两次相隔较近的降雨和降雪天气对比分析及其预报着眼点英文
呼和浩特降雨和降雪过程粒子谱分布特征分析
李慧，苏立娟，郑旭程，等，２０２１．呼和浩特降雨和降雪过程粒子谱分布特征分析［Ｊ］．气象，４７（１）：７１ ８１．ＬｉＨ，ＳｕＬＪ，ＺｈｅｎｇＸＣ，ｅｔａｌ，２０２１．ＡｎａｌｙｓｉｓｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｐａｒｔｉｃｌｅｓｉｚｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｄｕｒｉｎｇｒａｉｎａｎｄｓｎｏｗｐｒｏｃｅｓｓｅｓｉｎＨｏｈｈｏｔ［Ｊ］．ＭｅｔｅｏｒＭｏｎ，４７（１）：７１ ８１（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）．呼和浩特降雨和降雪过程粒子谱分布特征分析李 慧１，２，３ 苏立娟１，２，３ 郑旭程１，２，３ 李汉超１，２，３李盈盈４ 张 敏２，３ 甄林峰２，３１中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所／中亚大气科学研究中心，乌鲁木齐８３０００２２内蒙古自治区气象科学研究所，呼和浩特０１００５１３内蒙古自治区人工影响天气重点实验室，呼和浩特０１００５１４浙江省慈溪市气象局，宁波３１５３００提 要：为深入了解呼和浩特地区降雨和降雪过程中降水粒子谱的分布特征，利用Ｐａｒｓｉｖｅｌ观测数据并结合常规观测资料，对２０１７—２０１９年发生在呼和浩特地区的８次降雨过程和１０次降雪过程的降水粒子谱进行分析。
结果表明：雨滴谱和雪花谱都比较符合Ｇａｍｍａ分布，平均降雪谱的峰值直径、峰值浓度以及最大直径均大于平均雨滴谱，降水强度相近时，降雪个例的粒子数浓度和尺度参数均大于降雨个例；Ｇａｍｍａ拟合的形状因子（μ）和斜率参数（Λ）在降雨和降雪过程中均满足二项式关系，但雪花尺度的变化范围较大导致降雪的μ Λ拟合效果略差；雪花的下落速度小于雨滴的下落速度，降雨过程中雨滴的下落速度多集中于２～５ｍ·ｓ－１，而降雪过程雪花的下落速度多集中于０．５～２ｍ·ｓ－１，呼和浩特地区降雪的雪花下落速度更接近于未结凇或干雪的情况。
关键词：降雨，降雪，粒子谱，微物理特征量，下落速度中图分类号：Ｐ４２６，Ｐ４１２ 文献标志码：Ａ 犇犗犐：１０．７５１９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００ ０５２６．２０２１．０１．００７ＡｎａｌｙｓｉｓｏｎＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆＰａｒｔｉｃｌｅＳｉｚｅＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎＤｕｒｉｎｇＲａｉｎａｎｄＳｎｏｗＰｒｏｃｅｓｓｅｓｉｎＨｏｈｈｏｔＬＩＨｕｉ１，２，３ ＳＵＬｉｊｕａｎ１，２，３ ＺＨＥＮＧＸｕｃｈｅｎｇ１，２，３ ＬＩＨａｎｃｈａｏ１，２，３ＬＩＹｉｎｇｙｉｎｇ４ ＺＨＡＮＧＭｉｎ２，３ ＺＨＥＮＬｉｎｆｅｎｇ２，３１ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＤｅｓｅｒｔＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ，ＣＭＡ／ＣｅｎｔｅｒｏｆＣｅｎｔｒａｌＡｓｉａＡｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃＳｃｉｅｎｃｅＲｅｓｅａｒｃｈ，Ｕｒｕｍｑｉ８３０００２２ＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＩｎｎｅｒＭｏｎｇｏｌｉａ，Ｈｏｈｈｏｔ０１００５１３ＩｎｎｅｒＭｏｎｇｏｌｉａＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＷｅａｔｈｅｒＭｏｄｉｆｉｃａｔｉｏｎ，Ｈｏｈｈｏｔ０１００５１４ＣｉｘｉＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＯｆｆｉｃｅｏｆＺｈｅｊｉａｎｇＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｎｉｎｇｂｏ３１５３００犃犫狊狋狉犪犮狋：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｐａｒｔｉｃｌｅｓｉｚｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｄｕｒｉｎｇｒａｉｎａｎｄｓｎｏｗｐｒｏｃｅｓｓｅｓ，ｇｒｏｕｎｄ ｂａｓｅｄｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓｏｆｐａｒｔｉｃｌｅｓｐｅｃｔｒｕｍｕｓｉｎｇａＰａｒｓｉｖｅｌｄｉｓｄｒｏｍｅｔｅｒｗｅｒｅｃｏｍｐａｒｅｄａｍｏｎｇｓａｍｐｌｅｓｏｂｔａｉｎｅｄｉｎ８ｒａｉｎｐｒｏｃｅｓｓｅｓａｎｄ１０ｓｎｏｗｐｒｏｃｅｓｓｅｓｉｎＨｏｈｈｏｔｆｒｏｍ２０１７ｔｏ２０１９．