配电线路长期暴露于自然环境下，易受强对流天气影响而发生故障。2022年4月19日午后，受大风、雷电等高影响天气影响，陇南市13条配电线路先后出现故障。利用陇南市自动气象观测站的极大风速和闪电定位数据以及风云4A（FY-4A）红外云图、探空资料、多普勒天气雷达等资料，对此次强对流天气过程及其对电网影响进行分析。结果表明：（1）此次强对流天气以雷电、雷暴大风天气为主，西和、礼县、武都、康县等县（区）出现大面积用户停电和电力负荷损失等不利影响。（2）强对流发展主要受高原槽和切变线共同影响，在“上冷下暖”的大气层结不稳定条件下，由地面辐合线触发较强的雷暴大风天气；卫星云图和雷达回波也显示对流云团的发生发展与地面雷暴大风相吻合。（3）陇南市配电线路故障范围分布与强对流天气发生时间和过境路径基本一致，利用逐10 min极大风速和闪电定位数据，探讨得出当极大风速值超过15.0 m·s^-1、或正地闪电流强度超过43 kA、或负地闪电流强度超过26 kA时，配电线路发生故障的可能性较大。

为更好地开展公路交通道路结冰预报预警服务工作，利用甘肃省道路结冰高发区路段（甘肃武威以东）的交通气象站逐小时观测资料，分析道路结冰空间分布特征，探讨道路结冰与气象要素的相关性，采用Logistic回归法和神经网络算法构建道路结冰预警模型。结果表明：甘肃省道路结冰主要集中在冬季（12月至次年2月），其中00：00—10：00和22：00—23：00（北京时）出现道路结冰的频率较高。Logistic回归模型和神经网络模型对未发生结冰事件的预测准确率较高，分别为91.9%和96.2%；针对发生结冰事件，Logistic回归模型的预测准确率较低，为31.6%，而神经网络模型的预测准确率可达44.6%，说明2种模型对道路结冰预警有一定指示意义，神经网络模型预测效果优于Logistic回归模型。

利用2019年甘肃省7个光伏电站太阳总辐射、气温、相对湿度等观测数据和WRF模式太阳总辐射预报产品及FY静止卫星总云量数据,在大气透过率与气象要素相关性分析及数值模式预报能力评估基础上,对甘肃太阳总辐射短临预报误差进行订正研究。结果表明:大气透过率与气温呈显著正相关(相关系数为0.61),而与相对湿度、气压、总云量呈显著负相关(相关系数依次为-0.44、-0.31、-0.81),总云量对太阳辐射的衰减作用贡献最大,其次为相对湿度。太阳辐射预报偏差较大,误差呈明显的“单峰型”月际分布,6月最大,均方根误差在冬季最小为45.63 W·m^-2,夏季最大为240.4 W·m^-2;预报能力在晴天强、云天较差,其误差主要来源于位相偏差和系统偏差。考虑云量的太阳辐射短临预报订正效果显著,阴天太阳辐射预报订正后的均方根误差降幅为101~216.4 W·m^-2,平均绝对误差降幅为59.5~173.07 W·m^-2;误差最大的夏季,太阳辐射预报订正后的均方根误差降幅为1.92~64.23 W·m^-2。

分析了西北地区2007年9月25日至10月14日一次历史罕见秋季连阴雨天气过程的天气气候背景、高低空形势、地面形势及中低层湿度场特征。结果表明:西风带低槽活动和副热带高压位置的异常变化,使得冷空气和南方暖湿气流持续交汇于西北地区是造成这次连阴雨天气过程的主要原因, 100 hPa南亚高压的位置及500 hPaU、V风场急流、0线位置对降水落区有很好的指示。

利用兰州皋兰山的CINRAD／CC多普勒天气雷达资料，对2005年5月30日15—19时发生在甘肃中部地区的一次强对流风暴进行了分析。引起此次强对流风暴的中尺度天气系统是飑线，飑线尾部位于甘肃中部的强雷暴区在15时生成，沿东南方向移动，在16时15分至17时O3分多单体风暴加强合并为超级单体风暴，并呈现出人字型回波、带状回波特征。此次超级单体南边出现2条明显的出流边界，一条位于钩状回波的西南，一条位于钩状回波的东南。超级单体左前方的低层反射率因子呈现明显的倒“V”字型结构，最大的回波强度出现在有界弱回波区之上，其值>70 dBZ，相应径向速度图呈现出成熟的中气旋特征，期间垂直液态水含量持续偏高，最大垂直累积液态水含量>70 ks／m ，回波顶高达17—18 km，该风暴具有强烈超级单体风暴的典型特征。

利用兰州市1951~2000年冬季（11、12~2月）逐日降雪、气温资料及1990~2000年历年（11、12~2月）的500、700hPa高空环流形势图、地面形势图，分析了兰州市冬季气温、降水变化趋势及24个降雪个例。从而对兰州市降雪天气的形势背景、发生、发展特点有了一定的了解，建立起了较为清晰的预报思路、预报模型、预报个例库。