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利用西安本地化多源融合实况分析资料、MICAPS地面及高空观测资料、ERA5逐小时再分析资料、长安风廓线雷达观测资料，对西安2024年2月20日罕见冻雨与2023年1月13—14日降雪的大气环流背景、物理量场、大气温湿层结垂直分布及风场垂直特征进行对比分析。结果表明：两次过程均由高原槽前西南暖湿气流在冷垫上爬升形成。冻雨过程东北回流冷空气形成湿冷垫，低层锋区更强，700 hPa西南急流水汽输送充足，上升运动及湿层高度较低，具有暖云降水特点。降雪过程低层为西北路干冷空气入侵，700 hPa西南气流偏弱，上升运动及湿层高度较高，具有冷云降水特点。冻雨过程有浅薄0 ℃暖层存在，具有“冷层—0 ℃融化层—冷层”的双层结构，降雪过程无暖层，温度垂直结构呈“冰晶层—冷层—冰晶层—冷层”的结构特征。二者均存在锋面逆温，但冻雨时段较降雪时段逆温层顶（底）高度偏低708 m（515 m），逆温层厚度偏小193 m，同时逆温层顶（底）气温及逆温强度明显偏高60 ℃（32 ℃）及06 ℃/100 m。冻雨过程中风切变层高度较低，近地面冷空气层厚度较薄，有利于冻雨形成；而降雪过程中风切变层高度较高，近地层冻结层厚度较大，0 ℃层在云底之下且高度较低（511 m），有利于降雪形成。

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基于常规观测资料、欧洲中心再分析资料（ERA5）及多源产品资料，对比分析了2021年8月19—22日西安地区两次致灾暴雨过程的中尺度特征及触发机制。结果表明，8月19日过程（过程Ⅰ）属于副高边缘暖区暴雨，受秦岭地形抬升和冷池出流共同作用，触发了局地极端强降水，最大小时雨强达到577 mm。8月21日过程（过程Ⅱ）则为深厚西风槽引导下的锋面暴雨，锋生作用显著，中心强度超过1000×10-10 K·m-1·s-1，从而引发大范围强降水。对比分析显示，两次过程虽均具备高CAPE和K指数值的热力条件，但触发机制存在明显差异：过程Ⅰ自由对流高度接近地面，易受地形触发；过程Ⅱ需依赖锋生效应产生的垂直运动和地形系统性抬升的共同作用，以克服较高的自由对流高度，释放能量产生对流。研究发现，水汽通量辐合中心值低于-300×10-4 kg·s-1·m-2、X波段相控阵雷达差分反射率超过48 dBZ、云顶亮温低于-600 ℃均对强降水落区具有良好指示意义。通过对西安两次致灾暴雨过程触发机制的对比分析，可为秦岭北麓暴雨预报预警提供新的技术支撑。

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以2021年8月19—20日秦岭北麓西安地区极端暴雨过程（简称“8·19”过程）为例，通过数值模拟、地形敏感性试验和物理量诊断分析等方法，深入探讨了地形增幅、水汽、热力和动力条件的耦合机制对暴雨发生、发展的影响。研究发现：（1）此次暴雨突发性强，暴雨中心与地形迎风坡分布一致，凸显地形强迫在降水空间分布中的主导地位。（2）“8·19”过程对秦岭地形变化高度敏感，地形对此次暴雨有明显增幅效应，数值模拟削减地形后降水量明显降低、强度减弱。（3）暴雨发生区域低层存在持续的低空急流以及明显水汽通量辐合带，强辐合中心上方叠加强辐散区，暖湿空气抬升强烈；秦岭迎风坡假相当位温等值线密集向上，地形抬升导致不稳定层结增强，有利于潜热释放和深厚积云发展。地形削减后，水汽、热力和动力等物理量受到抑制，对流系统发展减弱，降水效率下降，表明秦岭地形抬升是西安暴雨发生与维持的主要动力因子。

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利用西安泾河国家基本气象站气溶胶激光雷达数据、地基微波辐射计数据、颗粒物观测数据以及地面气象要素数据，分析了2024年2月17—19日西安地区一次罕见沙尘天气过程特征及其气象成因。结果表明：（1）此次沙尘天气可分为沙尘发生前期、增长期、维持期、清除期4个阶段，沙尘过程维持阶段PM10质量浓度峰值达到2 8385 μg/m3，PM25质量浓度峰值达到6082 μg/m3，PM25质量浓度（CPM25）与PM10质量浓度（CPM10）之比（CPM25/CPM10）在02～05之间，污染物主要以PM10为主。沙尘维持阶段，地面气压升高，相对湿度下降至300%以下，定时风速在20 m/s以上，有利于沙尘的输送。（2）气溶胶激光雷达退偏比垂直分布与地面CPM10变化关系显著。退偏比可提前预测地面CPM10变化，其大值区高度下降、范围扩展时地面CPM10升高。（3）沙尘前期，1 500 m高度以下存在明显的逆温现象，深厚的逆温层阻碍了垂直运动的发展，使高空的沙尘不能尘降至地面。沙尘持续阶段，1 000 m以下气温较前期明显减小，1 500 m以下相对湿度维持较低水平直至沙尘过程结束。

