2023年第51卷第4期文章目次
2023, 51(4):455-462.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20220216
摘要:
準(zhǔn)確測量大氣中云和氣溶膠的輻射特性對數(shù)值天氣預(yù)報和氣候變化具有重要意義。搭載在風(fēng)云三號降水衛(wèi)星上的偏振載荷是國內(nèi)首個具有短波紅外通道的多角度偏振成像儀（Polarization and MultiAngle Imager, PMAI），計劃于2023年年初發(fā)射，為氣溶膠—云—降水觀測鏈條提供重要支撐。該儀器運行在非太陽同步的傾斜軌道，可提供3 km（星下點）空間分辨率和700 km幅寬的圖像。PMAI的觀測通道包括1030 nm、1370 nm、1640 nm的偏振通道和相應(yīng)的非偏振通道，可提供14個角度的觀測信息。PMAI將利用自然目標(biāo)的在軌替代定標(biāo)和同平臺儀器的交叉定標(biāo)，實現(xiàn)5%的輻射測量精度。觀測和仿真數(shù)據(jù)表明PMAI擁有描述云和氣溶膠特性的獨特優(yōu)勢。全新的短波紅外通道的多角度偏振測量可以優(yōu)化云相態(tài)識別和云微物理參數(shù)反演、氣溶膠的地氣解耦以及地表方向反射特征的表述。處于非太陽同步軌道的PMAI具有獨特觀測幾何，可以獲得大氣粒子輻射更寬的散射角分布信息。此外，PMAI可聯(lián)合同平臺中分辨率光譜成像儀的可見近紅外和熱紅外通道的觀測信息，進(jìn)行云和氣溶膠的協(xié)同反演。
準(zhǔn)確測量大氣中云和氣溶膠的輻射特性對數(shù)值天氣預(yù)報和氣候變化具有重要意義。搭載在風(fēng)云三號降水衛(wèi)星上的偏振載荷是國內(nèi)首個具有短波紅外通道的多角度偏振成像儀（Polarization and MultiAngle Imager, PMAI），計劃于2023年年初發(fā)射，為氣溶膠—云—降水觀測鏈條提供重要支撐。該儀器運行在非太陽同步的傾斜軌道，可提供3 km（星下點）空間分辨率和700 km幅寬的圖像。PMAI的觀測通道包括1030 nm、1370 nm、1640 nm的偏振通道和相應(yīng)的非偏振通道，可提供14個角度的觀測信息。PMAI將利用自然目標(biāo)的在軌替代定標(biāo)和同平臺儀器的交叉定標(biāo)，實現(xiàn)5%的輻射測量精度。觀測和仿真數(shù)據(jù)表明PMAI擁有描述云和氣溶膠特性的獨特優(yōu)勢。全新的短波紅外通道的多角度偏振測量可以優(yōu)化云相態(tài)識別和云微物理參數(shù)反演、氣溶膠的地氣解耦以及地表方向反射特征的表述。處于非太陽同步軌道的PMAI具有獨特觀測幾何，可以獲得大氣粒子輻射更寬的散射角分布信息。此外，PMAI可聯(lián)合同平臺中分辨率光譜成像儀的可見近紅外和熱紅外通道的觀測信息，進(jìn)行云和氣溶膠的協(xié)同反演。
2023, 51(4):463-472.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20220236
摘要:
我國極度缺乏結(jié)冰氣象條件中的云層數(shù)據(jù)，我國民用航空規(guī)章第25部附錄C結(jié)冰條件只能復(fù)制于美國航空規(guī)章，對飛行探測得到的結(jié)冰云層數(shù)據(jù)進(jìn)行附錄C符合性分析的方法也少有研究。附錄C結(jié)冰條件形成于20世紀(jì)40年代末，當(dāng)時的探測手段與如今采用先進(jìn)探測儀器所獲取的數(shù)據(jù)形式有很大差異，因此首先明確附錄C結(jié)冰條件參數(shù)的具體定義，根據(jù)當(dāng)前探測儀器測量數(shù)據(jù)的高分辨率特性，對數(shù)據(jù)處理與分析方法進(jìn)行研究。最后基于該方法對安慶結(jié)冰氣象探測數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，從分析結(jié)果看，該方法能夠清晰呈現(xiàn)所探測結(jié)冰云層的結(jié)冰條件基本特征及其與附錄C的符合性程度。
我國極度缺乏結(jié)冰氣象條件中的云層數(shù)據(jù)，我國民用航空規(guī)章第25部附錄C結(jié)冰條件只能復(fù)制于美國航空規(guī)章，對飛行探測得到的結(jié)冰云層數(shù)據(jù)進(jìn)行附錄C符合性分析的方法也少有研究。附錄C結(jié)冰條件形成于20世紀(jì)40年代末，當(dāng)時的探測手段與如今采用先進(jìn)探測儀器所獲取的數(shù)據(jù)形式有很大差異，因此首先明確附錄C結(jié)冰條件參數(shù)的具體定義，根據(jù)當(dāng)前探測儀器測量數(shù)據(jù)的高分辨率特性，對數(shù)據(jù)處理與分析方法進(jìn)行研究。最后基于該方法對安慶結(jié)冰氣象探測數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，從分析結(jié)果看，該方法能夠清晰呈現(xiàn)所探測結(jié)冰云層的結(jié)冰條件基本特征及其與附錄C的符合性程度。
2023, 51(4):473-479.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20220295
摘要:
