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青海气象 2011年第2期 F0002-F0002,F0003,F0004页

作者：牧雨大通县气象局

青海省大通县气象站创建于1956年11月1日。2002年9月4日，改名为大通县气象局。2003年，增设县人工影响天气管理局、县防护雷电管理局和生态环境监测站。现为国家气象观测二级站，

关键词：县气象局大通县青海省西宁市人工影响天气环境监测站气象观测管理局

青海公路沿线暴雨洪涝灾害风险指数特征与模型研究

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干旱区地理 2024年第1期47卷 28-37页

作者：张静保广裕刘玮杨春华燕振宁代青措傅永超青海省气象服务中心青海西宁810001 青海省祁连县气象局青海祁连810400

利用2012年1月至2021年12月青海省50个国家气象站和39个公路沿线交通气象站地面气象观测中的逐日降水量数据、地理信息数据、社会经济数据,在分析公路沿线暴雨洪涝发生发展规律、时空分布特征和不同强度降雨日数空间分布特征的基础上,... 详细信息

利用2012年1月至2021年12月青海省50个国家气象站和39个公路沿线交通气象站地面气象观测中的逐日降水量数据、地理信息数据、社会经济数据,在分析公路沿线暴雨洪涝发生发展规律、时空分布特征和不同强度降雨日数空间分布特征的基础上,采用层次分析法、自然断点法等方法对暴雨洪涝致灾因子风险指数、孕灾环境风险指数、承灾体风险指数、防灾减灾能力风险指数及风险综合指数空间特征进行了总结,并运用公路沿线暴雨洪涝灾害风险的孕灾环境、气象风险及防灾减灾能力等因子,构建了公路沿线暴雨洪涝灾害风险模型。结果表明:(1)青海省公路沿线不同强度降雨日数空间分布总体呈由东南向西北递减,致灾因子危险性最高风险区至次高风险区路段包括国道G315线的西宁-天峻路段和G227线的西宁-峨堡岭等路段。(2)暴雨洪涝孕灾环境脆弱性风险自东南、东北向西逐渐降低,孕灾环境脆弱性风险较高的路段包括国道G227线的祁连路段和G214线的共和-囊谦等路段。(3)承灾体暴露性的最高风险区主要集中在国道G109线的民和-共和路段和G227线的西宁-峨堡岭等路段。(4)防灾减灾能力较高的区域主要分布在青海省西宁、海东、海北东部和海西西部等路段。(5)青海省公路沿线暴雨洪涝灾害风险模型等级划分为暴雨洪涝最低风险(1级)、次低风险(2级)、中等风险(3级)、次高风险(4级)和最高风险(5级)。该风险模型可在气象灾害风险管理业务中进行应用,为地方交通运输部门防灾减灾救灾工作提供科学依据。

关键词：暴雨洪涝灾害致灾因子孕灾环境承灾体防灾减灾能力风险模型青海省

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青海省不同等级寒冷日数时空演变特征

干旱区研究 2024年第5期41卷 742-752页

作者：蔡玉琴祁栋林王烈福李海凤张德琴青海省格尔木市气象局青海格尔木816099 青海省防灾减灾重点实验室青海西宁810001 青海省气象科学研究所青海西宁810001 青海省都兰县气象局青海都兰816100

利用1961—2019年青海省42个气象站逐日最低气温,分析不同等级寒冷日数时空演变特征。结果表明:(1)1961—2019年青海省寒冷日数随着等级降低而逐渐增加,主要以微寒日数为主;总寒冷日数整体呈减少趋势,显著快速减少的突变发生在1995年;... 详细信息