Ｔｈｅｒｅ ｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｂｏｔｈｔｈｅｓｉｚｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｏｆｒａｉｎｄｒｏｐａｎｄｓｎｏｗｆｌａｋｅａｒｅｉｎｇｏｏｄａｇｒｅｅｍｅｎｔｗｉｔｈｔｈｅＧａｍ ｍａｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ．Ｔｈｅｓｐｅｃｔｒｕｍｗｉｄｔｈ，ｐｅａｋｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎａｎｄｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｄｉａｍｅｔｅｒｏｆｓｎｏｗｓｐｅｃｔｒｕｍａｒｅｌａｒｇｅｒｔｈａｎｔｈｏｓｅｏｆｒａｉｎｄｒｏｐｓｐｅｃｔｒｕｍ，ａｎｄｔｈｅｓｎｏｗｃａｓｅｓａｌｗａｙｓｈａｖｅｌａｒｇｅｒｐａｒｔｉｃｌｅｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎａｎｄｓｃａｌｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｃｏｍｐａｒｅｄｔｏｔｈｅｒａｉｎｃａｓｅｓｗｈｅｎｔｈｅｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｎｔｅｎｓｉｔｉｅｓａｒｅｓｉｍｉｌａｒ．Ｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓ 中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金项目（ＩＤＭ２０１８０１２）和内蒙古自治区气象局科技创新项目（ｎｍｑｘｋｊｃｘ２０１６０４）共同资助２０１９年１１月８日收稿； ２０２０年１１月１８日收修定稿第一作者：李慧，主要从事大气物理及人工影响天气方向研究．Ｅ ｍａｉｌ：ｎｍｌｈ９２１０＠１６３．ｃｏｍ通讯作者：苏立娟，主要从事大气物理及人工影响天气研究．Ｅ ｍａｉｌ：１００４５２６８９５＠ｑｑ．ｃｏｍ第４７卷第１期２０２１年１月 气 象ＭＥＴＥＯＲＯＬＯＧＩＣＡＬＭＯＮＴＨＬＹ Ｖｏｌ．４７ Ｎｏ．１Ｊａｎｕａｒｙ ２０２１μａｎｄΛｏｆＧａｍｍａｆｕｎｃｔｉｏｎｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｔｏｔｈｅｓｈａｐｅａｎｄｓｌｏｐｅｏｆｔｈｅｓｐｅｃｔｒｕｍ，ａｎｄｔｈｅｙｓａｔｉｓｆｙｂｉｎｏｍｉａｌｆｕｎｃｔｉｏｎｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｄｕｒｉｎｇｂｏｔｈｒａｉｎｆａｌｌａｎｄｓｎｏｗｆａｌｌｐｒｏｃｅｓｓｅｓ，ｂｕｔｔｈｅｆｉｔｔｉｎｇｅｆｆｅｃｔｉｓｐｏｏｒｄｕｒｉｎｇｓｎｏｗ ｆａｌｌｂｅｃａｕｓｅｏｆｔｈｅｔｏｏｌａｒｇｅ ｓｃａｌｅｒａｎｇｅｏｆｓｎｏｗｆｌａｋｅ．Ｔｈｅｐａｒｔｉｃｌｅｖｅｌｏｃｉｔｙｉｓｓｍａｌｌｅｒｆｏｒｓｎｏｗｆｌａｋｅｔｈａｎｆｏｒｒａｉｎｄｒｏｐ．Ｔｈｅｆａｌｌｉｎｇｖｅｌｏｃｉｔｙｏｆｒａｉｎｄｒｏｐｓｉｓｍｏｓｔｌｙｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｅｄａｔ２－５ｍ·ｓ－１，ｗｈｉｌｅｔｈｅｆａｌｌｉｎｇｖｅ ｌｏｃｉｔｙｏｆｓｎｏｗｆｌａｋｅｉｓｍｏｓｔｌｙｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｅｄａｔ０．５－２ｍ·ｓ－１，ａｎｄｃｌｏｓｅｒｔｏｔｈｅｓｐｅｅｄｃｕｒｖｅｏｆｕｎｆｒｏｚｅｎｓｎｏｗｆｌａｋｅｉｎｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ．犓犲狔狑狅狉犱狊：ｒａｉｎｆａｌｌ，ｓｎｏｗｆａｌｌ，ｐａｒｔｉｃｌｅｓｉｚｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ，ｍｉｃｒｏｐｈｙｓｉｃａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｑｕａｎｔｉｔｙ，ｆａｌｌｉｎｇｖｅ ｌｏｃｉｔｙ引 言决定降水的因素包括大中尺度的宏观天气条件和小尺度的微观过程，降水粒子谱是反映降水微观过程的重要物理量，其分布可以表明降水强度、雷达回波、粒子尺度和数浓度的大小情况（李力等，２０１８；沙修竹等，２０１９；杨俊梅等，２０１６）。
