2017年8月甘肃陇南出现暴雨天气，礼县、武都气象站24 h降水量突破历史极值，极端性和局地性突出。应用欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）第5代全球大气再分析产品ERA5、雷达资料及地面加密观测资料，对2017年8月6—7日、19—20日发生在甘肃省陇南地区的2次暴雨过程进行对比分析，重点讨论2次过程的环流背景以及强降水时段雷达反射率因子、径向速度、物理量特征。结果表明，2次暴雨过程均发生在西风槽偏北气流与中低层偏南暖湿气流交汇处，但是2次过程的主要影响系统及触发条件不同；雷达回波显示8月6—7日由冷式切变线引起的暴雨系统对流性较强，反射率因子值较高、中心高度较低，降水率较大，持续时间短；19—20日暖区降水的反射率因子值较低、中心高度较高，降水率较小，持续时间较长。
以地面雨量站观测数据、中国气象局多源融合降水数据（CMPAS）为基准，通过定量、分类、结构相似度3种方法综合评估8种卫星降水产品（FY-4A、CMOPRH-RT、IMERG-Early、IMERG-Late、GSMaP-Now、GSMaP-Gauge、PERSIANN-Now、PERSIANN-CCS）在甘肃陇东2022年7月一次破历史记录的极端性强降水过程中的适用性。结果表明：（1）8种卫星降水产品基本反映降水中东部大、西北小的空间分布特征，除GSMaP-Now产品外，其余7种产品均低估暴雨中心降水量。（2）8种卫星降水估算产品对于强降水峰值的描述能力较好，强降水过程的2个峰值阶段均有体现，但均严重低估大暴雨及以上量级降水。（3）GSMaP-Gauge对暴雨以下量级降水估算最优，而CMOPRH-RT对暴雨及以上量级降水估算最优，所有产品对特大暴雨量级降水均无法正确命中。（4）CMOPRH-RT产品能从降水总量、降水量级、形态分布三方面最好地表现降水过程的结构分布。对本次降水事件，CMOPRH-RT降水产品在各方面表现综合最优。
降水与云的发生发展密切相关，研究强对流云特征，对降水机理分析、降水监测和预报具有重要意义。2022年7月15日地处西北半干旱区的甘肃陇东出现一次特大暴雨过程，多站日降水量和小时降水量均突破历史极值，本文基于FY-4A、FY-4B静止卫星扫描成像辐射计（advanced geostationary radiation imager， AGRI）数据，FY-3D极轨卫星微波湿度计（micro-wave humidity sounder， MWHS）和微波温度计（micro-wave temperature sounder， MWTS）融合产品，分析此次特大暴雨事件中云宏微观特征、云系演变特征及大气环境条件。结果表明：（1）暴雨云系的云顶类型为过冷水云、混合云、不透明冰云和多层云等，发生强降水的云顶类型以不透明冰云为主，云顶高度达14 km以上；暴雨云系云体深厚，主要为小粒径冰云且伴有强烈上升气流。（2）此次暴雨事件存在对流云团新生、合并及加强过程，对流云团稳定维持是导致特大暴雨发生的主要原因，降水与云顶相当黑体亮温（black body temperature， TBB）及其变化的关系密切，TBB低值区对应强降水，且强降水发生前TBB迅速下降。（3）强降水发生前大气层结表现出浅层对流不稳定的特征，中低层强烈增湿是对流不稳定发展的主要原因，低层绝对湿度的差异造成了不稳定条件及降水量级的差异。
利用陇东黄土高原旱区2013—2020年302个区域自动气象观测站逐小时降水数据、数字高程模型数据和欧洲中期天气预报中心ERA5再分析资料等，分析短时强降水时空分布特征及其与地形、地理因子的关系，并结合2021年一次极端短时强降水事件，总结地形的影响机制。结果表明：（1）陇东黄土高原旱区短时强降水主要集中在夏季，7月日数占比（35.9%）最多、极端性最强，8月次数占比（46.9%）最多、强度最强；雨强主要分布在22.0~31.0 mm·h-1，日变化呈多峰型特征，17：00（北京时，下同）至次日00：00最为活跃，次数占比为56.8%，且强度和极端性最强。（2）短时强降水次数和小时雨量极值空间分布极不均匀，前者东南多、西北少，且随着雨强增大骤减，高发区主要集中在河谷喇叭口地形区，而掌地也是30.0 mm·h-1以上强降水高发区；后者中部小、东北与西南大，大值区主要分布在庆城东部—合水西部。（3）地理、地形因子对短时强降水次数影响显著，主要由地理位置贡献，而对极值无明显影响，地形强迫抬升并非是陇东黄土高原旱区短时强降水的主要影响机制。（4）山谷风环流及其诱发的地面中尺度辐合线是陇东黄土高原旱区河谷喇叭口地形区短时强降水形成的重要原因。
