出现强对流天气时地面测报工作要点

归纳冰雹、龙卷、雷雨大风(阵风≥8级)等强对流天气出现时的观测、发报等地面测报工作要点,提出具体工作流程和相关的处理方法。     

宜宾“8.8”强对流天气过程分析

分析盛夏时间一次强对流天气过程的大气能量和成因，并寻找数值预报产品的一些明显特征，以利于今后提高类似天气过程的预报水平。     

一次强对流天气过程的分析

对１９９８年５月１日发生在龙洞堡机场的一次降雹天气进行分析,结果表明此次天气过程发生在适宜的大尺度环流背景下,且中尺度特征表现明显。     

浅谈如何做好重要天气的观测、记录和发报

根据重要天气特点,结合重要天气观测、发报容易造成错报及记录错误的情况,提出重要天气观测、记录及发报值得注意的一些问题。     

二级站如何提高重要天气的监测记录和发报质量

结合本站的一些工作经验,阐述实际工作中因对某些技术规定理解上容易出现偏差,容易造成错报及记录错误等方面,提出一些监测记录和编发重要天气报要注意的一些问题。     

北京地区一次强沙尘天气过程的气象因子及空气污染状况分析

对2002年3月18～22日北京出现的强沙尘天气过程的高低空天气形势和主要气象要素进行了分析，并对沙尘天气影响下北京地区的空气污染状况特别是颗粒物污染进行了分析。结果表明：这次强沙尘天气过程主要是受新疆地区东移的强冷空气和蒙古地区低压的共同影响所致，沙尘天气来临前后，许多气象要素(如风速、能见度、温度、湿度等)发生急剧变化；在沙尘影响下，北京地区的颗粒物浓度迅速上升，在短时间内达到重度污染，随着沙尘天气的结束，能见度转好，空气质量改善。     

“玛丽亚”台风暴雨天气过程分析

受2000年第13号台风影响，湘东南局部地区遭受严重山洪灾害，根据降水强度资料、红外云图资料、大气物理量等的综合分析，阐述了第13号台风减弱成的低气压对湖南省的影响，为南海台风登陆后造成暴雨的预报提供了一定的参考。     

1998年3月19—21日强对流天气过程分析

本文分析了1998年3月19日至21日的复杂的强对流天气过程,分析表明,对流层特殊的温湿结构有利于各种天气现象同时出现。     

一次强对流天气过程分析

1概况1995年4月9日傍晚，广州市出现了一次强对流天气过程。9日13时弱对流云产生于粤桂交界的苍梧、郁南一带，以后边发展边东移，18时移到四会、佛山一带；18时40分，乌云从广州西边席卷而来，顿时雷雨交加、狂风呼啸，20时前后对流云团逐渐减弱并向东北方向移去，强对流天气随之结束。广州市9日19时至20时一小时降水量达48．9毫米。9日19时10分至19时15分广州天河测站测得24．2米／秋的大风，从开阔地区的受破坏程度看，其阵风远不止于这个风级。市内部分地区还伴有小冰雹。受这次雷雨大风的影响，广州市区不少交通要道两旁的树木被刮倒，…     

桃仙机场一次强冰雹天气过程分析

针对2001年9月4日出现在桃仙机场的一次强冰雹天气过程，根据自动观测记录和冰雹影响期间气象要素的变化，结合天气图和探空图资料对冰雹产生的天气形势及其生成机制进行分析。     

龙嘉机场一次强雷雨天气过程的分析与观测

1引言2011年8月31日,长春龙嘉国际机场出现了一次强雷雨天气过程。气象要素发生的先后顺序是先降水后雷电,随着系统逼近伴随的天气现象强度增强,最后阵雨和雷电同时消失。从当日18时开始,天空出现微量的浓积云和少量的层积云,能见度3000m,并伴有轻雾。18时20分开始     

“3.15”暴雪天气过程分析

暴雪天气是北方冬季灾害性天气之一，准确预报这种天气会产生很大的社会效益和经济效益。为此，采用天气学方法对１９９５年“３．１５”暴雪进行了个例分析。分析得出：河套槽的生成和发展是产生黑龙江省西部地区暴雪天气的主要背景；地面气旋北上是产生暴雪的天气特征，低空急流输送水汽是增强降雪强度的动力条件。     

昆明机场一次强对流天气过程分析

2001年9月16日昆明机场发生了一次强对流天气过程，经二次滤波分析发现，这次过程主要是在大尺度辐合背景下由一个中尺度低涡扰动引起。物理量场诊断分析表明，触发对流的中尺度低涡是一个低层辐合强烈、向西北倾斜且较深厚的低值系统。而昆明地区持续高温及水汽积累为对流发生储备了能量和水汽条件，垂直风切变则使对流发展更为旺盛，维持时间更长。     

长期天气过程的可预报性研究的进展

在数值天气预报中,大气可预报性问题是一个重要的研究课题。它们有的是从数值预报模式初值场误差探讨,即讨论计算过程中的误差增长使得预报与实况差异太大的时间。这段时间一般为两周,它称为大气可预报的时间。这是短期天气过程可预报性问题。长期天气过程的可预报性,大多是从天气变化稳定性进行探讨。短期天气过程与长期天气过程的关系以及长期天气过程的可预报性问题一直是近十余年来气象学者十分关心的研究课题,本文将着重介绍有关长期天气过程可预报性研究的进展。     

