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利用地面常规观测资料、NCEP再分析数据以及卫星、雷达等多源资料，对关中西部2023年3次强对流天气成因进行综合分析。结果表明：3次强对流过程均存在不稳定层结，850 hPa与500 hPa温度差≥27 ℃、K指数＞36 ℃、SI指数＜-1 ℃，订正后的对流有效位能（CAPE）＞1 000 J/kg；对流层中低层切变、地面辐合线或露点锋提供了动力条件；垂直风切变＞12 m/s，有利于风暴的形成与维持。不同的是：过程1（2023年5月20日）是春季高空槽前由冷锋触发的异常路径短时强降水过程，具有上干冷下暖湿的不稳定层结，下沉对流有效位能（DCAPE）超过1 000 J/kg，为3次过程中最大，垂直风切变较小，雷达强回波受低层偏东风加强影响向西移动，且移动速度较慢，强回波伸展高度略低，具有低质心强回波的特征，造成短时强降水。过程2（2023年6月26日）为初夏西北气流下冷温槽附近，由露点锋和午后热对流触发的冰雹过程；过程3（2023年7月20日）是盛夏低涡槽前由地面辐合线触发的雷暴大风过程。过程2和过程3大气层结均为上干下湿，中层有明显的干层，垂直风切变大，超过17 m/s；雷达图上的速度模糊、中层径向辐合及强回波质心的迅速下降均有利于雷暴大风的出现。不同的是过程2中湿球温度0 ℃层（WBZ）与-20 ℃层高度适中，雷达图上三体散射和高耸的强回波，有利于强冰雹的出现；过程3中地面冷池和大风速的动量下传，使地面风速增大，是造成大范围雷暴大风的重要原因。

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利用延安多普勒天气雷达、风廓线雷达、微波辐射计以及常规气象观测资料和ERA5再分析资料，对2023年8月24日延安地区发生的强冰雹天气进行分析。结果表明：在中高层干冷平流强迫作用下，低层辐合线和露点锋触发此次冰雹云的发生发展，0 ℃、－20 ℃高度和强垂直风切变条件均有利于强冰雹的形成。微波辐射计和风廓线雷达能够有效监测到冰雹发生前中高层干冷空气侵入和低层暖湿层建立特征，以及0～3 km垂直风切变的显著增强，这为冰雹预警提供了重要参考依据。强冰雹雷达回波表现出明显的三体散射回波特征，旁瓣回波可作为强冰雹预警的充分判据。强冰雹发生时最大反射率因子在65 dBZ以上，50 dBZ以上强回波伸展至－20 ℃高度以上，VIL在50 kg/m2以上，并维持一定时间。

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利用1981—2020年6—9月陕西省98个国家气象站日降水量资料，对陕西省日降雨量≥50 mm的暴雨进行了时空特征分析。结果表明：(1) 1981—2020年陕西省98站共出现3 995站次暴雨，陕南最多，占全省的489%；暴雨主要出现在7—8月，其次是9月，6月最少，其中陕北830%的暴雨出现在7—8月，暴雨月分布最为集中。（2）1981—2020年全省及陕北、关中暴雨频次和总降雨量呈增加趋势，陕南呈减少趋势；在多个时间段，陕北和陕南暴雨发生频次呈反位相变化。（3）全省各台站暴雨日为12～176 d，从南向北依次减少，镇巴最多，定边最少；关中南部至陕南暴雨日≥60 d，关中北部至陕北暴雨日为20～40 d；陕北北部为暴雨强度最大区域，其次为陕南南部和关中陇县、太白山等地；各台站暴雨日呈4个阶梯变化，75站暴雨日不超过42 d，20站暴雨日为49～84 d，2站暴雨日为120～123 d，1站暴雨日为176 d。（4）陕南、关中、陕北暴雨频次呈增加趋势的站点占比分别为43%、67%、84%，从南向北呈增多趋势。（5）陕西省暴雨主要有10、40、60、310 a等4个明显的周期变化，震荡较为频繁，陕北存在3个明显周期，关中2个，陕南4个，短周期变化表现出一定的复杂性。

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利用翁源县国家气象观测站1963—2022年暴雨数据和2013—2022年21个乡镇区域气象站逐日降水数据,采用线性倾向估计法、Mann-Kendall检验、小波分析和指数曲线分布理论,对翁源县的暴雨气候特征和日最大降雨量重现期进行分析。结果表明：近60 a翁源县的暴雨日数略有减少,暴雨量有所增加（线性趋势率为622 mm/10 a）,但均未通过005的显著性检验；21世纪以来,翁源暴雨强度增强但发生周期缩短,暴雨贡献率为255%；5—9月是翁源县连续性暴雨事件的主要时段,6月为高发期；全年均可能发生暴雨, 其中汛期时段暴雨频次占831%,且主要集中在前汛期。铁龙镇为翁源县的暴雨中心,暴雨量和暴雨日数均为翁源县最高。翁源暴雨量和暴雨日数均存在8～12 a的振荡周期。当日降水量为100 mm时,理论的最大日降水量重现期与实际值接近。

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选取常德市7个国家气象站1963—2022年的逐日降水资料，统计各站每年出现暴雨的频次，结合泊松分布函数，得到暴雨频次分布模型。结果表明：泊松分布能较好地反映常德市暴雨概率分布特征，各站年暴雨频次峰值主要集中在3～4次，多数站暴雨的实测年数峰值高于泊松分布拟合的理论年数；从暴雨频次时间分布特征来看，除澧县外，其余6个国家气象站每年发生≥3次暴雨的理论概率总体呈缓慢上升趋势；与常德地形结合来看，全市暴雨的频次由东向西递增，即西部山区明显多于东部平湖区。

