孙昭萱
- 作品数：9 被引量：58H指数：5
- 供职机构：四川省气候中心更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金公益性行业(气象)科研专项中国气象局气候变化专项更多>>
- 相关领域：天文地球更多>>
- 低频天气图方法在四川盆地夏季延伸期强降水预报中的应用
- 利用四川盆地2008-2013年夏季降水量资料以及500hPa风场资料,基于低频天气图预报方法,通过分析影响四川盆地强降水过程的500hPa低频天气系统的活动特征,对强降水时段对应的低频风序列做经验正交分解,分析低频系统...
- 孙昭萱马振峰杨小波杨淑群
- 关键词：降水预报
- 文献传递
- 低频天气图方法在四川盆地夏季延伸期强降水预报中的应用被引量：10
- 2016年
- 利用四川盆地2008~2013年夏季降水量资料以及500h Pa风场资料,基于低频天气图方法,通过分析影响四川盆地强降水过程的500h Pa低频天气系统的活动规律,对强降水时段对应的低频风序列做经验正交分解,分析低频系统的主要空间分布型及其流场配置。统计降水时段对应的低频系统空间位置、分布及持续出现频数,划分出与预测区域降水过程密切关联的8个低频关键区,主要包括中低纬的西太平洋副热带高压及台风的主要活动区（1）、南海附近地区（2）、阿拉伯海和孟加拉湾附近地区（3）,中高纬的蒙古至河套附近地区（5）和青藏高原及其以北的低频系统集中区域（6）这五个活跃关键区。计算各关键区低频系统历史周期发现低纬关键区（1、2、3）以及高原关键区（6）低频系统的周期都较短,而中高纬关键区（4、5、7、8）低频系统的周期相对较长。建立预测区域强降水过程的低频图预测模型。用此方法对2013年四川盆地延伸期强降水过程进行预报试验,发现预测6~7月上中旬的强降水过程效果较好,但对盛夏高温连晴伏旱时段（7月下旬~8月）的预报能力有所下降。
- 孙昭萱马振峰杨小波杨淑群
- 关键词：四川盆地
- 2022年西南地区极端高温干旱特征及其主要影响被引量：27
- 2022年
- 利用1961—2022年夏季(6—8月)西南地区441个国家地面气象站逐日基本气象要素观测资料,对2022年夏季西南地区的基本气候概况、高温干旱灾害的特征及其产生的主要影响进行分析。结果表明:此次极端高温干旱事件的严重程度实属历史罕见。2022年夏季西南地区平均气温历史同期最高,降水量历史同期最少,高温日数历史同期最多,极端最高气温历史同期最高。西南地区东部并发严重的气象干旱,特旱站数高达105站,主要发生在西藏中部、四川大部、重庆大部、贵州北部以及云南中部局部地区。受此极端持续的复合型高温干旱事件影响,西南地区东部部分农作物减产、甚至绝收;江河来水量出现“汛期返枯”的罕见现象;电网负荷创历史新高,加之水电发电量锐减,造成能源供应保障短缺;四川盆地东部、重庆西部发生多起森林火灾。本文力图从科学角度认识这次极端高温干旱事件,助力气象灾害风险评估业务发展,为提升防灾减灾和应对气候变化的能力提供支撑。
- 孙昭萱张强张强孙蕊
- 关键词：极端高温
- 低频图在贵州汛期延伸期强降水预测中的应用被引量：2
- 2018年
- 本文基于低频图方法对贵州省2011—2015年59次区域性强降水过程对应的500hPa低频流场进行EOF统计分析,建立贵州省强降水过程的统计预测模型,通过外推试验开展贵州2016年汛期延伸期强降水过程预测,利用回算试验的预测准确率评估该方法的本地适用性。结果表明:影响贵州强降水的6个低频关键区分别为贝加尔湖以西地区(40°~70°N,80°~110°E,1区)、贝加尔湖以东地区(40°~70°N,110°~150°E,2区)、中国西南地区东部至华中地区(25°~40°N,100°~120°E,3区)、西太平洋地区(10°~40°N,120°~140°E,4区)、孟加拉湾地区(0°~25°N,70°~100°E,5区)和中国南海地区(0°~25°N,100°~120°E,6区)。当1、4区出现低频反气旋,3、5区出现低频气旋,2、6区有配合其它关键区的低频系统活动的环流配置为贵州省强降水过程预测模型。2016年汛期强降水过程进行预测试验的预测准确率为39.2%,表明低频图方法在贵州省强降水过程预测中的应用效果较好。
- 李忠燕李忠燕孙昭萱张娇艳
- 关键词：强降水
- 高原季风发展机理及其在旱涝预测中的应用研究
- 马振峰齐冬梅杨淑群孙昭萱杨小波庞轶舒王春学刘佳甘薇薇王劲廷
- 该项目来源于国家自然科学基金面上项目：“高原季风发展机理及其对长江上游旱涝的影响”（40375031）、中国气象局新技术项目“川渝干旱灾害预测技术优化与应用”（CMATG2008M25） 和应对气候变化支撑项目（中气函[...
