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。     

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。     

1981—2020年贵州省降雪时空分布特征

利用1981—2020年贵州省降雪日数、初始日期、终止日期资料,分析了贵州降雪的气候特征,以及降雪日数与海拔高度、纬度的关系。结果表明：1） 贵州降雪日数西北多、南少,大值中心位于贵州西北部;降雪日数整体偏少,呈逐渐减小的趋势,2012年为突变点,整体上降雪日数每10 a减少1.6 d。降雪从11月开始出现,持续到次年3月,主要集中在冬季;开始时间集中在08—10时和20—21时;降雪具有明显的间歇性特征,降雪天气过程中仅发生1次降雪的占全部降雪过程的48.1%,主要在贵州南部,持续3 d及以上的过程集中在贵州中北部。2） 降雪初始日期集中在12、1月,最早11月;终止日期集中在2、3月,最晚4月。贵州中北部开始降雪多为12月,终止降雪多为2月;南部初始多为1月,终止降雪多为1—2月。贵州中北部降雪期更长,开始到结束间隔约为60—129 d,而南部大部为40 d以下,全省平均54 d。3） 降雪日数随着海拔高度每升高100 m增加2.3 d,纬度每增加1°增加11.4 d。     

乌鲁木齐冬季清雪预报服务研究

以乌鲁木齐冬季清雪工作需求为牵引,利用乌鲁木齐2006—2016年冬季(当年11月—翌年3月)逐日降雪量、积雪深度、气温和173 d降雪日的逐时降雪量资料,分析了近11年冬季各量级降雪的分布特征、降雪持续时间和降雪的日变化特征;对积雪深度和对应降雪量做线性拟合,得出二者比值大体为0.968 cm/mm。得出清雪预报服务的重点是:小雪的有无、降雪起止时间和累积降雪量、积雪深度的预报,难点是中雪、大雪特别是暴雪和对应的积雪深度的精细化预报。     

湖北恩施山区雾的气候特征与成因分析

利用1971—2007年恩施州不同海拔高度的各山区测站地面气象观测资料和1980—2007年恩施探空站资料,统计分析恩施山区雾的时空分布特征及不同类型雾的相关要素分布。结果表明:1)恩施山区雾存在很强的局地性,主要由海拔高度和地形地势不同所造成。总体呈西多东少的分布态势,多雾中心区域呈NNE-SSW向带状分布。2)雾随时间的分布因地形条件不同而形态各异,年际变化较大。1—12月低山地区呈单谷型、次高山地区(介于高山和低山之间)基本呈线性增长、河谷地区为双峰型分布;而地形相同、拔海高度接近的,其分布规律有比较显著的一致性。3)恩施山区年均雾日11.8～63.7次,呈西多东少分布状态,有两个多雾中心区域。4)由拔海高度变化所引起的分布差异主要体现在冬、夏两个季节,冬季雾日随海拔高度的升高而减少,夏季雾日随海拔高度的升高而明显增多。5)雾的浓淡程度随海拔高度的不同也有较明显的差别,海拔较高的地区较之低海拔地区明显偏强。6)恩施山区雾主要有三种类型,辐射雾(77%)、平流雾(16%)、锋面雾(7%)。7)不同类型雾的边界层温湿状况、风的水平垂直分布存在明显差别。     