利用1961—2019年青海省42个气象站逐日最低气温,分析不同等级寒冷日数时空演变特征。结果表明:(1)1961—2019年青海省寒冷日数随着等级降低而逐渐增加,主要以微寒日数为主;总寒冷日数整体呈减少趋势,显著快速减少的突变发生在1995年;总寒冷日数减少主要是由酷寒日数的减少引起;1997年气候突变后严寒、大寒、小寒、轻寒、微寒和总寒冷日数变化趋势减少,酷寒日数变化趋势增多,极寒和凉日数变化趋势减少与增加分布相当。(2)青海省寒冷日数表现出明显的空间差异,总寒冷日数随着海拔升高逐渐增加,等级较高的寒冷日数增减趋势较明显,随着寒冷等级的降低,增减趋势向低纬度和海拔相对较低的地区发展。(3)极寒、酷寒、严寒、轻寒、微寒和总寒冷日数随年平均气温升高而逐渐减少,大寒、小寒和凉日数随年平均气温升高而逐渐增加。(4)青海省除了严寒日数其余等级寒冷日数存在持续性,未来下降趋势将持续,但持续性强度不尽相同。

关键词：寒冷日数时空演变突变特征未来趋势青海省

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成都地区太阳辐射变化趋势及其影响因子分析

农业灾害研究 2024年第5期14卷 165-167,170页

作者：盛嘉誉张少晨姚海俊杨柏松王晶来志云西宁市气象局青海西宁810003 青海省气象信息中心青海西宁810002 大通县气象局青海大通810100

根据1988—2007年成都地区太阳辐射、总云量、低云量和能见度的数据资料,利用MATLAB软件,采用线性回归法、M-K突变检验法、相关性检验的方法,探讨了成都地区太阳辐射的变化趋势,指明了年太阳辐射发生突变的年份,并分析了成都地区太阳辐... 详细信息

根据1988—2007年成都地区太阳辐射、总云量、低云量和能见度的数据资料,利用MATLAB软件,采用线性回归法、M-K突变检验法、相关性检验的方法,探讨了成都地区太阳辐射的变化趋势,指明了年太阳辐射发生突变的年份,并分析了成都地区太阳辐射变化的影响因子。结果表明:成都地区近20年年太阳辐射整体呈明显上升的趋势,上升幅度为21.68 MJ/m^(2)/a,年太阳辐射在1994年发生突变,突变前、后的年太阳辐射相差101.74 MJ/m^(2);近15年的总云量和低云量呈显著下降趋势,能见度呈上升趋势;相关分析表明,总云量是年、夏季、秋季、冬季太阳辐射的主要影响因子,且各因子之间存在明显的负相关;能见度是影响月太阳辐射和春季太阳辐射的主要因素,两者存在明显的正相关。

关键词：太阳辐射成都地区影响因子

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三江源地带性土壤铁(铝)键合碳分布特征

土壤学报 2024年第4期61卷 1031-1041页

作者：周少龙李月梅张志春甄国赟孙丰豪欧建芳青海大学农牧学院西宁810016 青海大学农林科学院西宁810016 青海省海北州气象局青海海北810299 青海省气象灾害防御技术中心西宁810001 新疆农业大学草业学院乌鲁木齐830052

为了解青藏高原腹地天然草地土壤稳定性碳储量,掌握其固碳能力和增汇潜力,将三江源地区土壤按地域空间和3种典型草地类型进行划分,以活动层土壤为对象,进行土壤总有机碳(TOC)及铁(铝)键合碳[Fe(Al)-C]分析,并与地理、气候资料建立关系模... 详细信息

为了解青藏高原腹地天然草地土壤稳定性碳储量,掌握其固碳能力和增汇潜力,将三江源地区土壤按地域空间和3种典型草地类型进行划分,以活动层土壤为对象,进行土壤总有机碳(TOC)及铁(铝)键合碳[Fe(Al)-C]分析,并与地理、气候资料建立关系模型,反演近60年(1961-2020年)时空变化规律。结果表明:(1)三江源地区Fe(Al)-C平均含量6.07 g·kg^(-1),[Fe(Al)-C]/TOC平均16.87%,其含量分布地带性特征明显,中、东部地区显著高于西部地区(P<0.05);(2)3种草地类型Fe(Al)-C含量在2.35~8.81 g·kg^(-1)之间,[Fe(Al)-C]/TOC为11.99%~20.52%,高山灌丛草甸和高寒草甸均显著高于高寒草原(P<0.05);3种高寒草地Fe(Al)-C与TOC呈极显著正相关(P<0.01);(3)模拟数字化制图结果显示,近20年(2001-2020年)三江源地区Fe(Al)-C分布面积变化相比过去两个时段(1961-1980年和1981-2000年,其含量≥5.75 g·kg^(-1)的分布面积平均增加了1.64%),整体处于碳汇状态,三江源地区土壤铁(铝)键合碳在土壤稳定中的固碳潜力不容忽视。