喀什地区一场大雪天气过程分析

从天气学角度，对造成2001年1月14－17日喀什地区大雪天气过程进行了分析，着重从低值系统、冷高、高中低三支气流的配置，探讨降雪天气的机制。     

渭南市2015—2017年典型霾天气过程气象特征分析

综合利用地面空气污染监测资料、MICAPS资料、常规气象资料、探空资料、NCEP再分析资料,通过对2015—2017年渭南市11个典型霾天气过程进行分析,总结渭南市典型霾天气过程的大气环流背景特征,并运用统计学方法分析典型霾天气过程的气象要素特征。结果表明:典型持续性污染天气过程中细颗粒物(PM_(2.5))是PM_(10)的主要组成成分,PM_(2.5)的质量浓度明显高于粗颗粒物,严重污染期间PM_(2.5)和PM_(10)二者日变化明显且基本同步。严重污染期间,500 hPa欧亚中高纬度环流呈两槽一脊型,陕西处于暖脊前部、长波脊前底部,相应的700 hPa青藏高原上有短波槽,短波槽前有弱偏南气流发展;而空气质量转好时,中高纬度环流形势明显变化,陕西上空锋区加强,伴随地面东移南下冷空气的入侵,关中对流层低层偏北气流加强。PM_(2.5)质量浓度与过去1小时降水量、气温、海平面气压、10分钟平均风速负相关,与露点温度、相对湿度、总云量正相关。     

一次疑似“飑”的观测判定

通过对2007年4月2日河源站一次疑似飑过程的分析,从飑的定义、判定方法、产生飑时各气象要素的变化、飑的形成及天气特征,与当时自动站观测资料、常规气象资料、天气图、卫星云图资料进行对比分析,从而准确判定这是中尺度对流云团引起的雷雨大风现象而不是飑线过境。     

成都一次持续性污染天气过程的气象条件分析

本文利用气象台站资料和NCEP再分析资料对2017年12月18日～2018年1月2日成都出现的一次持续性污染天气过程的气象条件进行了分析。结果表明,此次污染过程是一次中到重度污染,局部时段出现了严重污染。500hPa环流形势及其调整与此次污染状况的发展有着密切的联系,其中500hPa高压脊前西北气流下沉区所产生的下沉逆温层和等温层是导致此次污染过程的主要因素。随着环流调整,低槽东移,受槽前西南气流影响,污染状况得到了改善,并最终结束了此次污染过程。此次污染天气过程中,贴地逆温及静风的稳定大气抑制了污染物的扩散,但对污染天气的生成及演变并未起主导作用。此外,有四次冷空气进入盆地的过程出现。冷空气主要来自四川盆地北部和东部,使污染状况得到缓解,但并未对污染过程的结束起到决定性的作用。      

影响上海市空气质量的地面天气类型及气象要素分析

地面天气形势及气象要素的变化在空气污染潜势预报中具有很好的指示作用。利用天气学原理将地面天气系统进行分型,探索研究不同地面天气类型对上海空气质量变化的影响。整理、分析2003—2005年地面天气类型和气象要素与空气质量的关系,发现:(1)上海秋冬季以大陆冷性高压系统移动为主,而夏季主要以副热带高压和台风影响为主,春季是冬季与夏季之间的过渡,天气系统转换较为频繁。(2)春、秋、冬季易引起上海市空气污染的天气类型有L型高压、高压、高压前和均压场4种地面天气类型,与空气质量优等级相对应的天气类型是低压槽、高压底和高压后。夏季空气质量优等级对应的天气类型主要有台风、高压(副高)和低压槽。(3)秋冬季节典型天气过程一般经历高压前(或冷空气)→L型高压→高压→高压后(或高压底)→低压槽的转换,PM10浓度变化也表现为先升后降。(4)气象要素的变化也与空气污染存在密切联系,气压与空气污染物的关系为正相关,而气温、相对湿度和风速与空气污染物浓度呈负相关。     

典型沙尘天气过程近地层气象要素演变特征

选取2009年3月至2010年3月期间观测到的3次典型沙尘天气过程,利用大同国家基准气候站的20m气象梯度塔的风速、气温、相对湿度的观测资料,PM10质量浓度资料以及能见度的部分观测资料,分析了近地层气象要素和PM10质量浓度的演变特征。结果表明:风速在沙尘暴、扬沙的发生、发展过程中均较大,浮尘较小。3种沙尘天气条件下,1m、2m、4m、10m高度与20m高度的风速比大致在0.48~0.84和0.41~0.79范围内,局地扬沙过程中近地层风速梯度较大。在浮尘天气过程中,观测到的近地层气温变率与同一季节的昼夜气温变率有较明显差别,反映了沙尘气溶胶的辐射强迫对局地温度变化速率的影响。在沙尘天气过程中,还观测到相对湿度与气温之间的反常变化,反映了来自于沙漠地区干燥气团的可能影响。总体上,沙尘暴、扬沙、浮尘天气条件下的PM10平均质量浓度水平存在依次递减的趋势,但是沙尘天气的PM10平均质量浓度水平并不唯一与风速大小有关,尤其是在沙尘天气持续发展的后期,随着近地面沙尘颗粒尺度谱性质的改变,PM10质量浓度会出现下降,导致能见度、风速变化与PM10质量浓度变化趋势不相一致。