雪密度、雪壓等積雪參數(shù)資料的缺乏是南方地區(qū)雪災(zāi)精細(xì)化防御研究的難點之一，通過歷史地面積雪氣象觀測資料來反演測站及周邊的雪密度，是對現(xiàn)有積雪監(jiān)測資料的有益補充。本文利用湖北省76站的逐日氣象觀測資料，分析并選取了積雪期的積雪日數(shù)、積雪深度、氣溫、日照等8個影響雪密度的自變量因子，構(gòu)建了雪密度的隨機(jī)森林回歸(RF)模型，并通過RF模型反演數(shù)據(jù)，分析了湖北省雪密度和雪壓分布情況。結(jié)果表明：①雪密度RF模型預(yù)測的均方根誤差為0.04 g/cm3左右，可以用于湖北省雪密度資料反演。②湖北省平均雪密度在0.14～0.20 g/cm3之間，從中部以0.17 g/cm3為界分為東西兩個區(qū)，東部區(qū)雪密度較大。③湖北省近60年來最大雪壓值在1.3～6.7 g/cm2之間，不同重現(xiàn)期最大雪壓分布存在鄂西北和鄂東兩個高值區(qū)，且鄂東區(qū)的中北部基本雪壓值更大。〖JP〗
雪密度、雪壓等積雪參數(shù)資料的缺乏是南方地區(qū)雪災(zāi)精細(xì)化防御研究的難點之一，通過歷史地面積雪氣象觀測資料來反演測站及周邊的雪密度，是對現(xiàn)有積雪監(jiān)測資料的有益補充。本文利用湖北省76站的逐日氣象觀測資料，分析并選取了積雪期的積雪日數(shù)、積雪深度、氣溫、日照等8個影響雪密度的自變量因子，構(gòu)建了雪密度的隨機(jī)森林回歸(RF)模型，并通過RF模型反演數(shù)據(jù)，分析了湖北省雪密度和雪壓分布情況。結(jié)果表明：①雪密度RF模型預(yù)測的均方根誤差為0.04 g/cm3左右，可以用于湖北省雪密度資料反演。②湖北省平均雪密度在0.14～0.20 g/cm3之間，從中部以0.17 g/cm3為界分為東西兩個區(qū)，東部區(qū)雪密度較大。③湖北省近60年來最大雪壓值在1.3～6.7 g/cm2之間，不同重現(xiàn)期最大雪壓分布存在鄂西北和鄂東兩個高值區(qū)，且鄂東區(qū)的中北部基本雪壓值更大。〖JP〗
2023, 51(4):480-488.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20220165
摘要:
利用歐洲中心ERA-Interim逐日再分析資料，基于南支槽客觀識別方法定義了一個南支槽強度指數(shù)，并結(jié)合格點降水資料，對1980—2019年冬季南支槽強度的年際變化特征及其與中國降水、大氣環(huán)流和水汽輸送的聯(lián)系進(jìn)行了研究。結(jié)果表明：① 南支槽強度變化主要呈準(zhǔn)4年周期。② 赤道中東太平洋海溫是影響南支槽年際變化的一個重要因素，與南支槽強度有很強的負(fù)相關(guān)關(guān)系，其中Nino 3區(qū)的海溫變化對南支槽強度的影響更顯著。③ 南支槽偏強年從云南南部到華南一帶降水量較常年偏多，其中廣東、湖南和江西南部至福建一帶降水量較常年偏多30 mm以上；南支槽偏弱年西南至華南一帶降水較常年偏少，其中廣東、廣西東部降水量較常年偏少30 mm以上。④ 南支槽偏強年時存在兩支異常水汽輸送路徑，一支為從赤道以北至10°N，從60°E延伸至菲律賓附近的異常強西風(fēng)水汽輸送帶；另一支位于20°N附近，由南支槽的槽前西南氣流將孟加拉灣地區(qū)水汽輸送到我國境內(nèi)，是冬季西南與華南的主要水汽通道。
利用歐洲中心ERA-Interim逐日再分析資料，基于南支槽客觀識別方法定義了一個南支槽強度指數(shù)，并結(jié)合格點降水資料，對1980—2019年冬季南支槽強度的年際變化特征及其與中國降水、大氣環(huán)流和水汽輸送的聯(lián)系進(jìn)行了研究。結(jié)果表明：① 南支槽強度變化主要呈準(zhǔn)4年周期。② 赤道中東太平洋海溫是影響南支槽年際變化的一個重要因素，與南支槽強度有很強的負(fù)相關(guān)關(guān)系，其中Nino 3區(qū)的海溫變化對南支槽強度的影響更顯著。③ 南支槽偏強年從云南南部到華南一帶降水量較常年偏多，其中廣東、湖南和江西南部至福建一帶降水量較常年偏多30 mm以上；南支槽偏弱年西南至華南一帶降水較常年偏少，其中廣東、廣西東部降水量較常年偏少30 mm以上。④ 南支槽偏強年時存在兩支異常水汽輸送路徑，一支為從赤道以北至10°N，從60°E延伸至菲律賓附近的異常強西風(fēng)水汽輸送帶；另一支位于20°N附近，由南支槽的槽前西南氣流將孟加拉灣地區(qū)水汽輸送到我國境內(nèi)，是冬季西南與華南的主要水汽通道。
2023, 51(4):489-498.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20220274
摘要:
選取1961—2020年青海高原50個地面氣象觀測站逐月氣溫（平均、最高、最低）、降水和風(fēng)速資料，利用氣候變化趨勢轉(zhuǎn)折判別模型（Piecewise Linear Fitting Model,PLFIM）、氣候傾向率等方法，分析青海高原氣候變化的時空分布和年代際趨勢轉(zhuǎn)折變化等特征。結(jié)果表明：〖JP2〗①近60年來青海高原年平均氣溫呈顯著上升趨勢，其中平均最低氣溫的升溫速率尤為明顯，為0.62 ℃·（10a）-1;年降水量呈波動上升趨勢，進(jìn)入21世紀(jì)后呈顯著增加趨勢，速率為39.9 mm·（10a）-1;年平均風(fēng)速整體呈減小趨勢，其中以茫崖站最為明顯，風(fēng)速減小速率為-0.56 m·s-1·（10a）-1。②年平均氣溫和平均最高氣溫在1972年和1983年發(fā)生了年代際趨勢轉(zhuǎn)折，平均最高氣溫第3次轉(zhuǎn)折發(fā)生在2009年，平均最低氣溫沒有發(fā)生明顯的年代際趨勢轉(zhuǎn)折。年降水在1972年、1983年和2000年發(fā)生年代際趨勢轉(zhuǎn)折;年平均風(fēng)速發(fā)生在1998年和2009年。③與舊氣候態(tài)（1961—1990年）相比，新氣候態(tài)下（1991—2020年）青海高原年平均氣溫、平均最高氣溫和平均最低氣溫的均值分別上升了1.16 ℃、1.22 ℃和1.81 ℃，向高溫方向漂移，且概率密度分布形狀更加偏平，氣候趨于不穩(wěn)定;④在全球變暖背景下，青海高原年平均氣溫和年降水量均呈增加趨勢，其中年平均氣溫的增溫速率遠(yuǎn)超中國、同緯度地區(qū)及全球平均水平;降水量年際波動較大，但整體呈增加趨勢。