晋教版地理 七年级上册 期中复习串讲 第四章 天气和气候——地球大气的风云变化 专题 (解析版)
晋教版地理七年级上册期中复习串讲第四章天气和气候——地球大气的风云变化知识梳理一、气温概念：指大气的冷暖程度单位：℃（读作摄氏度）测量仪器：温度计气温日平均气温表示月平均气温年平均气温二、气温时间变化日变化最高气温：午后2点左右最低气温：日出前后气温年变化（北半球）气温最高月：7月（陆地）气温最低月：1月（陆地）三、气温的空间分布【规律总结】1、世界1月平均气温分布特点是从赤道地区向南北两极地区递减；北半球等温线弯曲且密集，气温差异大；南半球等温线较平直且稀疏，气温差异小，主要是因为南半球的海洋面积广阔。
2、世界7月平均气温的分布特点是从赤道地区向南北两极地区递减；除南极洲外，全球大部分地区的平均气温多在0℃以上。
3、气温随海拔的升高而下降，海拔每上升100米，气温约降低0.6℃。
等温线：在地图上将气温相同的各点连接起来的线——等温线图。
气温不同纬度地区：低纬——高纬（气温逐渐降低）（纬度位置）的空分夏季陆地气温高，海洋气温低间分布同纬度地区海陆分布布规冬季陆地气温低，海洋气温高律山地：海拔升高，气温低（地形因素）四、降水和降水的分布【规律总结】日降水量的计算方法：将每天8时和20时观测到的降水量数值相加。
含义：从大气中降落到地面的液态水和固态水形式：雨、雪、冰雹等降水单位：毫米（㎜）表示：多年的平均降水量五、降水的季节变化同一地区的不同季节降水量不同降水全年多雨型的季不同地区的不同季节全年少雨型节变降水量不同夏季多雨型化冬季多雨型六、降水的空间分布【规律总结】世界年降水量的分布特点是：赤道地区降水多，两极地区降水少；亚欧大陆沿海地区降水多，内陆地区降水少；回归线附近的大陆东岸降水多，西岸降水少。
等降水量线：在地图上把降水量相同的各点连起来的线。
降水分赤道地区降水多，两极地区降水少（纬度位置）的空布亚欧大陆的沿海地区降水多，内陆地区降水少（海陆分布）间分规南、北回归线附近的大陆东岸降水多，西案降水少律山地迎风坡降水多，背风坡降水少（地形因素）七、天气天气概念：指一个地方短时间内大气的风雨、冷热、阴晴等状况特点：短时间、多变的天气和我们天气人类生产、生活八、常用天气符号1、常见天气符号2、风向与风级的表示概括总结：风向是指风的来向；风速越快风力越大，反之风力越大风速则越快。
呼和浩特机场降雪天气环流形势特征分析及预报
呼和浩特机场降雪天气环流形势特征分析及预报呼和浩特机场是内蒙古自治区的重要机场之一，承担着大量的航空运输任务。
由于地处寒冷地区，呼和浩特机场在冬季经常会受到降雪天气的影响，给飞行安全带来一定的挑战。
对呼和浩特机场降雪天气的环流形势特征进行分析，并进行预报，对于航空运输安全具有重要意义。
一、环流形势特征分析1.地理环境呼和浩特机场位于内蒙古自治区呼和浩特市，地处北纬40°50′，东经111°49′，属于温带大陆性季风气候区域。
冬季气温低，降雪频繁，是呼和浩特机场遭遇降雪天气的主要原因之一。
2.环流形势（1）西北冷涡影响：冬季，西北冷涡是内蒙古地区常见的天气系统之一。
西北冷涡南下时，常常会带来大风降温和降雪天气，对呼和浩特机场的航班运行造成一定影响。
（2）东北冷潮影响：从东北方向来的冷空气携带着湿润的气团，一旦遇上靠近呼和浩特的暖湿气流，就会形成较强的降雪天气环境。
3.气候条件呼和浩特地处内陆，冬季气温极低，且降雪频繁。
气温低和降雪天气对航班起降、航班能见度等都会产生不利影响。
二、降雪天气预报1.观测数据分析利用气象卫星、雷达、地面气象观测站等多种气象观测手段，密切观测呼和浩特机场及其周边地区的气象数据，对降雪天气过程进行实时监测和分析，为预报提供准确的数据基础。
2.数值模式预报利用数值模式对未来24小时至48小时内的降雪天气进行预报。
通过对大气环流形势的分析和预测，结合气象条件和地理位置，对呼和浩特机场的降雪天气进行定量化预报，为航空运输提供可靠的依据。
3.气象预警发布一旦预测到可能影响航班运行的降雪天气，将及时发布气象预警信息，通知机场、航空公司和飞行人员，以便采取相应的应对措施，确保航空安全。
三、应对措施建议1.加强预警监测呼和浩特机场应加强气象监测设备的布设，提高对降雪天气的实时监测能力，及时掌握降雪天气的发展趋势，为航空运输提供及时准确的气象信息。
