摘要:利利用陕西省2019年8次区域性暴雨天气过程对中国区域融合降水分析系统(CMPAS-V21)的降水融合分析实时产品进行检验。结果表明：（1）降水融合产品的降水量空间分布与站点实况空间分布基本一致，但强降水落区有所偏差。相对于站点实况，融合产品的小雨和中雨数值偏大，大雨和暴雨的数值偏小。（2）融合产品的降水准确率随着降水量级的增大而减小，平均误差绝对值和TS评分随着降水量级的增大而增加。中雨的均方根误差最小，其次是小雨，大雨，暴雨。（3）稳定性暴雨过程的降水准确率远大于对流性暴雨。对于大雨和暴雨，融合产品在稳定性暴雨过程的准确性明显优于对流性暴雨过程。（4）三源融合产品的平均TS评分高于二源融合产品，对流性过程的大雨及以上量级降水可参考三源融合产品，稳定性过程的大雨及以上量级降水可更多参考二源融合产品。（5）暴雨落区随海拔高度的变化影响降水误差随海拔高度变化。当暴雨落区位于高海拔地区时，降水误差与海拔高度呈显著负相关，暴雨落区位于低海拔地区时，降水误差与海拔高度呈显著正相关。（6）暴雨及对流性大雨的误差较大，应用中需特别关注。

摘要:利用常规观测资料和风云2号静止气象卫星资料，结合WRF（weather research forecast）模式对2018年7月26日江淮地区一次副热带高压边缘暖区暴雨进行模拟分析。结果表明：此次暴雨过程发生在副高边缘，暴雨落区位于低空切变线以南的西南暖湿气流中；对流最先在安徽北部和东部发生发展，随着对流形成的冷池出流边界（阵风锋）不断向南推进，其与环境风场所形成的地面中尺度辐合触发本次安徽中部的强降水，同时伴随对流云团合并增强（云顶亮温达-61 ℃）；大气层结不稳定，湿层深厚，且强降水发生前整层垂直风切变较弱，为本次降水提供了有利条件；通过WRF数值模拟发现，暖区暴雨发生期间，中低层风场气旋式辐合造成安徽中部强上升运动是导致对流增强的重要原因，局地强低空急流和超低空急流为强降水提供了充沛的水汽和动力条件。

摘要:利用1961—2015年中国地面降水日值05°×05°格点数据集（V20）（下称V20格点资料）及同期陕西省内55站逐日降水资料，评估了V20格点资料在陕西地区的适用性，并分析了近年来不同等级降水事件在陕西地区的时空变化特征。结果表明：V20格点降水资料在陕北地区的误差较小，在关中大部较实况降水偏大，在陕南地区较实况偏小；各等级降水在全省呈现出南多北少的分布特征，V20中雨和大雨等级降水空间分布与实况较为一致，V20小雨雨量及雨日大于实况，V20暴雨事件较实况显著偏少；观察不同等级降水的时空变化特征发现，小雨在全省大部呈下降趋势，中雨在陕北北部、关中大部及陕南东部呈增加趋势，在陕北南部及陕南西部等地减少，大雨和暴雨在全省大部增加，V20各等级降水变化幅度小于实况变幅，暴雨事件变化趋势差异最大。

摘要:利用常规探测资料、地面加密自动气象站和NCEP 1°×1°逐6 h再分析资料对2018年5月25—27日怀化一次地面暖倒槽锋生型暴雨过程及其预报进行分析。结果表明：此过程分为两个阶段，暖区暴雨阶段，怀化上空700 hPa及以下层次为一致的偏南急流，地面暖倒槽发展，在地面辐合线附近和低层急流出口处的风速辐合区，强降雨发生发展，降雨强度大；锋面降雨阶段，在槽后西北气流引导下，冷空气南下侵入倒槽，出现锋生，在锋面强迫抬升作用下产生降雨，降雨强度弱。对EC模式检验表明，数值预报对中高纬低槽及副高的预报有偏差，低层偏南暖湿气流偏弱，而偏北气流偏强，且模式未预报出低层β中尺度辐合中心，从而对中低层切变辐合、水平锋生和水汽等产生影响，导致暴雨落区预报偏差较大。在强降雨预报中，预报员需关注模式临近调整，根据实况监测和雨带移动、演变，掌握模式对天气系统的预报偏差，从而及时调整降雨落区和影响时间，对数值预报做出正确修正。

摘要:利用东营市1994—2019年冰雹资料、2000—2019年ERA5再分析资料和常规观测资料，统计分析了黄河入海口地区冰雹日时空分布特征，针对2010—2019年55 d冰雹日进行天气学分型和物理量场特征分析。结果表明：黄河入海口地区冰雹分布在3—10月，集中在春末夏初，冰雹时段主要出现在午后到傍晚和午夜前后，冰雹落区集中在沿黄河两岸和河口区的西部；冰雹日500 hPa环流形势可以分为西风槽型、高空冷涡型、脊前西北气流型和副高边缘型四大类；对2010—2019年55个冰雹日冰雹发生前1小时冰雹区的强天气威胁指数（ISWEAT）、总温度（TT）、 K指数（K）及850 hPa与500 hPa温差（T(850-500)）等物理量进行统计分析，相应指标具有较好的指示意义。