2022年7月15日地处西北东部半干旱区的甘肃庆阳出现特大暴雨，多站日雨量和小时雨量均突破历史极值，利用多源观测资料和ERA5再分析资料，针对这次特大暴雨过程形成机制进行分析。结果表明，本次过程是发生在黄土高原复杂地形下弱天气尺度斜压强迫、弱不稳定能量及深厚湿层背景下的暖区暴雨，局地性强、强降水持续时间长；南亚高压、副热带高压及低层气压系统上下叠加的环流形势配置有利于中尺度对流系统发生发展；地面辐合线和偏南低空急流触发对流系统初生、发展，低空急流的发展和长时间维持使地面辐合线不断加强，同时急流左侧（暴雨区）与其出口区和入口区右侧形成的稳定次级环流是对流系统维持的关键，而凝结潜热释放引发的局地锋生、低层正涡度发展则是对流系统发展维持的另一重要因素，同时也是大气不稳定度维持的重要原因。中尺度对流系统呈现深厚低质心、准静止特征，雷达回波具有后向传播和列车效应特征。
2022年7月15日地处半干旱区的甘肃陇东出现一次特大暴雨过程，多站日雨量和小时雨量均突破历史极值。利用2022年7月14日20：00至15日20：00（北京时）逐分钟、逐小时降水观测数据，甘肃省庆阳市192个区域气象站建站以来日降水量、小时降水量资料，以及地面-卫星-雷达三源融合降水分析产品（CMA Multi-source Merged Precipitation Analysis System，CMPAS）10 min和1 h降水量数据，分析此次特大暴雨过程的降水特征及极端性。结果表明：这次特大暴雨过程具有累积降水量大、暴雨及以上量级降水落区集中、对流性降水强、降水中心稳定少动、短时强降水持续时间长等特征，其中累积降水量、降水强度和短时强降水持续时间的极端性明显。特大暴雨中心位于庆城县中北部的翟家河站，最大累积雨量达373.2 mm，是该站建站以来观测最大值，接近甘肃省所有国家站日降水量极值的2倍；最大小时雨量达84. 9 mm，位居庆阳市所有测站建站以来小时雨量第3位；短时强降水最长持续时间达6 h，是庆阳市所有测站建站以来最大值。分钟级降水量演变表明，强降水中心的降水强度具有脉动变化特征，降水位置在东、西、南、北方向存在摆动，但摆动幅度较小。
干旱地区极端降水事件往往会造成巨大的人员伤亡和经济损失，研究其演变特征及成因有利于提升该类天气的预报准确率。2022年8月13日西北干旱区甘肃省金塔县出现暴雨天气，日降水量和小时降水量均突破河西走廊国家级气象站历史极值，极端性、局地性特征显著。利用欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）第5代全球大气再分析产品ERA5和实况观测资料对其成因进行分析。结果表明：暴雨出现在稳定的南亚高压北侧，对流层中、高层动力强迫较弱，斜压系统主要位于低层，为500 hPa短波槽前的低层切变线和地面冷锋；青藏高原热低压外围的低层水汽持续输送，形成了暴雨区局地性的极端水汽条件和中等强度的层结不稳定；地面冷锋前部，酒泉中东部低层水汽输送的区域差异形成了明显的湿度锋区和干线；造成极端短时强降水的中-γ尺度对流系统由干线触发，在冷锋和干线的交叉点处发展为导致极端暴雨的深厚湿对流，干线对流单体发展到深厚湿对流过程具有显著局地性特征。
利用2008 ～ 2011 年甘肃和广东地区闪电定位仪资料，得到了两地闪电的时间变化特征、强度变化特征和闪电密度分布，并分析两地存在的差异。结果表明: 甘肃地区年平均发生的闪电频数远小于广东地区，且闪电的电流强度较广东地区小; 两地闪电均以负闪占绝大多数，但正负闪的比例却不同，甘肃和广东负闪频数分别是正闪频数的15． 5 倍和20． 5 倍; 两地均在每年的6 ～ 9 月为闪电高发期，广东地区在6 月出现一个闪电频数的明显跃增并达到全年最大值，闪电频数出现递增的时间较甘肃早，在不同的季节内，两地的闪电比例存在差异，且正、负闪比例也不同; 甘肃地区总闪电频数日变化呈单峰单谷型，而广东地区总闪电的日变化趋势呈3 峰震荡型; 甘肃地区( 兰州市) 的平均闪电密度远小于广东地区( 广州市) 。
利用兰州CINRAD /CC雷达对2008年7月18日甘肃省定西市境内的降雹过程连续观测,对探测到的资料进行分析,总结出此次降雹过程的反射率因子、径向速度、RCS垂直剖面、垂直累积液态含水量等产品的主要特征,初步探讨了使用多普勒雷达监测冰雹的方法,找出了超级单体风暴呈现出的钩状弓状回波、有界弱回波区、回波墙、悬挂回波、明显的入流缺口、存在中气旋等典型的回波特征,归纳出VIL剧烈变化、ET与冰雹过程的一致对应关系、明显的三体散射特征等一些对冰雹的临近预报有指导意义的信息,为使用天气雷达探测此类灾害性天气提供了参考。
新一代天气雷达目前已经成为对兰州市及周边地区短时强烈天气进行监测的主要手段之一。为了方便资料的处理和分析,提高观测资料准确度,为预报员和科研人员分析资料提供方便,通过对雷达数据前端生成和后端处理传输2个过程的分析,找出兰州新一代多普勒天气雷达数据误差的来源,并进行分析,发现地物回波、雷达天线增益、测量距离等因素和数据插值、坐标转换、远距离多终端传输等因素分别是前端数据产生过程中和后端数据处理传输过程中数据误差的主要来源。
