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2010—2012年陕西日最高气温出现在夜间的统计特征被引量：1: 2015年; 统计2010-2012年陕西十地市气象站逐时气温发现，全省十地市均有日最高气温出现在夜间的现象，出现日数占全年的10％～15％。陕北两地市日最高气温出现在夜间的日数约占全年的10％，主要发生在降雨和雨雪降温天气过程中。关中中东部的咸阳、西安和渭南约占全年的11％～14％，以降雨过程为主，雨雪降温和阴天等天气次之；关中北部铜川占全年的10％左右，其发生的天气类型介于陕北和关中中东部之间；宝鸡约占全年14％，其轻雾天气类型在所有站中出现频次最多。陕南西部的汉中和安康约占全年的13％～15％，绝大多数发生在降雨天气过程中，而东部的商洛发生的天气类型和频次更接近关中中东部地区。在冬半年降温过程中，当白天冷高压南下控制陕西，冷空气自北向南横扫陕西大部，带来降温天气，导致全省大部日最高气温出现在夜间；在夏半年降水过程中，当白天锋面过境，出现降水，气温迅速下降，天空状况以阴天为主，空气湿度较大，气温变化幅度减小，使日最高气温出现在夜间。; 黄少妮陈晓婷井宇; 关键词：最高气温

陕西关中两次霾重污染过程气象条件分析被引量：10: 2019年; 应用常规观测资料、污染物浓度资料和NCEP 1°×1°再分析资料从环流形势、边界层特征和扩散条件等方面对2013年和2016年两次持续性霾重污染过程进行对比分析。结果表明:①2013年过程和2016年过程在500hPa高空上分别为阻塞环流型和纬向环流型,关中地区受偏西气流影响、地面气压场较弱、大气层结均比较稳定;②2013年过程西安贴地逆温层顶高度低、相对湿度大、气温低、不利于大气垂直湍流交换,污染物容易堆积,这也是2013年过程比2016年过程重污染持续时间长、污染浓度高的原因之一;③两次过程西安平均风速均小于2m/s,具有显著的低风速特征,且东北风为其主导风向。持续东北风引起上游污染传输和低风速导致的本地污染累积是造成2013年过程污染浓度更高的重要因素;④2013年过程结束是受强冷空气影响,来自高空的干洁大气下沉到地面,置换了边界层的污染空气,使空气质量得到根本改善;而2016年过程是受高原槽东移影响,雨雪天气的沉降作用使得霾消散。; 黄少妮孟金平杜莉丽刘慧; 关键词：重污染气象条件

陕北北部一次雹暴的特征及成因被引量：3: 2013年; 利用榆林多普勒雷达资料以及MICAPS资料、NCEP资料,对陕北北部(靖边县)的一次雹暴过程做了综合分析。表明:雹灾是由两个β中尺度强对流单体发展造成的;对流层高层反气旋辐散为雹云的发展提供了动力条件;本站气压持续降低、测站>4m/s东南风的生成、配合对流层低层水汽辐合的增强,为强对流的发展创造了有利条件;地面能量比低值舌的活动是强对流生成和发展的触发机制之一。垂直累积液态水含量(VIL)大于35kg/m2强中心的生成,在强冰雹的预报中应予以重视。; 井宇陈闯陈宁黄少妮万红卫艾丽华井喜; 关键词：雹暴

中国雨季降水主模态季节演变的时空特征被引量：6: 2009年; 利用1960-2000年全国436个地面测站的逐日降水量资料,将中国雨季分为江南春雨期（3月16日-5月15日）、夏季风主汛期（5月16-7月15日）、夏季风后汛期（7月16日-9月15日）3个时段,应用S-EOF（Season-reliant Empirical Orthogonal Function）分解的方法研究了中国雨季旱涝型主模态季节演变的空间分布及其时间变化特征。主要分析了前3个主模态的时空分布特征,第一模态（S-EOF1）的旱涝分布为江南初夏旱涝型,主要显示出江南地区在夏季风主汛期以整个长江以南地区的旱或涝为主要特征,具有20-30 a的年代际振荡周期。第二模态（S-EOF2）空间向量集中体现了夏季风主汛期长江中下游流域和华南地区形成南北相反的旱涝分布,为南北跷跷板型,且这种分布在夏季风后汛期发生转变,这种南北旱涝急转型以2-4 a的年际变化为主。第三模态（S-EOF3）主要体现了夏季风后汛期长江中下游地区与华北和华南地区降水异常呈负相关关系,即自南向北呈现三明治夹心型的旱涝分布,以低频年际振荡为主,显著周期为6-8a,同时还具有准30 a的年代际变化。; 黄少妮黄菲黄健; 关键词：年际年代际变化

南海气候平均季风系统的主模态时空特征: 亚洲季风最早在南海爆发，而南海由于其特殊的地理位置，成为东亚季风和南亚季风两个子系统相互作用的枢纽。因此，掌握亚洲气候平均热带季风系统的时空变化特征，其结果对于揭示南海夏季风爆发机理有重要意义，对于研究亚洲季风的爆发和系...; 董静舒黄菲黄少妮; 关键词：季风降水场风场; 文献传递