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利用2018—2022年咸阳地区15次短时强降水天气过程地面小时降水观测数据，采用多种评估指标对国家气象信息中心研发的多种降水实况融合产品进行检验评估。结果表明：（1）稳定性过程宜参考24 h二源产品，对流性过程宜参考24 h三源产品。（2）24 h二源产品、三源产品与1 h二源产品、三源产品均能较好地反映暴雨落区的时空变化趋势。（3）四类实况融合格点分析产品（24 h二源产品、三源产品与1 h二源产品、三源产品）的质量较高，对暴雨有较好的监测能力，其晴雨准确率均在920%以上。（4）四类实况融合格点分析产品落区范围、降雨强度与实况较为一致，在咸阳地区强降水过程中的适用性较好。24 h三源产品对大雨及以下量级降水参考性较好，24 h二源产品则对暴雨和大暴雨点有较好地反映，主要是由于三源产品融合的卫星降水数据在强降水区域存在较大反演误差，该误差是在数据融合过程中未能有效抵消造成的。

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基于1955—2024年西安市不同历时年最大降水量序列，结合强降水频率、概率分布特征等，对各历时年最大降水量变化特征进行统计分析。利用广义极值分布（generalized extreme value distribution,GEV）拟合典型代表时段年最大降雨极值的概率分布，并计算各历时不同重现期下的降雨极值。结果表明：（1）不同历时年最大降水量序列之间普遍存在强相关性，且历时越近相关性越强，特别是45 min历时与其他历时均表现出极强相关性。（2）从总体趋势看，随着降雨历时的延长，各典型代表时段年最大降水量的标准差呈现增大趋势，同时各历时年最大降水量的年际变化显著，且均呈现增强趋势，其中60 min历时的增强趋势尤为突出，增速为16 mm/10 a。（3）西安典型代表时段的降水极值数据总体上符合GEV分布特征，估算不同重现期的降雨极值，与实测资料对比发现，各典型代表时段的最大降水量均超过50 a一遇水平，个别历时年极端降水量超过100 a一遇水平。

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基于陕西秦岭南北气候分界线南北的35个气象观测站1974—2023年的气温日值资料，结合线性倾向估计、滑动平均、显著性检验及旋转经验正交函数（REOF）分析等方法，深入探究陕西秦岭南北气候分界线南北地区近50 a的气温变化。年平均气温经验正交函数（EOF）分析结果显示，前4个载荷向量的累计方差贡献率能表征年平均气温整体状态。REOF结果表明，年平均气温空间变化具有主体一致性，纬度与地形因素对气温分布影响显著。陕西秦岭南北气候分界线两侧气温变化存在显著差异，分界线以北的年平均气温、年平均日最高气温及年均日最低气温均低于分界线以南，两区域气温均呈上升趋势，且均以年平均日最低气温增幅最为显著。

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利用1999—2023年鄠邑区葡萄产量及其生育期（4—10月）逐日降雨量，根据连阴雨监测指标，通过M-K趋势检验、小波相干和多变量小波相干（wavelet transform coherence,WTC）分析法，研究鄠邑葡萄产量特征及连阴雨与葡萄气象产量的关系。结果表明：葡萄单产、趋势产量和气象产量均呈单峰波动趋势。重度连阴雨次数、累积时间和累积降雨量均呈增加趋势。葡萄气象产量和连阴雨不同指标间存在不同尺度的共振周期。葡萄气象产量和连阴雨次数、累积时间存在4～7 a反相位共振周期。葡萄气象产量和连阴雨累积降雨量存在4 a的相关周期。葡萄气象产量和轻度连阴雨次数、累积时间、累积降雨量存在4～6 a的负相关周期。葡萄气象产量和重度连阴雨累积降雨量存在6～8 a和1～2 a的负相关周期。葡萄气象产量与重度连阴雨累积降雨量的平均小波相干值（average wavelet coherence,AWC）056与显著相干百分比面积（percent area of significant coherence,PASC）3585%均为最大值，重度连阴雨累积降雨量对葡萄气象产量的影响显著。双指标因素下，连阴雨次数和累积降雨量为葡萄气象产量变化的最大影响因素。三指标因素下，轻度连阴雨发生次数、轻度连阴雨累积时间和轻度连阴雨累积降雨量的组合为葡萄气象产量变化的最大影响因素。

