吉林省雾霾和雾霾事件的时空特征及评估方法

利用1961~2013年吉林省50站逐日资料,建立了雾霾事件综合指数。在此基础上,采用百分位数、累计距平、耿贝尔极值分布等方法分析了吉林省雾霾和雾霾事件的时空分布特征,建立雾霾事件评估指标。结果表明:吉林省年平均雾霾日数呈由西北向东南增加的空间分布特征;雾霾和雾霾事件8~9月发生频率较高,强雾霾事件主要出现在10~11月;雾霾和雾霾事件1967~1995年为偏多阶段,1996~2013年处于偏少阶段;1990年代以后雾霾和雾霾事件呈减少趋势。利用历史排位、等级评估及历史气候重现期评估指标等方法对雾霾事件进行的评估结果较为客观,便于业务应用。     

东北地区水稻延迟型冷害时空特征及其与气候变暖的关系

利用水稻延迟型冷害分级指标和1951-2010 年东北地区101 个气象台站的逐日气温资料,采用累计距平、相关系数、气候倾向率、趋势系数等方法分析东北地区水稻延迟型冷害时空变化特征及其对气候变化的响应。结果表明：蒙东地区西部、吉林东部和黑龙江交界延迟型冷害出现的频率较大,辽宁中南部延迟型冷害出现的频率较小。东北地区严重冷害出现频率高于轻度冷害和中度冷害。轻度、中度、严重延迟型冷害都呈下降的趋势,特别在1994 年后延迟型冷害呈快速下降的趋势,东北地区水稻延迟型冷害与气候变暖有着较好的对应关系,5-9 月平均气温和延迟型冷害呈明显反相关,5-9 月平均气温升高1℃,水稻延迟型冷害减少约45次。     

吉林省重大暴雨过程影响损失评估模型的建立

利用1961-2012年吉林省逐日降水资料、暴雨灾情资料、逐年GDP和人口资料采用灰色关联度分析方法建立重大暴雨过程指数及灾损指数,利用相关分析法对重大暴雨过程造成损失的影响因素进行探讨,采用多元回归法建立重大暴雨过程影响损失评估模型,并进行拟合和试评估检验。结果表明：吉林省重大暴雨过程造成的损失与前7 d雨量及重大暴雨过程指数相关显著;利用前7 d雨量和重大暴雨过程指数建立的影响损失评估模型拟合和试评估效果均较好,可在实际业务中应用;由于在重大暴雨过程发生前,评估因子就可获得,因此,可以对其灾害损失进行定量预评估,在实际业务中指导意义较大。     

基于静止锋的强对流过程个例诊断分析

本文利用常规天气图、中尺度暴雨 η模式输出的物理量场和红外卫星云图资料对 1999年 7月 18日 0 8时～ 7月 19日 0 8时东南沿海 2 1～ 30°N ,110～ 12 2°E范围内的强对流过程进行了分析 ,并仔细考察了对流云团强烈发展的前期条件。结果表明 :此次强对流过程与副高边缘的强暖湿不稳定及准静止锋的活动有关 ,静止锋活动是产生雷暴的直接原因 ,同时也与午后的热对流运动有关。对流不稳定和惯性不稳定是这次雷暴的触发机制 ,相对湿度和对流有效位能的大值中心附近未来可能将有雷暴出现。