李静睿
- 作品数：12 被引量：25H指数：3
- 供职机构：陕西省安康市气象局更多>>
- 发文基金：内蒙古自治区气象局科技创新项目内蒙古自治区科技计划项目更多>>
- 相关领域：天文地球水利工程更多>>
- 安康市短时强降水特点及其天气模型和环境参数分析
- 2023年
- 利用安康185个区域站小时降水数据和国家站探空数据、多普勒雷达数据,统计分析了2010-2020年5-10月安康市短时强降水的分布特征。结果表明:安康短时强降水主要出现在17-19时和22时-次日01时,且61.6%发生在7月中旬-8月中旬,在石泉西部发生最多;基于地形与短时强降水的关系来看,在海拔1000 m以下,短时强降水频次随海拔高度先增加后减少,且在300~600 m内较多;从坡向和坡度来看,短时强降水在西坡发生最多,主要在陡坡、斜坡及缓斜坡地形发生。通过对134个短时强降水过程统计分析,归纳出副高控制型、两高切变型、前倾槽型和低空急流型四种天气概念模型,其中低空急流型占比高达58.4%;分析四种概念模型的温湿廓线和物理量特征,结合雷达资料,得到物理量指标及典型雷达特征图,对安康汛期短时强降水预报预警有一定指示意义。
- 李静睿赵强赵强刘佩佩刘佩佩
- 关键词：短时强降水物理量雷达特征
- 汉江流域(陕南段)水文气象服务系统介绍被引量：1
- 2019年
- 详细介绍了陕西省安康市气象局搭建的汉江流域(陕南段)水文气象服务系统,该系统利用气象、水文等相关数据,基于精细化预报技术和水文气象模型,从自动化水文气象监测网建设、精细化水文气象预报、水文气象服务、三维仿真化模拟四个方面进行设计,采用人工智能(AI)、大数据(big data)和云计算(cloud computing)技术。该系统为汉江流域陕南段气象水文的监测预报和防汛抗旱气象服务,特别是各大中型水库防汛调度和蓄水发电,提供了精细化的预报服务产品和科学化的应急策略,提高了汉江流域(陕南段)水文气象服务的能力和水平。
- 王雨斐占世林李静睿徐戈王毅
- 关键词：汉江流域精细化
- 秦巴山区一次罕见雷暴大风天气成因分析被引量：2
- 2020年
- 利用MICAPS资料、NCEP1°×1°逐6 h再分析数据以及FY-2G卫星、安康雷达探测等资料,对2019年6月2日发生在秦巴山区的一次罕见雷暴大风天气进行成因综合分析。结果表明:2日陕南中东部地区存在有利于强对流风暴发生和发展的热力不稳定条件;地面图上,傍晚前后从关中向陕南发展移动的冷池触发了本次雷暴大风天气;过程发生时,云图上中尺度对流系统云系逐渐东移南压,云顶亮温梯度最大区域和地面冷池前方辐合线位置基本一致;雷暴大风发生时低层雷达速度图上有显著的大风速核、明显的中层径向辐合和低层辐散及其雷达强回波质心的下降,这些都为雷暴大风天气的预报预警提供了一定的指示。
- 李静睿刘佩佩陈小婷梁雪
- 关键词：雷暴大风云顶亮温
- 陕西一次春季寒潮天气过程的冷空气来源及智能网格预报检验
- 2021年
- 利用常规的地面自动站观测资料、FNL(1°×1°)逐6h再分析资料,对2020年3月26—27日影响陕西的一次寒潮过程进行综合诊断分析。结果表明:寒潮过程为"低槽东移型",地面冷空气经东路影响陕西,带来一次大范围的强降温过程;经对中低层的温度平流分析可知,强降温过程主要是前期陕西上空暖平流明显,增温显著,后期有强冷平流影响时,降温幅度大,达到寒潮标准;利用IPV追踪发现,寒潮冷空气的源地来自于北极圈内新地岛东侧的喀拉海;陕西智能网格预报对寒潮过程的检验分析可得,其准确预报了降温的起止时间、降温趋势和幅度、以及最低温度出现时间,同时其对于最低气温的24h内全省的预报准确率达85%,为提前预报和及早开展服务提供了有利条件。
