云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- 龙柯吉

龙柯吉: 作品数：52被引量：519H指数：15; 导出分析报告; 供职机构：四川省气象局更多>>; 发文主题：四川盆地降水暴雨实况暴雨过程更多>>; 发文领域：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>>; 发文期刊：《成都信息工程大学学报》《热带气象学报》《沙漠与绿洲气象》《气象》更多>>; 所获基金：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中国气象局气象关键技术集成与应用项目更多>>

基于稠密雨量观测的四川省复杂地形降水特征分析: 《高原气象》2025年第2期302-310,共9页周秋雪康岚龙柯吉冯良敏; 中国气象局气象能力提升联合研究专项重点专项(22NLTSZ006);中国气象局创新发展专项(CXFZ2023J067,CXFZ2024J013,CXFZ2023J028);四川智能网格预报创新团队项目(SCQXCXTD-202201);四川省科技厅自然科学基金面上项目(2023NSFS0244);四川省重点实验室项目(SCQXKJYJXMS202112)。; 基于四川省空间稠密的3454个站点逐小时降水资料及高精度格点海拔高度资料,对四川省7个区域近10年的降水特征进行分析。研究发现:(1)四川省汛期雨量有三个大值中心:盆地西南部雅安、盆地西北部安州区和攀西地区南部盐边,其中安州区是全...; 关键词：四川强降水陡峭地形夜雨汛期

四川盆地两次持续性极端暴雨对比分析: 《气象》2025年第3期269-284,共16页肖红茹周春花龙柯吉谌芸但玻; 国家自然科学基金项目(52239006,41930972,41975001,91937301);中国气象局创新发展专项(CXFZ2023J016);中国气象局西南区域气象中心创新团队基金(XNQYCXTD-202202)共同资助。; 2020年8月10—13日、14—18日(分别简称“8.10-13”“8.14-18”),四川盆地连续出现两次持续性极端暴雨天气过程,降水强度大,落区高度重叠,引发次生灾害导致人员伤亡和巨大经济损失。为了深入认识极端暴雨发生发展机制,理解其致灾机理,...; 关键词：四川盆地极端暴雨短时强降水 MCC MCS 对比分析

2008—2022年四川省强降雨的时空特征: 《沙漠与绿洲气象》2025年第1期174-181,共8页周秋雪龙柯吉王皓冯良敏徐琳娜; 四川省科技厅自然科学基金面上项目(2023NSFSC0244);四川省中央引导地方科技发展专项(2023ZYD0147);四川省重点实验室项目(SCQXKJYJXMS202312)。; 基于2008—2022年四川省1008个气象站逐小时雨量资料和高精度地形数据,分析四川省强降雨和极端降水时空特征,结果表明:强降雨日较强降雨量增长更显著,且四川省不同地区的变化趋势有明显差异。近15年强降雨和极端降水均以川西高原增长最...; 关键词：四川夜雨强降雨极端降水地形

四川复杂地形下雷暴大风客观预报方法研究: 《气象》2025年第1期57-67,共11页龙柯吉康岚黄晓龙陈朝平但玻周威张武龙; 国家重点研发计划(2021YFC3000905);高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室科技发展基金项目(SCQXKJYJXZD202201);四川省气象局智能网格预报创新团队(SCQXCXTD-202201);中国气象局创新发展专项(CXFZ2023J016);四川省科学技术厅重点研发项目(2024YFFK0407)共同资助。; 地形复杂的四川地区,虽然雷暴大风发生频次较低,但造成的影响重大,现有的客观预报产品较少且时间分辨率低,为进一步提升四川复杂地形下雷暴大风预报准确率,综合考虑地形因子、模式物理量因子和时间因子,根据海拔高度将四川分为高海拔区...; 关键词：复杂地形雷暴大风机器学习时间降尺度

四川省汛期小时极端降水精细化特征: 《西南大学学报（自然科学版）》2024年第10期167-176,共10页王佳津王皓王春学龙柯吉; 四川省科技厅自然科学基金面上项目(2023NSFSC0244);四川省中央引导地方科技发展专项(2023ZYD0147);中国气象局雷达重点开放试验室项目(2023LRM-A01);四川省科技计划重点研发项目(2022YFS0542);中国气象局西南区域气象中心成渝双城经济圈气象服务技术创新团队项目(XNQYCXTD-202203)。; 使用2012-2021年四川省2985个气象站5-9月逐小时降水资料,分析了小时极端降水的精细化特征.研究结果表明:四川省汛期小时降水在第99百分位出现转折性变化,小时极端降水阈值随海拔升高而减小.总体上小时极端降水贡献率四川盆地最高,攀西...; 关键词：四川省小时极端降水百分位阈值时空变化趋势