关键词：三江源青藏高原铁(铝)键合碳土壤碳库稳定性时空演变气候变化

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海东地区汛期精细化小时降水特征分析

青海科技 2024年

作者：赵全顺安得香王探文鲁晓瑛刘豫青海省互助县气象局青海省化隆县气象局

利用2016—2022年青海省海东地区42个区域自动站小时降水数据，从不同时间尺度分析海东地区近7 a降水精细化特征，得出结论如下：（1）降水量具有明显的年际变化，2018年降水异常偏多，3—12时降水峰值随年度变化时间提前，于2021年开... 详细信息

利用2016—2022年青海省海东地区42个区域自动站小时降水数据，从不同时间尺度分析海东地区近7 a降水精细化特征，得出结论如下：（1）降水量具有明显的年际变化，2018年降水异常偏多，3—12时降水峰值随年度变化时间提前，于2021年开始清晨的降水峰值消失，对应2021年开始海东汛期的降水量减少。（2）海东地区降水存在显著的月际差异，降水量大值主要集中在8月，汛期午后的降水主要由于降水强度的增大所导致。不同于降水量与降水频次，降水强度的大值主要集中于7—8月。（3）2016—2022年海东地区年均降水量总体呈山区多南面少的空间分布特征，降水量和降水范围分别表现为昼少夜多、夜大日小。受海拔高度影响具有明显的夜雨特征，黄河河谷降水量总体较小；且因下垫面分布不均匀，降水主要集中在午后至傍晚前后，多为对流性降水。分析结果对于更好地了解区域降水变化规律和提升精细化降水预报水平等具有重要的参考意义。

关键词：海东地区汛期精细化日变化

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大通县雪灾灾害危险性评估及区划

农业灾害研究 2024年第1期14卷 167-169页

作者：郝玺英张翠花盛兆海张国玲大通县气象局青海大通810100 化隆县气象局青海化隆810900 黄南藏族自治州气象局青海同仁811300

根据1978—2020年大通国家气象地面观测站观测的最低气温、降雪日数、积雪日数、积雪深度和雪灾灾害资料,对雪灾灾害时空分布特征和雪灾的危险性进行了评估和区划。结果表明:从雪灾致灾危险性因子变化图来看,在全球变暖背景下,1978—202... 详细信息

根据1978—2020年大通国家气象地面观测站观测的最低气温、降雪日数、积雪日数、积雪深度和雪灾灾害资料,对雪灾灾害时空分布特征和雪灾的危险性进行了评估和区划。结果表明:从雪灾致灾危险性因子变化图来看,在全球变暖背景下,1978—2020年西宁地区年最低温度呈现出升高的趋势,而年降雪日数逐年减少,但自21世纪以来,在年降雪日数、年积雪日数趋于减少的情况下,年最大积雪深度却有所增加,说明天气极端性突显。从雪灾危险性区划图来看,大通地区高风险区位于高海拔牧区,其余地区为低风险区,危险性等级划分受海拔和地形的影响明显。

关键词：大通县雪灾灾害危险性分析区划

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大通县近30年暴雨灾害统计分析及灾害防御对策

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农业灾害研究 2024年第2期14卷 121-123页

作者：郝玺英张翠花盛兆海张国玲大通县气象局青海大通810100 化隆县气象局青海化隆810900 黄南藏族自治州气象局青海黄南811300

利用大通县1991—2020年逐月降水资料、暴雨日数和暴雨量资料,选择线性倾向估计法对大通县暴雨日数、暴雨量特征进行分析。结果表明:1991—2020年大通县降水量平均值为533.4 mm,线性变化倾向率为23.743 mm/10年,增加趋势并不显著;大通... 详细信息