摘要:基于2000—2020年归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)和标准化降水蒸散指数(standardized precipitation evapotranspiration index，SPEI)，分析近20年来陕西省吴起县退耕还林后人工林的生长状态及其对气候变化的响应，特别是应对干旱的能力（抵抗力和恢复力）。结果表明：2000—2020年吴起县人工林（油松、刺槐和混交林）的NDVI显著增加（p＜0001），可见退耕还林工程实施后该区域呈现显著“绿化”趋势。三种类型人工林的NDVI与不同时间尺度的SPEI均呈正相关，其中与12月相关性最强，可见人工林对一年尺度的干旱敏感性最强，且干旱对NDVI影响具有滞后效应，约为3～6个月；从研究时段的两次极端干旱事件（SPEI小于-1）来看，三种类型人工林的抵抗力顺序为油松>混交林>刺槐；在持续时间较长的干旱中恢复力表现为刺槐>混交林>油松，但在持续时间较短的干旱中混交林对干旱的恢复力高于刺槐和油松。

摘要:应用EC细网格再分析资料（ERA5）和地面观测资料，分析了德州及周边5市2000—2017年秋季、冬季和春季（9月—次年5月）的小风日数、10 m风速、混合层平均风速、混合层高度、通风量和大气自净能力等6个静稳天气指数的变化特征，对大气污染扩散条件进行评估。结果表明：（1）德州、聊城、济南、滨州小风日数逐年波动增加，2007年和2011年增加明显，其中德州增加趋势最大，平均每年增加123 d；其他5个指数呈逐年波动减小，最小值出现在2016年或2017年；各市大气自净能力分别在2011年和2016年出现明显下降。（2）小风日数呈逐月波动减少变化，9月最多，3月或4月最少；其他5个指数为逐月波动增加变化，最大值出现在3月或4月，其中冬季1月小风日数最多，10 m风速小，通风量小，大气自净能力最差。（3）对6市静稳天气指数分析表明，各市大气污染扩散条件都在变差，其中德州变化最快；大气污染扩散条件由好到差排序为济南、沧州、德州、滨州、衡水、聊城。

摘要:利用CALIPSO卫星星载激光雷达数据、MERRA-2再分析数据和GDAS（global data assimilation system）气象数据，采用聚类分析和根据气溶胶雷达比的分类方法，研究2020年4月9日甘肃酒泉地区一次典型的沙尘天气在传输过程中沙尘气溶胶的垂直分布特性和来源。结果表明：本次沙尘过程中，沙尘分布在地面至4 km的范围，退偏振比值在01～04之间，色比值在05～08之间，利用气溶胶分类的结果，判定本次气溶胶类型为沙尘气溶胶；在2 km高度之下，消光系数的最大值为02 km-1左右，当高度大于2 km时，消光系数随高度增加呈非线性减小；沙尘传输轨迹主要有3条，其中西北方向轨迹2条，占比约为65%，东北方向的轨迹1条，占比约为35%；结合MERRA-2再分析资料，由沙尘气溶胶光学厚度分布可知，本次的沙尘天气过程是西北方向轨迹，起源于新疆，并且主要向东传输。

摘要:基于1981—2019年间滨州地区7个国家气象观测站资料，利用最小二乘法和R/S分析法分析了最大冻土深度时空变化特征和未来的持续性，并引入BP神经网络建立冻土深度预测模型。结果表明：（1）滨州市年最大冻土深度呈逐年减小趋势，其中减小趋势最大为滨州南部邹平县，最小为滨州北部无棣和沾化；（2）滨州各站最大冻土深度年际变化趋势有3种类型，分别为无棣的“L”型，惠民、沾化、滨州、博兴的震荡型和邹平的下降型；（3）冻土深度与气温、地温、5～40 cm地温等11个气象要素之间均呈一致性负相关，其中20 cm地温对冻土深度影响最为明显；（4）引入BP神经网络建立的冻土深度预测模型总体拟合程度较好，达到了业务化的水平。

摘要:利用2010—2019年宜昌研究区2、5、8月和11月晴空天气的MODIS地表温度产品，结合GIS技术，分析热岛效应昼夜、季节和年际变化特征。结果表明：（1）热岛空间分布受地形地貌影响较大，热岛区主要分布在主城区至东南部平原地带；（2）热岛区和冷岛区面积白天均多于夜间，热岛强度白天强于夜间；（3）夏季热岛区面积达到最大，热岛强度达到最强，冬季热岛区面积达到最小，热岛强度达到最弱；（4）近10 a热岛区、冷岛区面积均呈现缓慢上升趋势，强热岛区、较强热岛区和弱热岛区在研究区总面积中的占比均在5%以下，热岛比例指数均在02以下，为轻微等级。

摘要:利用咸阳市12个国家气象站1991—2020年日最低气温数据，结合近5年咸阳市秋大白菜生产数据，进行咸阳市秋大白菜冻害指标研究及其最晚收获期精细化区划，为咸阳市秋大白菜最晚收获期的确定提供参考依据。结果表明：咸阳市秋大白菜收获期冻害指标为-2 ℃，重度冻害指标为日最低气温低于-2 ℃持续4 d及以上，绝收指标为日最低气温低于-5 ℃持续5 d及以上；咸阳市秋大白菜最晚收获年序日与区域海拔高度显著相关，随着海拔高度的升高，秋大白菜的最晚收获期提前；咸阳市秋大白菜最晚收获期北部县（区）主要集中在11月3—29日，南部县（区）主要集中在12月5—15日。

摘要:为了拓展县级气象部门服务公众渠道，提升气象服务质量和时效，利用C#、Web services、GIS等技术，在微信上开发与设计县级气象微信公众服务平台。以“寻甸气象”的开发与设计为例，阐述了该平台的系统结构和功能；使用图片服务器分离技术、缓存技术、库表散列技术可确保用户便捷、快速访问该平台，及时为用户提供优质高效的气象服务。该平台解决了县级气象服务最后“一公里”的难题，大力提升了县级气象部门在公共气象服务领域的能力。