一、双流机场雷暴的气候特征分析及预报初探（论文文献综述）
李典南,徐海,许东蓓[1]（2021）在《双流机场雷暴天气预报方法研究》文中进行了进一步梳理利用双流国际机场2013—2018年的逐小时气象观测资料、欧洲中心ERA-interim逐6 h再分析资料、成都市气象局多普勒天气雷达产品资料,运用统计学方法分析双流机场雷暴月变化和日变化特征,并利用相关性分析筛选出双流机场雷暴天气预报因子,在此基础上基于二级逻辑回归法建立潜势预报模型（预报方程和消空方程）,最后进行数据的回代检验。结果表明:对流有效位能、K指数、850 hPa比湿、850与500 hPa假相当位温差、回波顶高、1.5°仰角基本反射率、3.4°仰角基本反射率、垂直累积液态水含量为雷暴天气的主要预报因子,据此建立的潜势预报模型对双流机场雷暴天气的预报具有一定指示性,且综合来看在夏季的预报效果更好。
李典南,许东蓓[2]（2021）在《双流机场雷暴天气特征及天气形势分类研究》文中认为利用双流机场2013-2018年逐小时气象观测资料、欧洲中心ERA5再分析资料、MICAPS常规气象资料以及多普勒天气雷达反射率因子资料,从双流机场雷暴天气的时空特征和分类特征两方面,对双流机场雷暴天气进行分析。结果表明:2013-2018年双流机场发生的雷暴有77.03%伴有降水,夏季发生的雷暴次数占全年总次数的50%以上,并具有"夜雷多、日雷少"特征。持续时间在3 h以内的雷暴占比82.7%。雷暴在机场的偏东方向发展最为活跃。依据雷暴所处环境场的斜压锋生作用和热力条件的差异,将双流机场的雷暴天气分为冷平流强迫类、暖平流强迫类、斜压锋生类和弱平流类。冷平流强迫类雷暴是高空西北冷空气起主导作用。雷暴发生时双流机场多位于500 hPa槽后,对流层中上层风向随高度逆转,大气层结的不稳定能量较强,形成的雷暴常伴有大风、冰雹或局地短时强降水。雷达回波图上表现为积状云和层状云混合性降水回波。暖平流强迫类雷暴是强盛的偏南暖湿气流起主导作用。雷暴发生时双流机场多位于500 hPa槽前,对流层中低层风向随高度顺转。大气层结的不稳定能量相对较弱,但大气层结整体湿润,易出现短时强降水。雷达回波图上表现为以层状云为主的降水回波。斜压锋生类雷暴发生于中低层冷暖空气强烈交汇的背景下,锋生作用显着。雷暴发生时大气斜压性较强,动力条件较好,易形成多种天气现象相混合的强对流天气。雷达回波图上本场附近有由多个雷暴单体侧向排列、呈东北-西南向的弓形回波带。弱平流类雷暴发生于大气斜压性弱的背景下。雷暴发生时大气近似准正压状态,锋生函数小、温度平流不明显。大气水汽的水平分布较均匀,近地面为高温高湿,低层有不稳定能量积累,当配合适当的触发机制,可克服对流抑制形成伴有雷阵雨、阵性大风的雷暴天气。雷达回波图上本场周围分散着许多范围小、强度弱的回波,典型特征不明显。
庞玉莹[3]（2021）在《成都双流机场降水天气统计分析》文中研究表明为深入了解影响成都机场的天气因素,提高民航气象服务保障能力,文章以降水作为主要研究对象,运用统计学方法分析成都双流机场近五年降水分布特征,特别对近五年的强降水天气过程和自动气象观测站三端降水量数据间的差异展开研究。通过分析,得出双流机场近五年降水总体情况和强降水统计特征,并从气象观测的角度阐述如何减小强降水天气对飞行的影响。
张序[4]（2021）在《不提供正常加油服务高高原复杂机场的运行控制——以空客A319-115机型昌都/邦达机场起降为例》文中指出以不提供正常加油服务机场的运行控制特点为背景,结合昌都/邦达机场的气象特点,参照第五版修订的《大型飞机公共航空运输承运人运行合格审定规则》规章要求,以2020年5月4日某航空公司"成都—邦达"往返航线签派放行工作为例,完成邦达机场起降的相关保障措施的研究,从污染跑道、燃油政策和飞机性能三个方面总结出运行控制的要点,以达到安全飞行的目的。
