李万志
- 作品数：46 被引量：208H指数：10
- 供职机构：青海省气候中心更多>>
- 发文基金：中国气象局气候变化专项公益性行业(气象)科研专项青海省科技计划项目更多>>
- 相关领域：天文地球农业科学环境科学与工程水利工程更多>>
- 近37a柴达木盆地沙尘暴的时空变化特征及影响因子分析
- 2021年
- 利用柴达木盆地11个国家站1981~2017年逐月沙尘暴日数观测资料,采用线性回归、Morlet小波分析、Mann-Kendall(M-K)检验法等方法,对近37a内柴达木盆地沙尘暴的空间分布特征、盆地东西部和柴达木盆地沙尘暴日数时间变化趋势及影响因子进行了研究.结果表明:①柴达木盆地沙尘暴年平均日数在0.5~11.7 d之间,沙尘暴天气出现日数有两个高值中心为格尔木、茫崖均大于8d;沙尘暴天气出现日数有两个低值中心为大柴旦、德令哈均小于2d;②柴达木盆地沙尘暴日数年变化呈波动减少趋势,减少速率为1.2d/10a,柴达木盆地西部沙尘日数为东部的2.3倍,但东部的沙尘暴日数减少速率明显大于西部;③20世纪80年代开始至21世纪初期,柴达木盆地沙尘暴日数呈减少趋势.80年代沙尘暴日数偏多尤为明显,90年代略偏多,21世纪以来沙尘暴日数呈偏少态势;④4月为柴达木盆地沙尘暴日数最多的月份,共出现1d,占全年总日数的23%,10月出现沙尘暴日数最少;⑤柴达木盆地沙尘暴日数在1981~2017年间存在明显的季节变化特征,春季日数最多,为2.3 d,沙尘暴日数表现为春季>夏季>冬季>秋季的气候特征;⑥柴达木盆地沙尘暴日数突变分析结果并不明显,更多地表现为一种周期性波动;⑦沙尘暴日数在8~10a以上较大的时间尺度,9a左右的震荡周期最为明显,约为5,而对于8a以下相对较小的时间尺度上,2010~2015年存在约为3的震荡周期,其它周期信号强度均较弱;⑧大风日数、风速和平均气温既与沙尘暴日数有较好的相关性,又随时间发生显著的变化,是影响柴达木盆沙尘暴日数变化的最主要气候因子,其次为降水量、最高气温、水汽压对全年的沙尘暴日数有明显的影响.
- 陈宏松祁栋林韩廷芳石秀云李兴李万志
- 关键词：柴达木盆地沙尘暴时空分布特征相关系数
- 青藏高原东北部强冷空气次数变化特征及其影响
- 2019年
- 基于青藏高原东北部68个国家气象站资料,统计了1961—2015年各站和全区月、季、年强冷空气的次数资料,利用气候诊断方法分析了强冷空气的变化特征及其影响,结果表明:在空间尺度上,1961—2015年强冷空气次数全年20站、春季11站、夏季17站、秋季12站、冬季8站,呈显著的减少趋势。在时间尺度上,1961—2015年以来,青藏高原东北部年平均强冷空气次数每10年减少0.401次,呈显著的减少趋势;该区域夏季和秋季平均强冷空气次数每10年分别减少0.094、0.119次,也呈显著的减少趋势,春季和冬季每10年分别减少0.087、0.076次,减少的趋势不显著。在时段尺度上,青藏高原东北部年平均强冷空气次数1983—2014年呈显著减少趋势,而1962—1982年仅存在减少的趋势。1961—2015年青藏高原东北部年平均强冷空气次数减少是由年平均最低气温显著升高和年大风日数显著减少而导致的。
- 杨昭明时盛博张调风马占良李万志
- 关键词：强冷空气青藏高原东北部
- 2016年黄河上游流量持续偏枯成因分析
- 2017年