- 李静睿李玉婷
- 关键词：寒潮环流形势智能网格
- 陕西省近34年汛期极端降水事件变化特征分析被引量：3
- 2019年
- 利用陕西省100站自动站1985~2018年逐日降水资料,采用百分位法定义汛期极端降水事件的阈值,统计出陕西省汛期极端降水日数、极端降水量,并对其线性趋势、年代际变化、突变性和周期变化等进行了分析。结果表明:近34a来,陕西省汛期极端降水事件整体呈增长趋势,但趋势分布存在明显的空间的差异,榆林东南部极端雨日、极端降水量增长明显,关中中东部极端雨日和极端降水量的增长较小,部分地区的极端降水量还出现了下降趋势。极端雨日出现均值突变的特征,极端降水量具有显著的年代际变化特征和突变性;极端降水事件多体现年际变化特征,主要以准2a、2~3a的短周期为主。
- 李静睿
- 关键词：极端降水突变检验小波分析
- 陕南两次西南涡引发的短时暴雨对比分析
- 2022年
- 利用NCEP 1°×1°再分析数据资料、国家气象站常规地面和高空观测资料,安康及汉中多普勒雷达站资料,对2015年6月28日和2016年6月23日发生在陕西南部的由西南涡引发的两次暴雨过程(下文分别简称“6·28”过程和“6·23”过程)进行综合对比分析。结果表明:这两次过程都受地形、西风槽和中低层低涡影响,“6·28”过程系统移动缓慢,低层水汽输送更强,整个过程降水时间长;“6·23”过程中低层的比湿梯度大,除了受低层低涡的辐合作用,还受锋面次级环流的动力抬升作用,垂直上升运动强烈,雨强更强。两次过程中高层都存在干冷空气侵入,从而增大了大气的不稳定度和垂直涡度,使得降水强度增大,中高层干冷空气侵入的强度及时间可作为短时暴雨开始时间的预报着眼点。多普勒雷达图上,两次过程都存在反射率因子强度大于45 dBz的强对流云团,与强回波中心相应的2.4°仰角基本速度图上在中层都存在风速大于12 m/s的大风速中心或正负速度对而形成的强辐合。
- 李静睿
- 关键词：短时暴雨次级环流湿位涡
- 关中西部致灾大冰雹天气分析被引量：3
- 2021年
- 利用高空及地面天气图、宝鸡多普勒雷达资料,分析了2015年7月18日和2016年6月12日关中西部陇县两次大冰雹强对流天气成因及雷达特征。分析表明,两次过程环境条件比较一致,冷涡槽后西北气流携带的冷空气形成了对流不稳定层结有利条件,地面露点锋是强对流的触发机制。2015年7月18日冰雹是由中气旋的超级单体风暴产生,2016年6月12日冰雹是强单体风暴造成。两次过程中,持续的垂直累积液态含水量≥55 kg/m 2、反射率因子≥60 dBz和三体散射是大冰雹出现的重要特征。雷达冰雹指数(HI)、风暴追踪信息(STI)等产品可作为提前发布强对流天气预警的参考。
- 孟妙志任欢李静睿乔丹杨
- 关键词：大冰雹超级单体风暴
- 2021年4月陕西一次极端暴雨过程的成因诊断被引量：4
- 2022年
