简介：利用地面气象观测资料和多普勒天气雷达探测资料,对山东省2014—2016年31站次小时降水量超过80mm强降水天气的分钟降水量变化特征、降水强度、Z-R关系、单体风暴参数特征和形态结构演变特征进行分析。结果表明,较大的对流有效位能（CAPE）值、较高的K指数和较低的抬升指数（LI）,同时低层比湿在13g·kg~（-1）以上时易发生小时极端强降水;强降水单体演变具有明显的＂列车效应＂或移动缓慢特征,具有＂列车效应＂特征的有15次,移动缓慢的有8次,同时具有两种特征的有8次,降水持续时间基本在57~58min,5min和6min最大降水量均在15mm和17mm左右;用6min最大降水量平均值17.3mm作为强降水雨强,所对应站点低空反射率因子平均值为50.3dBZ,Z-R关系近似于Z=200R1.22;风暴最大反射率因子基本为50~59dBZ,液态累积含水量（VIL）基本为15~40kg·m~（-2）,强回波中心高度基本在0℃层高度以下,风暴单体顶高8km以上,回波顶高11km以上,重心较低,降水强度大,适用于Z=200R~（1.22）关系进行降水强度估测。

简介：为探究放电后电荷重置对雷暴云电过程的影响,在已有的三维雷暴云起、放电模式中分别加入两种不同的电荷重置方案：一种是植入法即放电后闪电通道上的感应电荷与原空间电荷叠加（简称ZR方案）;另一种是中和法即放电后直接按一定比例降低闪电通道处的空间电荷浓度（简称ZH方案）。利用长春一次探空个例进行敏感性试验,发现放电后重置方式的不同会导致闪电特征存在明显差异：1）ZR方案下的云闪发生率比ZH方案下的云闪发生率少。闪电放电后ZR方案在云中植入异极性电荷,对雷暴云中电荷的中和量比ZH方案多,摧毁云中电场的能力更强;2）ZR方案下的正、负地闪发生率均比ZH方案多。相对于ZH方案,ZR方案中主正电荷区的分布范围大于主负电荷区,导致其出现了更多的正地闪;ZR方案中的云顶屏蔽层与主正电荷区的混合程度高,混合时间长,导致ZR方案在主正电荷区与主负电荷区之间触发了更多的负地闪;3）ZR方案下的闪电通道长度比ZH方案下的闪电通道长度短。ZR方案在云中植入异极性电荷,导致云中难以形成大范围同极性电荷堆,闪电通道传播局限在一对较小的异极性电荷堆内,而ZH方案不改变云中电荷分布,存在大范围同极性电荷堆,闪电通道传播范围较大。

简介：为深入了解青藏高原上中尺度对流复合体（MCC）及其向中尺度对流涡旋（MCV）转化过程中的动热力结构特征演变和发展机理,利用NCEPFNL再分析资料、FY-2E及TRMM卫星资料,对2013年7月22—23日青藏高原上的一次MCC转化MCV的过程进行数值模拟,对其发生的环境背景,以及过程中的涡度、温度和能量收支演变等进行诊断。结果表明：低层水平涡度向垂直涡度的转换,以及垂直方向上正涡度的输送,形成了垂直方向上有利于对流涡旋发展的正反气旋性环流配置。转化过程中大气中上部温度正异常主要来自于可分辨的凝结,温度升高使得高层等压面抬升;下方冷却异常主要来自于蒸发作用和垂直运动,低层温度降低引起等压面收缩下降,这样的配置有利于涡旋发展、对流上升运动加强以及降水发生。对流活动释放的潜热能是转化过程中的主要能量来源,高空急流入口区直接热力环流引发的有效位能向动能转化,也为MCC向MCV转化提供了能量。

简介：利用常规高空、地面气象观测资料和ECMWF、ECMWF_THIN、T639及宁夏WRF数值预报模式产品,对2015年10月30日—11月2日宁夏首场冷涡降雪天气过程的数值模式预报性能及其相伴复杂天气的可预报性进行检验和分析。结果表明：依据700hPa相对湿度≥90%和比湿≥2g·kg-1、850hPa温度迅速降至冰点以下、2m和地面气温降至1℃以下、200hPa和700hPa偏北风速分别达40m·s-1和20m·s-1、雪后天气转为晴到少云、地面偏南风〈4m·s-1且相对湿度≥90%、大气层结稳定等模式预报结果,可提前对低涡和切变线引发的降雪、大风降温、雪后大雾以及积雪、道路结冰等复杂天气作出较为准确的预报。根据低涡所经区域的厚湿层、水汽辐合及垂直上升运动等大值区和各家模式预报较大降水的重叠区域对强降雪区域及强度进行有效订正,但由于预报员对各家模式一致性预报误差的认识和订正能力有限,使得对强降雪中心、降雪减弱时的局地强降雪以及区域大雾等天气精细化预报能力较差。

简介：在全球变暖背景下,中国极端干旱事件频繁发生,其强度和范围都不断增大,这不但给国民经济特别是农业生产等带来巨大损失,还会造成水资源短缺、荒漠化加剧、沙尘暴频发等诸多深远的不利影响。为进一步提高干旱监测、预测、评估和决策服务等方面的技术水平,以气象干旱为对象,对常用的气象干旱指标在中国的时空适应性进行了系统总结。首先,从指数的计算原理及考虑要素的角度回顾了国内常用干旱指数及其特点,这些指标主要分为两类：一类是只考虑单一因子的干旱指标,另一类是考虑多要素的干旱指标。其次,系统归纳了这些干旱指数在我国不同区域、不同季节的适应性,阐述了对现有干旱指数的进一步修正、改进及其应用效果,并对影响干旱指数适应性的主要因素进行探讨。最后,提出目前干旱研究领域存在争议的问题,探讨今后在气象干旱监测指标及其适应性研究中应重点解决的关键科学问题及发展趋势。