延安盛夏一次局地暴雨中尺度特征分析被引量：3: 2015年; 利用常规观测资料、NCEP1°×1°再分析资料、FY-2E卫星资料和延安多普勒天气雷达资料,对2013年7月25日发生在延安地区的局地暴雨天气过程进行了初步分析,结果表明:本次暴雨发生在典型的中高纬两槽一脊形势下,西太平洋副热带高压西侧的偏南风急流形成了向陕西输送水汽和能量的重要通道;副高边缘西南暖湿气流向北输送形成陕西高温高湿天气,为暴雨产生积累了不稳定能量。700hPa和850hPa切变线与地面辐合线的重叠非常有利于边界层湿暖空气辐合抬升,激发对流单体的发生和强烈发展。中α尺度对流云团自西向东发展加强,依次造成延安北部县区的短时强降水;黄陵短时大暴雨出现在中β尺度对流云团发展到强盛阶段,在雷达回波上表现为对流系统持续的"列车效应"。; 黄少妮井宇袁媛; 关键词：暴雨中尺度对流系统列车效应

南海夏季风爆发早晚的海温预报指数: 本文使用1979-2009年美国国家环境预报中心再分析气候预测系统(CFSR)的日平均资料,确定了1979-2009年南海夏季风爆发的具体日期。使用英国Hadley中心提供的海表面温度月平均资料,根据南海夏季风爆发时间和...; 黄少妮黄菲; 关键词：海温; 文献传递

印度洋-太平洋海表温度年际变化的联合模态被引量：6: 2010年; 利用1870-2004年的HadiSST的月平均海表面温度（SST）资料，对去除了全球增暖趋势的印度洋一太平洋海表温度异常（SSTA）作季节经验正交函数（Season—reliant Empirical Orthogonal Function，S-EOF）分解，得到了印度洋一太平洋海表温度年际变化的2个联合模态，并且分析了与之相对应的大气环流特征。结果表明：低频的厄尔尼诺／南方涛动（ENSO）是控制印度洋一太平洋的主导模态，能使赤道印度洋维持一异常反气旋性环流，削弱印度洋夏季风的作用并且将东印度洋暖池的暖水输送到西印度洋，印度洋SSTA在一年四季中都出现全海盆同号变化，因此，第一主模态是ENSO的低频模与印度洋海盆一致模的联合模态；第二模态表现为太平洋上准2a的ENSO位相转换模与印度洋偶极子模的联合模态，ENSO的位相转换发生于春季，与季风的异常转换有关，印度洋上出现异常的气旋性环流，叠加在印度洋夏季风上，增大东西印度洋的温差，在秋季出现西低东高的偶极子型海温分布，印度洋夏季风和这个模态的产生发展有很大的联系。; 黄菲谢瑞煌黄少妮; 关键词：海表温度 ENSO 印度洋偶极子夏季风

南海夏季风爆发早晚的海温预报指数被引量：4: 2013年; 使用1979—2009年美国国家环境预报中心再分析气候预测系统(CFSR)的日平均资料,确定了1979—2009年南海夏季风爆发的具体日期。使用英国Hadley中心提供的海表面温度月平均资料,根据南海夏季风爆发时间和海温距平的相关场,定义热带西太平洋海温距平指数(WPI)和赤道中太平洋海温距平指数(CEPI)。通过对季风爆发早晚年和正常年的分析对比,定义客观标准:(1)WPI和CEPI从前1年秋季9月到季风爆发前3月份基本保持相反的位相,并且WPI没有发生正负位相转换;(2)WPI从前1年9月到该年3月这7个月的月平均指数的绝对值≥0.2;(3)满足(1)(2)条件后,当WPI<-0.2且CEPI>0,则南海夏季风爆发可能异常偏晚,而当WPI>0.2且CEPI<0时,南海夏季风爆发可能异常偏早;(4)当WPI·CEPI>0时,季风可能正常时间爆发,而满足条件(1)但不满足(2)时季风正常时间爆发的可能性较大。并对2010、2011和2012年南海夏季风爆发早晚做出了比较合理的预测。; 黄少妮黄菲; 关键词：海温

陕南汉江盆地一次冷锋触发的短时强降水过程及预报检验: 2023年; 山区特殊地形下的强降水形成机理复杂、预报难度大,且此类强降水常导致严重的地质灾害。为提升特殊地形下强降水的预报能力,利用常规气象观测资料、欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)ERA5再分析资料、FY-4A卫星云图资料、多普勒雷达资料及多模式预报产品,对2022年6月3日夜间至4日清晨发生在陕南汉江盆地的局地短时强降水过程形成原因及模式预报性能进行检验分析。结果表明:(1)本次过程为一次锋面在盆地触发的短时强降水过程,由于对流不稳定层结浅薄、垂直风切变较弱,因此造成的强降水具有明显的局地性,但强度较大,12 h累计降水量多站超过50.0 mm,最大104.8 mm;(2)锋面两端受地形阻挡移动速度较慢并难以翻越高大山脉,因而不断在盆地内触发对流产生强降水,且在盆地近地层形成的次级环流可加强对流活动发展;(3)锋面前部形成的冷池在盆地不断触发新的对流单体后向传播形成列车效应,同时大于50 dBZ的强回波位于0℃层高度以下,具有较高的降水效率,且持续时间较长,因而带来最大62.6 mm·h^(-1)的短时强降水;(4)全球模式对此次短时强降水的预报能力有限,中尺度区域模式能够反映锋面对流的一些特征和降水,尤其是CMA-TRAM(Tropical Regional Atmosphere Model for the South China Sea)和CMA-GD(China Meteorological Administration-Guangdong)模式能较好地反映局地强对流的触发及发展趋势,但对锋前冷池造成的对流系统强度和组织性仍预报偏差较大。; 肖贻青马永永陈小婷安大维黄少妮; 关键词：盆地锋面短时强降水

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黄少妮

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