- 关键词：
- 关键词：高原季风旱涝预测气候变化
- 近50年西南地区秋雨监测指标的建立及成因分析被引量：9
- 2013年
- 利用西南地区四川、重庆、云南和贵州秋季降水量和日照时数资料,对西南地区秋雨极端天气气候事件的监测指标进行了探讨,最终定义连续5天以上日降水量大于等于0.1mm,且日照时数小于等于0.1h的天气过程为1次秋雨事件。以此指标得出西南秋雨事件主要发生在四川盆地中南部、重庆西部、云南东北部和贵州北部等地区,秋雨最强中心平均每年发生华西秋雨事件可达1.6次以上,年平均秋雨日数大于11天。近50年西南秋雨强度呈波动下降趋势。结合NCEP/NCAR同期的位势高度场、水汽场以及风场资料对西南秋雨的成因分析表明:在秋雨强年,500hPa高度场上极区气压偏高,中纬地区气压偏低,西风环流较弱,副高脊线易偏北,印缅槽较深。850hPa高度场上在西南秋雨较强的区域有一个明显的水汽汇,在风场上也有较强的来自孟加拉湾和印度洋水汽输送。垂直经圈环流和纬圈环流有明显的上升运动与之配置。
- 孙昭萱杨小波马振峰
- 关键词：大气环流水汽输送
- 2017年秋季四川阴雨寡照特征及成因分析被引量：5
- 2020年
- 利用四川省气象台站逐日降水、日照时数资料,NCEP/NCAR逐日及逐月再分析资料和NOAA提供的月平均海表温度资料,通过现代学统计方法研究了2017年秋季四川阴雨寡照的主要特征及其成因。结果表明:2017年9-10月四川秋绵雨天气特征明显,呈现出雨日偏多、日照偏少、阴雨寡照持续时间长等特点。9月对流层中层贝加尔湖至巴尔喀什湖地区上空为宽广倾斜的低压槽,有利于冷空气东移南下影响四川,同时西太平洋副热带高压偏强西伸,冷暖空气交汇于四川上空,形成持续性降水。10月对流层中层西太平洋副热带高压偏北偏西偏强和印缅槽加深共同作用,有利于来自孟加拉湾和西太平洋的水汽向四川输送,为四川带来持续性降水。进一步分析发现,9月Rossby波能量频散特征有利欧亚中高纬环流的持续和维持,能量频散是巴尔喀什湖至贝加尔湖地区上空低压槽稳定维持的重要原因。此外,9-10月赤道中东太平洋海温明显偏低,且不断加强发展,是西太平洋副热带高压偏强偏西偏北和印缅槽偏深的重要外强迫源。因此,由海温外强迫和Rossby波能量频散造成的大气环流异常,导致了9-10月四川秋雨期阴雨寡照天气的持续。
- 齐冬梅周长艳周长艳李跃清
- 关键词：西太平洋副热带高压海温异常
- 四川省滑坡灾害气象预报方法及其在延伸期-月尺度中的应用被引量：1
- 2021年
- 分析四川省2014—2018年滑坡灾害与前期降水量之间的关系,构建滑坡灾害气象预报模型,并验证模型在延伸期-月尺度中的应用效果,为四川省延伸期滑坡灾害预报工作提供理论参考。利用历史实测降水数据对四川省滑坡灾害发生的前45 d、35 d、25 d、15 d、10 d和6 d降水量进行统计分析,结果显示,滑坡灾害的发生与其相关性是逐步递减的;在此基础上,结合逻辑回归法分析滑坡灾害发生前2 d降水量的权重关系,得到降水诱发滑坡灾害概率值;再确定滑坡灾害预报模型的易发性背景值与降水诱发滑坡灾害概率值的权重系数;最后,分别计算川东、川西和川西南三个区域临界雨量,优化滑坡灾害预报模型。结果表明:四川省滑坡灾害发生当日、前1 d和前2 d降水量对灾害的影响权重分别为0.048、0.031和0.029;滑坡灾害模型的易发性概率值和降水诱发滑坡灾害概率值的权重参数川东为0.249和0.751,川西为0.655和0.345,川西南为0.501和0.499;分区域临界雨量计算结果有明显差异,川东地区临界雨量值最大,川西南地区次之,川西地区最小。利用CFSv2降水预报产品对滑坡灾害预报模型在延伸期-月尺度中的应用效果进行验证,证实模型对延伸期滑坡灾害整体有较好的预报效果。
- 柳锦宝陶星宇刘志红高瑜莲肖斌孙昭萱杨淑群
- 关键词：滑坡降水特征临界雨量
- S2S模式对四川汛期极端降水的预测技巧分析被引量：5
- 2021年
- 基于1995—2010年四川气象台站降水资料和世界气象组织次季节—季节(S2S)预测计划中8个模式的回报数据,采用命中率、误警率、Heidke技巧评分、误差和偏差5个指标评估分析了各模式对四川汛期极端降水事件的预测能力。结果表明,S2S各模式对四川极端降水的预测技巧整体较低,表现为“低命中率,高误警率,预测值远小于实际值,偏差较大”的特征。各模式的预测技巧随着起报时间的临近而提高,在天气尺度高于次季节尺度。各模式的最高定性预测技巧出现在川西高原南部,最低出现在盆地东部或攀西地区。预测偏差基本呈现出“盆地大,攀西地区次大,川西高原小”的分布特征,最大值均位于盆地西部沿山地区。各模式在汛期各月的预测技巧不同,定性预测技巧在主汛期尤其是盛夏高于其他时段,但定量预测技巧却在盛夏最低。综合定性和定量预测技巧,英国气象局(UKMO)和意大利国家研究委员会大气科学与气候研究所(CNR-ISAC)的模式分别在天气尺度和次季节尺度中对四川极端降水的预测能力较高。分区来看,对于盆地—攀西地区预测能力较高的模式与全省一致。而在川西高原,韩国气象局(KMA)的模式在天气尺度中预测能力较高,澳大利亚气象局(BoM)和CNR-ISAC的模式则在次季节尺度中预测能力较高。
- 庞轶舒秦宁生刘博孙昭萱杨淑群
- 关键词：极端降水
