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2023年7月10~12日海北中到大雨天气成因分析

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气候变化研究快报 2024年第3期13卷 635-646页

作者：马宝瑞黎永鹏甄国赟青海省海北州气象台青海海晏

本文利用站点实况数据、MICAPS数据、刚察风廓线雷达数据以及ERA5再分析资料研究了2023年7月10~12日青海省海北州出现的中到大雨天气过程,结果表明:此次天气过程发生发展与维持的动力条件来自高层南亚高压、中层短波槽及低层切变和热低... 详细信息

本文利用站点实况数据、MICAPS数据、刚察风廓线雷达数据以及ERA5再分析资料研究了2023年7月10~12日青海省海北州出现的中到大雨天气过程,结果表明:此次天气过程发生发展与维持的动力条件来自高层南亚高压、中层短波槽及低层切变和热低压共同形成的高低空配置;孟加拉湾的水汽是此次强降水过程的主要水汽来源,西南气流在海北地区低层的动力输送下形成充沛的水汽供应;高温、高湿的环境贮存了较强的不稳定能量,中尺度系统的动力抬升和冷空气的入侵均有利于触发不稳定能量的释放,进一步增强了强对流天气的发生发展,导致短时强降水的出现;刚察风廓线雷达显示强降水开始前探测高度迅速增大,有短波槽在降水时段过境。

关键词：中到大雨冷空气南亚高压短波槽不稳定能量偏南暖湿气流

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黄南州一次春季区域性大到暴雪天气过程分析

中文科技期刊数据库（全文版）自然科学 2024年第3期 0020-0023页

作者：郭安欣王敏陈晶青海省黄南州气象台青海黄南811399

利用MICAPS平台获取高空、地面、物理量场、卫星云图、自动站降水实况、单站要素以及ECMWF等常规气象观测资料,对 2023 年 4 月 2~3 日黄南州区域性暴雪天气过程从天气实况、环流形势、物理量场、雷达卫星以及模式检验等角度进行综合分... 详细信息

利用MICAPS平台获取高空、地面、物理量场、卫星云图、自动站降水实况、单站要素以及ECMWF等常规气象观测资料,对 2023 年 4 月 2~3 日黄南州区域性暴雪天气过程从天气实况、环流形势、物理量场、雷达卫星以及模式检验等角度进行综合分析。结果表明:西低东高的环流背景下,高层有福散流场使上升运动加强,中层南北槽叠加移动缓慢,使冷暖气流交汇,地面辐合抬升并有冷空气作用,共同导致此次黄南区域性暴雪发生。雷达和卫星产品对暴雪天气中尺度特征均有所体现。临近时次的模式预报更加接近实况,区域模式降水预报要优于全球模式。

关键词：春季暴雪青海黄南成因分析模式预报检验

2023年3月29日贵南地区暴雪天气过程分析

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青海科技 2024年第1期31卷 144-148页

作者：夏雨虹买永瑞李国玉钟元龙青海省海南州气象局共和813099

文章利用MICAPS常规观测资料、卫星云图资料及C波段雷达资料对青海省海南州贵南地区2023年3月29日暴雪天气过程进行分析,结果表明:500 hPa高空短波槽及切变线是此次暴雪天气过程高空的主要影响系统;低空及地面较好的水汽条件、不稳定层... 详细信息

文章利用MICAPS常规观测资料、卫星云图资料及C波段雷达资料对青海省海南州贵南地区2023年3月29日暴雪天气过程进行分析,结果表明:500 hPa高空短波槽及切变线是此次暴雪天气过程高空的主要影响系统;低空及地面较好的水汽条件、不稳定层结和触发机制相互配合,构成了贵南地区出现极端性降雪天气有利的气象因子;十分充沛的局地水汽条件是此次极端降雪天气发生的主要原因之一;贵南地区中小尺度的气旋式辐合系统提供了较好的辐合抬升条件,这是此次暴雪天气过程局地性强和降水强度大的另一个原因。分析结果可为今后类似暴雪天气过程预报提供参考依据。

关键词：暴雪天气过程极端性雷达气旋性辐合

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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青海东部两次区域性大到暴雨的特征分析

青海科技 2024年第3期31卷 120-126页

作者：李剑婕张青梅谢天蓉苏永玲廖淑君青海省气象台西宁810001

利用高空探测资料、ERA5再分析资料、卫星和雷达资料对比分析了2022年8月13日(简称“8.13”)和2023年9月6日(简称“9.6”)强降水过程,结果表明:(1)两次过程都是由副高边缘的西南暖湿气流与西风带波动中的冷空气交汇后造成的;存在2条水... 详细信息