選取1961—2020年青海高原50個地面氣象觀測站逐月氣溫（平均、最高、最低）、降水和風(fēng)速資料，利用氣候變化趨勢轉(zhuǎn)折判別模型（Piecewise Linear Fitting Model,PLFIM）、氣候傾向率等方法，分析青海高原氣候變化的時空分布和年代際趨勢轉(zhuǎn)折變化等特征。結(jié)果表明：〖JP2〗①近60年來青海高原年平均氣溫呈顯著上升趨勢，其中平均最低氣溫的升溫速率尤為明顯，為0.62 ℃·（10a）-1;年降水量呈波動上升趨勢，進(jìn)入21世紀(jì)后呈顯著增加趨勢，速率為39.9 mm·（10a）-1;年平均風(fēng)速整體呈減小趨勢，其中以茫崖站最為明顯，風(fēng)速減小速率為-0.56 m·s-1·（10a）-1。②年平均氣溫和平均最高氣溫在1972年和1983年發(fā)生了年代際趨勢轉(zhuǎn)折，平均最高氣溫第3次轉(zhuǎn)折發(fā)生在2009年，平均最低氣溫沒有發(fā)生明顯的年代際趨勢轉(zhuǎn)折。年降水在1972年、1983年和2000年發(fā)生年代際趨勢轉(zhuǎn)折;年平均風(fēng)速發(fā)生在1998年和2009年。③與舊氣候態(tài)（1961—1990年）相比，新氣候態(tài)下（1991—2020年）青海高原年平均氣溫、平均最高氣溫和平均最低氣溫的均值分別上升了1.16 ℃、1.22 ℃和1.81 ℃，向高溫方向漂移，且概率密度分布形狀更加偏平，氣候趨于不穩(wěn)定;④在全球變暖背景下，青海高原年平均氣溫和年降水量均呈增加趨勢，其中年平均氣溫的增溫速率遠(yuǎn)超中國、同緯度地區(qū)及全球平均水平;降水量年際波動較大，但整體呈增加趨勢。
2023, 51(4):499-509.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20220173
摘要:
基于1999—2019年地面氣象觀測資料，對東亞主要沙塵源地（蒙古國、中國新疆和內(nèi)蒙古）及中國沙源地下游地區(qū)的沙塵天氣頻數(shù)演變特征進(jìn)行了分析，結(jié)果表明：蒙古國是沙塵天氣發(fā)生最嚴(yán)重的地區(qū)，且有明顯增加的趨勢，揚沙、沙塵暴和強沙塵暴均遠(yuǎn)高于其他區(qū)域。中國整體沙塵天氣數(shù)量顯著減少，新疆快速增多，內(nèi)蒙古和下游地區(qū)明顯減少。新疆浮塵發(fā)生頻次最高，近21 a線性傾向呈明顯上升趨勢；內(nèi)蒙古揚沙頻次最高，強沙塵暴最少，4類天氣均呈逐年減少趨勢；我國下游地區(qū)多發(fā)浮塵和揚沙，沙塵暴和強沙塵暴發(fā)生次數(shù)很少，全部沙塵天氣呈減少趨勢。1999—2004年為我國沙塵天氣高發(fā)期， 2005—2019年明顯減少，其中2010—2014年減少速度最快。沙塵源地對我國沙塵天氣總數(shù)的貢獻(xiàn)持續(xù)增大，從2000年初的39%增長到2015年之后的71%。作為沙塵源地，蒙古國對沙塵天氣產(chǎn)生的作用有所增強，而內(nèi)蒙古則在減弱；國內(nèi)沙塵源地導(dǎo)致的能夠影響并擴(kuò)展至中國下游地區(qū)和下游國家的強沙塵天氣顯著減少。
基于1999—2019年地面氣象觀測資料，對東亞主要沙塵源地（蒙古國、中國新疆和內(nèi)蒙古）及中國沙源地下游地區(qū)的沙塵天氣頻數(shù)演變特征進(jìn)行了分析，結(jié)果表明：蒙古國是沙塵天氣發(fā)生最嚴(yán)重的地區(qū)，且有明顯增加的趨勢，揚沙、沙塵暴和強沙塵暴均遠(yuǎn)高于其他區(qū)域。中國整體沙塵天氣數(shù)量顯著減少，新疆快速增多，內(nèi)蒙古和下游地區(qū)明顯減少。新疆浮塵發(fā)生頻次最高，近21 a線性傾向呈明顯上升趨勢；內(nèi)蒙古揚沙頻次最高，強沙塵暴最少，4類天氣均呈逐年減少趨勢；我國下游地區(qū)多發(fā)浮塵和揚沙，沙塵暴和強沙塵暴發(fā)生次數(shù)很少，全部沙塵天氣呈減少趨勢。1999—2004年為我國沙塵天氣高發(fā)期， 2005—2019年明顯減少，其中2010—2014年減少速度最快。沙塵源地對我國沙塵天氣總數(shù)的貢獻(xiàn)持續(xù)增大，從2000年初的39%增長到2015年之后的71%。作為沙塵源地，蒙古國對沙塵天氣產(chǎn)生的作用有所增強，而內(nèi)蒙古則在減弱；國內(nèi)沙塵源地導(dǎo)致的能夠影響并擴(kuò)展至中國下游地區(qū)和下游國家的強沙塵天氣顯著減少。
2023, 51(4):510-519.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20220292
摘要:
為探究華東地區(qū)能見度變化情況，利用1973—2020年的能見度數(shù)據(jù)、2014—2019年的氣象要素和污染物濃度數(shù)據(jù)，采用趨勢分析、經(jīng)驗正交函數(shù)（Empirical Orthogonal Function，EOF）分解、相關(guān)分析的方法，分析了能見度時空變化特征及影響因子。結(jié)果表明：①1973—2020年能見度呈顯著（p<0.01）下降趨勢，變化傾向率為-1.315 km/10a，季節(jié)之間存在差異，夏、秋季能見度下降速率較大分別為1.681 km/10a、1.443 km/10a；冬、春季下降幅度相對較小分別為1.092 km/10a、1.091 km/10a。其中，1973—2012年能見度呈顯著（p<0.01）下降趨勢，變化傾向率為-1.204 km/10a，2013—2020年能見度呈不顯著（p>0.05）增加趨勢，變化傾向率為2.229 km/10a，近8年（2013—2020年）來能見度存在明顯改善。②華東地區(qū)南部、北部能見度較好，中部能見度較差。EOF分解第1模態(tài)表明華東地區(qū)能見度整體變化趨勢一致，第2模態(tài)具有明顯的區(qū)域差異。③能見度與相對濕度、PM2.5、PM10、SO2、NO2均呈負(fù)相關(guān)，與O3質(zhì)量濃度呈正相關(guān)，相對濕度是對能見度下降影響最大的因子，其次是PM2.5質(zhì)量濃度。氣溫和氣壓與能見度的關(guān)系存在較強的不確定性。