宋静,傅文伶[5]（2021）在《双流机场“7.21”暴雨微物理特征及触发维持机制分析》文中提出利用天气雷达、地面自动站和微波辐射仪等多种气象探测资料,对2017年7月发生在成都双流机场的一次暴雨过程进行了分析。结果表明:此次暴雨发生在弱天气系统强迫条件下,大气层结呈现弱对流抑制、低抬升凝结高度、中等对流有效位能,湿层深厚,低层较暖且低层无急流影响。短时强降水由中尺度系统直接产生,午夜前的初始对流由高压西北部偏南暖湿气流与山体下滑冷气流相互作用,结合山前强水平温度梯度产生,之后在冷池和边界层暖湿气流作用下生成新的对流。产生强降水的回波结构密实,暖云特征突出,属于热带低质心降水系统。对抬升凝结高度、自由对流高度、湿层厚度等的分析表明,水汽条件较为极端,但由于系统整体属于前向传播,无明显的"列车效应",限制了实际降水效率。
许皓琳,郑佳锋,姜涛,黎倩,曾正茂,张杰,朱克云[6]（2020）在《乌鲁木齐和成都两地机场雷暴降水水汽条件的分析研究》文中认为地基微波辐射计高时间分辨率的水汽密度、积分水汽含量和液态水路径等资料在强对流降水预警预报和研究中具有重要应用潜力和价值。利用这些资料研究了乌鲁木齐和成都两地机场的两次雷暴降水前后不同阶段的水汽分布、水汽演变和汽-液转化等:乌鲁木齐"7·4"雷暴过程中,在水汽输送和垂直运动的作用下,低层水汽密度在降水前显着升高,于降水后迅速恢复。成都"7·15"雷暴降水前,整层水汽经历了先增加后减小的演变过程,水汽积累过程中,最大增量达4.99 g·m-3;水汽转化过程中,整层水汽迅速减小,其中水汽密度在云层高度上减小量更大。云中水汽含量（IWVc）对降水起止的指示效果优于积分水汽含量和液态水路径。乌鲁木齐"7·4"降水前,IWVc分别增大1.8倍和2.2倍,降水结束后,IWVc迅速减小;成都"7·15"降水前,IWVc分别增大1.3倍和1.5倍,强降水期间,云中水汽增长的速度低于水汽转化速度。此外,IWVc的增减对两地降水强度也有较好指示。乌鲁木齐"7·4"稳定性降水中:IWVc增加时,地面降水强度随之增大,且云中水汽的增量越大,地面降水强度越大;IWVc减小时段,降水量均低于0.01 mm。成都"7·15"阵性降水中:IWVc的积累提前于地面降水的发生,IWVc累积得越多,之后地面降水越强。后期逐渐转为稳定性降水时,IWVc和地面降水又恢复到同增减的关系,IWVc增减量的减小也预示了降水的减弱和结束。
李典南[7]（2020）在《双流机场雷暴天气特征及影响因子研究》文中研究指明利用双流国际机场2013～2018年逐小时气象观测资料、欧洲中心ERA-interim和ERA5再分析资料、MICAPS常规气象资料以及机场多普勒天气雷达产品资料,分析研究双流机场雷暴天气的时空特征和分类特征,并探讨不同类型雷暴天气背景场及动力、热力特征的差异。遴选影响机场雷暴天气的物理量因子和雷达特征量,在此基础上基于二级逻辑回归法建立潜势预报方程,并进行消空处理,最终得到双流机场雷暴天气预警模型,为双流机场雷暴天气空中管制提供技术支持。结果表明:（1）2013～2018年双流机场发生的雷暴有77.03%伴有降水,春夏为雷暴多发季,其中夏季7-8月发生的次数占全年总次数的一半以上。雷暴发生次数在午后开始逐渐增加,夜晚21:00～次日06:00是雷暴的高发时段,具有明显的“夜雷多、日雷少”的特征。82.7%的雷暴持续时间在3小时以内。雷暴在天顶、偏西和偏东方向发展较为活跃,这与双流机场的地理位置和地形特征有一定关系。（2）依据雷暴所处环境场的斜压锋生作用和热力条件的差异,将双流机场的雷暴天气分为冷平流强迫类、暖平流强迫类、斜压锋生类和弱平流类。冷平流强迫类雷暴是高空西北冷空气起主导作用,雷暴发生时双流机场多位于500h Pa槽后,对流层中上层风向随高度逆转。大气层结的不稳定能量较强,形成的雷暴常伴有大风、冰雹或局地短时强降水。雷达回波图上表现为积状云和层状云混合性降水回波。暖平流强迫类雷暴是强盛的偏南暖湿气流起主导作用,雷暴发生时双流机场多位于500 h Pa槽前,对流层中低层风向随高度顺转。大气层结的不稳定能量相对较弱,但大气层结整体湿润,故易形成以短时强降水为主的雷暴天气。雷达回波图上表现为以层状云为主的降水回波。斜压锋生类雷暴发生于中低层冷暖空气强烈交汇的背景下,锋生作用显着。