基于FY-4A卫星和随机森林算法的西藏山南市雷电短临预报方法

针对青藏高原地区雷电短临预报缺乏雷达资料的问题,采用FY-4A卫星多通道数据、欧洲中心第5代再分析资料(ERA5)中的对流指数、闪电定位仪资料等多源监测数据,根据雷电的发生、发展机理,提出了18个关键预报因子,利用随机森林算法建立了适用于西藏山南地区的雷电短临预报模型。统计分析各预报因子在有无雷电天气样本中的概率密度分布与随机森林模型得到的特征重要度指标,结果表明提出的预报因子物理意义明确,建立的模型可信度较高。利用随机森林算法分别对未来10 min、20 min、30 min建立雷电预报模型,并与光流外推预报方法进行对比检验,结果表明：随机森林模型预报效果命中率(POD)、临界成功指数(CSI)均高于光流法,空报率(FAR)也相对较低;未来20 min的随机森林预报模型CSI评分最高,整体预报效果最佳。     

辽阳地区水稻丰歉模糊综合评判方法

运用现代统计学方法和模糊数学理论，普查确定了影响辽阳地区水稻产量的5项气候要素及其各自权重，建立了水稻产量的气候模型，揭示了各单因素对水稻丰歉的模糊关系。通过模糊运算，确立了水稻丰歉农业气候综合影响指标。     

微波消解等离子体发射光谱和石墨炉原子吸收光谱法联合测定土壤中多元素

采用密闭式微波消解系统处理土壤样品,电感耦合等离子体发射光谱法或石墨炉原子吸收光谱法测定土壤样品中铜、砷、铅、锌、钴、铬、锰、镍、钒9个元素。分别从消解液的选择、用酸量及样品消解量等方面进行消解条件的优化,确定了一个最适合土壤消解的前处理体系。各元素的检出限为0.16～2.52μg/g,回收率为95.2%～106.6%,精密度为2.03%～9.79%(n=7)。方法简单快速,效率高,劳动强度低,是进行土壤中多元素测定的高效方法。     

华北春季降水量的年际和年代际变化特征

用华北春季降水量资料,采用EOF分解、Yamamoto分析、最大熵谱分析等方法对华北地区春季降水量的时空分布特征进行了初步研究,指出3月降水量的年代际变化不明显,4月和5月降水量存在基本反相的年代际变化,华北春季及各月降水量第一特征向量的空间分布均为全区一致型,并和相应时期的降水量距平百分率具有相同的年际及年代际变化特征.     

全球增暖1.5/2℃下中国区域极端降水的风险变化及其影响因子

利用24个CMIP6全球气候模式的逐日降水模拟资料,基于广义极值分布(GEV)模型,研究了全球增暖1.5/2℃下我国20、50和100 a重现期极端降水的未来风险变化。可以发现,相对于历史时期(1995—2014年),全球升温1.5和2℃下极端降水发生概率风险空间分布相近,总体上呈现增加趋势,但额外增暖0.5℃将导致更高的风险。如50 a重现期极端降水,在增暖1.5/2℃下其重现期将分别变为17/14 a,极端降水将变得更加频繁。不同区域对气候变暖的响应存在区域差异,其中中国西部长江黄河中上游和青藏高原地区、中国东部长江黄河中下游及其以南地区,极端降水发生概率比达到3以上,局部更是达到5以上,为我国极端降水气候变化响应高敏感区域。进一步,基于概率分布函数从理论角度探讨了位置和尺度参数对发生概率风险的影响与贡献度量,并用于探讨极端降水气候平均态和变率变化对极端降水发生风险的影响,结果显示：位置和尺度参数的增量变化、风险变化率存在着显著的东西部差异,从而导致极端降水发生风险的影响因素存在差异。如中国西部尽管极端降水气候平均态和变率变化幅度不大,但因风险变化率较高,从而导致该区域的发生风险大...     