利用高空探测资料、ERA5再分析资料、卫星和雷达资料对比分析了2022年8月13日(简称“8.13”)和2023年9月6日(简称“9.6”)强降水过程,结果表明:(1)两次过程都是由副高边缘的西南暖湿气流与西风带波动中的冷空气交汇后造成的;存在2条水汽输送带,一条是高空槽前水汽带,另一条是副高外围东南气流水汽带;整层都为上升运动;低层受高温高湿气团控制,中高层有干冷空气入侵;降水云系主要为副高外围的切变线云系叠加高空冷槽尾部盾状低云,云顶亮温较低;以低质心暖云降水为主。(2)“8.13”前期高温高湿,存储了更多的不稳定能量,配合有更深厚的湿层和更强的上升运动,降水效率更高。分析结果可为今后类似区域性大到暴雨天气过程预报提供参考依据。

关键词：大到暴雨青海东部对比分析温湿特征

2021年夏季青海全球数值模式降水预报检验

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青海科技 2024年第3期31卷 127-134页

作者：张宁瑾谢天蓉梅成红赵璐王倩青海省气象台西宁810008

基于站点观测和全球数值模式(ECMWF、CMA-GFS)24 h降水预报资料,采用TS评分、空报率等方法进行检验和对比分析。结果表明:ECMWF、CMA-GFS模式对小雨的TS评分较高且稳定,中、大、暴雨的TS评分随着降水量级的增加而随之递减。ECMWF、GFS... 详细信息

基于站点观测和全球数值模式(ECMWF、CMA-GFS)24 h降水预报资料,采用TS评分、空报率等方法进行检验和对比分析。结果表明:ECMWF、CMA-GFS模式对小雨的TS评分较高且稳定,中、大、暴雨的TS评分随着降水量级的增加而随之递减。ECMWF、GFS模式对青海省祁连山区、青南地区的小雨命中率较高,东部河谷地区次之,而柴达木盆地的小雨命中率最低。两种模式对东部河谷地区的大雨有一定命中率,但命中率低,约在0.09~0.50之间,其中ECMWF模式的大雨命中率高于CMA-GFS模式。

关键词：数值模式降水预报检验夏季青海

全球变暖背景下陕西省夏季极端降水及其大尺度环流特征

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高原气象 2024年第2期43卷 342-352页

作者：杜一博李双双冯典肖贻青陈小婷黄少妮杜莉丽陕西省气象台陕西西安710014

基于陕西省99个国家站1979-2021年夏季逐日降水资料和ERA5再分析数据,研究了陕西省夏季极端降水的时空变化以及相应的大尺度环流特征,并对全省典型地区进行水汽追踪分析。结果表明,陕西省夏季极端降水总体呈现出南多北少的空间分布,陕... 详细信息

基于陕西省99个国家站1979-2021年夏季逐日降水资料和ERA5再分析数据,研究了陕西省夏季极端降水的时空变化以及相应的大尺度环流特征,并对全省典型地区进行水汽追踪分析。结果表明,陕西省夏季极端降水总体呈现出南多北少的空间分布,陕北中部、关中中东部极端降水为增加的趋势,通过REOF分析并计算得到陕北、关中极端降水变化趋势分别为0.36 mm·a^(-1),0.35 mm·a^(-1),陕南极端降水变化趋势最小为0.11 mm·a^(-1)。夏季影响陕西省的水汽来源主要有三支路径,北支水汽来自欧亚中高纬地区,东支水汽主要来自内陆的江河流域,南支水汽主要来自南海和孟加拉湾。此外,陕西省夏季极端降水在2005年后增多是大气高、中、低层大气环流共同作用的结果,大气高层辐散增强有利于上升运动,大气中层西太平洋副热带高压(以下简称,西太副高)西伸北抬造成外围水汽更容易进入内陆,蒙古反气旋南侧的异常东风和低层的异常东南风更有利于水汽进一步向西北地区输送。

关键词：极端降水西太平洋副热带高压水汽追踪

基于优势分析法的青海省境内大风对房屋建筑致灾因子分析

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青海科技 2024年第3期31卷 114-119页

作者：赵明璐晁乾红祁彩虹青海省气象台西宁810001

利用青海省2012-2022年间55个地面观测站的风速资料和91例大风灾情数据,以房屋(包括居住房屋及畜棚、帐篷等)为承灾体,依据优势分析法确定致灾因子的影响权重。结果表明:青海省风灾损害房屋事件次数90%以上出现在青南地区,空间分布上总... 详细信息

利用青海省2012-2022年间55个地面观测站的风速资料和91例大风灾情数据,以房屋(包括居住房屋及畜棚、帐篷等)为承灾体,依据优势分析法确定致灾因子的影响权重。结果表明:青海省风灾损害房屋事件次数90%以上出现在青南地区,空间分布上总体呈现南多北少的特征,且多发于高海拔地区,果洛州玛多县高达33例。过程期间风速超过17.1 m/s的时间完全优势于过程最大风速和过程平均风速,而过程最大风速总体优势于过程平均风速。导致大风灾害的三个致灾因子中,风速超过17.1 m/s的时间对房屋损害的影响权重最大,为67.16%;过程最大风速次之,为17.91%;过程平均速度最低,为15.22%。分析结果对青海省大风灾害的防御及后续建立风灾影响评估模型可提供一定的参考依据。

关键词：风灾房屋致灾因子优势分析法

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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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