雷暴发生时大气斜压性较强,动力条件较好,易形成多种天气现象相混合的强对流天气。雷达回波图上本场附近有由多个雷暴单体侧向排列、呈东北-西南向的弓形回波带（飑线）。弱平流类雷暴发生于大气斜压性弱的背景下。雷暴发生时大气近似准正压状态,锋生函数小、温度平流不明显。大气水汽的水平分布较均匀,近地面为高温高湿,低层有不稳定能量积累,当配合适当的触发机制,可克服对流抑制形成伴有雷阵雨、阵性大风的雷暴天气。雷达回波图上本场周围分散着许多范围小、强度弱的回波,典型特征不明显。（3）依据雷暴发生的基本条件,通过相关分析筛选出如下影响因子:CAPE指数、K指数、850 h Pa比湿、850 h Pa与500 h Pa假相当位温差、回波顶高、1.5（?）仰角基本反射率、3.4（?）仰角基本反射率、垂直累积液态水含量。并计算这些因子在对应季节产生雷暴天气的阈值。再基于二级逻辑回归的思路,利用所选物理量因子和雷达因子分别建立预报方程和消空方程,并用2018年4～8月的样本数据进行回报检验。所建立的预警模型对双流机场雷暴天气的预报具有一定指示性,且在夏季的预报效果更好。
许皓琳[8]（2020）在《机场雷暴的细微结构分析和监测研究》文中认为雷暴是典型的中尺度强对流天气,其生命史短暂,发生发展具有局地特征,给航空安全、农业经济发展等带来较大威胁。利用微波辐射计获取的温度和水汽实时廓线资料,结合同址风廓线雷达的测风资料,构成有别于气球探空（定时施放）的“实时无球探空”。沿用常规强对流指数算法得到适用于辐射计的对流指数,并针对辐射计特有的液态水等要素,得到了改进对流参数,分析了昆明析昆明、成都双流等地区稳定流场下的温湿分布,以作参考。再选取昆明长水机场、成都双流机场和乌鲁木齐地窝堡机场的典型雷暴个例,研究雷暴发生时的温湿细微结构变化,以及辐射计强对流诊断量的变化特征,得出以下结论:（1）微波辐射计与风廓线雷达共同反演的实时探空能获取机场上空热力、动力场的连续变化,对高空槽雷暴、干雷暴和强雷暴等过程的出现有较好的识别效果。通过追踪对流有效位能（CAPE）的连续变化,可捕捉到雷暴前期不稳定能量显着增大过程和雷暴临近时能量释放过程,还能表现水汽饱和度增减、动力场中风切变的发展等现象,对雷暴等强对流天气有较强预警能力。根据CAPE值的差异还能进一步推断雷暴强度的大小,并有效区分出雷暴、降水时段。（2）针对辐射计输出实测水汽测量值的特点,设计了K、TT和SI等对流参数及改进指数K1指数、TT1指数,并进一步得到温度水汽梯度（grad T、gradρv）、大气可降水量（PW）、云中水汽液态水（IWVc、LWPc）以及暖云水汽液态水（IWVwc、LWPwc）和冷云水汽液态水（IWVcc、LWPcc）等辐射计强对流诊断量,在各地区雷暴过程中,K指数、K1指数、TT1指数、PW和IWVc在雷暴前2-3小时存在显着增长或跃升过程,对应了雷暴前不稳定能量和水汽的积累。在昆明高空槽雷暴和成都干雷暴个例中,改进指数显着增大时刻较原指数更提前,且增量更大。IWVwc、LWPwc等值在伴有强降水的雷暴中明显跃增,反映了雷暴期间,若云层发展较高,水汽、液态水含量充分,则更易发生强降水过程。（3）昆明高空槽雷暴出现时,大气温湿分布与稳定流场前期差异不大。温湿变化出现在雷暴前1小时,此时低层降温,水汽密度逐渐增加,IWVcc和LWPcc大于0.1 kg/m2。雷暴前15分钟,低层降温加剧,中高层在系统过境下升温,机场上空形成了深厚的等温层,对流发展于等温层顶,对应相对湿度达95%以上。grad T和gradρv在雷暴当日正值多于负值,对应雷暴前期地表增温和水汽积累过程;雷暴爆发特征为:两值跃变,对应高低层温度的突变和水汽的迅速增长。（4）双流干雷暴当日的温度、水汽均显着高于同期稳定流场日,当日的三次雷暴子过程中,第二、三次过程中的温湿变化更明显:雷暴前存在降温、水汽积聚现象;雷暴发展时,温度回升,水汽密度值减小。相对湿度在整个雷暴期间均低于95%,反应了当日水汽含量、饱和度较低,因此表现为未发生降水的干雷暴。