為探究華東地區(qū)能見度變化情況，利用1973—2020年的能見度數(shù)據(jù)、2014—2019年的氣象要素和污染物濃度數(shù)據(jù)，采用趨勢分析、經(jīng)驗正交函數(shù)（Empirical Orthogonal Function，EOF）分解、相關(guān)分析的方法，分析了能見度時空變化特征及影響因子。結(jié)果表明：①1973—2020年能見度呈顯著（p<0.01）下降趨勢，變化傾向率為-1.315 km/10a，季節(jié)之間存在差異，夏、秋季能見度下降速率較大分別為1.681 km/10a、1.443 km/10a；冬、春季下降幅度相對較小分別為1.092 km/10a、1.091 km/10a。其中，1973—2012年能見度呈顯著（p<0.01）下降趨勢，變化傾向率為-1.204 km/10a，2013—2020年能見度呈不顯著（p>0.05）增加趨勢，變化傾向率為2.229 km/10a，近8年（2013—2020年）來能見度存在明顯改善。②華東地區(qū)南部、北部能見度較好，中部能見度較差。EOF分解第1模態(tài)表明華東地區(qū)能見度整體變化趨勢一致，第2模態(tài)具有明顯的區(qū)域差異。③能見度與相對濕度、PM2.5、PM10、SO2、NO2均呈負(fù)相關(guān)，與O3質(zhì)量濃度呈正相關(guān)，相對濕度是對能見度下降影響最大的因子，其次是PM2.5質(zhì)量濃度。氣溫和氣壓與能見度的關(guān)系存在較強的不確定性。
2023, 51(4):520-531.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20220258
摘要:
2021年8月西南地區(qū)東部降水量為1961年以來同期第2多，比歷史最多的1998年僅差0.9 mm，極為異常。利用西南地區(qū)東部118個氣象臺站1961—2021年夏季8月逐日降水資料及ERA5逐月高度場、緯向風(fēng)、經(jīng)向風(fēng)、比濕和水汽場等再分析資料，采用拉格朗日水汽軌跡模式和現(xiàn)代統(tǒng)計診斷方法，分析了2021年8月西南地區(qū)東部降水出現(xiàn)異常偏多的主要水汽輸送條件和水汽來源、造成降水異常的大氣環(huán)流特征等。結(jié)果表明：2021年8月西南地區(qū)東部水汽的凈流入主要來自于對流層中、低層，以低層的水汽貢獻(xiàn)最大；2021年8月水汽輸送路徑有一定的獨特性，以低層來自于我國東部地區(qū)的水汽路徑的軌跡數(shù)量最多，與以往水汽主要軌跡和貢獻(xiàn)來自南部路徑的特征有所不同。2021年8月西南地區(qū)東部降水異常偏多與大氣環(huán)流異常緊密相關(guān)，主是體現(xiàn)在500 hPa高度場上烏拉爾山附近和鄂霍次克海阻高異常偏強、中緯度低值系統(tǒng)（東北低渦等）異常活躍、印度低壓偏弱和和西太副高異常西伸且強度偏強；大氣環(huán)流系統(tǒng)引導(dǎo)下有利的水汽輸送造成了西南地區(qū)東部降水的異常偏多。印度洋海溫的持續(xù)偏暖可能是維持2021年8月西太副高持續(xù)偏強、偏西的重要外強迫因子；而同期鄂霍次克海阻塞高壓的異常偏強可能與西北太平洋海溫的異常偏暖有關(guān)，并對西南地區(qū)降水偏多起到了積極的作用。
2021年8月西南地區(qū)東部降水量為1961年以來同期第2多，比歷史最多的1998年僅差0.9 mm，極為異常。利用西南地區(qū)東部118個氣象臺站1961—2021年夏季8月逐日降水資料及ERA5逐月高度場、緯向風(fēng)、經(jīng)向風(fēng)、比濕和水汽場等再分析資料，采用拉格朗日水汽軌跡模式和現(xiàn)代統(tǒng)計診斷方法，分析了2021年8月西南地區(qū)東部降水出現(xiàn)異常偏多的主要水汽輸送條件和水汽來源、造成降水異常的大氣環(huán)流特征等。結(jié)果表明：2021年8月西南地區(qū)東部水汽的凈流入主要來自于對流層中、低層，以低層的水汽貢獻(xiàn)最大；2021年8月水汽輸送路徑有一定的獨特性，以低層來自于我國東部地區(qū)的水汽路徑的軌跡數(shù)量最多，與以往水汽主要軌跡和貢獻(xiàn)來自南部路徑的特征有所不同。2021年8月西南地區(qū)東部降水異常偏多與大氣環(huán)流異常緊密相關(guān)，主是體現(xiàn)在500 hPa高度場上烏拉爾山附近和鄂霍次克海阻高異常偏強、中緯度低值系統(tǒng)（東北低渦等）異常活躍、印度低壓偏弱和和西太副高異常西伸且強度偏強；大氣環(huán)流系統(tǒng)引導(dǎo)下有利的水汽輸送造成了西南地區(qū)東部降水的異常偏多。印度洋海溫的持續(xù)偏暖可能是維持2021年8月西太副高持續(xù)偏強、偏西的重要外強迫因子；而同期鄂霍次克海阻塞高壓的異常偏強可能與西北太平洋海溫的異常偏暖有關(guān)，并對西南地區(qū)降水偏多起到了積極的作用。
2023, 51(4):532-540.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20220262
摘要:
利用浙江省2019年2月地面氣象觀測資料、FY-2G紅外云圖資料、NCEP和ERAInterim再分析資料，對浙江省2019年冬末春初典型的連陰雨天氣過程的成因進(jìn)行了分析，得出以下結(jié)論：①連陰雨期間500 hPa極渦呈偶極型，主體持續(xù)收縮在北極附近，浙江位于700 hPa和850 hPa切變南側(cè)穩(wěn)定的西南氣流及溫度正距平中，對流層高層西風(fēng)急流持續(xù)偏強、位置偏北，強度和位置變化超前于降雨；②源自孟加拉灣北部至青藏高原、中南半島到南海的兩條水汽通道持續(xù)輸送水汽至我國華東地區(qū)，浙江同時受兩條水汽帶疊加影響時雨強達(dá)到最大，紅外衛(wèi)星云圖分析可對水汽輸送通道和天氣形勢作大致判斷，提供降雨預(yù)報輔助性參考；③700 hPa濕Q矢量顯著輻合區(qū)和850 hPa經(jīng)向風(fēng)0 m·s-1等風(fēng)速線重疊的區(qū)域易出現(xiàn)明顯降雨，集中降雨時段浙江上空存在很大的低層假相當(dāng)位溫和水汽通量的水平梯度，水汽輸送帶位于梯度區(qū)之上。
利用浙江省2019年2月地面氣象觀測資料、FY-2G紅外云圖資料、NCEP和ERAInterim再分析資料，對浙江省2019年冬末春初典型的連陰雨天氣過程的成因進(jìn)行了分析，得出以下結(jié)論：①連陰雨期間500 hPa極渦呈偶極型，主體持續(xù)收縮在北極附近，浙江位于700 hPa和850 hPa切變南側(cè)穩(wěn)定的西南氣流及溫度正距平中，對流層高層西風(fēng)急流持續(xù)偏強、位置偏北，強度和位置變化超前于降雨；②源自孟加拉灣北部至青藏高原、中南半島到南海的兩條水汽通道持續(xù)輸送水汽至我國華東地區(qū)，浙江同時受兩條水汽帶疊加影響時雨強達(dá)到最大，紅外衛(wèi)星云圖分析可對水汽輸送通道和天氣形勢作大致判斷，提供降雨預(yù)報輔助性參考；③700 hPa濕Q矢量顯著輻合區(qū)和850 hPa經(jīng)向風(fēng)0 m·s-1等風(fēng)速線重疊的區(qū)域易出現(xiàn)明顯降雨，集中降雨時段浙江上空存在很大的低層假相當(dāng)位溫和水汽通量的水平梯度，水汽輸送帶位于梯度區(qū)之上。
2023, 51(4):541-550.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20220281
摘要:
基于地面和高空觀測資料、NCEP 1°×1°再分析資料及多普勒雷達(dá)等資料，對發(fā)生在山東兩次相似環(huán)流形勢的華北冷渦背景下，造成不同類型的強對流天氣進(jìn)行對比分析。結(jié)果表明：①2016年6月14日發(fā)生的強對流天氣(“6·14”過程)以雷暴大風(fēng)和短時強降水為主，發(fā)生在低層弱的垂直風(fēng)切變環(huán)境中，對流層中下層（400～900 hPa）存在較為深厚的暖濕平流，水汽輸送充沛，同時造成0 ℃、-20 ℃層高度抬升，有利于短時強降水而不利于冰雹產(chǎn)生；2018年6月13日發(fā)生的強對流天氣（“6·13”過程）以雷暴大風(fēng)和冰雹為主，發(fā)生在較強的條件不穩(wěn)定層結(jié)和強的低層垂直風(fēng)切變環(huán)境中，400～500 hPa冷平流以及低層暖平流的同時增強，有利于對流層中層的溫度垂直遞減率進(jìn)一步增大，造成-30～-20 ℃層進(jìn)一步下降，促成了大冰雹的發(fā)生環(huán)境。②“6·14”過程是由地面輻合線觸發(fā)，“6·13”過程是由鋒面觸發(fā)。③“6·14”過程強反射率因子高度低，無明顯高懸強回波結(jié)構(gòu)，利于出現(xiàn)短時強降水;“6·13”過程具有單體結(jié)構(gòu)密實和明顯高懸強回波結(jié)構(gòu)特征,因此，6·13”過程對流強度更強，更容易出現(xiàn)冰雹。
基于地面和高空觀測資料、NCEP 1°×1°再分析資料及多普勒雷達(dá)等資料，對發(fā)生在山東兩次相似環(huán)流形勢的華北冷渦背景下，造成不同類型的強對流天氣進(jìn)行對比分析。結(jié)果表明：①2016年6月14日發(fā)生的強對流天氣(“6·14”過程)以雷暴大風(fēng)和短時強降水為主，發(fā)生在低層弱的垂直風(fēng)切變環(huán)境中，對流層中下層（400～900 hPa）存在較為深厚的暖濕平流，水汽輸送充沛，同時造成0 ℃、-20 ℃層高度抬升，有利于短時強降水而不利于冰雹產(chǎn)生；2018年6月13日發(fā)生的強對流天氣（“6·13”過程）以雷暴大風(fēng)和冰雹為主，發(fā)生在較強的條件不穩(wěn)定層結(jié)和強的低層垂直風(fēng)切變環(huán)境中，400～500 hPa冷平流以及低層暖平流的同時增強，有利于對流層中層的溫度垂直遞減率進(jìn)一步增大，造成-30～-20 ℃層進(jìn)一步下降，促成了大冰雹的發(fā)生環(huán)境。②“6·14”過程是由地面輻合線觸發(fā)，“6·13”過程是由鋒面觸發(fā)。③“6·14”過程強反射率因子高度低，無明顯高懸強回波結(jié)構(gòu)，利于出現(xiàn)短時強降水;“6·13”過程具有單體結(jié)構(gòu)密實和明顯高懸強回波結(jié)構(gòu)特征,因此，6·13”過程對流強度更強，更容易出現(xiàn)冰雹。
2023, 51(4):551-561.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20220214
摘要:
利用自動氣象站、多普勒雷達(dá)、FY4A、ECMWF模式、NCEP再分析資料，對2020年7月17—19日特大暴雨過程進(jìn)行分析。結(jié)果表明：特大暴雨出現(xiàn)在安徽大別山附近和廬江兩地，是中尺度氣旋擾動環(huán)境下準(zhǔn)靜止的中尺度對流系統(tǒng)（MCS）以及MCS中準(zhǔn)靜止的渦旋狀單體所產(chǎn)生。特大暴雨在高能量、強不穩(wěn)定背景下，由中部和東部的中尺度氣旋傳播所致。中尺度氣旋傳播過程中單體不斷新生、合并增強且移動緩慢，配合急流、輻合、干侵入、垂直環(huán)流等因素對組織化的MCS發(fā)展演變起到相當(dāng)作用。低層切變線南側(cè)到華南的西南急流，將水汽輸送到安徽并在此有強烈輻合；高空、低空和超低空都存在急流，高低空急流耦合加劇MCS的強烈發(fā)展；地面輻合線是前期MCS的觸發(fā)機(jī)制，伴隨干冷空氣的入侵，加大了大氣的斜壓性和MCS的對流不穩(wěn)定；梅雨鋒南北兩側(cè)都有垂直環(huán)流圈，即對流與高空急流之間通過對流加熱在高空急流入口處產(chǎn)生熱成風(fēng)調(diào)整，維持梅雨鋒的發(fā)展演變，強的上升下沉運動促進(jìn)MCS的加強和降水的連續(xù)發(fā)生；大別山地形抬升和上游狹管效應(yīng)是兩地特大暴雨誘因。
利用自動氣象站、多普勒雷達(dá)、FY4A、ECMWF模式、NCEP再分析資料，對2020年7月17—19日特大暴雨過程進(jìn)行分析。結(jié)果表明：特大暴雨出現(xiàn)在安徽大別山附近和廬江兩地，是中尺度氣旋擾動環(huán)境下準(zhǔn)靜止的中尺度對流系統(tǒng)（MCS）以及MCS中準(zhǔn)靜止的渦旋狀單體所產(chǎn)生。特大暴雨在高能量、強不穩(wěn)定背景下，由中部和東部的中尺度氣旋傳播所致。中尺度氣旋傳播過程中單體不斷新生、合并增強且移動緩慢，配合急流、輻合、干侵入、垂直環(huán)流等因素對組織化的MCS發(fā)展演變起到相當(dāng)作用。低層切變線南側(cè)到華南的西南急流，將水汽輸送到安徽并在此有強烈輻合；高空、低空和超低空都存在急流，高低空急流耦合加劇MCS的強烈發(fā)展；地面輻合線是前期MCS的觸發(fā)機(jī)制，伴隨干冷空氣的入侵，加大了大氣的斜壓性和MCS的對流不穩(wěn)定；梅雨鋒南北兩側(cè)都有垂直環(huán)流圈，即對流與高空急流之間通過對流加熱在高空急流入口處產(chǎn)生熱成風(fēng)調(diào)整，維持梅雨鋒的發(fā)展演變，強的上升下沉運動促進(jìn)MCS的加強和降水的連續(xù)發(fā)生；大別山地形抬升和上游狹管效應(yīng)是兩地特大暴雨誘因。
2023, 51(4):562-572.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20220286
摘要:
利用氣象觀測資料、雷電定位資料、ERA5再分析資料和雙偏振雷達(dá)資料，分析了2021年11月6—7日發(fā)生在山東西北部一次極端“雷打雪”天氣過程。結(jié)果表明：①雷暴和降雪出現(xiàn)在冷鋒后部150 km以外，屬于冬季冷鋒型高架對流。雷電維持時間和出現(xiàn)頻數(shù)與降雪量有較好的對應(yīng)關(guān)系。②環(huán)流形勢具有下冷上暖的特點，低層為冷鋒后的冷層，800 hPa附近為西南暖濕氣流形成的暖層。西南低空急流和東北風(fēng)超低空急流異常強盛，不僅提供了有利于對流產(chǎn)生的充足水汽，也使得深層垂直風(fēng)切變達(dá)到6.7×10-3 s-1。③“雷打雪”發(fā)生前，魯西北地區(qū)上空大氣具有對流不穩(wěn)定，隨著冷空氣侵入，冷墊逐漸增厚，魯西北上空鋒面附近具有條件對稱不穩(wěn)定，800 hPa中尺度低渦在逆溫層之上觸發(fā)了對流，產(chǎn)生雷電。④通過雙偏振雷達(dá)產(chǎn)品可以看到，雷打雪發(fā)生時，站點周圍存在明顯的2層回波，-10 ℃層高度（約為600 hPa）冰相粒子濃度較大，可能是雷電機(jī)制之一。
利用氣象觀測資料、雷電定位資料、ERA5再分析資料和雙偏振雷達(dá)資料，分析了2021年11月6—7日發(fā)生在山東西北部一次極端“雷打雪”天氣過程。結(jié)果表明：①雷暴和降雪出現(xiàn)在冷鋒后部150 km以外，屬于冬季冷鋒型高架對流。雷電維持時間和出現(xiàn)頻數(shù)與降雪量有較好的對應(yīng)關(guān)系。②環(huán)流形勢具有下冷上暖的特點，低層為冷鋒后的冷層，800 hPa附近為西南暖濕氣流形成的暖層。西南低空急流和東北風(fēng)超低空急流異常強盛，不僅提供了有利于對流產(chǎn)生的充足水汽，也使得深層垂直風(fēng)切變達(dá)到6.7×10-3 s-1。③“雷打雪”發(fā)生前，魯西北地區(qū)上空大氣具有對流不穩(wěn)定，隨著冷空氣侵入，冷墊逐漸增厚，魯西北上空鋒面附近具有條件對稱不穩(wěn)定，800 hPa中尺度低渦在逆溫層之上觸發(fā)了對流，產(chǎn)生雷電。④通過雙偏振雷達(dá)產(chǎn)品可以看到，雷打雪發(fā)生時，站點周圍存在明顯的2層回波，-10 ℃層高度（約為600 hPa）冰相粒子濃度較大，可能是雷電機(jī)制之一。
2023, 51(4):573-581.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20220307
摘要:
2021年8月3日柳州市出現(xiàn)一次伴有短時強降水和下?lián)舯┝鞯膹娎妆┐箫L(fēng)天氣過程。利用觀測資料以及柳州自動站分鐘級數(shù)據(jù)、雷達(dá)、風(fēng)廓線等資料，對此次過程中下?lián)舯┝鞯某梢蜻M(jìn)行分析。結(jié)果表明：①此次過程是在大陸高壓與熱帶輻合帶間中低層為一致東北氣流的背景下，弱垂直風(fēng)切變與強不穩(wěn)定能量、深厚干空氣源、近地面的干絕熱遞減等有利環(huán)境條件下，由地面中尺度輻合線抬升觸發(fā)的。②下?lián)舯┝鞒跏蓟夭ň哂忻}沖風(fēng)暴特征，之后發(fā)展成多單體風(fēng)暴；下?lián)舯┝靼l(fā)生前有反射率核心下降，低層入流及中層徑向輻合增強等特征，其垂直結(jié)構(gòu)表現(xiàn)為低層輻散、中層輻合、中高層輻合旋轉(zhuǎn)。③地面大風(fēng)出現(xiàn)前風(fēng)廓線雷達(dá)風(fēng)場有明顯高空動量下傳和低層風(fēng)速減小，大風(fēng)出現(xiàn)在低層風(fēng)速開始增強時刻，早于低層風(fēng)速最強時。④下?lián)舯┝鞯漠a(chǎn)生與降水粒子的拖曳作用和負(fù)浮力有關(guān)；地形作用使得強對流回波沿地形運動，且下坡地形與峽谷效應(yīng)對極端大風(fēng)的形成有疊加作用。
