摘要:利用气象监测站资料、ERA5再分析资料和多普勒雷达资料等，对2023年7月28日夜间至29日白天发生在陕西关中北部的极端致灾性暴雨过程进行分析。结果表明：（1）此次过程在高空槽和中低层切变线共同作用下，配合台风“杜苏芮”北侧偏东气流的水汽和不稳定能量输送，为极端暴雨形成提供了有利环境条件。（2）台风“杜苏芮”外围持续的偏东风水汽输送使暴雨区700 hPa以下存在强水汽输送和辐合，强降水开始前低空比湿标准化距平在05σ以上，低层水汽含量和水汽辐合充沛且长时间维持是暴雨产生的重要原因。（3）暴雨中心处于高海拔地区以及迎风坡，地面辐合线在高湿、高能的环境中触发较强的不稳定能量，加之气流爬坡上升，造成彬州、麟游的局地降水量增大。

摘要:为研究2023年4月18—19日我国甘肃河西走廊一次区域性沙尘暴天气成因及沙尘来源，利用该区域18个气象台站常规观测资料和ERA5再分析数据，从前期气候背景、环流形势和物理量特征诊断分析了此次沙尘暴天气过程的成因，并进一步利用GDAS1格点及PM10质量浓度资料进行后向轨迹聚类及PM10潜在源分析。结果表明：（1）前期异常暖干气候导致地表沙源物质充足，为沙尘暴提供了物质基础。（2）高空冷槽与地面冷高压共同作用形成强气压梯度，配合高空急流动量下传和低层锋区斜压能量转换，导致近地面风速显著增强。（3）低层辐合-高层辐散的抽吸作用与强烈的垂直运动，叠加高低层温度平流差异，构成了沙尘暴发展的动力-热力耦合机制。（4）冷高压移动缓慢且范围扩大是沙尘暴持续时间和影响范围的关键控制因素。（5）沙尘主要源自库姆塔格沙漠和甘肃—内蒙古戈壁，通过西北和偏西路径输送，其中PM10高浓度颗粒物主要来自西北路径，冷锋系统和地形狭管效应共同促进了沙尘的起沙与扩散。

摘要:利用2010—2024年陕西省390个气象站（99个国家站、291个考核区域站）逐时降水数据及ERA5再分析资料等，分析了陕西省暖季（5—9月）极端小时降水的时空分布特征及与大尺度环流场的关系。结果表明：（1）陕西省极端小时降水呈现显著时空差异，表现为极端小时降水平均强度、贡献率及极大值的空间分布均呈现局地非均匀特征，高值区集中在陕北北部、关中西北部及秦巴山区一带。（2）极端小时降水频次7—8月最多（单峰型），极端小时降水强度5月最大，其余各月强度相近，关中上述特征最为明显。（3）不同区域极端小时降水频次日变化表现为单峰型特征，午后至傍晚为高发时段，关中夜雨明显更强，陕北日雨强度略小于夜雨，陕南日雨强度略大于夜雨。（4）极端小时降水强年，西太平洋副热带高压位置偏西、强度偏强，850 hPa风场上从西太平洋延伸到中国西南地区为明显反气旋式环流异常，中国东部出现西南风异常，华北地区为东北风异常，对应东亚副热带夏季风增强而南海夏季风减弱，陕西省为显著水汽辐合区，同时赤道附近异常上升气流在向副热带输送过程中与中纬度环流相互作用，触发局地次级经圈环流异常，在30°N~40°N形成补偿性上升运动，对流活动明显偏强，使陕西地区降水增多；反之降水减少。