干雷暴过程中,辐射计探空指数、改进指数和PW的变化规律明显,其值高于稳定流场日,并在雷暴前显着上升,在雷暴结束后减小。PW的三次增减过程与雷暴三次子过程的起止有较好对应,较好的反映了雷暴期间云层的发展减弱过程。（5）双流前期雷暴云激烈发展,后期发生强降水的强雷暴过程特征为:雷暴激烈发展时,温度和水汽均发生强烈增减变化:温度最大变化量达9℃,水汽密度值的5分钟增量为6.4 g/m3。进入强降水阶段后,在下沉运动影响下,温度徒减。当日辐射计探空诊断量和强对流诊断量在强雷暴影响下偏大,但各指数的演变仍具一定规律。其中,K指数、TT指数、grad T和gradρv在雷暴期间均有显着跃升过程,对应空中温湿剧烈变化,对流发展到最强的阶段。PW和IWVc的徒减与地面强降水对应,较好的描述了空中水汽凝结为液态水降落的过程。整个暴雨期间,LWPcc显着高于LWPwc,此次地面降水,水汽资源更多的来自于空中过冷水。也反映了在LWPcc含量很大时,更易引起地面的强降水过程。（6）对比分析昆明、成都双流和乌鲁木齐地窝堡三地机场夏季雷暴过程中,环境场温湿分布和辐射计各诊断量演变特征得到:不同地区雷暴发生时,温度和水汽条件有演变特征各不相同,辐射计反演的各参数也存在不同的增减变化。因此,在对不同地区的雷暴过程进行分析预警时,应选用不同的辐射计诊断量。
苏靖晰[9]（2020）在《低能见度条件下的航班延误及恢复预测方法研究》文中研究说明21世纪以来,随着国家经济建设与工业生产的高速发展,航空交通运输成为人们选择的主要出行方式之一,因而航空安全性及准点率越来越受到人们的密切关注。而飞机积冰、颠簸、雷暴、风切变以及低能见度等气象因素是影响航班正常运行的重要原因之一,其中西南地区机场受低能见度影响尤为显着。本文以成都双流机场2014-2018年5年间的气象数据、大气气溶胶和大气污染物数据对机场航班延误及恢复进行预测,主要内容由以下三个部分组成:多元非线性分析、低能见度预测、航班延误及恢复预测,具体概述如下:多元非线性分析部分,先进行能见度与其影响因子之间的变化趋势及相关性分析,确定3个主要影响因子及3个次要影响因子。由于能见度观测值受观测仪器量程的影响,为了数据的规范化,剔除数值为10km的数据组,对3个主要影响因子做多元非线性拟合,用得到的拟合方程对剔除数据组的能见度做反向计算得到的优化数据,优化数据组中的能见度与其影响因子之间的任何非线性相关性均较原数据组要高,且主要影响因子与能见度之间的相关函数为S型函数。在低能见度预测方面,根据双流机场的实际低能见度运行程序设定3个能见度等级标准。由于一般BP神经网络存在局限性,所以构建经遗传算法优化的BP神经网络预测模型对接下来1h,2h,3h的能见度分别做预测,结果显示预测模型具有较好的精准度。在航班延误及恢复预测方面,双流机场的小时排班量与小时延误量具有很强的规律型,进行拟合得到代表其规律性的(4（）和（）函数,建立对航班延误及恢复时间的预测模型,该预测模型与(4（）和（）函数结合能较好的预测延误航班的恢复时间。根据文中的两类预测模型的预测结果精准度,可对运行的机场进行航班延误及恢复做提前预测。针对即将到来的低能见度天气或即将恢复的延误航班,空管、机场和航空公司等单位都可以提前制定相应的应急策略和人员安排等工作。
丁江钰,陈小婷,王建鹏,葛森,纪晓玲[10]（2019）在《福州长乐机场雷暴及风切变天气特征》文中认为利用福州长乐机场1998—2015年雷暴观测资料、2010—2015年自动站观测资料及美国国家环境预报中心（NCEP）逐日再分析资料,对机场雷暴及其伴随的风切变天气特征进行统计分析。结果表明:长乐机场雷暴天气一年四季均有发生,夏季最为频繁,且持续时间较长;雷暴具有明显的日变化特征,主要出现在午后至傍晚,持续时间一般在2 h内,l h以内居多;长乐机场偏西方向是雷暴生成最多的方位。54%的雷暴发生前3 h至结束后3 h内伴有风切变,且偏西方向的雷暴伴有风切变的概率较大。长乐机场弱风切变出现的次数远高于中等强度风切变,而强风切变出现次数最少,且出现在偏西方向的概率较高。伴有风切变的雷暴天气主要有4种环流类型:南支槽型、华北槽型、副高控制型及热带气旋型。