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基于长时序Landsat系列卫星遥感影像，计算绿度、湿度、干度及热度指标，构建遥感生态指数（remote sensing based ecological index，RSEI），定量评估了高陵区2013—2024年生态环境质量时空变化。结果表明：高陵区RSEI均值从2013年的0570增加至2024年的0632，增幅108%。生态环境质量优良区主要分布于西北和偏东部地区（农田与湿地区域），较差区域集中在西南部工业与建筑用地区域以及东北偏中部的主城区。2013—2024年影响高陵区RSEI的分指标植被指数（normalized difference vegetion dex，NDVI）、湿度指数（wetness component of the tasseled cap trans-formation，WET）和建筑-裸土指数（normalized difference built-up and soil index，NDBSI）均呈减小趋势，地表温度（land surface temperature，LST）呈微弱增大趋势，NDBSI显著下降（下降速率分别为NDVI和WET的46倍和11倍）是生态质量向好的主要原因。高陵区生态环境质量在降水增加和气温升高的气候因子与人类活动共同驱动下整体呈改善趋势，但局部仍存在退化现象，需进一步加强土地利用规划与农田、湿地资源保护，以协调经济发展与生态平衡。

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为提升大气SO2浓度预测精度，以陕西省西安市长安区2014—2024年的SO2与气象观测数据为基础，经数据预处理和特征选择，提取了气压、温度、湿度、降水量等气象因素及其滞后特征。数据按照8:2的比例分为建模集与测试集，构建了7类单一模型并采用堆叠集成和加权集成方法进行优化。通过五折交叉验证评估模型，结果表明加权集成模型在验证集上决定系数为0875、均方根误差为74 μg/m3、平均绝对误差为41 μg/m3，明显优于单一模型。随机森林在训练集上表现最佳，而K近邻在验证集上的表现较差。综合评估结果显示，集成学习方法能够有效提升SO2浓度的预测精度，为区域环境监测与空气质量管理提供可靠的科学依据，具有广泛的实际应用价值。

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利用西安泾河站2023年11月20日—2024年2月7日PM25、PM10、大气能见度、相对湿度等连续观测数据，结合空气质量和逆温情况，对比分析此时间段内5次雾和霾过程差异，为西安市空气污染治理和预防提供依据。结果表明：（1）观测时段内能见度变化范围为027～3000 km，能见度不足500 km的比例为20%；5次雾和霾过程累计出现时间180 h，其中霾过程和雾霾复合过程分别占出现时间的43%和42%。（2）雾与霾低能见度过程差异显著，霾由气溶胶导致，相对湿度中等，能见度变化平缓；雾过程中水汽起决定作用，能见度变化幅度大。两者发生前风速偏小，大气静稳，霾过程的低空逆温较雾过程明显。（3）雾霾复合过程中能见度变化幅度不大，相对湿度较雾过程小。空气质量指数（air quality index，AQI）均值表现为：雾＜雾为主的雾霾复合＜以霾为主的雾霾复合＜霾；霾过程或以霾为主导的雾霾复合过程低层会出现持续逆温现象，而在雾过程或以雾为主导的雾霾复合过程中，只有短暂的低层逆温出现。

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基于2000—2022年西安市气温、降水、日照、风速等气象数据和GDP、人口密度、用电量等21项社会经济发展统计资料，构建了包括气候天然容量、气候极端事件压力、城市气候压力以及城市协调发展能力四大方面的气候承载力评估指标体系和模型，系统分析了西安市气候承载力变化特征及制约其变化的关键因子。结果表明，2000—2022年西安市气候承载力呈波动上升趋势，城市气候系统对城市发展压力的容纳能力有所增强。西安市气候天然容量相对稳定。极端气候事件压力呈波动上升趋势，暴雨日数、大风日数和高温日数等极端事件对气候承载力的影响尤为突出。城市气候压力与城市协调发展能力均呈上升趋势，但城市协调发展能力指数增速显著高于气候压力指数的增速，有效缓解了城市发展带来的部分负面影响。提升气候承载力建议从提高城市协调发展能力、降低城市气候压力和增强防御自然灾害能力入手，实施基于能源强度约束的绿色发展路径，构建可持续发展的城市气候生态系统，以应对气候变化带来的压力。

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根据2020—2021年西安交通大学第二附属医院花粉观测数据，对西安城区空气中花粉浓变化特征及气象影响因素进行综合分析。结果显示：西安城区花粉浓度呈典型的双峰季节性分布，早春（3月）和初秋（9月）是两个浓度峰值，与木本及草本植物物候期显著相关，夏季浓度维持低值。西安城区花粉种类以木本植物（杨柳科、蒿属、桑科）及草本植物（菊科蒿属）为主，致敏性花粉占比超6000%。关键气象要素对花粉浓度分布具有显著影响：相对湿度、平均气温及降水均与花粉浓度呈显著负相关，而平均气压与花粉浓度呈显著正相关，风向与风速对花粉扩散存在阈值效应，西南风条件下花粉浓度最高，中等风速（15～20 m/s）可优化扩散效率，使空气中花粉浓度降低。本研究揭示了气象因子与花粉分布的内在联系，为花粉浓度预测预警及过敏性疾病防控提供了科学依据。