- 在强厄尔尼诺影响下,西太平洋及印度洋海温持续偏高,致使西太平洋副热带高压强度偏强,位置偏西,低纬度暖湿气流北抬,导致黄河上游地区始终处于高压控制,气温持续偏高,降水偏少,蒸发量偏大,尤其主要产流区降水量偏少幅度更为明显,导致黄河上游来水量长期处于偏枯甚至特枯状态,虽然2016年降水量接近常年值,来水量有一定的补给,但有限的降水无法弥补去年的亏空,加之2016年1—7月蒸发量偏大、6月、7月降水量又偏少,2016年来水量偏枯的状态仍维持。
- 李万志孔维强戴升
- 关键词：厄尔尼诺蒸发量黄河上游
- 气候变暖背景下乌兰县近20年气候特征分析被引量：1
- 2019年
- 统计1996～2016年乌兰县气温、降水等气象资料得出,年平均降水量为211.0mm。雨季时间为50d,非雨季时间为218d;年平均气温为4.2℃,夏季和秋季短暂、冬季漫长;平均相对湿度为41.8%,湿润天数为106d;平均风速为2.2m/s,年内风速相对较大时段所占的比例为24%;年降水量、年平均气温、年平均最高气温每10a分别增加45.281mm、0.299℃、0.609℃;年相对湿度、年日照时数、年总辐射、年平均气压、年平均风速每10a分别减少0.785%、24.891h、25.074MJ·m^(-2)、0.125hpa、0.261m·s^(-1)。
- 时盛博白文蓉张调风段丽君李万志董少睿
- 关键词：气候特征
- 青海同仁一次罕见冰雹天气诊断分析
- 2015年
- 利用常规气象观测资料、自动站资料、卫星云图,对青海2013年6月15日同仁罕见冰雹天气过程从天气形势、中尺度特征、物理量场、气象要素、云图演变等方面进行综合分析。结果表明:降雹前期同仁为高温高湿区,700hPa切变、地面辐合线和本地三小时降压中心促进了低空气流的强烈辐合上升、而中高空急流叠加加强了高空气流的辐散,500hPa低槽、地面冷锋触发不稳定能量释放;冰雹发生前,大气层结不稳定,沙氏指数有着减小的趋势,对流有效位能有着增大的过程,有着适合的0℃层与20℃层环境温度,0~6km之间存在着很强的垂直风切变,地面到500hPa等压面之间的垂直风切变值大约为4×10^(-3)s^(-1);自动站要素反应17-18时是冷锋过境时刻;斜压扰动云系尾部发展起来的强对流云团,具有非常明显中尺度对流系统(MCC)的特征,其形态演变移动预示降雹落区。
- 王敏郑志红李万志彭英超安永华
- 关键词：冰雹地面辐合线物理量特征垂直风切变
- 全球气候变化中的可可西里被引量：1
- 2017年
- 脆弱的人类最后净土
气候变化问题是关系到环境保护和社会可持续发展的重大科学问题，受到当前人类社会普遍关注。气候变化对自然生态环境和人类生存发展的环境造成了严重影响。
- 汪青春刘彩红李万志
- 关键词：全球气候变化社会可持续发展人类生存发展自然生态环境环境保护人类社会
- 气候变暖背景下青海汛期暴雨洪涝及次生灾害风险评估被引量：10
- 2019年
- 本文根据自然灾害系统理论和暴雨洪涝灾害风险评估原理,基于基础地理信息数据和历史灾情数据,旨在利用青海50个气象站1961—2017年汛期(6—10月)的逐日气温、降水数据,通过对暴雨洪涝致灾因子危险性及孕灾环境易损性的研究,对气候变暖背景下青海省汛期暴雨洪涝及次生灾害的风险进行评估,结果得出:(1)1961年以来,青海省汛期平均气温升高、降水增加,降水日数及强降水日数增多,极端天气气候事件频发(;2)由短时强降水及连续性降水造成的洪水、渍涝灾害及其引发的滑坡、泥石流等次生灾害呈增多趋势,且7、8月份为青海省暴雨洪涝及其引发的次生灾害的高发期,占汛期灾害发生次数的77.9%;(3)贵德县、兴海县、贵南县、共和县、同德县、化隆县为青海省汛期暴雨洪涝及次生灾害发生次数最多、风险最为严重的县。本研究通过开展暴雨洪涝及其引发次生灾害风险评估工作,对暴雨洪涝的早期预警以及防灾减灾措施的及时制定和实施具有重要意义,可为气象防灾减灾建设工作提供决策信息。
