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。

应用等熵位涡原理，对2005年5月中旬西北地区东部的一次连阴雨过程进行了诊断分析。结果表明：影响这次连阴雨过程的大环流背景是乌拉尔山附近存在一高压脊，同时在巴尔喀什湖附近存在一不断加深的槽；这次连阴雨过程是由高原不断生成的低涡与北边分裂下来的冷空气所共同造成的；由于青藏高原大地形的作用，等熵面上高位涡沿高原北侧向下游输送；等熵位涡高值区与降水区有较好的对应关系，IPV正值区能够反应冷空气的移动，具有较好的预报指示意义。

应用等熵位涡原理，对2005年5月中旬西北地区东部的一次连阴雨过程进行了诊断分析。结果表明：影响这次连阴雨过程的大环流背景是乌拉尔山附近存在一高压脊，同时在巴尔喀什湖附近在一不断加深的槽；这次连阴雨过程是由高原不断生成的低涡与北边分裂下来的冷空气所共同造成的；由于青藏高原大地形的作用，等熵面上高位涡沿高原北侧向下游输送；等熵位涡高值区与降水区有较好的对应关系，IPV正值区能够反应冷空气的移动，具有较好的预报指示意义。

对2004年11月30日至12月4日人冬以来中国东部最大范围的大雾天气过程，从大气环流形势背景及其调整和演变，天气气候背景，大气层结条件，近地面水汽条件等方面进行了分析，结果表明:此次大雾是在大气低层暖平流、大气层结相对稳定和充沛的水汽条件下产生的，雾的消散需要雾区有冷空气人侵，出现大风降温天气。

以国家气象中心数值T213资料为基础，结合业务和服务的实际需要，建立了基于MM5i的兰州有限区域中尺度数值模式业务系统，该系统前后处理程序成熟，每天都能提供大量的数值预报产品，已经成为预报业务和服务的重要参考依据，在精细化预报、暴雨等灾害性天气天气预报和地质灾害气象等级预报中发挥了重要作用。

新一代“西北干旱监测预测服务综合业务系统”，是一个具有较好物理基础，较强的监测、预测、服务能力，较高自动化程度并具有西北地域特色的业务服务综合系统。本系统以短期气候预测为依托，集y象信息采集、加工、信息存储为一体，并充分利用互联网技术和已有的系统、资料及信息，吸纳了项目其它子专题的系统和成果，节省了计算机海量空间，避免了许多重复劳动，在近几年日常监测、预测业务服务工作中发挥了积极作用。