山东降雪含水比统计特征分析

降雪含水比（snow-to-liquid ratio,SLR）是指积雪深度与降雪融化后等量液体深度（降雪量）的比值,可用来计算积雪深度。山东有两种产生机制不同的降雪,冷流降雪主要分布在山东半岛北部沿海地区,其他类降雪在全省范围均可发生,二者的降雪含水比有明显差异。利用山东122个国家级气象观测站自建站以来至2018年12月的逐12 h降水量、日积雪深度、降水性质、日最高气温及1999—2018年的MICAPS高空、地面图资料,通过限定条件进行质量控制,统计分析了山东不同地区的降雪含水比气候特征,为积雪深度预报提供参考。结果表明：1）山东降雪含水比的变化范围为0.1～3.0 cm·mm-1,全省大部地区多年平均降雪含水比为0.9 cm·mm-1,主要集中在0.3～1.1 cm·mm-1之间;山东半岛北部沿海地区（强冷流降雪区域）的多年平均降雪含水比为1.3 cm·mm-1,主要集中在0.9～2.0 cm·mm-1之间。2）降雪含水比的大小与降雪量等级有关,且存在明显月变化。全省大部地区从中雪至暴雪随着降雪量等级的增大,降雪含水比依次减小;各等级的降雪含水比月最大值均出现在1月或12月,最小值出现在11月或2月;山东半岛北部沿海地区的降雪含水比表现出更为复杂的特征,在以冷流降雪为主的11月—次年1月,中雪、大雪和暴雪的降雪含水比基本相当;2月和3月冷流降雪不明显,降雪含水比表现出与其他地区降雪类似的特征。3）不同天气系统暴雪的降雪含水比有差异。江淮气旋暴雪过程平均降雪含水比为0.69 cm·mm-1,总体上呈现“北大南小,山区大沿海小”分布,中雪、大雪和暴雪的降雪含水比中位数分别为0.8、0.7和0.5 cm·mm-1;回流形势暴雪过程的全省平均降雪含水比为0.67 cm·mm-1,中雪的降雪含水比中位数为0.8 cm·mm-1,大雪和暴雪均为0.6 cm·mm-1;冷流暴雪的降雪含水比明显大于其他两类暴雪,中位数在1.1～1.6 cm·mm-1之间变化,中雪、大雪和暴雪的降雪含水比中位数分别为1.4、1.6和1.3 cm·mm-1。     

临清市近40年降雪天气特征分析

通过对1970—2010年临清市降雪及积雪观测资料的统计分析表明：聊城年降雪日数和积雪日数总体呈现波动下降的趋势,但降雪的极端天气出现的概率逐步增大;临清市降雪和积雪主要出现在10月到次年4月之间,12月—次年2月是降雪和积雪多发季节,12月—次年2月降雪日和积雪日分别占全年的75%,82%,其中1月降雪日和积雪日最多,分别占全年的28%,36%。     

锡林郭勒盟大雪、暴雪天气气候特征及分型

利用1971—2010年内蒙古锡林郭勒盟15个地面气象观测站基本资料和常规观测资料,综合分析出了大雪天气的主要特征。结果表明:(1)40a大雪、暴雪日数由东南向西北逐渐减少。(2)10a大雪、暴雪平均日数呈波动变化的特点,纯雪的大雪、暴雪日数20世纪80年代和21世纪10年代整体偏少于20世纪70和90年代,且近20a出现降雪集中出现和不出现大雪的年份;含雨夹雪的大雪日数则是20世纪70年代和21世纪10年代整体多于20世纪八九十年代,暴雪日数则随年代逐渐减少。(3)大雪、暴雪(纯雪)出现在9月至次年5月,3月最多,全年在3月和10月存在两个峰值。而含雨夹雪的大雪、暴雪10月份出现最多,其次是4月。(4)综合分析2000年以来的24次大雪、暴雪(纯雪)过程,可把锡盟的降雪天气系统分为5类。     

辽南大雪的天气模型和预报

大雪常造成恶劣能见度和积雪,是冬季预报服务不容忽视的灾害性天气。大连冬季降水的气候分布,具有年际变化大且主要集中在几次重大天气过程的特点。以1月份为例,1951—1980年中出现的12次大雪或特大降雪的降水量之和(170毫米),占30年该月总降水量的65％以上。因此,认清大雪的天气形势,不仅有助于短期天气预报分析和服务,而且对中长期预报和气候分析工作也有一定作用。     

祁连山中段人工增雨(雪)的气候分析及其有利天气

重点分析了祁连山下肃南的天气气候特点,探讨在祁连山区中段进行人工增雨(雪)的有利天气条件及其日数。结果表明,祁连山区中段的降水量远远大于河西盆地;降水量随海拔高度增加而增大;有利人工增雨(雪)的年平均日数有146.4 d;一年中3~10月每月有雨(雪)日在10 d以上;5~8月以对流性降雨为主。     

冬季降雪、积雪观测、发报问题的探讨

叙述了降雪的性质与云状栏的记录对应关系;大雪引起积雪对雪深、雪压的观测、补测、发报的一些规定理解;因纯大雪引起使能见度<0.5 km时,对大雪的发报与能见度的对应关系;对降雪、积雪时的仪器维护及是否正常运转判断的一些方法。     

