利用 2022 年常规 5 min间隔地面能见度观测资料、ECMWF及CMA-GFS模式资料,通过数理统计分析方法,对格尔木辖区内 14 个观测站的能见度观测资料与能见度模式预报数据进行检验分析,结果表明:(1)ECMWF模式较CMA-GFS模式能见度预报准确率稍高,ECMWF模式临近时次预报准确率较前一时次有略微提高,5 km准确率较3 km准确率高10%,总体上两种模式预报准确率均较差.(2)ECMWF模式预报值与观测值之间存在一定的线性关系,并且临近时次起报的预报值方程拟合度更高;ECMWF模式较CMA-GFS模式更接近观测值,但数值偏高,ECMWF模式的预报值存在20%左右的高估,而CMA-GFS模式存在 70%左右的高估;ECMWF模式临近时次起报的预报场与观测值的离散程度更低,而CMA-GFS模式则相反.(3)从时空变化特性来看,两种模式的能见度预报值较观测值有数值偏大、时间滞后、落区偏南的特征.检验结果对提高当地能见度客观预报准确率具有重要的参考价值.

The temperature forecast of 11 stations in Golmud from June 2020 to May 2021 and the guiding urban forecast products of the corresponding provincial meteorological stations were selected to revise and analyze the temperature forecast of 11 stations by using the sliding average method of different periods. The results showed that the sliding correction prediction effect was obvious, and the temperature difference of the station in the early stage can be considered comprehensively, so as to achieve the purpose of reducing the forecast error and improving the forecast quality. Each cycle had different correction effects, but overall, the error correction scheme of cycle 7d has the best effect. Through the sliding correction test, the temperature of each month from June to November 2021 was reported.The final test results showed that the root mean square error results also showed that the temperature forecast quality of each station was significantly improved after using the sliding average scheme of different periods,and the forecast value was closer to the real situation.

沱沱河作为长江源区的主要径流,以此作为长江源区气候变化对径流的影响具有很强的代表性.本文利用沱沱河气象站1961～2020年气温、降水资料,1998～2020年沱沱河水文站径流量资料,分析了沱沱河地区降水、气温多年变化趋势和对流量的影响.结果表明:沱沱河地区年平均气温、最高和最低气温、累计降水量均呈显著性上升趋势,倾向率分别为0.37℃/10a、0.24℃/10a、0.53℃/10a、11.0mm/10a、10.5m3/10a,最低气温的升温幅度最大,在进入21世纪后的近10a中升温幅度显著;5～9月降水量占全年平均降水量的92.30％,7月是全年降水量最多月份;7～9月流量占全年均总流量的76.10％,8月是全年流量最大月份;降水量是影响流量的主要因素,气温的变化对流量的影响不是很明显.

针对发生在2020年8月20～21日格尔木大风—沙尘暴—扬沙—浮尘天气过程,利用常规高空、地面资料及AQI值,分析研究本次沙尘暴天气的高空及地面天气形势,沙尘暴出现前后地面气象要素及AQI的响应,探索格尔木夏季出现沙尘暴过程前后气象要素及AQI值的变化规律及参考指标.结果表明:(1)高空槽及地面冷锋过境为沙尘暴发生发展提供了动力条件.(2)前期地面空气的干暖状态,有利于沙尘暴天气的发生和发展,沙尘出现的2 h内格尔木站气温骤降5.5℃,对应沙尘暴强度增强、能见度瞬间下降.(3)格尔木沙尘暴发生前后地面气压变化呈现"U"字形,沙尘暴发生前期地面气压减小明显(减压5hPa),气压低值出现时间比沙尘暴出现时间提前约5 h.沙尘暴发生前风速很小,沙尘暴来临时风速迅速增大,风速的急速增大为起沙提供必要的动力条件.(4)PM10与能见度呈现明显的负相关.沙尘暴发生前AQI较小,沙尘暴发生时AQI上升明显,而且首要污染物要素发生变化,沙尘期间首要污染物是PM10,沙尘前和沙尘后首要污染物为臭氧8 h(O38h),沙尘天气对空气质量的影响非常明显.