- 2021年4月23日陕西东南部出现了大范围暴雨天气,共有18站日降雨量超过4月日雨量极值,较为罕见。利用常规高空、地面观测资料及ERA5再分析资料(0.25°×0.25°)对该暴雨过程成因及极端性进行诊断,结果表明:500 hPa高原槽前强西南气流带来的正涡度平流有利于低空急流的增强以及低涡的发展和维持。该过程有两支强水汽输送带,一支为偏南风水汽输送带,另一支为热带气旋外围的偏东风水汽输送带,700 hPa切变线以及850 hPa西南低涡给陕南带来显著的水汽辐合,持续充沛的水汽供应及辐合使得强降雨维持较长时间,从而形成暴雨。探空上有明显锋面逆温,锋区由南向北呈倾斜结构,锋生主要由辐合项和水平变形项贡献,其中水平变形项以伸缩变性项为主。西南暖湿气流沿着低层冷垫爬升,中低层大气的风速、风向切变以及锋生造成强烈水汽辐合上升,同时偏南急流沿着秦岭和大巴山迎风坡的强迫抬升进一步增强了降水。标准化异常(SD)诊断显示,700 hPa、850 hPa超过3σ的异常偏强偏南风水汽输送以及850 hPa超过3σ异常偏强的偏东风水汽输送,造成陕西整层水汽含量异常偏大,同时由于中层辐合加上锋生造成的垂直环流,使得陕西东南部上升运动较气候态异常偏强3σ,造成4月份陕西极端暴雨过程。
- 赵强彭力李文耀李静睿李静睿
- 关键词：低空急流低涡变形场锋生
- 一次鄂豫川陕交界处短时暴雨诊断分析被引量：1
- 2021年
- 应用常规高空和地面观测资料、FNL(1o×1o)逐6 h再分析资料,对2016年6月23日发生在副热带高压外围由冷锋触发的一次暴雨机制进行综合诊断分析。结果表明:本次暴雨降水时段集中,主要是发生在午后到傍晚,且小时雨强大,具有明显的突发性特征。通过对湿位涡的时间演变和空间分布分析发现,强降水开始于对流层中低层MPV1由负值向正值逐渐转换时期,以及MPV2由正值向负值开始转变的过渡时期;强降水区主要位于MPV1 <0与MPV2> 0的重叠的区域,同时正、负值过渡区域等值线最密集处也与本次过程中两个暴雨中心落区有较好的相对关系。本次降水过程中锋生函数的各项在中低层共同作用于锋生,倾斜项的贡献要大于水平散度项和水平变形项,同时在短时暴雨开始发生时总锋生函数在暴雨区明显增大。降水过程中,锋面触发暖湿气流爬升,与高低空急流耦合构成的次级环流的上升支位置重合,进而在地面锋前形成深厚而宽广的上升运动,这为本次短时暴雨的产生提供了有利的动力条件。
- 李静睿刘佩佩刘佩佩陈小婷
- 关键词：短时暴雨湿位涡锋生函数假相当位温次级环流
- CLDAS和GLDAS土壤温度数据在陕西省的适用性评估被引量：5
- 2021年
- 利用陕西省2016年97站逐日5cm土壤温度观测数据,结合相关系数、平均偏差和均方根误差等统计参数,评估了中国气象局陆面数据同化系统CLDAS2.0和美国全球陆面数据同化系统不同陆面模式(Noah-GLDAS2.1,Noah-GLDAS1,CLM-GLDAS1)土壤温度数据在陕西省的适用性。结果表明:(1)CLDAS2.0在陕西省的相关系数最高,均方根误差最小,Noah-GLDAS2.1次之,Noah-GLDAS1最差。(2)从陕西省3个区域的时间演变序列的分析可以看到,CLDAS2.0和Noah-GLDAS2.1能很好模拟出土壤温度的季节变化以及日变化,Noah-GLDAS1、CLMGLDAS1对于日变化的模拟较差,且前两者偏差也明显小于后两者。(3)Noah-GLDAS2.1在陕北与关中地区土壤温度模拟能力与CLDAS2.0相差无几,但在陕南地区CLDAS2.0要好于Noah-GLDAS2.1。总体来看,CLDAS2.0对陕西省土壤温度模拟能力最好,在陕西省有着更好的适用性。
- 刘佩佩宋海清宋海清李静睿
- 关键词：土壤温度
