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龙柯吉

作品数:58 被引量:519H指数:15
供职机构:四川省气象局更多>>
发文基金:国家自然科学基金公益性行业(气象)科研专项国家重点基础研究发展计划更多>>
相关领域:天文地球环境科学与工程农业科学自动化与计算机技术更多>>

文献类型

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58 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
四川区域暴雨过程中短时强降水时空分布特征被引量:47
2015年
利用2007~2012年5~9月四川省3079个观测站的分钟级降水资料,并结合SRTM(Shuttle Radar Topography Mission)提供的分辨率为90m的地形高程数据,采用统计分析方法,分析了四川省区域暴雨过程中短时强降水的时空分布特征。结果表明:(1)四川省区域暴雨过程中短时强降水主要出现在盆地的三个区域:雅安-乐山-眉山地区、遂宁-资阳地区、绵阳-广元-巴中地区。(2)强降水过程主要发生在后半夜到凌晨(01~08时),不同区域的强降水过程具有各自明显的日变化特征。(3)可以用3mm/10min的标准线来区分四川盆地强降水过程与非强降水过程。短时强降水过程降水率一般为3~6mm/10min,地形对短时强降水率的整体分布影响不大,但是对降水率的极端值影响较大。
王佳津陈朝平龙柯吉冯良敏
关键词:短时强降水加密自动站降水率
四川省降水相态时空分布及变化特征被引量:22
2015年
利用四川省156个国家级地面观测站1981~2013年的整编观测资料,统计分析了四川省雨、雪与雨夹雪日数的年平均、月平均特征以及雨雪转换情况,并采用线性趋势法、M-K检验来对不同相态降水的时空分布及气候变化特征进行了定量分析。结果表明:(1)四川地区年平均降雪日数和雨夹雪日数呈"西多东少"型分布,年降雨日数则呈"东多西少"的分布特征;(2)盆地中部、南部雨雪转换年平均日数为0.1~2日,盆地西部丘陵一带为3~5日,川西高原雨雪转换日数在10日以上,攀枝花几乎全年无雨雪转换,凉山州呈现西少东多的形势;(3)从线性趋势法、M-K检验及突变都可以看出,四川地区不同降水相态年发生日数总体都在减少。
龙柯吉郭旭陈朝平王佳津
关键词:MANN-KENDALL检验年际变化
多源融合格点实况数据在四川高温过程的适用性分析被引量:6
2020年
利用1km和5km多源融合格点实况数据和四川地面观测站点资料,采用预报准确率、平均绝对误差、均方根误差和Alpha Index(AI)等统计量,选取2020年夏季四川2次高温天气过程对多源融合格点实况数据的质量进行了检验评估。研究结果表明:多源融合格点实况数据利用邻近插值方法插值到站点优于双线性插值;误差大值区主要位于高海拔地区,如川西高原、攀西地区及盆地山周;AI指数接近于0,多源融合格点实况数据没有随机误差,较为接近理想值;1km分辨率融合格点实况数据在四川的适用性优于5km,误差≤2℃的准确率可达98%,且均方根误差<1。
丛芳王佳津王佳津黄晓龙
关键词:高温
基于ECMWF极端降水天气指数的四川盆地暴雨预报研究被引量:24
2016年
本文利用EC集合预报提供的极端降水天气指数能指示极端天气事件的特点,研究了四川盆地夏季(6-9月)的暴雨落区预报。综合考虑不同极端降水天气指数阈值对应的暴雨TS、ETS评分及各阈值评分最高时的发生频次,获得暴雨预报对应的最佳极端降水天气指数阈值。结果显示,08时起报的24h、48h、72h、96h、120h时效对应的阈值分别为0.5\0.6、0.5、0.4\0.5、0.4、0.2\0.3,20时起报的24h、48h、72h、96h、120h时效对应的阈值分别为0.5、0.4\0.5、0.4\0.5、0.3\0.4、0.1\0.3,通过检验表明这些阈值对暴雨落区的预报具有较好的指示意义。
龙柯吉陈朝平郭旭王佳津
关键词:暴雨四川盆地
成都两次暴雨期间风廓线雷达观测的低空风场特征被引量:16
2021年
利用风廓线雷达高时空分辨率资料,对2018年7月成都两次暴雨期间低空风场特征进行分析。结果表明:(1)强降水开始前,中低层(2~4 km)偏南风增强,甚至可以达到急流强度,低空急流指数峰值出现时间较短时强降水开始时间有一定提前量;(2)短时强降水开始于中低层冷空气入侵之时,0.5 km高度附近的风场扰动出现时间较强降水开始时间提前约1 h;(3)两次强降水过程显示,南风增强产生的强垂直切变有利于强降水发生,而北风增强产生的强切变使得降水减弱。
王佳津张琪张琪龙柯吉龙柯吉
关键词:风廓线雷达暴雨风切变
成都地区一次持续性污染过程天气特征分析被引量:25
2016年
