昆明长水机场气候特征分析

利用昆明市1951—2010年逐日气象数据,采用回归分析法和Mann-Kendall突变分析法进行分析和检验,确定了昆明市极端降水和极端温度天气事件。在此基础上,对昆明长水机场极端天气背景下大雾天气航班安全运行开展研究,并在对比昆明长水机场与原巫家坝机场大雾特点的基础上,制定出航班安全运行的应对措施。研究表明,近几年昆明市极端温度和极端降水事件呈现增多趋势;因地形原因,长水机场出现大雾的频率远高于原巫家坝机场;大雾造成的低能见度天气背景下,航班的安全运行需要航空公司各部门的通力协作。     

九龙站在西南低涡/晴朗天气背景下观测资料的对比分析

本文基于中国气象局成都高原气象研究所2017年西南涡加密观测资料,对比分析了西南低涡主要源地九龙站在西南低涡/晴朗这两种不同天气背景下,各个基本物理量的日变化特征及存在的差异,认为:西南涡天气背景下,边界层高度较低,而晴朗天气状况下,边界层大气湍流运动强烈,对流混合伸展高度非常惊人,能超过3000m。西南涡天气背景下,夜间大气较为暖湿,气压显著偏低,上层大气风速较大,便于动量下传。晴朗天气背景下,大气较为干燥,温度日较差偏大,大气压较高,白天湍流混合强。越靠近地面差异越显著,差值随高度的增加而逐渐减小。     

气象科普小知识

1、凝冻灾害及防御措施气象上将强冷空气的入侵造成局部地区或大范围地区气温剧烈下降的天气过程,称为寒潮,在受寒潮入侵影响出现降雪、霜冻、冻雨等低温阴雨天气时,常常在电线、树枝、地面上形成坚固的冰层(俗称“凝冻”或“桐油凝”),由于降雪常与雨淞同时发生,所以在贵州通常称为“雪凝”天气。     

陕西重污染天气应对策略分析

重污染天气发生时,如何从气象预报服务角度做好应对策略和防范部署,最大限度地减轻大气污染对公众身体健康和社会生产生活的影响,是气象部门亟待解决的现实问题。根据陕西重污染天气防治现状和近5年重污染天气预报服务开展情况,总结和分析了重污染天气应对工作中存在的应急预案体系不健全、联动机制不完善、空气质量预报技术不足、环境气象评估业务技术支撑薄弱等问题,并针对存在问题,提出了强化应急预案体系衔接、加强部门间合作、加强重污染天气预报技术攻关及提高环境气象评估业务能力等对策建议。     

广东人影综合业务系统的设计与实现

为规范实施广东省人工影响天气5段实时业务,设计建设了广东人影综合业务系统。该系统基于B/S架构,省、市、县、标准化作业点4级共用,由桌面端系统和手机端系统共同构成,功能互补,通过账户分配区分各级权限。系统包含数据存储管理子系统、信息综合处理分析与指挥子系统、指导产品发布子系统、外场作业信息传输与采集子系统。该系统基于广东基本气象业务标准数据接口和国家局下发的云模式和卫星反演云产品数据,开发人影业务需要的基本气象业务产品、作业需求分析产品、人影作业指导产品等,支持作业指挥人员进行多源资料融合分析与作业条件及效果的监测识别,实现作业指导产品和实时作业数据在指挥中心与作业实施现场之间的互连互通。     

广东天气雷达覆盖现状的评估

利用广东省10部天气雷达2010—2016年的观测基数据,对雷达的国土覆盖、地形遮挡现状进行评估,结果表明:珠三角地区覆盖密集,大部分区域覆盖都达到4～5部雷达重叠,海岸线连续性覆盖良好;粤东地区覆盖均匀,大部地区覆盖达到3～4部雷达重叠;粤西部覆盖较好,大部分地区达到2～3部雷达覆盖重叠;粤北等人口较少的地区雷达覆盖差、遮挡严重。     

基于自组织映射的长江中下游夏季天气分型及其降水特征

利用欧洲中心1979—2015年夏季6—8月ERA-Interim逐日再分析资料和国家气候中心CN05.1格点化降水观测数据集,引入基于自组织映射SOM(Self-Organizing Maps)方法进行长江中下游地区夏季海平面气压空间距平场的客观分型,得到该地区25种地面天气型及其系统演变特征,发现天气型的稳定、转移与天气系统强弱有关。高低压系统越强,天气型停滞频率越高,天气型越稳定;反之,天气型越不稳定。基于SOM天气型转移概率,发现三条与局地降水联系的系统演变路径,其中1号路径暖空气势力强盛,副高北上,推动锋面北抬,产生江北降水型,多发生在7月;路径2反映冷空气势力强盛推动锋面南下的天气过程,产生沿江降水型,该天气型在6、7月均易发生;路径3表现为台风移动变化对长江下游江南地区降水的影响,为江南降水型,且集中在8月。通过引入SOM方法对逐日天气尺度环流进行分型,从气候态上捕捉与降水有关的天气系统的移动变化特征,体现SOM方法在模拟天气系统演变的优势。     

天气、气候影响评述

重要天气过程概述1大雾过程2019年1—3月,江西省区域性大雾(15站以上)共出现31d ,较历史同期显著偏多。全省单日出现40站以上大雾有7d(表1);连续3 d以上出现大雾4次,分别是2月5—7日、24—27日、3月6— 13日、28—31日。     

苏州市一次重霾污染天气过程的数值模拟

本文对苏州地区2015年12月13—15日发生的一次典型的重霾污染天气过程进行了数值模拟,分析了颗粒物及其组分的时空变化特征及其气象影响因子,以期为该区域空气污染治理和预防提供科学依据。结果表明:(1)利用WRF-Chem模式对此次重霾污染天气过程的污染气体成分进行数值模拟后发现,小时平均的PM_(2.5)、PM_(10)、CO、SO_2、NO_2模拟值与实测值的相关系数较高,达到0.68以上,通过了P0.01的显著性检验,且日变化过程对应也较好。(2)通过分析此次污染过程的天气背景,发现污染形成期高空环流比较平直,中层为均匀的弱高压控制,地面受弱高压脊控制,这种形势容易导致颗粒物的堆积。后期地面等压线密集时,风速大,有利于污染物的输送与扩散。(3)通过分析此次污染过程期间气象要素的变化发现,有逆温、风速小、相对湿度大等不利的气象条件是导致此次污染过程发生的重要原因之一。(4)HYSPLIT轨迹分析显示,此次重霾过程主要受北方大范围灰霾颗粒物南下影响,北方污染气团逐步南推,14至15日本地大气扩散条件差、污染物累积,最终导致本地污染加重,从而发生重霾事件。(5)火点图的分布进一步验证了此次重霾污染过程是由外来污染气团输入所导致。