二、双流机场雷暴的气候特征分析及预报初探（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、双流机场雷暴的气候特征分析及预报初探（论文提纲范文）
（1）双流机场雷暴天气预报方法研究（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 资料与方法 |
| 1.1 资料数据 |
| 1.2 研究方法 |
| 1.2.1 相关系数的计算 |
| 1.2.2 多元回归方程的建立 |
| 1.2.3 预报因子的检验方法 |
| 2 双流机场雷暴变化特征 |
| 2.1 月变化特征 |
| 2.2 日变化特征 |
| 3 预报因子的筛选 |
| 3.1 物理量因子 |
| 3.2 雷达因子 |
| 4 潜势预报模型的建立 |
| 4.1 预报因子阈值的计算 |
| 4.2 潜势预报方程的建立 |
| 4.3 预报效果的检验 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 反思与展望 |
（2）双流机场雷暴天气特征及天气形势分类研究（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 资料选取与计算方法 |
| 2.1 资料选取 |
| 2.2 主要计算方法 |
| 2.2.1 锋生函数 |
| 2.2.2 温度平流 |
| 3 双流机场雷暴天气时空特征 |
| 3.1 年变化特征 |
| 3.2 季节变化特征 |
| 3.3 日变化特征 |
| 3.4 其他特征 |
| 4 雷暴天气的分类方法 |
| 5 各类雷暴的天气特征 |
| 5.1 冷平流强迫类雷暴的特征 |
| 5.1.1 环流特征 |
| 5.1.2 天气系统配置及探空特征 |
| 5.1.3 雷达回波特征 |
| 5.2 暖平流强迫类雷暴的特征 |
| 5.2.1 环流特征 |
| 5.2.2 天气系统配置及探空特征 |
| 5.2.3 雷达回波特征 |
| 5.3 斜压锋生类雷暴的特征 |
| 5.3.1 环流特征 |
| 5.3.2 天气系统配置及探空特征 |
| 5.3.3 雷达回波特征 |
| 5.4 弱平流类雷暴的特征 |
| 5.4.1 环流特征 |
| 5.4.2 天气系统配置及探空特征 |
| 5.4.3 雷达回波特征 |
| 6 结论与讨论 |
（3）成都双流机场降水天气统计分析（论文提纲范文）
| 1 资料和方法 |
| 2 机场地理位置和气候特征 |
| 3 机场降水一般规律 |
| 3.1 近五年降水量的总体情况 |
| 3.2 近五年降水日数的总体情况 |
| 3.3 近五年降水性质的总体情况 |
| 4 机场强降水统计特征 |
| 4.1 短时强降水的统计特征 |
| 4.2 暴雨天气的统计特征 |
| 4.3 短时强降水和暴雨天气的综合讨论 |
| 4.4 强天气个例气象要素分析 |
| 5 机场三端重要天气降水量的差异性讨论 |
| 6 结论与讨论 |
（4）不提供正常加油服务高高原复杂机场的运行控制——以空客A319-115机型昌都/邦达机场起降为例（论文提纲范文）
| 1 邦达机场简介 |
| 1.1 邦达机场地形特征 |
| 1.2 邦达机场气候特征 |
| 1.3 邦达机场跑道特点 |
| 2 成都—邦达往返航线签派放行研究 |
| 2.1 成都—邦达往返航线机组资质评估 |
| 2.2 成都—邦达往返航线的基础数据 |
| 2.3 成都—邦达往返航线邦达机场天气（运行）标准评估 |
| 2.4 成都—邦达往返航线油量政策介绍 |
| 2.5 成都—邦达往返航线使用机型介绍（以A319-115机型为例） |
| 2.6 成都—邦达往返航线邦达机场着陆性能和起飞性能介绍 |
| 3 成都—邦达往返航线签派放行案例（以2020年5月4日为例） |
| 3.1 成都—邦达往返航线航班信息 |
| 3.2 成都—邦达往返航线机组资质评估 |
