2009年初开封市冬小麦大面积干枯死亡原因分析

2009年1-2月,开封市冬小麦出现大面积的枯黄,甚至死亡现象,对2009年全市夏粮总产量和全年粮食总产量的稳定构成了严重的威胁.对麦田实地调查及对麦播以来开封市气候特征分析结果表明,造成2009年初开封市冬小麦出现大面积枯黄死亡的原因主要有以下几个方面:一是小麦播种以后开封市长期干旱少雨,麦田旱情严重,直接影响到冬小麦正常生长;二是2008年12月下旬开封市出现大范围强降温天气,最低气温锐降至-10 ℃以下,全市冬小麦不同程度受冻;三是农户冬季麦田管理措施不到位,普遍未浇越冬水;四是小麦品种选择不当,部分品种抗逆性较差;五是地下害虫危害较为严重;另外还与本地的小麦耕种方式有一定联系.要减少不利因素对冬小麦生长的影响,就要加强对气候变化的认识,及时采取必要的农业技术措施,提高防灾减灾能力,及时关注天气变化,科学合理适时冬灌,加强田间管理,严防冻害发生;加强病虫害的预测预报;科学做好秸秆还田工作.     

2008年“7.02”滇中大暴雨的成因诊断与数值模拟

利用常规观测、NCEP 1°×1°再分析资料、云图、多普勒雷达回波和WRF模式对2008年7月2日滇中大暴雨进行成因诊断和数值模拟。结果表明:对流层高层的干侵入和中低层冷、暖平流交汇诱发副热带高压和滇缅高压间辐合低涡迅猛发展成强中尺度对流辐合体,加上中低层来自孟加拉湾的丰富水汽输送和中低层强水汽辐合共同引发此次大暴雨。过程中,垂直螺旋度贡献主要在中层;干位涡呈现出对流层顶强正高位涡,300 hPa以下为次正高位涡,两者之间为负区的柱状分布特征,次正高位涡强中心有向下层延伸特征。WRF较好地模拟了整个大暴雨过程中强降水主体时段和大暴雨落区特点,最大对流有效位能变化趋势对强降水有较好预示作用,模拟方案在积分30小时内效果较好。     

Improvement of X-Band Polarization Radar Melting Layer Recognition by the Bayesian Method and ITS Impact on Hydrometeor Classification

Using melting layer(ML) and non-melting layer(NML) data observed with the X-band dual linear polarization Doppler weather radar(X-POL) in Shunyi, Beijing, the reflectivity(ZH), differential reflectivity(ZDR), and correlation coefficient(CC) in the ML and NML are obtained in several stable precipitation processes. The prior probability density distributions(PDDs) of the ZH, ZDR and CC are calculated first, and then the probabilities of ZH, ZDR and CC at each radar gate are determined(PBB in the M...     

2018年湖南省农村自然灾害社会脆弱性测度

农村社会发展状况与自然灾害发生频率和强度息息相关,提高农村自然灾害社会脆弱性对农村社会发展及实现乡村振兴战略具有重要作用。以湖南省各地级市州农村为研究对象,从敏感性和恢复力两个维度建立社会脆弱性指标评价体系,采用熵值法、模糊综合评价法和函数法测算敏感性、恢复力和脆弱性指数,分析2018年湖南省农村自然灾害社会脆弱性。结果表明,湖南省农村社会脆弱性空间分异特征明显,呈现“东低西高”的分布格局;多数地区的农村社会脆弱性处于低位水平,地区分异显著,具有两极分化分布特点,张家界地区最高,长沙和衡阳地区最低。在中低社会脆弱性的农村,恢复力指数对社会脆弱性贡献最大,其中最为显著的便是社会公共事业的建设水平和基础设施的完善水平。在高社会脆弱性的农村,敏感性指数对社会脆弱性贡献度最大。     

气象台站探测环境评估绘图软件设计与实现

文章重点介绍了＂气象台站探测环境评估绘图软件＂项目建设依据和目标、建设思路和原则、建设内容和实现的功能。＂气象台站探测环境评估绘图软件＂是一个集成气象部门地面、高空台站各类探测环境绘图方法,同时具有探测环境评价、评估功能的应用软件。     

非线性编辑系统在天气预报节目中的应用与维护

内蒙古气象影视服务科开发引进非线性编辑系统（以下简称非编系统）制作电视天气预报节目已有几年时间了,在实际工作中各地都积累了一些操作和使用的经验并有所改进和完善。文章根据非编系统的特点,结合平时业务工作中的使用情况,探讨其在天气预报制作中的具体运用和维护。     