摘要:基于1990—2019年塔克拉玛干沙漠周边区域暴雨洪涝灾害的5大核心灾情要素，采用无量纲线性组合法构建单场灾害事件的灾损指数，通过百分位数法将灾害事件划分为弱、中等、强、特强四个等级，在此基础上系统分析不同强度暴雨洪涝灾害的时空演变特征。结果表明：塔克拉玛干沙漠周边区域暴雨洪涝灾害仅发生在暖季（3—10月），且集中于5—8月。灾害空间分布呈现明显的区域特征，频发和重灾区主要位于阿克苏地区、克孜勒苏柯尔克孜自治州（简称克州）及喀什地区。不同强度灾害的年际变化特征存在明显差异，弱灾害的年际变化呈显著线性增加趋势，其发生次数和灾损指数分别以1390次/10a和080/10a的速率增长，而其他强度的灾害无显著变化趋势。进一步分析发现，该区域暴雨洪涝灾害的12 h降水量阈值为10 mm，超阈值短时强降水事件频次的增加是弱灾害增多增强的主要驱动因素。

摘要:基于1950年前西安气象记录月报表数字化成果和1951年后的气温观测等资料，构建1922—2022年西安站月平均气温序列。应用RHtest软件提供的惩罚最大T检验（penalized maximal T test，PMT）和惩罚最大F检验（penalized maximal F test,PMFT）方法对1922—2022年西安月平均气温序列进行了均一化检验，对检测出的因站址迁移、观测高度和时间改变引起的3个显著断点采用分位数匹配法（quantile matching，QM）进行订正，构建了西安均一化月平均气温序列。结果表明，均一化后西安气温表现出了较均一化前更明显的增温趋势，增温速率035℃/10 a，通过显著性检验（p<005）。冬季升温趋势最为明显，夏季增温趋势最小，2月增温速率最大，8月最小。对比分析发现，构建的西安月平均气温均一化序列的升温趋势与基于均一化气温序列得到的1900年以来中国的升温趋势相一致，这与全国和陕西的气候变化保持了较好的一致性，可为近百年陕西省气候变化研究提供可靠的数据来源。

摘要:根据2005—2024年西乡茶树萌芽期霜冻害灾情资料和气象观测资料，采用灾情反演、受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线、约登指数的方法，确定了西乡茶树萌芽期霜冻害的临界温度，采用主成分分析和K-means聚类分析等方法，研究了西乡茶树萌芽期霜冻害气象指数及等级划分。结果表明：西乡茶树萌芽期发生霜冻害的临界温度为49 ℃，导致霜冻害事件发生的致灾因子包括过程极端最低气温（X1）、低温持续日数（X2）和过程积寒值（X3），利用主成分分析法构建了西乡茶树萌芽期霜冻害气象指数，通过K-means聚类分析将霜冻害风险等级划分为轻度（-015≤Z＜273 ）、中度（273≤Z＜566）和重度（Z≥566）3个等级。经过对比验证，发现构建的西乡茶树萌芽期霜冻害气象指数与霜冻害等级的变化趋势基本一致，研究结果可为西乡茶树萌芽期气象服务和霜冻害灾情评估提供参考。

摘要:利用2011—2021年铜川市82个区域站地面观测数据集及宜君、王益、耀州国家站4月日最低气温数据，2022—2024年铜川市核桃产量及种植面积数据，DEM高程数据，综合运用空间统计分析、GIS空间插值技术、层次分析法（analytic hierarchy process，AHP）和风险指数模型构建等方法，实现对铜川市核桃花期晚霜冻害风险的区划。结果表明：铜川市核桃晚霜冻害高风险区和较高风险区主要分布在铜川市中北部的宜君县大部以及印台区东部和西部、耀州区西北部；中风险区主要分布在中南部黄土高原沟壑区，主要包括王益区和耀州区大部；低风险区主要分布在南部川塬区，主要包括耀州区南部和新区。经过检验，铜川核桃晚霜冻害风险区划结果与实际基本相符，可为铜川发展核桃产业及防御晚霜冻害提供参考依据。