| 3.3 成都—邦达往返航线相关机场天气评估 |
| 3.4 成都—邦达往返航线油量政策评估 |
| 3.5 成都—邦达往返航线着陆性能和起飞性能评估 |
| 3.6 成都—邦达往返航线签派放行其他项目 |
| 4 高高原机场运行控制建议 |
| 4.1 关注初夏季节的跑道积冰 |
| 4.2 关注双流机场起飞燃油加注 |
| 4.3 关注高温天气下邦达机场的性能衰减 |
| 5 结论和展望 |
（5）双流机场“7.21”暴雨微物理特征及触发维持机制分析（论文提纲范文）
| 引 言 |
| 1 降水实况 |
| 2 环流形势和环境条件 |
| 2.1 环流形势 |
| 2.2 环境条件 |
| 2.2.1 不稳定条件 |
| 2.2.2 水汽条件 |
| 2.2.3 垂直风切变 |
| 3 对流系统演变及微物理特征 |
| 3.1 雷达回波演变特征 |
| 3.2 微物理特征 |
| 3.2.1 相对湿度和水汽总含量演变 |
| 3.2.2 液态水密度特征演变 |
| 3.2.3 湿层特征演变 |
| 4 结论 |
（6）乌鲁木齐和成都两地机场雷暴降水水汽条件的分析研究（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1资料与方法 |
| 2实况介绍 |
| 3两次雷暴过程的水汽分布和演变特征分析 |
| 4云中水汽演变特征和地面降水关系分析 |
| 5结论 |
（7）双流机场雷暴天气特征及影响因子研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状和进展 |
| 1.2.1 雷暴天气对航空业的威胁 |
| 1.2.2 雷暴天气分布特征研究 |
| 1.2.3 雷暴天气成因研究 |
| 1.2.4 雷暴天气预报研究 |
| 1.3 研究内容及章节安排 |
| 第二章 资料与方法简介 |
| 2.1 数据资料 |
| 2.1.1 雷暴天气观测资料 |
| 2.1.2 欧洲中心再分析资料 |
| 2.1.3 多普勒雷达产品资料 |
| 2.1.4 MICAPS常规气象资料 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 锋生函数的计算 |
| 2.2.2 温度平流的计算 |
| 2.2.3 相关系数的计算 |
| 2.2.4 多元回归方程的建立 |
| 2.2.5 影响因子的检验方法 |
| 第三章 双流机场雷暴天气的时空特征 |
| 3.1 雷暴的年变化特征 |
| 3.2 雷暴的季节变化特征 |
| 3.3 雷暴的日变化特征 |
| 3.4 雷暴的其它特征 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 双流机场雷暴天气分类及特征分析 |
| 4.1 雷暴的分类标准 |
| 4.2 各类雷暴的天气特征 |
| 4.2.1 冷平流强迫类 |
| 4.2.2 暖平流强迫类 |
| 4.2.3 斜压锋生类 |
| 4.2.4 弱平流类 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 双流机场雷暴影响因子及预警模型研究 |
| 5.1 影响因子的筛选 |
| 5.1.1 物理量因子 |
| 5.1.2 雷达因子 |
| 5.2 影响因子的指标计算 |
| 5.3 多元回归预报方程的建立 |
| 5.4 预报方程的检验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 工作创新及展望 |
| 参考文献 |
| 作者在读期间科研成果简介 |
| 致谢 |
（8）机场雷暴的细微结构分析和监测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.3 课题研究内容 |
| 第二章 资料及研究方法 |
| 2.1 仪器简介 |
| 2.2 资料介绍 |
| 2.3 研究方法 |
