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。

西北地区地处欧亚大陆腹地，水汽来源匮乏，干旱是其主要气候特征。近年来随着区域降水的不断增加，中国西北暖湿化问题引起国际及国内相关领域科学家和社会各界的广泛关注。为了揭示中国西北气候暖湿化增强东扩特征与形成机制及其重要环境效应，科学回应社会关切，研究团队利用多源融合数据，从多尺度、多维度对中国西北暖湿化问题开展全面深入研究，发现了西北湿化趋势具有显著的非线性增强特征，且湿化正在向东扩展，本世纪内西北仍维持暖湿趋势，明确了西北陆面蒸散对气候变暖具有特殊的负反馈机制，揭示了西北湿化趋势受多因子综合驱动机制;评估了西北暖湿化对区域生态环境、水资源、农业生产和粮食安全的重要影响及其互馈效应;提出了应对西北暖湿化的技术对策，形成了“西北地区气候暖湿化增强东扩特征及其形成机制与重要环境影响”系列研究成果。基于研究的重大决策咨询报告为新时代西部大开发和黄河流域生态保护和高质量发展等国家战略发挥了重要决策支撑，成果也受到国际学界广泛关注，并入选2022年度“中国生态环境十大科技进展”。