利用NCEP/NCAR再分析资料、地面气象观测资料,重点分析了2013年1月成都地区一次重污染天气过程的天气背景以及地面气象要素演变。结果表明:(1)此次持续的污染天气出现在高空为弱脊控制且位势高度场异常偏高,地面处于变性高压脊或均压场且近地面层风速较弱的静稳天气背景下。(2)产生此次高污染(高AQI)的地面气象条件为:地面冷高压逐渐变性,近地面温度升高,海平面气压降低,近地面相对湿度升高至80%左右,无降水或弱降水,能见度将降低至于10km以下,地面风速减弱。(3)中低层弱风速,弱的水平风垂直切变,700h Pa层附近和近地面层的逆温层,不利于污染物在垂直方向上的扩散,使得污染进一步加剧。
杨康权龙柯吉肖递祥
关键词:雾霾气象要素污染天气
四川省降水相态识别判据研究被引量:8
2016年
本文运用1981-2013年四川省156个国家级地面观测站的原始气象记录整编数据,分析了四川省雨、雨夹雪和雪三种降水相态的气候分布特征,并从地面要素和高空要素两个方面详细分析了不同降水相态对应的变量阈值,主要结论如下:(1)降雨日数的第一特征向量近些年呈现出减少趋势,第二特征向量在雅安和广元地区的降水日数有所增加,攀西地区降水日数在减少;从降雪日数的第一特征向量看,四川地区降雪日数近些年也呈现减少趋势,第二特征向量四川中部一线近些年的降雪日数有所增加;雨夹雪日数第一特征向量说明四川大部分地区雨夹雪日数近20年都在减少,阿坝州地区的雨夹雪日数在增加,第二特征向量的趋势并不明显,第三特征向量近15年盆地地区的雨夹雪日数有所增加,川西高原和攀西地区的雨夹雪日数在减少.(2)地面和高空近地层的温度(T)和露点温度(Td)对区分降水相态有较好的指示意义.盆地西部,三种降水相态有较好区分;盆地南部,各要素都能很好的区分雨和雪两种降水相态,但是雨夹雪与雪并不好区分;盆地东北部,只有H700-第一层较容易区分三种不同的降水相态.川西高原上,H500-第一层为区分三种不同降水相态的最佳高空要素;攀西地区,T第一层、T600hPa、零度层高度3 个要素是识别三种不同降水相态的较好指标.
龙柯吉王佳津郭旭陈朝平
关键词:EOF判据
四川盆地一次持续性雾霾天气过程分析被引量:32
2015年
利用空气质量监测资料、NCEP分析场资料、常规气象观测资料,对2014年1月22日-2月4日四川盆地一次持续性雾霾天气过程的特点及环流背景进行了分析。结果表明:此次持续14天的雾霾天气过程发生在中高纬纬向型环流背景下,青藏高原到四川盆地的西风气流不利于冷空气南下以及降水的产生,同时我国大部分地方处于地面高压内的均压场中,气压梯度力小,近地面风速小,有利于雾霾的形成和维持。大气混合层高度的变化对雾霾之间的转换有很好的指示作用,霾的混合层高度比大雾和轻雾的高,且霾的相对湿度比低,温度露点差比雾大,逆温强度比雾弱,这些都为雾霾之间的转换预报提供了很好的参考依据。
陈朝平杨康权冯良敏龙柯吉
关键词:气象成因逆温混合层高度
岷江上游面雨量多模式预报检验与集成研究被引量:1
2023年
基于三源融合格点实况降水资料,以岷江上游面雨量为研究对象,采用多种评估指标,对2019年4月—2021年12月SWCWARMS、ECMWF、GRAPES_MESO模式及四川省智能网格的面雨量预报效果进行检验评估,并在此基础上采用回归集成、TS集成和Nash系数集成等方法开展了面雨量集成预报研究。结果表明:智能网格和ECMWF在岷江上游面雨量预报中的效果较优。面雨量分级检验中,4种单模式预报的TS评分随着量级增大而逐渐降低,空报率和漏报率逐渐增大,ECMWF在小雨预报中效果最好,智能网格在中雨预报中优于其他模式,SWCWARMS在大雨预报中占优。面雨量集成预报能较好地提升预测效果,3种多模式集成方法对比,回归集成的误差更小,而AS评分和效率系数更高。面雨量分级预报中,小雨预报宜采用3个模式多元回归集成,中雨预报宜采用4个模式TS集成,而大雨预报应考虑3个模式TS集成。
宋雯雯淡嘉龙柯吉龙柯吉
关键词:岷江上游面雨量
青藏高原东部初生雷暴云图特征及成因被引量:5
2018年
利用2010—2014年青藏高原东部夏季雷暴资料和同时段的FY-2D、E双卫星资料,分析了初生雷暴的卫星云图特征,并讨论了午后雷暴的成因。结果表明:高原东部初生雷暴云团卫星云图特征明显,其发展高度相对较低,云顶位于对流层顶之下,并与海拔高度密切相关。其红外云顶亮温和水汽亮温总体均呈单峰型分布,基本介于-55^-10℃和-50^-30℃之间;红外-分裂窗通道亮温差值大多发生在-3.3℃附近,83%的红外-水汽通道亮温差值大于0。进一步分析发现,Ⅰ区、Ⅱ区雷暴初期的地气温差主要集中在5~15℃,地表温度分别集中在25℃和30℃附近,相对湿度分别集中在40%~55%和30%~50%之间,温度-露点差为7~15℃附近。Ⅲ区地气温差主要在5~10℃左右,地表温度集中在30~35℃附近。综合来看,高原东部雷暴初期地气温差、地表温度和相对湿度的集中度较好,近地层适中的地表温度、地气温差和一定的湿度条件,才会非常有利于青藏高原东部午后雷暴的发生发展。
张琪任景轩肖递祥肖递祥肖红茹
关键词:地气温差相对湿度
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