鄂西北两次强降雪的滴谱特征和积雪深度预估方法

利用丹江口站Thies Clima激光雨滴谱仪(TCLPM)和地面人工加密观测资料对2010年12月14—15日和2012年1月20—22日两次强降雪天气滴谱演变特征及预估积雪深度方法进行了分析探讨,结果表明:(1)激光雨滴谱仪能自动识别降水相态,结合地面人工加密观测结果,气温高于0.7℃,降水相态为雨,低于0.7℃为雨夹雪,低于-0.5℃为纯雪,同时发现地面温度低于0.5℃,地面开始有积雪,且这两次过程地面风速比较低有利于地面积雪;(2)激光雨滴谱仪还可以很好地监测强降雪天气滴谱特征演变规律,回波强度(Z)、平均直径(D_m)、降雪粒子水含量(W)、数浓度(N)随降雪强度增强而增大,且两次过程中D_m、Z、N、W均与地面积雪速率(VSD)均有不同程度的正相关性,W与VSD相关性更好,分别达到了0.844和0.926;(3)选取降雪粒子水含量W与地面积雪速率进行一阶拟合,得出地面积雪速率预估方程,通过纯雪阶段地面积雪速率预估值(VSDF)和地面积雪深度预估值(SDF)与利用雨滴谱仪实测资料反演的VSD、SD两者进行比较,发现它们两者非常接近,说明通过这种方法可以较好地预估地面积雪速率和积雪深度,其结果可以再现地面积雪跃增的主要时段。     

武汉市冬季大雪分析预报

使用常规气象观测资料和数值预报产品,分析了1951-2005年冬季发生在武汉市的大雪过程,结果表明:武汉市冬季出现积雪深度大于5 cm的天气事件的概率大约为每年2 d,主要发生在1月,其次是2月;大气层结条件是产生降雪的关键,地面冷空气、中低层江南西南急流和中层西风带低槽是决定武汉市冬季大雪的3个主要天气系统,中低层江...     

伊克昭盟的大雪及其预报

一、前言 大雪是内蒙古冬春季节的重要天气过程。如果隆冬季节降雪天气多,会形成白灾;冬末春初大雪和冷雨湿雪极易造成牲畜死亡;而初春的大雪或降雨又对牧草返青和春播有利。因此弄清大雪的天气气候规律,做好大雪预报,是搞好气象服务的重要课题之一。本文分析了伊克昭盟大雪的天气气候规律及大雪前各物理量场,并讨论了大雪量级预报及大雪落区等问题。     

新疆阿勒泰地区积雪变化分析

采用阿勒泰地区7个测站1961～2008年逐月最大积雪深度、积雪和降雪日数及其初终日以及冬季(11至次年3月)平均气温、平均最高、最低气温及降水量资料,运用线性趋势、Mann-Kendall突变检验及R/S分析法对阿勒泰地区积雪变化进行了分析研究。结果表明:该地区冬季平均气温呈明显的上升趋势,最低气温的上升更为显著;降水量呈显著增多趋势。该地区大部地方积雪、降雪最早出现在9、10月,最迟在次年4、5月。历年平均最大积雪深度和积雪日数的年变化呈单峰型,降雪日数分布则较复杂;在空间分布上,积雪深度最大值在阿勒泰站,最小值在福海站;积雪日数福海站最少,吉木乃站最多;降雪日数自西向东逐渐减小。最大积雪深度呈显著的增加趋势、积雪和降雪日数趋势变化不显著,但在空间分布上有差异;受积雪和降雪初日推后的影响,积雪期和降雪期均呈显著的减少趋势。突变检测表明,就全区平均来说最大积雪深度在1983年前后发生了显著的突变,与冬季降水量的变化一致;平均积雪和降雪日数则比较稳定,没有发生显著的突变,各区域变化与全区不完全同步。R/S分析表明,最大积雪深度、积雪和降雪日数在未来具有反持续性;平均降雪日数、福海站最大积雪深度、吉木乃站积雪日数、布尔津站降雪日数的反持续性相对最强。     