简介：利用2014—2015年陕西西安泾河站L波段探空数据和ERA-Interim再分析资料,与同期长安站风廓线雷达数据进行对比分析,确定风廓线雷达数据的可靠性。结果显示风廓线雷达资料与L波段探空资料、ERA-interim再分析资料整体上相关性较好,相关系数随高度的增高而增大,在1500~2500m之间达到显著相关。不同时刻数据对比结果显示风廓线雷达白天观测结果整体上优于夜间。从平均状态来看,风廓线雷达在描述平均态过程中与探空和再分析资料基本一致,即风廓线雷达数据可用于实际应用和研究。

简介：为了了解PM_（2.5）的污染与地面气象因子的相关性,通过对招远市PM_（2.5）的月均浓度与降水量、湿度、风速和气压等气象因子关系分析,结果表明：（1）PM_（2.5）浓度存在明显的季节变化,冬季与气象因子相关性最好,夏季最差。（2）PM_（2.5）浓度与相对湿度、平均风速和降水有很强的负相关性。（3）PM_（2.5）浓度与本站气压呈现正相关性。

简介：利用2006-2015年逐日气象观测资料,对机场预选址区域的温度、湿度、降水量、风向风速、能见度和灾害性天气等对机场选址有影响的天气气候条件进行了统计分析.研究结果表明,沈阳市浑南区作为机场预选址,降水具有明显的年变化和月变化特征,降水主要集中在6-8月份;主导盛行风向为SW,频率为12.4%,弱风和静风频率高,为53.5%;低能见度日数少,能见度条件好,出现〈500m的年平均日数为5.5d;灾害性天气较少,大风、雷暴、冰雹、暴雨、暴雪、扬沙和积雪年平均日数分别为0.5d、2.4d、0.1d、0.2d、0.1d、1.7d和7.4d,无沙尘暴天气发生.总体而言,沈阳市浑南区具备建设机场的优良天气气候条件,有利于机场工程设计及将来的航空飞行安全.

简介：利用山西省太原观象台的大气污染资料和小店气象站的气象观测资料,对2013年1月19—23日太原地区一次持续性雾霾天气过程的大气电场特征进行分析。结果表明：（1）雾霾过程中大气电场发生剧烈变化,不仅极值有较大变化,出现陡升陡降,且电场极性出现多次转变,电场强度的绝对值比晴天大气电场减少30%;（2）雾霾天气下大气电场与相对湿度有较高的负相关性,相对湿度较高是雾霾过程中大气电场值变为负值的主要原因;（3）相对湿度降低导致气溶胶脱水形成干气溶胶是雾霾过程中大气电场转为正值的主要原因,大气电场形成机制的影响使得部分时段在相对湿度降低时大气电场仍为负值。

简介：监测半干旱区作物的旱情对合理灌溉有重要意义。本文以黄土高原半干旱雨养农业区春小麦为研究对象,以模型模拟光谱对输入参数的响应、模型输入参数与干旱程度的关系以及不同旱情下光谱模拟精度为切入点,探讨基于PROSAIL模型反演参数指征春小麦旱情的可行性。结果表明：春小麦冠层光谱对于PROSAIL模型主要输入参数具有不同的光谱响应区间,其中叶绿素含量Cab的光谱响应区间为476~730nm,叶面积指数LAI的主要响应区间为400~750nm、800~1000nm和1330~2500nm,等效水厚度EWT的响应区间在1874~1891nm,干物质含量LMA的主要响应区间在2331~2356nm。PROSAIL模型的输入参数与干旱程度有显著相关性。模型模拟的半干旱区春小麦冠层光谱的误差在1400nm前后差异显著,在1400nm之前模拟误差为11.5%,1400nm之后模拟误差为69%,总体误差约30%。模型对于等效水厚度和干物质含量的解释不够充分是导致模拟误差的主要原因之一。以PROSAIL模型反演参数监测黄土高原半干旱区春小麦旱情值得商榷。

简介：为评价ORYZA（V3）模型在海南岛双季稻发育期模拟的适应性,利用2005—2014年海南岛双季稻区4个站点（海口、儋州、乐东、琼海）的逐日气象数据、气象灾害资料、土壤、水稻发育期等观测资料,对模型进行调参与验证,本地化不同品种水稻发育期参数;统计双季稻各个发育期出现的气象灾害及其次数,筛选出各个发育期内出现次数较多的气象灾害。以单独的气象灾害为背景,对各个发育期的模拟与实测结果进行对比验证。结果表明：ORYZA（V3）模型对海南岛双季稻发育期的模拟精度较高,决定系数R2〉0.90,归一化均方根误差NRMSE为3.97%~9.80%;双季稻发育期内出现的气象灾害次数由多到少依次为：高温、台风、干旱;ORYZA（V3）模型对气象灾害的敏感性从大到小依次为：台风、高温、干旱。在台风背景下,仅晚稻开花期的R2为0.90,NRMSE为3.90%,其他发育期的模拟均在误差范围外;在高温背景下,早稻的R2为0.87~0.89,晚稻的R2为0.18~0.61,双季稻的NRMSE为3.49%~5.71%;在干旱背景下,R2〉0.87,NRMSE为3.11%~9.73%。评价结果在模型应用和优化方面具有一定的参考价值。