2021年8月3日柳州市出現(xiàn)一次伴有短時強降水和下?lián)舯┝鞯膹娎妆┐箫L(fēng)天氣過程。利用觀測資料以及柳州自動站分鐘級數(shù)據(jù)、雷達(dá)、風(fēng)廓線等資料，對此次過程中下?lián)舯┝鞯某梢蜻M(jìn)行分析。結(jié)果表明：①此次過程是在大陸高壓與熱帶輻合帶間中低層為一致東北氣流的背景下，弱垂直風(fēng)切變與強不穩(wěn)定能量、深厚干空氣源、近地面的干絕熱遞減等有利環(huán)境條件下，由地面中尺度輻合線抬升觸發(fā)的。②下?lián)舯┝鞒跏蓟夭ň哂忻}沖風(fēng)暴特征，之后發(fā)展成多單體風(fēng)暴；下?lián)舯┝靼l(fā)生前有反射率核心下降，低層入流及中層徑向輻合增強等特征，其垂直結(jié)構(gòu)表現(xiàn)為低層輻散、中層輻合、中高層輻合旋轉(zhuǎn)。③地面大風(fēng)出現(xiàn)前風(fēng)廓線雷達(dá)風(fēng)場有明顯高空動量下傳和低層風(fēng)速減小，大風(fēng)出現(xiàn)在低層風(fēng)速開始增強時刻，早于低層風(fēng)速最強時。④下?lián)舯┝鞯漠a(chǎn)生與降水粒子的拖曳作用和負(fù)浮力有關(guān)；地形作用使得強對流回波沿地形運動，且下坡地形與峽谷效應(yīng)對極端大風(fēng)的形成有疊加作用。
2023, 51(4):582-594.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20220243
摘要:
利用2016—2021年ECWMF集合預(yù)報資料、浙江自動站實況資料等，計算浙江短時強降水、雷暴大風(fēng)和冰雹等強對流天氣相關(guān)物理量的極端天氣預(yù)報指數(shù)（EFI：Extreme Forecast Index），分析EFI分布特征，并構(gòu)建了分類強對流預(yù)報模型。結(jié)果表明：強對流天氣與物理量的EFI有密切聯(lián)系，發(fā)生短時強降水時，對流有效位能、整層可降水量、850 hPa與500 hPa溫差和位溫差的EFI較大，而垂直風(fēng)切變的EFI為負(fù)值，因而較小的垂直風(fēng)切變更有利于出現(xiàn)極端降水；發(fā)生雷暴大風(fēng)和冰雹時，對流有效位能、850 hPa與500 hPa溫差和位溫差以及850 hPa溫度露點差的EFI較大，700 hPa露點溫度的EFI為負(fù)值，與上層干冷下層暖濕的有利層結(jié)條件有關(guān)。利用支持向量機(jī)多分類方法，將強對流天氣相關(guān)物理量的EFI作為特征值開展訓(xùn)練，構(gòu)建的預(yù)報模型對于非局地強對流天氣有較好的預(yù)報效果，其中短時強降水的誤判率明顯低于雷暴大風(fēng)。
利用2016—2021年ECWMF集合預(yù)報資料、浙江自動站實況資料等，計算浙江短時強降水、雷暴大風(fēng)和冰雹等強對流天氣相關(guān)物理量的極端天氣預(yù)報指數(shù)（EFI：Extreme Forecast Index），分析EFI分布特征，并構(gòu)建了分類強對流預(yù)報模型。結(jié)果表明：強對流天氣與物理量的EFI有密切聯(lián)系，發(fā)生短時強降水時，對流有效位能、整層可降水量、850 hPa與500 hPa溫差和位溫差的EFI較大，而垂直風(fēng)切變的EFI為負(fù)值，因而較小的垂直風(fēng)切變更有利于出現(xiàn)極端降水；發(fā)生雷暴大風(fēng)和冰雹時，對流有效位能、850 hPa與500 hPa溫差和位溫差以及850 hPa溫度露點差的EFI較大，700 hPa露點溫度的EFI為負(fù)值，與上層干冷下層暖濕的有利層結(jié)條件有關(guān)。利用支持向量機(jī)多分類方法，將強對流天氣相關(guān)物理量的EFI作為特征值開展訓(xùn)練，構(gòu)建的預(yù)報模型對于非局地強對流天氣有較好的預(yù)報效果，其中短時強降水的誤判率明顯低于雷暴大風(fēng)。
2023, 51(4):595-604.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20220141
摘要:
使用祁連山北坡中段和東段5—9月面雨量和水文資料，運用非隨機(jī)人工增雨試驗中的序列檢驗、區(qū)域?qū)Ρ取^(qū)域雙比和區(qū)域回歸等4種數(shù)理統(tǒng)計效果檢驗評估方法，對2010—2020年在祁連山北坡東段開展的人工增雨作業(yè)效果進(jìn)行檢驗評估。試驗發(fā)現(xiàn)：4種效果檢驗評估方法均證明祁連山北坡東段開展的人工增雨試驗為正效果，其中區(qū)域?qū)Ρ取^(qū)域雙比、區(qū)域歷史回歸試驗效果檢驗通過了顯著性水平α≤0.10的顯著性檢驗；通過對4種評估檢驗方法分析，區(qū)域歷史回歸試驗方法使用的樣本容量較大，避免了人為選擇歷史相似天氣容易引入眾多主觀偏倚和爭議的操作程序，產(chǎn)生的假效果相比其他試驗最小、功效最高，可作為最終評估結(jié)果，祁連山北坡東段2010—2020年平均相對人工增雨效果為26%。進(jìn)一步評估了祁連山北坡東段2010—2020年開展大規(guī)模人工增雨對石羊河流域生態(tài)環(huán)境改善的影響， 分析發(fā)現(xiàn)：石羊河年平均徑流量增加了124.6%、民勤蔡旗斷面年平均下泄水量增加了124.3%、民勤盆地地下水位上升了2.46 m，干涸近半個世紀(jì)的青土湖水域面積持續(xù)增大。
