山东省线状中尺度对流系统与多单体风暴的合并特征

利用济南多普勒天气雷达产品和华北区域雷达拼图等资料,普查了2012—2016年影响山东的线状中尺度对流系统(linear mesoscale convective system,LMCS),分析了LMCS与多单体风暴的合并方式以及合并后的演变趋势等特征,得到如下几条结论：1)LMCS(A)与多单体风暴(B)有A追B,A扩展,A、B相向和B追A四种合并方式;2)LMCS与多单体风暴合并的临界距离为30 km;3)LMCS与多单体风暴合并后,强度增强或维持,尺度增大,生命史延长,长轴将可能转向;4)LMCS与多单体风暴合并时,其本身合并部分将减弱,多单体风暴合并进入LMCS,成为LMCS的一部分;5)合并是雷暴的传播运动造成的;6)63.3%的合并案例会产生雷暴大风、冰雹或强降水灾害,雷暴大风灾害出现的概率最大。     

山东省大气污染时空分布特征分析

通过分析山东省近6a来大气中污染物的浓度变化,发现影响山东省空气质量的主要污染物是颗粒物（PM2.5和PM10）,山东省PM2.5年平均浓度均超过国家规定的轻污染标准10%以上,PM10年平均浓度基本接近轻污染标准值,其余四种污染物（SO2、CO、O3和NO2）浓度均低于轻污染规定标准,因此山东省大气污染治理的重点是减少颗粒物。分析污染物浓度时间变化发现：11—1月山东大气污染最严重,6—9月污染较轻;济南周四污染相对最轻,周六到周一污染较重;每日15—17时是空气质量最好的时段。分析污染物浓度空间分布发现：O3浓度半岛地区较其他地区高;SO2浓度鲁中地区较高;CO浓度鲁西北和鲁中较高;NO2、PM10和PM2.5浓度分布基本一致,除半岛地区外,其他地区均维持较高污染物浓度。     

四种检验方法在山东暴雪预报中的应用对比

利用山东122个国家级地面气象观测站2017—2021年中1—3月和11—12月“24 h降雪量p≥10.0 mm”的暴雪实况资料,采用二分类法、邻域空间检验法（以下简称“邻域法”）、时间偏移法和量级模糊法等4种方法对山东暴雪预报进行检验与对比。结果表明：（1）山东暴雪具有明显的时空分布特征,暴雪主要出现在半岛北部地区,鲁东南和半岛南部产生暴雪的概率最小;暴雪出现次数的年际变化和月际变化较大,最多年份出现98次,最少年份仅有5次,2月是高发月,占全年暴雪总次数的38.5%。（2）现行业务中应用最广泛的二分类法检验的预报命中率较低,其中24 h预报命中率仅为12.08%,主要原因是该方法受到空间、时间和量级的多重影响,不能精细准确地反映预报能力。（3）邻域法、时间偏移法和量级模糊法对24 h的暴雪预报命中率分别为14.40%、14.69%和30.05%;相较于二分类法,这3种检验方法的预报命中率均有较大幅度提高,空报率和漏报率均有较大幅度下降。（4）融合邻域法、时间偏移法和量级模糊法的综合检验法,能从空间、时间和量级3个维度区分出预报差异,检验结果更加精细准确,有利于引导预报员放下“检验评分低”的思想包袱,做出更加科学客观的预报,进一步提升预报服务效果。     

山东省线状中尺度对流系统与多单体风暴的合并特征

利用济南多普勒天气雷达产品和华北区域雷达拼图等资料,普查了2012—2016年影响山东的线状中尺度对流系统(linear mesoscale convective system,LMCS),分析了LMCS与多单体风暴的合并方式以及合并后的演变趋势等特征,得到如下几条结论:1) LMCS(A)与多单体风暴(B)有A追B,A扩展,A、B相向和B追A四种合并方式; 2) LMCS与多单体风暴合并的临界距离为30 km;3) LMCS与多单体风暴合并后,强度增强或维持,尺度增大,生命史延长,长轴将可能转向; 4) LMCS与多单体风暴合并时,其本身合并部分将减弱,多单体风暴合并进入LMCS,成为LMCS的一部分;5)合并是雷暴的传播运动造成的; 6) 63. 3%的合并案例会产生雷暴大风、冰雹或强降水灾害,雷暴大风灾害出现的概率最大。     

2015年冬季（2015年12月—2016年2月）山东天气评述

利用2015年12月—2016年2月山东省气温、降水资料以及500hPa月平均位势高度场、距平场等资料,结合逐日高空环流形势,分析了山东省2015年冬季的天气气候特点、环流特征和主要天气过程,对季内的主要天气及其影响进行了评述。     

2013 年秋季（2013 年 9—11 月）山东天气评述

利用2013年9-11月山东省气温、降水资料以及500hPa月平均位势高度场、距平场等资料,结合逐日高空环流形势,分析了山东省2013年秋季天气特点、环流特征和主要天气过程,对季内的主要天气及其影响进行了评述。