大理、理塘和林芝气象要素的日变化特征对比分析

用大理、理塘和林芝的地面自动气象站资料,对比分析3站气温、相对湿度、本站气压、瞬时风速、地面温度的日变化特征。结果表明：大理、理塘和林芝气温最低值和相对湿度最大值的出现时间分别为7时、7时左右和8时左右,气温最高值和相对湿度最小值出现的时间均在16时左右。3站气压日变化呈＂双峰双谷型,＂2个高峰值时段分别出现在10时左右和凌晨0～1时,2个低谷值时段分别出现在17时左右和5时左右。风速在凌晨至7时左右较低,之后至傍晚不断增大并出现极大值,日落后逐渐减小。3站地面温度7时左右出现最低值,14时左右出现最高值。从季节变化情况看,气温和地面温度出现最高值、最低值的月份及变化幅度最大的月份基本相同。地面温度增、降幅度最大的季节分别是春季、秋季。气压随季节变化幅度较气温、相对湿度小。初春风速较大,秋季风速较小,风速对相对湿度有一定影响,大理和林芝相对湿度出现最小值的月份与风速出现最大值的月份相同。各要素值基本是大理最大,林芝次之,理塘最小,这与3站的纬度、海拔高度和下垫面性质有关。     

大理、理塘和林芝气象要素的日变化特征对比分析

用大理、理塘和林芝的地面自动气象站资料,对比分析3站气温、相对湿度、本站气压、瞬时风速、地面温度的日变化特征。结果表明:大理、理塘和林芝气温最低值和相对湿度最大值的出现时间分别为7时、7时左右和8时左右,气温最高值和相对湿度最小值出现的时间均在16时左右。3站气压日变化呈“双峰双谷型,”2个高峰值时段分别出现在10时左右和凌晨0~1时,2个低谷值时段分别出现在17时左右和5时左右。风速在凌晨至7时左右较低,之后至傍晚不断增大并出现极大值,日落后逐渐减小。3站地面温度7时左右出现最低值,14时左右出现最高值。从季节变化情况看,气温和地面温度出现最高值、最低值的月份及变化幅度最大的月份基本相同。地面温度增、降幅度最大的季节分别是春季、秋季。气压随季节变化幅度较气温、相对湿度小。初春风速较大,秋季风速较小,风速对相对湿度有一定影响,大理和林芝相对湿度出现最小值的月份与风速出现最大值的月份相同。各要素值基本是大理最大,林芝次之,理塘最小,这与3站的纬度、海拔高度和下垫面性质有关。      

基于不同分辨率和参数化方案的新疆区域数值模式性能初步评估

基于中尺度数值模式WRF,选取新疆两次强降水过程,设计3个试验方案,其中试验1为控制试验,试验2提高分辨率,试验3提高分辨率并调整物理参数化方案,初步评估不同分辨率和参数化方案对新疆区域2m温度、10m风速、降水预报的影响。结果表明:(1)提高分辨率对2m温度、10m风速模拟精度均有提高,2m温度预报精度提高约0.5℃,降低了日间温度模拟冷偏差;10m风速预报精度提高约0.5m/s,降低了风速模拟正偏差;但提高分辨率后,模式出现虚假降水预报的情况。(2)提高分辨率并调整物理参数化方案后,2m温度模拟误差略有减小,模拟偏差减小约0.2℃;10m风速模拟误差增大约0.5m/s,模拟偏差增大超过0.5m/s;对降水落区、量级的模拟精度显著提高,减小了降水中心的模拟强度,对虚假降水预报有一定修正。     

基于WRF模式的云南短时强降水物理量特征

为了解云南短时强降水发生前本地化中尺度WRF(Weather Research Forecast)模式输出结果的物理量特征及其对短时强降水预报的作用,使用WRF模式对2016年云南主汛期(6—8月)5次短时强降水过程进行模拟,利用模式输出的高时空分辨率资料计算5次过程中85个样本在短时强降水发生前6 h水汽类、动力类及不稳定条件类的部分物理量值,使用箱线图分析各物理量的分布特征及其与短时强降水的关系,应用经验累积分布函数图确定各物理量的阈值。研究表明,水汽类物理量样本数据值分布较为集中,随着短时强降水的临近数值逐渐增大;动力类的6 km垂直风切变中位数值及平均值随时间变化很小,所有时次的6 km垂直风切变阈值均低于12 m/s,表明短时强降水发生前有弱垂直风切变;不稳定条件类中对流有效位能样本数据的离散程度较大,对短时强降水无指示意义;LI指数、K指数和700 hPa假相当位温样本数据离散度较小,其中K指数中位数值、平均值及阈值的上下限在短时强降水发生前1 h有显著增大的特征,且数据集中度达到最高,大的K指数值与短时强降水有较好的对应关系。使用物理量阈值推算短时强降水落点的方法对云南本地化WRF模式短时强降水的预报性能有改进作用。