华家岭雾凇气候特征与预报研究

基于华家岭国家基本气象站 1951-2020 年气候资料,应用Morlet小波分析法、Mann-Kendall突变检验、气候倾向率等方法分析华家岭雾凇气候变化特征,应用箱线图法分析适宜雾凇形成的气象条件,应用Bayes逐步判别法建立雾凇预报模型。结果表明：华家岭年平均雾凇日数69.1 d,呈减少趋势,气候倾向率为-2.5 d/10a,2018年后减少显著,2015年为突变年;呈现稳定的5 ａ短波动周期和25 ａ长波动周期。各季节变化趋势存在差异,春季（-1.2 d/10a）、秋季（-1.5 h/10a）呈减少趋势,冬季（0.05 d /10a）呈微增加趋势。从月分布看,华家岭除7、8月份其余时间均有雾凇出现,2月最多;各月雾凇日数的线性变化趋势不一致,4、10月下降显著;1、2月雾凇日数年际变化小。适宜华家岭雾凇形成的气象条件是日平均气温-10.8～-1.0 ℃、最低气温-13.5～-3.5 ℃、风速2.3～6.3 m/s、相对湿度大于65%。选用日平均气温等13个变量作为预报因子建立雾凇预报模型,经回判检验,分月检验准确率84.0～90.0%。研究结果可为地区旅游产业的发展规划和冰雪旅游气象服务提供参考,加速推进冰雪旅游产业发展,助力乡村振兴战略。     

观测分析El Ni?o衰减早晚对南亚与青藏高原夏季降水和气温的影响

El Ni?o（厄尔尼诺）事件对东亚和南亚次年夏季降水影响及其机理已经得到充分研究,但其对夏季青藏高原降水是否有显著影响还不清楚。本研究根据1950年后El Ni?o事件次年衰减期演变速度,对比分析衰减早型与晚型El Ni?o事件对南亚季风区与青藏高原夏季（6～9月）季节平均和月平均气候影响差异。结果显示在衰减早型次年夏季热带太平洋海温转为La Ni?a（拉尼娜）型且持续发展,引起Walker环流上升支西移,印度洋和南亚季风区上升运动加强,同时激发异常西北太平洋反气旋（NWPAC）,阿拉伯海异常气旋和伊朗高原异常反气旋性环流响应,增加7～9月对流层偏南气流和印度洋水汽输送,导致南亚和高原西南侧降水偏多。衰减晚型次年6～8月热带太平洋El Ni?o型海温仍维持,印度洋暖异常海温显著,对应的印度洋和南亚季风区上升运动较弱,NWPAC西伸控制南亚季风区,阿拉伯海和中西亚分别呈现异常反气旋和气旋性环流,导致青藏高原西风加强,水汽输送减少,南亚北部和高原降水一致偏少。结果表明:（1）El Ni?o显著影响次年青藏高原西南部夏季季节和月平均降水与温度,是印度和高原西南部夏季降水显著相关的重要原因;（2）El Ni?o衰减快慢速度对南亚和青藏高原西南部夏季季节内降水的影响有着重要差异。     

基于EPAS技术的日照市大气单颗粒物理化学特性及来源研究

城市地区大气气溶胶颗粒的物理化学特性复杂,理清单颗粒精细的化学成分和混合状态对于大气污染溯源和精细治理具有重要意义。本研究利用被动式气溶胶采样器分别在山东省日照市城区和钢铁园区两个区域进行了定点采样,并利用智能扫描电镜环境颗粒物分析系统（IntelliSEM EPAS）对采集的大气单颗粒物样品进行分析。结果表明,日照市大气颗粒物主要由不规则碳质颗粒（C-rich）、含硫颗粒（Ca-S、Na-S-Ca）与矿物颗粒组成。其中,城区样品中C-rich颗粒数量贡献为53.5%,是钢铁园区样品的2.5倍,大于1 μm的颗粒物数量为9.0%,是钢铁园区样品的1.7倍,城区居民活动和工业过程是城市中大气颗粒物特别是二次细颗粒的主要来源。钢铁园区样品中含硫颗粒物数量贡献为72.9%,含硫颗粒物质量贡献为30.9%,富铁颗粒物质量贡献为5.3%,分别是城区样品的1.8倍、3.6倍和2.9倍,表明钢铁园区大气颗粒物的主要来源包括钢铁企业排放的一次污染物及其转化生成的二次细颗粒物。     

台风登陆衰减后造成降水加强的概况

对1965-2008年101例登陆台风衰减后3d内仍存在较强降水的天气过程,运用客观分离方法及其改进方案,分离提取了台风降水(Tropical Cyclone Precipitation;TCP),结果表明:即使登陆台风衰减为热带低压或停编后,因台风系统的存在而产生高强度降水是一种普遍现象,仍旧是预报服务中需要高度关注的问题.采用气候趋势系数和功率谱等方法得到TCP及台风的气候特征:台风衰减点的位置分布具有很强的区域性,与南岭、武夷山脉的走势大致吻合;台风衰减后降水并非单纯性减少,随着时间的推移,空间分布具有向北、向西扩散的特点,特别是中纬度地区的江汉一江淮一带,仍然是防灾减灾的重点.对于衰减后降水反而加强的台风,防御重点可以有针对性地对登陆华南类和登陆华东类两类路径的台风展开.