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基于通辽市 1960—2020 年的11个国家气象站日最低气温资料，根据国家标准《寒潮等级》（GB/T 21987—2017）并参考地方标准，对寒潮及区域性寒潮天气进行时空分布及强度特征分析，再对区域性特强寒潮进行综合强度定量评估。结果表明：11个气象站各等级寒潮发生频次以寒潮最多，特强寒潮最少；以48 h达到标准的频次最多；通辽市北部、东部地区为寒潮多发区。通辽市共有641 次区域性寒潮天气，年平均105 次；主要发生在9月—次年5月，秋季最多占378%；区域性寒潮、强寒潮多发生在10月，区域性特强寒潮在11月。区域性寒潮天气年际变化呈减少趋势，气候趋势率为-0322 d/10 a；20世纪60年代最多，90年代最少，21世纪后有小幅增多；各等级区域性寒潮天气年代际变化特征表现不同，但均呈减少趋势。选取111 次区域性特强寒潮的影响范围、达到特强寒潮的站数、达到特强寒潮的主要时间、达到寒潮标准气象站的日最低气温平均值共4个因子计算其综合强度，得出通辽市历史前10位的区域性特强寒潮，最强为1987年2月10—12日。

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基于2000—2020年MODIS逐日无云积雪面积产品，分析了太白山积雪天数、积雪面积的年、季、月变化特征。结果表明：在水文年内，太白山积雪期为9月至次年5月，年平均积雪天数为170 d，年平均积雪面积约占太白山总面积的5%。冬季积雪较多，1月最多；秋季较少，9月最少。近20 a间，太白山积雪首日提前，积雪终日延后，全年积雪天数增加，秋季以58 d/10 a的趋势显著增加（P＜005），11月增加最多；而年平均积雪面积减少，冬季减少最多，秋季次之，春季呈增加趋势，5月增加明显。太白山积雪天数的增加主要出现在中山区和高山区，积雪面积的减少主要出现在低山区和中山区。

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为准确监测陕西省撂荒耕地时空分布，本文提出了一种基于多星协同的撂荒耕地监测技术。利用Sentinel-2A/2B和Landsat-8卫星数据，构建了陕西省2019—2023年高分辨率增强植被指数（enhanced vegetation index, EVI）数据集，采用梯度提升树算法逐年提取了耕地的复种指数，基于复种指数识别撂荒耕地并分析其时空分布特征。结果表明：利用该技术提取的耕地复种指数准确率超过95%，自2021年起陕西省撂荒耕地面积逐年缩减，2023年为1574 km2，其中90%以上集中于陕北尤其是榆林市，且多为多年连续撂荒。

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利用大气再分析资料和地面PM25观测数据，开展2013—2023年冬季（11月—次年2月）关中地区灰霾天气季节内环流特征分析，并基于准地转理论阐述对流层大气结构异常对地面空气质量的影响。分析表明，关中冬季PM25有明显10～20 d季节内波动；灰霾发生伴随欧亚大陆中部250 hPa低频波（＞20 d）负异常，陕西北部和内蒙古地区中频波（10～20 d）正异常。关中位于东亚西风急流入口区北侧，西风急流异常显著影响地面空气质量。根据准地转理论，当西风急流入口区风速减弱，在急流入口区出现非地转的经向次级环流异常，导致关中地区出现大气上升运动。同时，关中地处高空环流的脊前槽后，反气旋涡度平流进一步促使当地高度场抬升，加强次级环流异常。在温度和涡度平流共同作用下，关中平原出现地面南风异常，气温偏高、相对湿度偏高、大气边界层高度偏低，不利于空气污染物扩散，形成灰霾天气。关中冬季灰霾季节内环流特征与欧亚大陆遥相关型负位相类似。环流分类显示，灰霾天与清洁天分类特征交替出现。由于中频波移动相对缓慢，当减弱西风持续维持，其激发的局地次级环流有助于出现持续性灰霾天气。

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2023年12月26日至2024年1月2日宣城市经历了一次持续时间长的重污染过程。基于气溶胶激光雷达垂直廓线数据、测风激光雷达垂直廓线数据、地面空气质量监测数据、气象监测数据，结合HYSPLIT模式模拟的后向轨迹数据，研究了气象条件、本地排放、区域污染传输对宣城市空气质量的影响。结果显示，宣城市PM25质量浓度的升高与偏北方向企业（涉煤/生物质燃料燃烧）排放、机动车尾气排放有关；边界层高度降低（重污染期间边界层高度不足06 km），近地面风速普遍低于2 m/s，风向多变、高相对湿度以及02 km～08 km范围内多次受污染传输影响等不利气象条件导致污染累积，PM25质量浓度升高。后向轨迹结果表明，东北气流和西南气流影响期间，容易出现PM25小时重污染天气；权重潜在源贡献因子和加权浓度权重轨迹分析结果显示，偏北方向、东北方向以及东南方向对此次宣城市PM25污染过程外源输送贡献最大。

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利用巴中市2020—2023年夏季日最高气温资料和电力负荷资料，分析日最高气温与气象电力负荷之间的关系，采用改进型Logistics模型和BP神经网络方法模拟预测气象电力负荷，对比分析两种方法对巴中地区夏季气象电力负荷预测的优劣。结果表明：在日最高气温T≤32 ℃阶段，改进型Logistics模型预测效果更好，能体现出该阶段的气象电力负荷线性特征；在日最高气温T>32 ℃阶段，BP神经网络模型预测效果更好，不仅能体现了该阶段气象电力负荷的非线性特征，更能反馈出气象电力负荷的离散特征。总体而言，改进型Logistics模型适用于长期预测，而BP神经网络模型更适用于短期预测，在气象电力负荷预测业务中，将二者结合起来使用能较大程度提高气象电力负荷预测准确度。