大兴安岭阿龙山地区流纹岩风化的地球化学特征

通过大兴安岭地区两个流纹岩风化剖面的研究发现，大兴安岭地区的岩石风化过程具有特殊性。风化过程分为两个阶段，即以化学风化为主导的基质风化阶段和以机械风化为主导的斑晶风化阶段，第二阶段显示出与正常风化剖面相反的风化趋势。低温和长冬使第二风化阶段延长，并呈现逆风化趋势。风化过程中Fe和Al始终处于流失状态。上述特征的产生是由原岩的结构及成分、气候因素和生态系统等多种因素作用的结果。     

重庆城区浓雾的基本特征

统计分析沙坪坝1951～2002年间发生的浓雾事件，结合2001年12月重庆市雾的外场试验资料，探索重庆市主城区浓雾的基本特征。重庆主城区浓雾随年代演变有减缓趋势；主城区浓雾是自然雾与烟尘等的混合物，河谷及城市效应使雾更浓；城市中出现浓雾的大气边界层特征是在近地面层有逆温及增湿降温现象；高浓度气溶胶的净辐射效应阻碍白天混合层发展，使大气边界层趋于稳定，它是重庆连续几天有雾的原因之一；浓雾具有一定的湿沉降作用，能有限地清洁空气；有浓雾的天气条件下，建议降低污染物的排放总量，以避免严重大气污染事件发生。     

重庆市山体滑坡等级预报研究

通过分析不同地质结构下重庆市山体滑坡与降水的关系,得出不同地质结构和降水条件下的山体滑坡等级预报指标,结合降水预报和实况降水的基础上制作重庆市山体滑坡等级预报。     

实时气象资料数据库简介

ＶＡＸ４４００计算机实时气象资料库由公报库、要素库和格点场库三个子库组成。它利用操作系统ＶＭＳ提供的时间等待和定时激活功能，实现了进程自行控制；同时具有生成、检索和清除等功能。     

分布式气象内容管理系统设计

提出了一套分布式气象内容管理系统的设计思路及其技术方法。以中国气象组织体系（包括中央及各省市的气象信息网络和服务器设备）为建设基础,采用LDM通信传输、存储/内容管理、图形化服务产品生成、本体化气象服务、行政区变尺度客观分析等构成组件,构建了覆盖中央及各省市气象业务和服务的分布式气象内容管理系统。实践运行表明,这种采用了统一定义、接口及信息表达方式的内容管理系统可有效提高气象数据的访问、分享及处理效率,加快了各种气象服务产品的开发速度,拓宽了气象信息的服务范围。     

数值预告中的两个不等价约束

指出积分型的位温守恒与熵守恒仅仅在绝热假设的条件下才是两个等价的积分型约束。对于非绝热大气，积分型的位温守恒代表位温算术平均值不变。热力熵的守恒等价于位温的几何平均值不变。这两者含义并不同，而且它们是不等价的。先前研究显示的位温服从Gamma分布表示大气同时满足位温的算术平均、几何平均守恒条件。因而我们建议在数值预告的非绝热模式中同时采用位温守恒与热力学熵守恒两个约束。     

四川宝兴县短时强降水的时空分布特征

利用四川宝兴县1970—2000年及2008—2014年的小时和部分分钟降水量资料,对宝兴县5—9月汛期短时强降水的时空分布特征进行了分析。结果表明:宝兴短时强降水集中发生在7、8两月;由于地形地貌特征复杂,不同的海拔高度及地形位置,短时强降水强度差异较大,海拔1400~1500m之间的降雨强度最大、海拔2580m左右区域的降雨时数最长,此2种降水类型均易引发泥石流等地质灾害;海拔1300m以下,海拔高度愈高,γ中尺度系统发展愈均匀持久,降雨强度愈强,海拔1300 m以上,海拔高度愈高,γ中尺度系统发展愈激烈快速,降雨强度愈弱。     

阿克苏初秋一次暴雨过程诊断分析

本文利用常规地面与高空观测资料、自动站逐时资料、NECP1°×1°再分析资料,对阿克苏地区2015年9月7日局地暴雨进行分析。结果表明,造成此次暴雨的主要原因有(1)中尺度分析暴雨发生前阿克苏处于高能高湿不稳定区域;(2)08时至20时探空图中湿层、风向以及不稳定能量的突变预示了强对流天气的发生;(3)暴雨过程的大部分水汽是通过低层偏东气流输送,水汽的来源主要为孟加拉湾,其次北疆短波槽及蒙古槽也提供了少量水汽(4)锋区加强、垂直风切变增大、水平风速辐合提供了热力及动力条件,垂直速度伸展高度影响了对流云厚度及高度。(5)地面风速辐合触发对流,加之较好的地面热力条件以及一定的地形增益暴雨强度。(6)地面辐合线及偏东风输送位置影响暴雨落区。     

基于风暴尺度模式产品的暴雨最优升尺度概率预报方法研究

基于ARPS3DVAR+WRF (Advanced Regional Prediction and 3-dimensional variational System)快速同化模式对西南地区近几年发生的4次强降水过程进行模拟试验,对12 h降水预报结果采用升尺度方法,计算邻域平均预报、站点概率预报,最终形成邻域概率预报,并细致分析了这三种预报的特点与效果,讨论了升尺度窗区尺度给不同量级降水带来的影响,最后结合AROC评分与邻域空间检验FSS讨论业务概率预报应用的最佳尺度。结果表明:升尺度邻域平均预报在小雨与大暴雨量级降水上表现不稳定,对中雨的预报提高不明显,但是对大雨与暴雨预报有较好的改善效果;站点概率预报具有一定的误导性,而邻域概率预报可以弥补其缺憾,越高分辨率的模式有更多的降水样本,在降水不确定性上能给出更好的概率分级信息;相对邻域平均的升尺度预报TS检验结果,基于邻域概率的FSS和AROC分析有更好的预报技巧指导意义;36 km升尺度窗区既能消除一定程度的强降水预报不确定性,同时也可以保留适当的对流尺度特征,为最佳升尺度窗区。