龙泉驿地区降水的多尺度特征及集中性研究

针对强降水是龙泉驿地区滑坡泥石流等地质灾害产生的重要诱因的问题,通过趋势分析法、Morlet小波分析方法、统计分析等分析了龙泉驿地区降水整体趋势,年、季降水量及降水日数的多尺度变化特征,及月、旬、日降水的集中性特征。结果表明,龙泉驿地区年季降水量总体呈下降趋势,但2006年后降水量开始显示出增加趋势。年降水量显示出3年、9年左右的准周期震荡,降水13数周期震荡则比较复杂。2008年以后龙泉驿地区年、季降水处于丰水期,降水集中性显著,降水强度有增大趋势,夏秋季有发生地质灾害的可能性。可诱发龙泉驿地区地质灾害的主要降水时段和降水比重极值时段为7、8月,1980年代初中期降水集中性主要出现在7月份,1980年代中后期至2000年代主要出现在8月份。19--25旬是降水的集中性时段,而日降水高峰时段出现在0：00～7：00时段尤其是2：00～5：00时段。     

双流县冬草莓低温风险分析及区划

在双流县冬草莓农业气候区划的基础上,通过双流县冬草莓生产低温气象灾害分析,确定低温灾害指标:P1: 12月至次年 2月日最低气温<0℃日数;P2: 12月至次年 2月日平均气温<5℃日数;P3: 11月至次年 2月 >5℃有效积温。根据各低温灾害指标不同强度确定出减产率 (Qni)。用G=ΣPniQni式计算出各单元区低温灾损率。用F=G· (1 -Z)(Z:为抗灾指数)式计算出风险指数。利用风险指数将双流冬草莓生产区划分为:轻度风险区;中度风险区及重度风险区。并进行了分区评述及抗灾生产建议。     

成都地区地基GPS观测网遥感大气可降水量的初步试验

利用首个成都地区地基GPS观测网2004年7～9月30s间隔的测量数据，通过Bernese GPS SoftwareV4．2解算出30min间隔的天顶总延迟量，结合自动气象站获得的气象资料计算出30min间隔的GPS遥感的大气可降水量。与根据气象探空站探测资料算出的可降水量进行统计对比，确定出本次GPS遥感可降水量试验的精度为3．09mm，两种可降水量时间序列呈现高度的一致性。同时验证了计算对流层加权平均温度的Bevis经验公式在成都地区的适用性。     

双流县冬草莓低温风险分析及区划

在双流县冬草莓农业气候区划的基础上,通过双流县冬草莓生产低温气象灾害分析,确定低温灾害指标:P1:12月至次年2月日最低气温＜0℃日数;P2:12月至次年2月日平均气温＜5℃日数;P3:11月至次年2月＞5℃有效积温.根据各低温灾害指标不同强度确定出减产率(Qni).用G=∑PniQni式计算出各单元区低温灾损率.用F=G·(1-Z)(Z:为抗灾指数)式计算出风险指数.利用风险指数将双流冬草莓生产区划分为:轻度风险区;中度风险区及重度风险区.并进行了分区评述及抗灾生产建议.     

华西秋雨天气过程中GPS遥感水汽总量演变特征

利用成都地区地基GPS观测网2007年9-11月的观测数据, 结合自动气象站资料计算出30 min间隔GPS遥感的大气水汽总量(GPS-PWV)。将成都地区秋季降雨分为阵性降雨和连续性降雨(秋绵雨), 结合其他气象要素资料, 分析了GPS-PWV变化与成都秋雨之间的关系。结果表明:高值的水汽总量是产生降水的必要条件; 不同的降水过程, GPS-PWV的变化幅度、极值水平和持续时间存在明显差异。水汽的增长、上升运动的增强和温度的减少是造成阵性降水的主要原因; 而秋绵雨过程中, 水汽的增长和地面露点温度差与降水过程有较好的对应关系。     

地基GPS遥感的成都地区夏季可降水量的日循环合成分析

利用成都地基全球定位系统(GPS)观测网2004年7~9月的观测数据,结合自动气象站获得的气象资料计算出GPS遥感的可降水量(PWV).与气象探空站观测资料算出的可降水量进行对比,确定出本次GPS遥感可降水量的精度为3.09 mm.并对成都、郫县夏季PWV的日循环特征进行了合成分析.结果表明:PWV呈明显的日循环,最小值出现在8:00(北京时间),成都和郫县分别为40.5 mm和35.0 mm;最大值出现在17:00左右,成都和郫县分别为43.5 mm和38.0 mm.白天PWV的变化较大,夜间相对稳定,日变幅为3 mm.在盛夏静稳型天气下,成都地区的PWV日循环特征与地面气温基本一致,皆受太阳辐射日变化的控制.降水日变化的一个显著特点是降水主要发生在夜间,当PWV在下午达到最大之后,主降水阶段开始,使PWV明显减少,同时使地面空气比湿迅速增大;当PWV下降到一个稳定状态后,主降水过程随之结束.大气水汽总量的积累和释放与地面降水有较好的对应关系,PWV的持续性递增和持续性递减预示着降水的开始和结束.