围内，各坡向上气温差异显著，海拔越高、坡度越大，差异越明显；地形因子对旬平均温的影响具有季节差异，具体表现为冬季时地形因子对旬均温的影响最大，秋季次之，春夏季节中地形因子对旬均温的影响最弱。     

1951—2015年乌鲁木齐市升温过程频数及强度气候特征

利用乌鲁木齐市气象站1951年1月1日至2015年12月31日的逐日气温资料,以日最高气温及其升温幅度为指标,整理出乌鲁木齐市近65年升温过程数据库,将升温过程分为Ⅰ级(弱)、Ⅱ级(中等强度)、Ⅲ级(较强)、Ⅳ级(强)以及Ⅴ级(极强)5个等级,分析了乌鲁木齐市各级升温过程发生频数、持续日数、过程不同时段升温幅度、过程最高气温、过程最高气温距平偏高幅度等要素气候特征。结果如下：(1)1951—2015年,乌鲁木齐市出现升温过程5677次,平均每年87.3次,其中Ⅰ级(弱)升温过程占67.8 %。升温过程发生频数的季节分布较均匀,但在春季相对较多。近65年来,年平均升温过程发生频数在7个年代际中差异不大,没有明显的线性变化趋势。(2)1951—2015年,乌鲁木齐市5677次升温过程的平均持续日数为2.14?d,其中持续1 d的过程占43.0 %。随升温过程等级由Ⅰ级到Ⅴ级提高,过程持续日数最高出现频率也从1?d过渡到3?d。升温过程持续日数在春季4、5月份最长。(3)1951—2015年,乌鲁木齐市过程升温幅度平均为5.76℃,在春季最大、秋季最小。Ⅳ级(强)以及Ⅴ级(极强)的过程升温幅度最大的月份分别是5月和3月。65年来,乌鲁木齐市升温过程的最大24h、48h和72h升温幅度平均值分别为3.72℃、6.12℃和8.23℃,最大24 h升温幅度在冬季最大、夏季最小,最大48 h和72 h升温幅度都是在春季最大、秋季最小。(4)1951—2015年,乌鲁木齐市升温过程的最高气温平均值为14.52℃,在夏季7、8月最高,在冬季各月最低,带有显著的季节背景特征。过程最大日气温距平的平均值为2.93℃。Ⅳ级(强)和Ⅴ级(极强)升温过程的日气温距平偏高幅度最大月份分别出现在1月(11.73℃)和12月(19.10℃)。     

阿尔山地区积雪变化特征

选取阿尔山气象站1981—2015年冷季(10月—次年4月)气象资料,利用滑动平均、线性倾向估计和Mann-Kendall等方法,对年最大积雪深度、积雪日数、气温和降水量进行分析。结果表明,阿尔山地区年最大积雪深度主要发生在1月至3月,其中2月份概率最大,达50%;34 a内最大积雪深度呈上升趋势(2.77 cm/10a),年平均增加0.98%,且年最大积雪深度在1998年发生了突变,即在1998年之前增长缓慢,在2000年以后上升趋势显著。积雪日数的统计分析表明,初始积雪日数和有效积雪日数呈现略微减少趋势,而稳定积雪日数有微弱的增加趋势;通常初始积雪日数比有效积雪日数大30天左右。年最大积雪深度与稳定积雪时期的降水量、积雪日数、日照时数有显著的相关性,相关系数分别为0.647、0.515、0.584,但与稳定积雪时期的气温没有明显的相关性。在全球变暖的大环境下,积雪深度随着降水量和日照时数的增加而增加,且积雪深度受降水量的影响大于日照时数的影响。     

南海海岛自动气象站防护应用技术探索

立足海南及南海的自然条件,结合海岛自动气象站在南海高温、高湿、高盐雾、强辐射、强风等恶劣气候环境下使用情况,通过对历年来海岛自动气象站故障及失效模式的统计和分析,总结分析故障原因。根据设备维护人员多年气象设备保障工作积累总结的经验,从海岛自动气象站结构和防护要求出发,集成应用市场上优质材料、先进工艺和多种成熟、关键设备防护技术,形成一些气象设备防护的有效方法措施,以提高海岛自动气象站对海洋环境的适应性和性能,延长设备使用寿命。