多模式对四川盆地强降水过程的预报性能检验被引量：1: 《干旱气象》2024年第3期473-483,共11页龙柯吉杨康权康岚; 四川省科技计划重点研发项目(2022YFS0542);四川省科技厅中央引导地方科技发展专项(2023ZYD0147);中国气象局创新发展专项(CXFZ2021J027、CXFZ2021Z007);四川智能网格预报创新团队;高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室科技发展基金(重大专项SCQXKJZD202101、研究型业务重点专项SCQXKJYJXZD202201、重点专项SCQXKJZD2020002)共同资助。; 为进一步认识当前数值预报模式的预报能力,选取2018—2020年发生在四川盆地的47次强降水过程进行分型,再基于多源降水融合产品和地面观测资料,通过TS评分、时空滑动等方法对欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weat...; 关键词：检验评估时间滑动空间滑动三源融合降水过程分型

四个数值预报模式对四川强降水过程预报能力评估: 《干旱气象》2024年第2期315-323,共9页王彬雁王佳津肖递祥龙柯吉; 四川省科技计划重点研发项目(2022YFS0542);中国气象局创新发展专项(CXFZ2021J027,CXFZ2023J016,CXFZ2024J013);四川省自然科学基金面上项目(23NSFSC0189);四川省气象局智能网格预报创新团队;国家重点研发计划“典型灾害天气公里级滚动预报关键技术研究与示范应用”项目(2021YFC3000900);2024年中国气象局复盘总结专项(FPZJ2024-111)共同资助。; 为衡量数值模式对强降水过程的预报能力,选取欧洲中期天气预报中心(the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)数值预报产品、国家气象中心区域中尺度数值预报产品(China Meteorological Administration Mesoscale...; 关键词：四川多模式目标对象强降水过程检验

基于高密度站点的四川复杂地形下大风特征分析: 《高原山地气象研究》2024年第1期69-77,共9页龙柯吉郭旭黄晓龙周威康岚; 国家重点研发计划重点专项(2021YFC3000900);高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室科技发展基金(SCQXKJYJXZD202201,SCQXKJZD202101);四川省气象局智能网格预报创新团队;四川省自然科学基金重点项目(2022NSFC0021)。; 基于四川省2016—2021年4—9月大风事件和闪电资料,将大风类型分为雷暴大风和一般大风,统计分析了两类大风的时空分布特征及与地形因子的关系。结果表明:四川地区两类大风均呈现高原多、盆地少的特征,大风类型普遍以一般大风为主,盆地...; 关键词：四川雷暴大风加密自动站复杂地形时空分布

基于多模式预报的四川盆地强降水订正方法被引量：3: 《暴雨灾害》2024年第1期54-62,共9页龙柯吉康岚肖递祥杨康权; 四川省自然科学基金重点项目(2022NSFC0021);中国气象局创新发展专项(CXFZ2021J027,CXFZ2023J016);高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室科技发展基金项目(SCQXKJZD2020002,SCQXKJYJXZD202201,SCQXKJZD202101);四川省气象局智能网格预报创新团队(SCQXCXTD-202201);四川省科技计划重点研发专项(2022YFS0542)。; 四川盆地地形地貌复杂,强降水预报难度大,对模式降水预报产品进行订正,是提升强降水预报质量的重要手段。本文选取2018—2019年发生在四川盆地的35次强降水过程,对ECMWF、CMA_MESO和SWC_WARMS三种模式的24 h强降水预报采用常规评分和空...; 关键词：多模式集成最优评分法空间平移检验三源融合降水

基于目标对象检验法的四川省两种数值模式暴雨预报对比分析被引量：1: 《气象与环境学报》2023年第6期44-50,共7页王佳津王彬雁肖递祥龙柯吉; 国家自然科学基金重点项目(91937301);四川省科技计划重点研发项目(2022YFS0542);中国气象局创新发展专项(CXFZ2021J027、CXFZ2023J016);中国气象局西南区域气象中心成渝双城经济圈气象服务技术创新团队项目;高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室研究型业务面上专项(SCQXKJQN202213、SCQXKJQN202214);高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室重点专项(SCQXKJZD2020002);中国气象局复盘总结专项(FPZJ2023-112)共同资助。; 根据2021年四川省31次暴雨过程预报偏差检验,选取ECMWF预报雨带明显偏西、CMA-MESO预报较好的3次个例,基于目标对象检验法对强降水落区(≥25 mm)从位置偏差、面积偏差、雨带走向和降水强度4个方面对两模式的预报偏差特征和主要原因进行...; 关键词：目标对象检验法 ECMWF模式 CMA-MESO模式

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