贵州省高等级公路降水特征分析

用贵州省6条高等级公路附近气象站点1965-01—2005-02近40 a的日降水量资料,分析各高等级公路雨日和降水量的年、季、月3种时间尺度的变化特征以及对年雨日变化进行突变检测。结果表明:年雨日和年降水量均呈下降趋势,但前者更为显著;各季雨日均下降,秋季雨日下降最为显著;春季和秋季降水量减少,而夏季和冬季增加;月雨日多表现为负趋势;月降水量负趋势的月份多于正趋势的;年雨日各条公路至少存在一处超过=0.01的显著性水平检验,即存在突变。     

多种空间检验方法在不同分辨率模式降水预报评估中的应用

利用单一的客观评估方法并不能有效揭示预报误差来源。利用逐小时5 km格点融合降水产品,本研究使用了多种客观评估方法综合评估了南京大学2016年夏季汛期试验4 km与12 km WRF模式。整体上,两种分辨率都能成功地预报主雨带,4 km WRF在午后对流及复杂地形预报上更优。比较了各类客观评估方法,邻域法显示4 km WRF预报准确性更高,但对于强降水(≥13 mm·(6 h)^-1),两种模式预报的空间误差都较大。尺度分离法显示,对于小尺度系统,4 km WRF能较好再现对流但存在较大位置误差,而12 km WRF则漏报。MODE法(Method for Object-based Diagnostic Evaluation)显示4 km WRF在对象强度预报上更接近观测,但强度和范围偏大,导致华南偏强,而范围偏小造成江淮偏弱,12 km WRF低估主要是漏报。不同评估方法能清晰展示4 km WRF和12 km WRF预报误差的差异,为后续模式改进提供了重要参考。     

我国部份地区雷暴活动、大气电场等与太阳活动的关系

本文用时序迭加法统计分析了1976—1985年太阳黑子一个完整周期内太阳活动与雷暴活动及地面大气电场之间的可能相关性。结果表明:高纬度地区有较好的相关性,耀斑爆发以后雷暴指数有明显增大趋势,最大关联日在+5日以后。中、低纬度地区几乎不存在相关性。随着耀斑强度增强,相关性也增大,且影响区域从高纬度向中、低纬度移动。在耀斑爆发后2天左右,地面电场强度增大,其关联日比雷暴指数提前。太阳黑子数和雷暴活动之间的相关性很微弱。本文又从全球电路概念出发,简单地解释了形成上述相关性的可能原因。     

江苏省持续性雨日分布模式的研究

本文以江苏省城内二十个站点、三十年的逐日降水资料为基础，揭示了省域年及各季两日数和两日平均雨量分布的时空特征，建立了省城内不同站点、不同季节的雨日概率分布模式。研究结果表明用波亚（polya）概率分布模式能够较好地拟合省域雨日的分布特征。有了这些模式人们可以较为科学地估算省域内各地、各季不同持续时段雨日出现的气候概率，合理地安排生产、建设和生活等计划．     

粤西北霜日的年际变化与大气环流异常的关系

利用1964-2006年测站观测资料和NCEP/NCAR再分析资料分析了粤西北霜日的年际变化特征,及其与大气环流异常的联系.结果表明:粤西北的霜日主要集中于12月和1月;从1986年之后年霜日呈明显的递减趋势.并且粤西北的西部和南部线性递减较快;粤西北地区12月和1月霜日偏多、偏少年的大气环流异常特征相似;12月和1月...     

济南地区小时强降水变化特征

利用济南地区2008—2017年3—11月50个区域自动站逐时降水数据,研究该区域雨强超过10.0、20.0、30.0 mm·h~(-1)的降水量时空变化特征。结果表明:济南全区小时强降水受城市化、地形和盛行风的影响显著,济南城区、南部山区、长清山前地带、商河等地降水偏多,济南市区下风向近郊、章丘、济阳、平阴一带强降水偏少。7、8月济南地区小时强降水最多,雨强≥20.0 mm·h~(-1)的月平均降水量均超过40.0 mm,贡献率均超过25.0%。小时强降水日变化呈双峰双谷特征,11:00和23:00前后为强降水最少时段,04:00—05:00和14:00—21:00是强降水较多时段。大部分站点强降水峰值出现在午夜至凌晨和下午至傍晚时段。     

加格达奇霜冻灾害的气候背景分析及农业生产对策

系统地分析了国格达奇不同低温指标下霜冻的初、终日和无霜期的气候概况，分析了气候变化趋势并预测了各保证率下初、终霜日出现的日期和日数，提出了相应的农业生产对策和建议。     

利用Ka波段云雷达对青藏高原三类重要天气系统云宏观参数日变化特征的研究

青藏高原上空云宏观参数的日变化受大尺度环流、当地太阳辐射和地表过程的联合作用,对辐射收支、辐射传输及感热、潜热的分布等有重要影响。由于缺乏持续定量的观测,对各类天气系统云宏观参数日变化特征的了解还十分不足。多波段多大气成分主被动综合探测系统APSOS（Atmospheric Profiling Synthetic Observation System）的Ka波段云雷达是首部在青藏高原实现长期观测云的雷达。本文基于2019年全年APSOS的Ka波段云雷达资料,采用统计和快速傅里叶变换方法研究了西风槽、切变线和低涡三类重要天气系统影响下的有云频率、单层非降水云或者降水云非降水时段的云顶高度、云底高度和云厚日变化的时域和频域特征,得到了统计回归方程。主要结论有:（1）西风槽系统日均有云频率为56.9%,切变线系统为50.8%,低涡系统达73%。（2）尽管西风槽和切变线系统的成因不同,但两类系统云宏观参数的日变化趋势和主要谐波周期相似:日变化趋势基本为单峰单谷型,日出前最低,日落前最高。有云频率表现为日变化和半日变化,单层云云顶高度、云底高度和云厚主要表现为日变化。（3）低涡系统云宏观参数的日变化特征与前两类系统明显不同:日变化趋势表现为多峰多谷型,虽然有云频率和单层云云顶高度、云底高度主要谐波中均以日变化振幅最大,但频谱分布分散,云厚主要变化中振幅最大的是周期为4.8 h的波动。（4）得到了各系统有云频率、单层云云顶高度、云底高度和云厚日变化的统计回归方程。     

基于Parsivel天气现象仪资料的郑州“7·20”罕见特大暴雨微物理特征分析

基于2016-2018年ECMWF模式温度预报和浙江省72个国家基本站观测资料,根据温度日变化特征,采用K-近邻(KNN)回归算法进行误差订正,改进浙江省172 h精细化温度预报。在KNN回归算法中,将模式起报时刻的温度视作“背景”,由模式预报减去起报时刻温度消除“背景”影响,得到温度日变化曲线,通过温度日变化曲线构建差异指标,选取历史相似个例。根据历史相似个例的误差特征,对温度预报进行订正,得到改进的温度预报。检验结果表明,KNN方案的温度预报平均绝对误差较ECMWF和30 d滑动平均误差订正方案(OCF)的分别减小26.2%和5.2%;日最高和最低温度预报误差绝对值小于2℃,准确率较ECMWF的分别提高14.8%和4.3%,较OCF的分别提高3.0%和1.3%。KNN方案对地形复杂地区的温度预报改进效果更为明显,对冷空气活动和夏季高温等天气过程预报改善效果也较稳定。     

2010年国际十大天气气候事件

1印度遭严重高温干旱最高气温逼近50℃2010年4月,印度遭高温热浪袭击,各地最高气温纷纷刷新历史纪录。新德里17日最高气温达43.7℃,创下52年以来4月气温新高,高温热浪造成