2.完善航班调度对于可能受到降雪天气影响的航班，呼和浩特机场应加强航班预调度和调整，合理安排航班起降时间，避免降雪天气对航班运行造成较大影响。
呼和浩特机场降雪天气环流形势特征分析及预报
呼和浩特机场降雪天气环流形势特征分析及预报自古以来，中国北部的冬季天气一直是一个被人们恐惧的话题。
尤其是在内蒙古，这种恶劣天气给人们带来了诸多问题，如交通堵塞、能源短缺等。
在这些问题中，由于降雪天气引起的航班延误和取消是目前最为普遍且严重的问题之一。
而呼和浩特机场作为内蒙古的主要机场之一，对于降雪天气的预报和研究显得非常重要。
一、降雪天气的环流形势特征降雪天气与环流形势密切相关。
在我国北方，降雪天气主要由于冷空气南下和暖湿气流的交汇而来。
在呼和浩特机场，降雪天气的环流特征主要有以下三种：1. 静稳天气静稳天气多发生在大气压力较高的清晨和夜间，主要由森林覆盖率低、城市污染物排放等原因引起。
静稳天气往往伴随着温度低、湿度高的天气条件，使得冷空气在静稳的气候环境中形成了长时间的停滞，从而导致大面积降雪天气。
2. 西北冷空气西北冷空气的形成主要源于西伯利亚的高压系统和蒙古高原的低压系统的组合。
当西伯利亚高压向东南移动，遇到蒙古高原低压的影响，便形成了西北冷空气，从而导致降雪天气。
3. 暖湿气流暖湿气流多发生在夏季，是由于季节性风向的变化和地理位置的影响导致的。
在华北地区，暖湿气流主要来自东南方向，其带来的水汽与西北冷空气的交汇，形成了强烈的降雪天气。
二、降雪天气的预报降雪天气的预报一般分为短期预报和长期预报两种。
1. 短期预报短期预报是指对随时可能发生的降雪天气进行的预报。
主要方法有：（1）应用多种卫星图像和气象雷达数据进行分析和判断。
（2）运用数值模拟（如WRF等）进行降雪天气的模拟和预报。
（3）利用大量的实测资料和经验公式进行推算。
（2）利用长时间序列资料（如气候变化数据）进行推算。
（3）通过分析气象影响因素的趋势和变化来进行预测。
综上所述，呼和浩特降雪天气的环流形势特征是多种多样的，其预报涉及到众多气象要素和方法。
在今后的工作中，需要进一步加强技术研究和资料积累，以提高降雪天气的准确率和预报能力，为呼和浩特机场的安全运行提供有力保障。
降雨、降雪量是怎么计算的
降雨、降雪量是怎么计算的科普常识：降雨、降雪量是怎么计算的据气象部门介绍：气象预报把下雨、下雪都叫做降水，降水的多少叫降水量，表示降水量的单位通常用毫米。
1毫米的降水量是指单位面积上水深1毫米。
1毫米降水落到田地里有多少呢？我们知道，每亩地面积是666．7平方米，因此，1毫米降水量就等于每亩地里增加0．667立方米的水。
每立方米的水是1000公斤，这样，1毫米降水量也就等于向每亩地浇了约650公斤水。
据测定，降5毫米的雨，可使旱地浸透3厘米~6厘米。
降雨量：从天空降落到地面上的雨水，未经蒸发、渗透、流失而在水面上积聚的水层深度，我们称为降雨量(以毫米为单位)，它可以直观地表示降雨的多少。
日降雨量，就是当日24小时内单位面积（1平方米）上雨水的体积。
目前，测定降雨量常用的仪器包括雨量筒和量杯。
雨量筒的直径一般为20厘米，内装一个漏斗和一个瓶子。
量杯的直径为4厘米，它与雨量筒是配套使用的。
测量时，将雨量筒中的雨水倒在量杯中，根据杯上的刻度就可知道当天的降雨量了。
在气象部门发布的天气预报中小雨、中雨、暴雨等专业术语，它们之间的区别是：小雨是指24小时内降水量不超过10毫米的雨，小到中雨为5毫米~16．9毫米，中雨为10毫米~24．9毫米，中到大雨为17毫米~37．9毫米，大雨为25毫米~49．9毫米，大到暴雨为38毫米~74．9毫米。
24小时内雨量超过50毫米的称为暴雨，超过100毫米的称为大暴雨，超过250毫米的称为特大暴雨。
在天气预报用语中，不同的说法有不同的含义。
比如，“零星小雨”指降水时间很短，降水量不超过0．1毫米。
“有时有小雨”意即天气阴沉，有时会有短时降水出现。
“阵雨”指的是在夏季降水开始和终止都很突然，一阵大，一阵小，雨量较大。
“雷阵雨”则是指下阵雨时伴着雷鸣电闪。
“局部地区有雨”指小范围地区有降水发生，分布没有规律。
对于降雪量，在气象上是有严格的规定的，它与降雨量的标准截然不同。
雪量是根据气象观测者，用一定标准的容器，将收集到的雪融化后测量出的量度。
利用WRF模式制作东北地区冬季降水相态预报