使用祁連山北坡中段和東段5—9月面雨量和水文資料，運用非隨機(jī)人工增雨試驗中的序列檢驗、區(qū)域?qū)Ρ取^(qū)域雙比和區(qū)域回歸等4種數(shù)理統(tǒng)計效果檢驗評估方法，對2010—2020年在祁連山北坡東段開展的人工增雨作業(yè)效果進(jìn)行檢驗評估。試驗發(fā)現(xiàn)：4種效果檢驗評估方法均證明祁連山北坡東段開展的人工增雨試驗為正效果，其中區(qū)域?qū)Ρ取^(qū)域雙比、區(qū)域歷史回歸試驗效果檢驗通過了顯著性水平α≤0.10的顯著性檢驗；通過對4種評估檢驗方法分析，區(qū)域歷史回歸試驗方法使用的樣本容量較大，避免了人為選擇歷史相似天氣容易引入眾多主觀偏倚和爭議的操作程序，產(chǎn)生的假效果相比其他試驗最小、功效最高，可作為最終評估結(jié)果，祁連山北坡東段2010—2020年平均相對人工增雨效果為26%。進(jìn)一步評估了祁連山北坡東段2010—2020年開展大規(guī)模人工增雨對石羊河流域生態(tài)環(huán)境改善的影響， 分析發(fā)現(xiàn)：石羊河年平均徑流量增加了124.6%、民勤蔡旗斷面年平均下泄水量增加了124.3%、民勤盆地地下水位上升了2.46 m，干涸近半個世紀(jì)的青土湖水域面積持續(xù)增大。
2023, 51(4):605-612.
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20220266
摘要:
為科學(xué)設(shè)計渭北蘋果花期凍害氣象指數(shù)保險產(chǎn)品，提供氣象指數(shù)保險技術(shù)參考。研究選取旬邑縣作為陜西省渭北地區(qū)蘋果代表縣，利用1991—2020年氣象、蘋果花期物候、產(chǎn)量等數(shù)據(jù)，選取蘋果花期凍害極端低溫和過程累積危害指數(shù)作為備選氣象指數(shù)，采用滑動平均〖CD*2〗灰色預(yù)測法分離蘋果氣象產(chǎn)量。通過氣象指數(shù)與蘋果減產(chǎn)率的相關(guān)分析，確定蘋果花期凍害氣象指數(shù)，構(gòu)建蘋果花期凍害氣象指數(shù)與減產(chǎn)率之間的關(guān)系模型。利用蘋果單產(chǎn)風(fēng)險分布特點，選取6種分布模型利用參數(shù)分布法進(jìn)行擬合，并根據(jù)Anderson-Darling(A-D)檢驗結(jié)果和概率密度函數(shù)圖篩選最優(yōu)分布。最后根據(jù)保險觸發(fā)值，厘定不同賠付觸發(fā)條件下的保險純費率。結(jié)果表明：代表縣蘋果花期凍害過程累積危害氣象指數(shù)Ts與減產(chǎn)率的相關(guān)性顯著強于蘋果花期凍害極端低溫氣象指數(shù)Tc；Ts與減產(chǎn)率之間存在正向線性關(guān)系模型；蘋果單產(chǎn)風(fēng)險分布符合柯西分布；當(dāng)賠付觸發(fā)條件對應(yīng)2%、4%、6%、8%減產(chǎn)率時，旬邑縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)蘋果花期凍害氣象指數(shù)保險產(chǎn)品純費率區(qū)間為0.40%～1.84%。相較傳統(tǒng)蘋果農(nóng)業(yè)保險產(chǎn)品，蘋果花期凍害氣象指數(shù)保險產(chǎn)品可實現(xiàn)差異化費率，有利于發(fā)揮氣象指數(shù)保險優(yōu)勢。
為科學(xué)設(shè)計渭北蘋果花期凍害氣象指數(shù)保險產(chǎn)品，提供氣象指數(shù)保險技術(shù)參考。研究選取旬邑縣作為陜西省渭北地區(qū)蘋果代表縣，利用1991—2020年氣象、蘋果花期物候、產(chǎn)量等數(shù)據(jù)，選取蘋果花期凍害極端低溫和過程累積危害指數(shù)作為備選氣象指數(shù)，采用滑動平均〖CD*2〗灰色預(yù)測法分離蘋果氣象產(chǎn)量。通過氣象指數(shù)與蘋果減產(chǎn)率的相關(guān)分析，確定蘋果花期凍害氣象指數(shù)，構(gòu)建蘋果花期凍害氣象指數(shù)與減產(chǎn)率之間的關(guān)系模型。利用蘋果單產(chǎn)風(fēng)險分布特點，選取6種分布模型利用參數(shù)分布法進(jìn)行擬合，并根據(jù)Anderson-Darling(A-D)檢驗結(jié)果和概率密度函數(shù)圖篩選最優(yōu)分布。最后根據(jù)保險觸發(fā)值，厘定不同賠付觸發(fā)條件下的保險純費率。結(jié)果表明：代表縣蘋果花期凍害過程累積危害氣象指數(shù)Ts與減產(chǎn)率的相關(guān)性顯著強于蘋果花期凍害極端低溫氣象指數(shù)Tc；Ts與減產(chǎn)率之間存在正向線性關(guān)系模型；蘋果單產(chǎn)風(fēng)險分布符合柯西分布；當(dāng)賠付觸發(fā)條件對應(yīng)2%、4%、6%、8%減產(chǎn)率時，旬邑縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)蘋果花期凍害氣象指數(shù)保險產(chǎn)品純費率區(qū)間為0.40%～1.84%。相較傳統(tǒng)蘋果農(nóng)業(yè)保險產(chǎn)品，蘋果花期凍害氣象指數(shù)保險產(chǎn)品可實現(xiàn)差異化費率，有利于發(fā)揮氣象指數(shù)保險優(yōu)勢。
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