- 杨昭明李万志冯晓莉余迪
- 关键词：汛期暴雨洪涝次生灾害风险评估
- 格尔木沙尘暴特征分析及灾害风险区划研究
- 2020年
- 采用1961~2017年格尔木6个国家站沙尘暴逐日观测资料以及格尔木市的国土面积、人口数量、GDP、植被覆盖率、交通里程数、历年沙尘暴灾情等,运用统计分析方法进行数据处理,基于Excel和GIS进行图形处理。再利用GIS中自然断点法把格尔木沙尘暴灾害风险度划分为4个等级,分别为:低风险区、中等风险区、较高风险区、高风险区。针对风险区区分出不同防御区并提出相应的防御措施。
- 陈宏松李万志韩廷芳石秀云李兴祁玉佳
- 关键词：沙尘暴风险区划灾害
- 基于多源数据的三江源区雪灾风险评估
- 2023年
- 三江源区是青海省雪灾最为严重的地区,对畜牧业影响较大。利用1961—2020年逐日积雪深度气象资料分析了三江源区冬季雪灾时空分布特征,运用MOD10A1积雪遥感数据提取积雪覆盖天数,选择最低气温、雪灾强度及积雪覆盖天数作为致灾因子,高程和坡向作为孕灾环境,地均人口、牲畜存栏及土地利用类型作为承灾体,构建雪灾风险评估模型,并评估三江源区冬季雪灾风险。结果表明:三江源区冬季雪灾呈增加趋势,称多地区最为严重,进入21世纪后雪灾极端性明显加剧;称多、玛多等地因最低气温低、雪灾强度大及积雪覆盖天数多导致致灾因子危险性最高,孕灾环境敏感性自东向西增强,人口及牲畜存栏均在东部地区较多,而草地在中、东部地区广泛分布,因此三江源区以中等承灾体脆弱区为主;基于所选因子建立三江源区冬季雪灾风险评估模型,并进行雪灾风险评估,三江源区中部称多、达日、甘德、同德、泽库及玛沁西部为雪灾风险较高的地区。
- 余迪杜海荣郭娇李万志祁门紫仪时盛博
- 关键词：多源数据积雪雪灾风险评估
- 气象干旱监测指标在青海高原的适用性分析被引量：13
- 2018年
- 基于1986—2013年青海高原114个干旱个例和1981—2015年逐月、四季和年SPI指数、PA指数、K指数和MCI指数,通过对比逐年、四季不同等级干旱出现频率和实际干旱的吻合情况,评估不同干旱监测指数对典型干旱发展过程的刻画能力,主要得出以下结论：（1）SPI指数和K指数对总干旱发生频率的年代际变化具有很好的监测效果,但SPI对不同等级干旱的监测能力最强,K指数次之,PA指数、MCI指数对干旱年代际变化的监测能力较差。（2）SPI指数和K指数对春旱和夏旱的监测效果很好,对秋、冬季的干旱监测效果不理想,PA指数和MCI指数对四季干旱的监测结果有较大偏差。（3）SPI能很好地监测出干旱的发生区域和干旱的程度,K指数和PA指数监测的干旱程度有偏差,而MCI指数对干旱范围和程度均有很大的偏差。（4）SPI指数和K指数的监测结果符合干旱发生、发展过程,对干旱发生、发展过程的刻画较为合理,而PA指数和MCI指数基本不能反映干旱的发生发展过程。（5）综合来看,SPI指数对春旱和夏季监测效果最优,K指数次之,PA指数和MCI指数最差。
- 李红梅李林李万志
- 关键词：气象干旱K指数