利用WRF模式制作东北地区冬季降水相态预报崔锦;周晓珊;陈力强;张爱忠;杨森;阎琦【摘要】利用WRFV3.1.1中尺度数值模式,对东北地区冬季降水相态进行预报试验.在模式预报输出场中,通过对近地面大气层中冻结部分降水混合比在可凝结成降水水汽混合比中的比例,判断雨雪分界线及雨夹雪区或雨、雪过渡区.结果表明:该方法可较准确地预报出东北地区降水过程中雨区、雪区和雨夹雪区分布特征以及降水相态随时间的演变情况.降水相态数值预报产品的应用可以提高冬季气象预报服务水平.%The forecasting of winter precipitation phase state in the Northeast China was attempted with a mesoscale numerical weather prediction model (WRFV3.1.1). According to the percentage of frozen fraction of precipitation mixing proportion in atmosphere near the ground in water vapor mixing proportion that may condense into precipitation, the rain snow boundary line,sleet area,the transition zone of rain snow were determined. The results indicate that this method could forecast the distribution areas of rain, snow and sleet and the evolution of precipitation phase state during precipitation process with a relatively good accuracy. The application of these numerical forecast products could significantly improve the accuracy of weather forecast.【期刊名称】《气象与环境学报》【年(卷),期】2011(027)006【总页数】6页(P1-6)【关键词】数值预报模式;降水相态预报;冬季【作者】崔锦;周晓珊;陈力强;张爱忠;杨森;阎琦【作者单位】中国气象局沈阳大气环境研究所,辽宁,沈阳,110016;中国气象局沈阳大气环境研究所,辽宁,沈阳,110016;中国气象局沈阳大气环境研究所,辽宁,沈阳,110016;沈阳军区空军气象中心,辽宁,沈阳,110015;中国气象局沈阳大气环境研究所,辽宁,沈阳,110016;沈阳中心气象台,辽宁,沈阳,110016【正文语种】中文【中图分类】P456.7引言在秋末冬初或冬末春初的转换季节，冷暖空气活动较为频繁，为此造成的温度变化往往会使降水相态也随之发生改变，如从降雨转变为雨夹雪、雪或由降雪转换为降雨。
人教版七年级地理上册 第3章 天气与气候
第三章天气与气候第一节多变的天气知识目标1．学会阅读大气预报中的卫星云图和城市天气预报图。
2．识别天气预报中常见的天气符号所表示的大气现象。
3．了解空气质量对人类的影响。
能力目标1．初步学会阅读天气预报中的卫星云图和简易的天气预报图的技能。
2．养成收听、收看天气预报的良好习惯。
德育目标通过人类活动对大气环境的负面影响，使学生认识保护大气环境的重要性，培养学生的环保意识。
教学重点、难点1．识别不同的天气符号。
2．培养学生保护大气环境的意识。
3．使学生懂得天气的多变性。
4．风向标——风杆、风尾、风旗及风向。
教学方法情景教学法教具准备多媒体课件地图教学过程导入材料一：“神六”与天气提问：1．大家知道他们是谁吗？2．同学们知道飞船发射和着陆的时候对天气状况有哪些要求吗？在10月12号发射当天凌晨四点多的时候，酒泉卫星发射中心的天空还飘着雪花，这对于飞船的发射来说是极其不利的。
而到八点多的时候，大气已经好转，变得有利于飞船的发射。
我们的飞船最终准时飞上了太空。
材料二：日常生活中不同季节的天气变化1．天气是如何预报的呢？2．同学们平时的天气信息是通过哪些渠道得来的呢？同学们每天都会收看电视天气预报吗？下面，我们一起来看一段天气预报。
请同学们带着下面的问题去看：1．天气预报节目最初出现的是一幅什么画面？2．天气预报节目包括哪些环节？天气预报可以预报出最近两天的天气，甚至更长的时间，而且还比较准，像国庆节那几天的天气就都预测到了。
这是为什么呢？这还得从天气预报的制作过程来看。
天气预报的制作过程：观测(采集信息)－接收信息－信息处理－分析判断－发布天气预报一则天气预报的制作是通过许多人的共同努力才完成的。
(展示卫星云图)就算是这么一张小小的天气图也是凝结了许多人的心血和智慧才完成的。
大家知道这是什么图吗？提问：图中A、B、C的天气用哪些符号来表示呢？下面，我们来认识一下常用的天气符号。