摘要:以宁夏地区云杉为对象，基于38个有效分布点和19个气候因子、2个地形因子、10个土壤因子及1个人类足迹数据，使用最大熵模型（maximun entropy model，MaxEnt）预测云杉的潜在适生区，并利用受试者工作特征曲线下面积（area under the receiver operating characteristic curve，AUC）评价模型精度。结果表明：（1）MaxEnt模型的AUC均值为0992，预测精度极高，能准确模拟云杉的潜在分布。（2）刀切法分析显示，海拔、最暖季度降水量、降水量季节性变化与温度季节性变异系数是云杉分布的主要环境因子，累计贡献率为904%。（3）当前气候条件下，云杉高适生区主要分布在宁夏北部及中部沿黄河流域，低适生区和非适生区主要集中在干旱和半干旱地区。（4）全球气候变暖和人类活动可能导致云杉生境缩小及分布范围迁移等不确定性，需加强云杉生理生态响应和分布格局研究，以制定有效的保护与管理策略。

摘要:为揭示陕西省大气污染变化特征及驱动机制，基于2015—2023年全省大气污染物浓度、气象、经济、人口及植被遥感数据，采用地理加权回归（geographically weighted regression，GWR）模型，解析气象条件、地区生产总值、常住人口数量及植被覆盖对冬季PM10、PM25污染的差异化驱动效应。结果显示：（1）陕西省大气质量整体呈改善趋势，区域分异特征显著，关中城市群为污染高值区；空气质量指数（air quality index，AQI）月际变化呈“U型”，冬季颗粒物污染最为突出。（2）气象因素对两种粒径颗粒物存在明显作用差异，气温升高整体抑制颗粒物浓度，但对陕北南部逆温多发区呈促进作用；大风易加剧粗颗粒物向陕北及关中平原输送，利于陕南地区颗粒物扩散；高相对湿度可促进PM10湿沉降，易诱发PM25吸湿增长。（3）地区生产总值对颗粒物污染的驱动作用逐渐减弱，人口数量仍与颗粒物浓度呈显著正相关；植被对PM10的抑制作用明显，对PM25则存在积聚效应。因此，冬季颗粒物污染是气象、社会经济活动与生态变化多因子非线性耦合的结果，应依据不同地区污染物的主要驱动因素制定针对性、差异化的调控策略。

摘要:以陕西延安、泾河、安康3个探空站数据作为参照标准，评估FY4B-GIIRS和微波辐射计在不同天气下的气温廓线精度。结果显示：（1）寒潮、沙尘、雾天和晴天FY4B-GIIRS和微波辐射计整体气温拟合效果较好。（2）泾河站FY4B-GIIRS气温的偏差和标准偏差较延安站和安康站偏大，但均方根误差最小。（3）延安站微波辐射计气温的偏差、标准偏差和均方根误差均略大于泾河站和安康站。FY4B-GIIRS和微波辐射计的气温偏差均表现为随高度增大而减小，至一定高度后又逐渐增大，在近地面和200 hPa以上高度的探测效果较差。（4）FY4B-GIIRS与微波辐射计反演气温廓线的偏差与均方根误差比值均服从正态分布，该比值集中于在-125～050之间，以负偏移为主。

摘要:基于陕西省突发事件预警信息发布系统数据和气象观测数据，在GIS空间分析基础上，采用对比分析及皮尔逊相关系数等统计学方法，从发布类型、等级结构、时间动态和空间分布等不同维度，系统分析2020—2023年陕西省主要气象灾害预警次数和对应灾害出现次数的时空特征及其相关性。研究结果表明：（1）暴雨预警次数与暴雨实际发生次数相关性较好，预警次数高值时段集中于夏季，与陕西省暴雨集中期相吻合；空间上暴雨预警次数高值区位于陕南，与暴雨日数自北向南递增的分布特征相一致；（2）高温橙色和红色预警合计占比高达6430%，其中关中地区预警发布与高温出现频率较高，这与城市热岛效应增强密切相关；（3）大风预警呈现明显局地性特征，受冷空气路径与地形影响。建议引入现代化通信技术实施乡镇级靶向发布，增强预警信息精准推送能力，构建“预警-响应-责任”一体化通道，提升社会防灾韧性和安全水平。