| 第三章 微波辐射计的强对流诊断量研究 |
| 3.1 探空诊断量计算方法 |
| 3.1.1 气球探空常用指数的物理意义 |
| 3.1.2 辐射计资料计算探空指数方法 |
| 3.2 探空指数的改进和辐射计特征量定义 |
| 第四章 稳定层结下微波辐射计诊断量应用分析 |
| 4.1 昆明机场稳定流场下辐射计诊断量的演变特征 |
| 4.1.1 温湿结构分析 |
| 4.1.2 辐射计强对流诊断量演变特征 |
| 4.1.3 大气可降水量和水汽及液态水演变特征 |
| 4.2 双流机场稳定流场下辐射计诊断量的演变特征 |
| 4.2.1 温湿结构分析 |
| 4.2.2 辐射计强对流诊断量演变特征 |
| 4.2.3 大气可降水量和水汽及液态水演变特征 |
| 4.3 乌鲁木齐地窝堡机场稳定流场下辐射计诊断量的演变特征 |
| 4.3.1 温湿结构分析 |
| 4.3.2 辐射计强对流诊断量演变特征 |
| 4.3.3 大气可降水量演变特征 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 机场典型雷暴的细微结构分析 |
| 5.1 昆明机场高空槽雷暴过程细微结构研究 |
| 5.1.1 天气概况 |
| 5.1.2 实时探空 |
| 5.1.3 雷暴温湿结构分析 |
| 5.1.4 辐射计强对流诊断量演变特征 |
| 5.1.5 水汽液态水演变特征 |
| 5.2 双流机场干雷暴过程细微结构分析 |
| 5.2.1 天气概况 |
| 5.2.2 实时探空 |
| 5.2.3 雷暴温湿结构分析 |
| 5.2.4 辐射计强对流诊断量演变特征 |
| 5.2.5 水汽液态水演变特征 |
| 5.3 双流机场雷暴强降水过程细微结构分析 |
| 5.3.1 天气概况 |
| 5.3.2 实时探空 |
| 5.3.3 雷暴温湿结构分析 |
| 5.3.4 辐射计强对流诊断量演变特征 |
| 5.3.5 水汽液态水演变特征 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 不同地域雷暴天气细微结构的对比研究 |
| 6.1 地理概况 |
| 6.2 温湿结构差异 |
| 6.2.1 温湿参量水平分布对比 |
| 6.2.2 温湿参量垂直分布对比 |
| 6.3 辐射计强对流诊断量对比研究 |
| 6.3.1 温湿梯度对比 |
| 6.3.2 辐射计探空诊断量及改进指数 |
| 6.3.3 可降水量及云中水汽分布对比 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论和展望 |
| 7.1 文章结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者在读期间科研成果简介 |
| 致谢 |
（9）低能见度条件下的航班延误及恢复预测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外大气能见度研究现状 |
| 1.2.2 国内大气能见度研究现状 |
| 1.2.3 航班准点率研究现状 |
| 1.3 论文的主要工作 |
| 1.4 论文的结构安排 |
| 第2章 资料数据库的构建及研究方法 |
| 2.1 观测仪器与资料来源 |
| 2.2 基本研究方法 |
| 2.3 非线性回归分析方法研究 |
| 2.4 能见度预测等级划分 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 各影响因子对大气能见度的影响 |
| 3.1 大气能见度随时间变化特征及相关性分析 |
| 3.1.1 大气能见度与其影响因子随时间变化特征 |
| 3.1.2 大气能见度与其影响因子相关性分析 |
| 3.2 大气能见度的非线性回归分析及拟合 |
| 3.2.1 大气能见度与PM_(2.5)和PM_(10)的非线性回归分析 |
| 3.2.2 大气能见度与相对湿度的非线性回归分析 |