接下来的活动是“飞来飞去”，比比哪位同学的眼力准、记忆力好。
各种天气的英文单词意思及示例
各种天气的英文单词意思及示例各种天气的英文单词Five days forecast 未来五天预报monsoon zone 季风带misty 薄雾dri___le 小雨pour/downpour 大雨sleet 雨夹雪precipitation 降雨量clear to overcast 晴转多云fine/fair/sunny 晴朗cloudy 多云foggy 有雾hail/hailstone 冰雹windy 有风gale wind 大风stormy wind 暴风light air 1级风moderate breeze 4级风moderate gale 7级风whole gale 10级风typhoon 台风drought 干旱Todays Graphic 今日气象图oceanic climate 海洋性气候Centigrade 摄氏cloudy to overcast 阴转多云mild 温暖overcast/dull/gloomy 阴天frosty 霜冻d 潮湿shower 阵雨storm 暴风雨light snow 小雪monsoon rain 季风雨breezy 微风阵阵heavy/high wind 大风gust 阵风light breeze 2级风fresh breeze 5级风fresh gale 8级风storm 11级风duststorm 沙暴ice sheet 冰川Weather Forecast 天气预报continental climate 大陆性气候Fahrenheit 华氏turning out cloudy 转阴cool 凉爽snowy 有雪chilly 微冷wet 雨天thundery shower 雷阵雨thundery storm 雷雨bli___ard 暴风雪seasonal rain 季雨gentle wind 和风windy and dusty 风沙piercing wind 寒风gentle breeze 3级风strong breeze 6级风strong gale 9级风hurricane 12级风/飓风flood 洪水iceburg 冰山各种天气的中英文词汇01 Sandstorm, Duststorm, Sand, Dust 浮尘，扬沙，沙尘暴等沙尘天气02 Thunderstorms, Thundershowers, Storm, Lightning 雷暴，雷阵雨，风暴，闪电03 Hail 冰雹04 Blowing Snow, Bli___ard, Snowdrift, Snowstorm 吹雪，大风雪，堆雪，暴风雪05 Snow Showers, Flurries 阵雪，小雪06 Snow, Heavy Snow, Snowfall 雪，大雪，降雪07 Light Snow 小雪08 Sleet雨夹雪09 Showers, Heavy Showers, Rainshower 阵雨，强阵雨(从降雨强度及降雨量上)10 Occasional Showers, Scattered Showers零星阵雨(时间、空间上不连续的阵雨)11 Isolated Showers局地阵雨(空间分布上比Scattered Showers范围更小的阵雨)12 Light Showers小阵雨13 Freezing Rain冻雨14 Rain雨15 Dri___le, Light Rain毛毛雨，小雨16 Fog雾17 Mist轻雾18 Smoke烟雾19 Haze霾20 Overcast阴21 Sunny Interval, No Rain, Clearing多云间晴22 Sunny Period, Partly Cloudy, Partly Bright, Mild 晴间多云23 Cloudy, Mostly Cloudy多云24 Bright, Sunny, Fair晴(尤指白天)25 Fine, Clear晴26 Windy, Squall, Stormy, Chill, Gale风，狂风，暴风，寒风，大风27 Wet, Humid潮湿28 Dry干燥29 Freezing冰冻30 Frost霜冻31 Hot炎热32 Cold寒冷33 Warm暖和(升温)34 Cool凉爽(降温)35 Dew Point(露点)36 Humidity(湿度)37 Wind(风力)38 Visibility(能见度)39 Barometer(气压)。
深度学习网络在降水相态判识和预报中的应用