利用大通县1991—2020年逐月降水资料、暴雨日数和暴雨量资料,选择线性倾向估计法对大通县暴雨日数、暴雨量特征进行分析。结果表明:1991—2020年大通县降水量平均值为533.4 mm,线性变化倾向率为23.743 mm/10年,增加趋势并不显著;大通县年内降水呈现出明显的季节性变化特征,年内降水主要集中在夏季,占年降水量的55.9%,春、秋季节的降水量基本相当,分别占年降水量的21.4%、21.5%,冬季降水量最少,只有1.1%;四季降水量除了春季和冬季外,夏季和秋季降水量同年降水量的变化趋势保持一致,只是变化趋势均不太显著;1991—2020年大通县暴雨日数平均值为2.1 d,线性变化倾向率为0.385 d/10年,且增加趋势较为显著;大通县暴雨天气主要出现在每年4—9月,且除了冬季外,其余3季均有暴雨天气出现,尤以夏季出现频率最高,春秋季节基本相当。

关键词：暴雨统计分析防御对策大通县

1990~2020年民和地区平均风速和大风日数变化特征

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气候变化研究快报 2024年第4期13卷 1047-1054页

作者：李荣东辉正青海省民和县气象局青海海东青海省海东市气象局青海海东

利用一元线性回归分析方法模拟气象要素的变化趋势,对民和地区1990~2020年风向、风速记录资料进行分析。结果表明民和地区年平均风速呈缓慢递增趋势,近30a民和地区年平均风速为1.5 m/s,每10a增大0.27 m/s。民和地区平均风速春季最大,秋... 详细信息

利用一元线性回归分析方法模拟气象要素的变化趋势,对民和地区1990~2020年风向、风速记录资料进行分析。结果表明民和地区年平均风速呈缓慢递增趋势,近30a民和地区年平均风速为1.5 m/s,每10a增大0.27 m/s。民和地区平均风速春季最大,秋季最小。近30a民和地区平均大风日数为2.5 d,每10a增大0.3 d。民和地区大风日数最多的是夏季,其次是春季,再次是秋季,最少的是冬季。春、夏、秋、冬四季大风日数变化趋势不太一致,春、夏两季呈现增加趋势,秋冬两季呈现减小趋势。民和地区全年以东东南风和西北风为主,其次是东南风。

关键词：大风风速风向民和

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青海省东部一次雷暴大风过程诊断分析

农业灾害研究 2024年第7期 209-211+215页

作者：赵璐张少晨李金海张宁瑾青海省气象局

利用地面观测资料、高空观测资料、雷达资料及ERA5再分析数据对青海省东北部一次典型雷暴大风为主的强对流过程进行诊断分析。结果表明：(1)该雷暴大风过程发生在前期天气晴好、不稳定能量累积、高空短波系统东移引导冷平流叠置在低层... 详细信息

利用地面观测资料、高空观测资料、雷达资料及ERA5再分析数据对青海省东北部一次典型雷暴大风为主的强对流过程进行诊断分析。结果表明：(1)该雷暴大风过程发生在前期天气晴好、不稳定能量累积、高空短波系统东移引导冷平流叠置在低层暖区上，且受低层低涡、地面中尺度辐合线触发而产生。(2)探空特征：西宁站温湿廓线呈“喇叭口”结构，且温度廓线与干绝热线接近平行，DCAPE显著增大等特征均对雷暴大风有明显指示意义。(3)物理量特征：水汽通量散度及垂直速度的大值区与卫星云图的新生对流相匹配，雷暴大风出现在水汽通量大值区的扩展方向。(4)干冷平流特征：此次过程干冷空气层结深厚，干冷空气受槽后偏北气流引导，向东南方向移动，15:00西宁市、海东市最高气温>26℃，地面比湿>10 g/kg，干冷空气进入前侧暖湿区域配合地面辐合线触发对流天气生成。

关键词：雷暴大风干湿平流阵风锋