简介：采用FY-2E和CloudSat卫星资料、雷达资料、NCEP再分析资料和常规观测资料,分析2013年春季2次西南涡云型、云系结构和雷达回波演变、环境场特征。结果表明：（1）2次西南涡形成都伴随有高原槽东移和高原东侧偏南低空急流增强,偏南低空急流增强对低涡形成和东移起重要作用;（2）西南涡云系结构与低涡环流密切相关,西南涡形成和东移初期,低涡环流结构呈椭圆形,西南涡云系表现为叶状云系或逗点云系,随着低涡后部冷空气入侵加剧,低涡云系形成典型的＂S＂型后边界。低涡云系的结构形式和边界形状,对低涡形成和东移、急流发展有指示作用;（3）低涡降水分布与低涡云系结构有一定关系,低涡水平云系分布为叶状云系时,降水中心位于其东南部,低涡云系水平分布为逗点云系时,降水中心位于其逗点云内;（4）受低涡云系结构影响,低涡云系降水可分为2个阶段,第1阶段为低涡暖区降水,回波带呈反气旋弯曲,向东移动并向东北方向旋转;第2阶段中层干冷空气下沉加剧,干冷和暖湿气团交汇形成西南—东北向带状回波,雷达回波上＂人＂字形回波形成。

简介：利用多种常规和非常规高时空分辨率的观测资料,对2015年通榆县两次龙卷过程(5月31日和6月8日,分别简称为“531”龙卷和“608”龙卷)形成机制进行详细对比分析。结果表明:直接影响系统均为东北冷涡前部的次天气尺度短波槽或切变线,强对流层中层偏西急流使700—500hPa温差大值区东移,低空西南急流使低层湿区显著北伸,叠加在温差大值区之下,龙卷发生在湿舌边缘多尺度系统叠加区附近;但“531”龙卷急流风速、700—500hPa温差及925hPa露点温度均明显高于“608”龙卷,且850hPa切变线和负变压区的存在导致辐合上升运动更强,龙卷强度更强。两次龙卷过程发生前对流有效位能均超过1500J·kg-1,低层存在逆温,抬升凝结高度较低,但湿层较薄,辐合切变线或冷锋是龙卷直接触发机制,且“531”龙卷辐合线两侧有明显风速辐合,为对流风暴发展提供了强入流。两次过程中“531”龙卷过程为强水平风垂直切变下的超级单体龙卷,“608”龙卷过程为弱水平风垂直切变下的非超级单体龙卷。

简介：基于北京市海坨山赛区4个自动气象站2014、2015年冬半年地面风场资料,分析第24届冬奥会海坨山赛区冬季地面风场分布特征。结果表明：（1）各站冬季地面风场具有明显的风向取向以及风速值分布区间特征,其中海拔较高的A1492站风向呈明显的西西南至西北4个方位取向,10.0m·s~（-1）以上风速的发生频率约为49.1%,月平均风速均〉10.0m·s~（-1）;（2）各站月平均风速最大值均出现在1月,A1489、A1490和A1491站风速最小值均出现在11月,A1492站最小值出现在3月;（3）各站日逐小时平均风速呈典型的日变化特征,08：00—16：00风速逐渐增大、16：00—18：00缓慢减小。

简介：基于1979～2014年ERA-Interim逐日再分析温度资料,依据温度递减率插值法,计算出北半球两类对流层顶（热带对流层顶和极地对流层顶）频率数据。对比分析了青藏高原与同纬度地区两类对流层顶频率在季节变化上的差异,并讨论了青藏高原两类对流层顶频率分布与高空温度的关系。结果表明：1）依据温度递减率插值法计算出的再分析两类对流层顶频率可以反映青藏高原两类对流层顶频率季节变化特征：热带对流层顶全年频率高,冷、暖季节差异不明显;极地对流层顶盛夏频率极低,冷、暖季节差异明显。与极地对流层顶频率相比,青藏高原热带对流层顶频率的可信度更高。2）青藏高原和同纬度地区热带（极地）对流层顶频率在暖季增加（减少）,在冷季减少（增加）。相比同纬度地区,青藏高原热带（极地）对流层顶频率在冬季偏少（多）,其他季节偏多（少）。青藏高原两类对流层顶频率等值线的梯度更大,表明青藏高原对流层顶更易断裂。3）青藏高原两类对流层顶频率与高空温度关系密切。青藏高原对流层中上层（平流层下部）温度升高（降低）,有利于青藏高原热带对流层顶频率增加,极地对流层顶频率减少,反之亦然。

简介：影响能见度的不仅仅是大气污染物,雾也是一个重要因素。因此,用能见度反映空气质量,需要考虑水汽的作用。在已有的研究结果基础上,构造空气污染指数（API）与能见度和空气相对湿度的数学关系。依据全国10个代表城市2001—2012年逐日API资料和同期08：00（北京时）地面气象资料,运用线性回归方法,确定公式中的待定系数,从而建立利用能见度和相对湿度估算API的统计方程。结果表明：（1）当空气相对湿度小于78%时,能见度主要受空气污染物浓度影响;当空气相对湿度大于96%时,能见度主要受空气湿度影响;当空气相对湿度介于78%~96%时,能见度受空气污染物浓度和空气湿度共同影响;（2）除拉萨和兰州外,其余城市API与能见度和相对湿度的相关程度都通过了α=0.00001的显著性水平,并且相关程度冬半年好于夏半年;（3）API与能见度和相对湿度拟合关系中的参数b0和b,除拉萨、乌鲁木齐和兰州以外,其余城市的变化幅度都比较小;（4）回代检验表明,除个别月份外,绝对误差和相对误差都相对较小,说明API与能见度和空气湿度的数学关系式可以拟合API。

简介：基于京津冀地区80个环境监测站PM2.5浓度逐时监测资料和气象观测资料,以2016年12月16—21日和2017年1月1—7日雾和霾天气为例,分析PM2.5浓度演变的气象条件。结果表明：气象条件在北京地区污染物浓度爆发性增长过程中具有重要作用。北京地区12月19—20日PM2.5浓度出现爆发性增长,小时浓度在8h内上升201μg·m~（-3）,主要是边界层南风分量由地面增厚至700m,700m以上弱下沉抑制作用,结合地面辐合线维持所致;20—21日北京地区PM2.5浓度维持高值且无日变化,是由于低空1.5km出现弱回暖,逆温层显著增厚增强且无明显日变化,导致高浓度气溶胶无法有效扩散。综合来看,2016年12月16—21日污染物浓度爆发性增长的原因以外源性污染物输送为主;2017年1月3—4日污染物浓度爆发性增长原因与局地极端不利扩散条件及污染排放等其他因素有关。