利用1981-2019年柴达木盆地9个国家气象站5-20cm 土壤浅层地温资料,采用线性趋势、累计距平及Mann-Kendall突变检验和ArcGIS空间分析对地温时空分布特征进行分析研究.结果表明:地温年、季变化呈波动上升趋势,从1990s末上升趋势有所加快,地温春季变幅最大,冬季最小;1980s地温处于冷期,1997年左右发生上升突变,进入21世纪后为暖期.春季在1983年出现地温异常偏低,夏季在2013年和2016年地温异常偏高,秋季地温在1981年异常偏低、2019年异常偏高,冬季地温异常偏低和偏高年分别出现在1982年和2016年;春、夏季地温随深度增加而减小,秋、冬季随深度增加而增加.地温呈西部高、东部低的空间分布特征,格尔木和诺木洪为地温第一高值中心,天峻出现地温低值中心;地温的空间分布与经度和海拔高度关系密切.

基于高空实况和数值模式资料,对2020年5月5-6日期间发生在青海省的一次降水天气过程就降水实况、各模式降水落区、降水及温度预报偏差等方面进行了分析,结果表明:EC模式预报相对稳定,GRAPES-GFS与实况更靠近,NCEP模式预报仍然偏弱.对于降水落区预报来说GRAPES-GFS的24h预报降水落区和降水量级更准确,对于降水和最高、最低气温预报准确率,整体来看GRAPES3km准确率最高,其次是GRAPES-GFS,再次是EC-thin,NCEP准确率最低.

利用柴达木盆地11个国家气象站(2017年3月-2018年2月)及28个区域气象站(2017年6-8月)月降水量资料,运用线性回归订正法和比值订正法推算柴达木盆地的年降水量,进一步分析柴达木盆地降水量季节变化及空间分布特征.结果 表明:(1)柴达木盆地降水量年内分配极不均匀,呈单峰性,峰值出现在7月,5-9月(汛期)降水量占全年的87.4％.季节差异非常明显,降水主要集中在夏季;(2)年降水量空间分布特征:柴达木盆地年降水量各地差异极为显著,降水量整体表现为从东向西逐渐减少.最大值出现在天峻,最小值出现在冷湖.用2种方法推算的年降水量最大值出现在柴达木盆地东北部祁连山南麓的木里镇,其次在格尔木市南部出现了两个相对的大值中心,中间区域(93°～97°E)由四周山区向盆地中心逐渐减少的形势表现得更加清晰.夏季降水量的空间分布与年降水量的空间分布完全一致.(3)国家气象站模型中降水量分布只受经度和海拔高度的影响,而线性回归法和比值订正法模型中降水量的分布不仅受经度和海拔高度的影响,还受纬度的影响,三者的贡献率由大到小的排序是经度＞海拔高度＞纬度.

利用年格尔木地区4个国家气象站(小灶火、格尔木、诺木洪、都兰)的沙尘暴地面观测资料,建立格尔木10年(2006-2015)沙尘暴数据库,并分析格尔木地区沙尘暴天气的时空分布特征.从10年资料中选取24个典型沙尘暴天气个例,从高空环流形势、地面冷空气路径、中尺度分析等方面进行分析,总结出格尔木地区沙尘暴物理概念模型,归纳出天气学预报方法.

文章通过从环流形势、中尺度、物理量等方面分析2015年3月31日格尔木一次强沙尘天气过程的形成和演变特征,发现:1.格尔木地区上游新疆地区500hPa以上层次均存在偏西向的高空急流向低层进行动量输送.2.在沙尘暴天气出现前三小时冷锋堆积于若羌、且末附近.当冷锋入侵柴达木盆地时沙尘天气随即开始出现.3.格尔木市午后14:00开始柴达木盆地由负变压控制,但冷锋入侵后格尔木市区升压明显且转变为正变压中心,强度为4.7hPa.4.格尔木市上层为冷平流,下层有暖平流,其中低层大气表现为干的层结不稳定.同时温度垂直递减率为γ≈0.82℃·hm-1、K指数≤-20、θse≥40均说明格尔木大气层结不稳定.

利用常规资料、FY-2E气象卫星云图及各物理量场产品,从环流特征、物理量场特征、卫星云图特征等对都兰县2014年7月20-21日大到暴雨天气过程进行分析,探讨大到暴雨过程形成的可能原因.结果表明,此次降水天气主要受巴湖分裂短波槽携带冷空气自新疆东移南下与副热带高压外围西南暖湿气流共同影响;此次大到暴雨的水汽源地在孟加拉湾和南海,湿度场上形成了中下层湿、上千的不稳定层结;此次大到暴雨过程均有强烈的上升运动;大到暴雨发生前高空风向随高度顺转,为暖平流,较小的风切变有利于产生强降水;对流层中低层大气不稳定,为此次大到暴雨过程提供了不稳定的能量条件;大的降水一般出现在云系移动方向前方区的不稳定区内.