基于加密观测的一次极端雨雪过程积雪特征分析

利用降水现象仪、地面自动站、人工加密积雪深度逐时观测资料及NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料,对山东2020年1月5-7日罕见雨雪过程的积雪特征及温度影响机制进行了分析。结果表明:(1)降水量突破同期历史极值导致此次雨雪过程成为极端天气事件,地面影响系统为江淮气旋,冷平流较弱,积雪深度是预报难点。(2)整个过程全省各站的平均降雪含水比为0.46 cm·mm~(-1),低于过去20年间的江淮气旋暴雪过程。(3)积雪深度与高空温度、相对湿度和垂直速度的配置有关,在最大上升运动与90%以上相对湿度的叠置层次内,如果环境温度有利于树枝状冰晶增长则积雪深度和降雪含水比大,而环境温度适合空心柱状冰晶增长的则积雪深度小;云下温度高于0℃使得积雪深度减小。(4)积雪深度与近地面温度的关系表现为:气温低于0.5℃可形成有量积雪;0 cm地温对积雪的影响表现在积雪产生之前,降至0.4℃以下可形成有量积雪;雪面温度在产生积雪前后的2 h内维持在0℃左右,其他时段变化与气温类似。(5)降雪含水比基本上随着气温的升高而减小,在0.5 cm·mm~(-1)以上时一般降雪期间气温低于0.4℃。该个例揭示了积雪深度和降雪含水比的预报需要综合考虑高低空气象条件。     

ECMWF细网格TP产品在北疆降雪天气中的预报性能检验

基于升级后的EC细网格TP降水量预报产品,对北疆2015年17场降雪天气的12h累积降雪量,主要运用平均误差、平均绝对误差和均方根误差进行了检验。结果表明,该模式在北疆降雪天气预报中小雪的预报准确率最高,暴雪最小;预报准确率随时效的延长并非都是减小的;小雪空报率较高、暴雪漏报率较高,中雪和大雪空报率和漏报率都不容忽视;小雪和中雪的3种误差均较小,随时效的延长变化较小;强降雪(大雪及以上量级)的误差较大,随时效的延长有增大的趋势;模式对小雪的预报总体为系统性偏大,对强降雪预报则为明显的系统性偏小,对中雪的预报系统性偏向不稳定。     

中国冬季多种积雪参数的时空特征及差异性

利用1979~2006年冬季中国站点最大雪深和站点雪日、卫星遥感雪深、积雪覆盖率和雪水当量5种积雪资料,从多角度深入细致地分析了我国冬季积雪的时空变化特征。结果表明:5种积雪资料的经验正交分解第一模态都表现为中国南、北方反位相的特征,即当新疆和东北三省-内蒙古地区积雪偏多(少)时,青藏高原和南方地区积雪偏少(多)。新疆和东北三省-内蒙古地区的雪深、积雪覆盖率和雪日随时间有逐渐增多的趋势,而其中边缘山区的雪水当量表现出减少的趋势,青藏高原地区的积雪表现出与其完全相反的特征。南方地区站点最大雪深和雪日表现出随时间减少的趋势,卫星遥感难以监测到该区积雪。相比较而言,卫星遥感资料比较适合高原和山区缺少气象站的地区及北半球更大区域积雪的研究,而站点资料更适用于中国中东部和平原地区积雪的区域研究。雪深、雪日、积雪覆盖率和雪水当量这些多样性积雪参数存在一定的差异性,因此5种积雪资料结合使用才能得到更准确的结论。     

浙江省区域站融雪性降水识别与判断浅析

冬季降雪期,部分区域站因为积存了积雪,导致在天气转好后因气温逐渐升高而出现融雪性降水。本文利用国家站的天气现象观测资料,并对降雪天气过程作了一定程度的合理简化,通过分析国家站与区域站的天气现象关系得到一个积雪关系函数,以此识别出积雪站;定义了一个积雪站融雪指标,以其判断融雪性降水。在对一场典型降雪天气过程进行检验以后,结果表明本文算法有较好的质控效果,但仍需在以后的工作中继续研究改进。     

降雪时应防地面温度失真

冬季在降雪或有积雪的日子 ,若不注意 ,会产生地面最高温度失真的情况。本站曾出现过 1月份 1 4时 0ｃｍ温度比该日地面最高温度高 2 .7℃的现象 ,致使该日地面最高温度失真。分析原因 ,由于降雪 ,表身完全被大雪埋住 ,此时的温度示值不是雪面与空气的交界面温度 ,当积雪逐渐融化 ,表身下陷雪中 ,或积雪融化后 ,没有及时安置好温度表 ,其感应部分与土壤没有密贴 ,这时地温表测得的温度也不真实。因此遇到特殊天气 ,要增加巡视仪器的次数。积雪天巡视仪器时 ,均应将表小心从雪中取出 ,放置在雪面上 ,使表身紧贴雪面。雪面开始融化 ,应注意重…