第47卷第3期气象Vol.47No.3 2021年3月METEOROLOGICAL MONTHLY March2021黄骄文，蔡荣辉，姚蓉，等,2021.深度学习网络在降水相态判识和预报中的应用气象,47(3):317-326.Huang J W,Cai R H,Yao R,et al,2021.Application of deep learning method to discrimination and forecasting of precipitation type[J#Meteor Mon,47(3)：317-326(in Chinese).深度学习网络在降水相态判识和预报中的应用!黄骄文12蔡荣辉12姚蓉12王胜春3滕志伟121湖南省气象台，长沙4101182气象防灾减灾湖南省重点实验室，长沙4101183湖南师范大学信息科学与工程学院，长沙410081提要：利用1996—2015年中国的高空探测资料和地面观测数据，挑选发生降水的数十万个样本将其分为降雨和降雪两类事件，抽象为二分类问题，采用深度学习网络技术构建降水相态判识模型，并用2016—2017年的数据进行测试检验，针对2018年1月下旬中国一次大范围雨雪天气过程进行个例检验，在此基础上探讨了深度学习网络在降水相态判识和预报中的应用(主要结论如下：基于深度学习网络判识模型的判识准确率为98.2%，雨、雪的TS评分分别为97.4%和94.4%，相应空报率为1.7%和2.0%，漏报率为1.0%和3.7%，较传统指标阈值法的判识准确率有较大提高；个例检验显示，基于实况探空数据的模型判识结果与降水相态实况在全国基本保持一致，欧洲中期数值预报中心(ECMWF)的降水相态预报产品和模型的预报结果对全国的降水相态都表现出较好的预报能力，而对雨雪分界线的预报，模型的预报结果较ECMWF总体上更接近实况(测试结果表明，模型较好地提取了雨、雪降水相态的结构特征，深度学习网络在降水相态判识和预报中的应用具有可行性和一定的优势，可为降水相态的客观判识和预报提供重要技术支撑(关键词：降水相态，深度学习，雨雪分界线，检验中图分类号：P456文献标志码：A DOI：10.7519/j.issn.1000-0526.2021.03.005Application of Deep Learning Method to Discriminationand Forecasting of Precipitation TypeHUANG Jiaowen12CAI Ronghui12YAO Rong12WANG Shengchun3TENG Zhiwei12 1Hunan Meteorological Observatory，Changsha4101182Key Laboratory of Preventing and Reducing Meteorological Disaster of Hunan Province，Changsha4101183College of Information Science and Engineering，Hunan Normal University，Changsha410081Abstract:This paper applies deep learning method on establishing a model to discriminate the precipitation type.Hundreds of thousands of precipitation samples obtained from sounding and observation data of China from1996to2015were divided into rain and snow events.The2016—2017data were tested，and a case testwas;ondu;tedonarainandsnow weatherpro;essoverChinainlateJanuary2018.Furthermore，the appli;ationofdeeplearning method to dis;rimination and fore;asting of pre;ipitation type was dis;ussed. The main conclusions are as follows.Discrimination accuracy of the model is98.2%，which is more improved than the traditional index threshold method.TS scores of rain and snow are97.4%and94.4%，false discriminate rates are1.7%and2.0%，and omission rates