| 3.2.3 大气能见度与相对湿度PM_(2.5)、PM_(10)的多元非线性拟合 |
| 3.3 拟合方程对量程外数据求解 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于GA-BP神经网络的低能见度预测模型 |
| 4.1 BP神经网络和遗传算法的原理及适用性分析 |
| 4.1.1 BP神经网络基本原理 |
| 4.1.2 BP神经网络适用性分析 |
| 4.1.3 遗传算法的基本原理 |
| 4.2 数据预处理及BP神经网络预测模型设计 |
| 4.2.1 预测时间范围设定及数据准备 |
| 4.2.2 BP神经网络预测模型的设计 |
| 4.3 GA-BP神经网络模型参数的设置 |
| 4.3.1 遗传算法优化BP神经网络模型设计 |
| 4.3.2 GA-BP神经网络模型参数设置 |
| 4.4 实验结果的验证与分析 |
| 4.4.1 预测模型的计算流程 |
| 4.4.2 预测结果检验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 低能见度对航班延误的影响 |
| 5.1 正常航班的定义 |
| 5.1.1 航班进出港正常性指标 |
| 5.1.2 不正常航班原因分析 |
| 5.2 航班动态数据处理及分析 |
| 5.2.1 双流机场整体延误率研究 |
| 5.2.2 进出港航班小时平均航班量及延误量分析 |
| 5.2.3 不同能见度类别对航班延误率的影响 |
| 5.3 不同低能见度条件下的航班延误时间变化规律 |
| 5.3.1 低能见度的时间变化规律 |
| 5.3.2 不同低能见度范围内的航班延误率分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 低能见度条件下的航班延误及恢复预测 |
| 6.1 航班延误及恢复预测的数学模型 |
| 6.2 个例分析对数学模型求解 |
| 6.3 航班恢复预测模型的检验 |
| 6.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（10）福州长乐机场雷暴及风切变天气特征（论文提纲范文）
| 引 言 |
| 1 资 料 |
| 2 雷暴天气特征统计 |
| 2.1 雷暴时间分布特征 |
| 2.2 雷暴来向特征 |
| 3 雷暴过境对本场风切变的影响 |
| 4 伴有风切变的雷暴天气环流特征 |
| 4.1 南支槽型 |
| 4.2 副高控制型 |
| 4.3 华北槽型 |
| 4.4 热带气旋型 |
| 5 结 论 |
四、双流机场雷暴的气候特征分析及预报初探（论文参考文献）
- [1]双流机场雷暴天气预报方法研究[J]. 李典南,徐海,许东蓓. 中低纬山地气象, 2021(06)
- [2]双流机场雷暴天气特征及天气形势分类研究[J]. 李典南,许东蓓. 高原气象, 2021(05)
- [3]成都双流机场降水天气统计分析[J]. 庞玉莹. 科技创新与应用, 2021(15)
- [4]不提供正常加油服务高高原复杂机场的运行控制——以空客A319-115机型昌都/邦达机场起降为例[J]. 张序. 安阳工学院学报, 2021(02)
- [5]双流机场“7.21”暴雨微物理特征及触发维持机制分析[J]. 宋静,傅文伶. 气象科学, 2021(01)
- [6]乌鲁木齐和成都两地机场雷暴降水水汽条件的分析研究[J]. 许皓琳,郑佳锋,姜涛,黎倩,曾正茂,张杰,朱克云. 气象, 2020(11)
- [7]双流机场雷暴天气特征及影响因子研究[D]. 李典南. 成都信息工程大学, 2020
- [8]机场雷暴的细微结构分析和监测研究[D]. 许皓琳. 成都信息工程大学, 2020
- [9]低能见度条件下的航班延误及恢复预测方法研究[D]. 苏靖晰. 中国民用航空飞行学院, 2020(11)
- [10]福州长乐机场雷暴及风切变天气特征[J]. 丁江钰,陈小婷,王建鹏,葛森,纪晓玲. 干旱气象, 2019(02)