are1.0%and3.7%，respectively.The*湖南省气象局第三期业务能力建设项目(NLJS01)、湖南省气象局重点项目(XQKJ17A004)、湖南省水利重点科技项目(XSKJ2018179-07)和湖南省重点领域研发计划项目(019SK2161)共同资助2020年(月5日收稿*2020年8月14日收修定稿第一作者：黄骄文，主要从事短中期天气预报工作和研究.E-mail:hjwen2010@通讯作者：蔡荣辉，主要从事天气预报技术业务和研究工作.E-mail:mita S@318气象第47卷casetestdenotesthatthemodeldiscriminationresultsbasedontheobservationdataarebasica l yconsist-entwiththeobservationdata.TheECMWFprecipitationtypeproductsandthemodelresultsalsohavea good forecast performance for precipitation type over pared with ECMWF,the model forecast <orrainandsnowseparatinglineismoreconsistentwithobservation.Thetestresultsshowthatthedis-crimination model established in this paper can extract the key features of precipitation type of rain and snow.Theapplicationofdeeplearning methodtodiscriminationandforecastingofprecipitationtypeis feasible and advantageous.Thus,this method could provide important technical support for the objective identificationandpredictionofprecipitationtype.Key words:precipitation type,deep learning,rain and snow separating line,verification引言随着社会的发展，冬季降水对人们的生产生活造成的影响愈发严重（马宗晋，2009）。
2022_年长沙一次低温雨雪冰冻天气成因及预报偏差分析
Climate Change Research Letters 气候变化研究快报, 2023, 12(4), 722-729 Published Online July 2023 in Hans. https:///journal/ccrl https:///10.12677/ccrl.2023.1240752022年长沙一次低温雨雪冰冻天气成因及 预报偏差分析程理君，方 韵*长沙市气象局，湖南 长沙收稿日期：2023年6月16日；录用日期：2023年7月14日；发布日期：2023年7月21日摘要利用高空和地面观测资料、数值模式资料以及雷达资料，分析了长沙地区2022年2月6~9日低温雨雪冰冻天气过程的成因及预报偏差，得出以下结论：1) 整个降雪过程分为两个阶段，雨雪区域均自西向东逐步推进。
2) 第一阶段表现为低槽东移型，东移过程中不断引导冷空气南下；第二阶段表现为小槽发展型，受强冷平流影响小槽发展。
3) 两个降雪阶段中，低空急流都是水汽条件主要提供者，并且整层温度低于0℃是雨雪相态转换的关键。
关键词低温雨雪冰冻，冷空气，低空急流Analysis on the Cause and ForecastDeviation of a Low-Temperature Freezing Rain and Snow Disaster in Changsha in 2022Lijun Cheng, Yun Fang *Changsha Meteorological Bureau, Changsha HunanReceived: Jun. 16th , 2023; accepted: Jul. 14th , 2023; published: Jul. 21st, 2023AbstractUsing high-altitude and ground observation data, numerical model data and radar data, formation cause and forecast deviation of a low-temperature freezing rain and snow disaster in Changsha*通讯作者。