四川省降雨灾情时空分布及其与雨量相关特征分析

利用四川省2002—2020年降雨灾情数据和156个国家气象观测站及5727个区域气象观测站逐日、逐小时降雨资料，分析四川省降雨灾情时空分布及其与雨量特征的联系。结果表明：四川省近年来降雨灾情数量增长明显，盆地西部、南部灾情数量最多，密度最大，凉山州和盆地东北部死亡人数最多。灾害主要发生在6—9月，灾情分布有从盆地东北部、南部向西部发展，最后到东北部的趋势。盆地在有大暴雨出现时灾害发生可能性最大，致灾频率50%以上，暴雨致灾频率20%～40%;攀西地区暴雨出现时致灾频率20%～30%;川西高原暴雨天气过程较少，大雨出现时致灾频率最大，为10%～30%。最大小时雨量盆地区在10 mm以下的灾害主要发生在盆南和盆东北，盆西在各个雨量等级范围内占比都较大，攀西地区灾害主要集中在10～40 mm，川西高原为20 mm以下。最大日降雨量小于50 mm的灾害主要分布在盆南，超过300 mm的主要发生在盆西北，50～100 mm以盆南和盆西南为主，攀西地区50～100 mm占比最大，川西高原为25～50 mm。     

西安市暴雨预警信号1 h标准本地化修订研究

利用1991—2021年西安市7个国家级地面气象站及2011—2021年西安市157个区域气象观测站逐小时降水数据,采用滑动累加的算法构建1 h、3 h、6 h、12 h不同时间间隔降雨量数据集。对上级推荐的关中地区暴雨预警信号1 h降雨量阈值参考标准在西安的适用性进行了讨论,并利用百分位法,结合西安暴雨灾害风险普查中短历时降水不同历史重现期数据成果,同时考虑西安城市排涝能力,在关中地区暴雨1 h标准参考阈值基础上,提出2种西安市暴雨预警信号1 h标准本地化备选修订方案。利用2015—2021年西安市气象观测站逐小时降水数据,分别对上级推荐及2个备选1 h雨量标准修订方案中,符合不同等级暴雨预警信号标准的降雨过程进行统计评估,得到西安市暴雨预警信号1 h新标准,并开展对外模拟试点发布,取得良好的服务效果。     

新疆南疆暴雨洪涝灾害风险区划

利用2010—2020年南疆气象观测逐小时降水及各县暴雨洪涝灾情数据，将灾损指标按百分位法划分为4个等级。基于GIS技术的自然断点法，从暴雨事件和孕灾环境方面，将暴雨洪涝灾害危险性等级划分为低、中低、中高、高4级。结果表明：受灾人口特重区域在和田地区洛浦县、墨玉县和于田县；直接经济损失特重在和静县、沙雅县、乌什县；农作物受灾特重在阿克苏地区沙雅县、喀什地区英吉沙县和岳普湖县。6 h、12 h、24 h最大降水量可作为南疆暴雨洪涝灾害的气象致灾因子，北部高于南部，西部高于东部，山区高于平原；暴雨洪涝灾害风险高区主要集中在和田地区于田县南部山区、阿克苏地区西部北部山区、喀什地区泽普县、巴州北部轮台县山区。     

乌江流域极端降水时空分布特征及重现期分析

基于1960—2016年乌江流域41个气象站的逐日降水观测资料,利用线性倾向估计、滑动平均、累积距平等方法计算趋势系数和气候趋势,分析了研究时段内乌江流域年暴雨等级面雨量、年平均最大日降水量、年平均极端持续强降水次数和对应降水量的时空分布特征,分析表明:(1)乌江流域年暴雨等级面雨量和日数呈显著增加趋势(均通过α=0.05显著性水平检验),而暴雨强度呈不显著性增加趋势;5—10月各旬暴雨等级面雨量及日数变化基本一致,5月中旬至8月上旬呈单峰型分布,暴雨强度呈波动增减分布。(2)近57 a乌江流域年平均最大日降水量年代际变化比较明显。(3)乌江流域发生极端持续强降水年平均次数呈不显著的减少趋势,但极端持续强降水量呈不显著的增加趋势。采用耿贝尔极值Ⅰ型分布法计算了乌江流域5个代表站不同重现期日最大降水量值,发现不同站点日极端最大降水量重现期水平差异明显,重现期时间尺度存在临界点,约为50 a。     

福建区域性暴雨过程综合强度定量化评估方法

该文以福建省为例,探讨了区域性暴雨过程的识别方法和综合强度评估模型。采用福建省66个国家级气象观测站1961—2010年逐日降水量资料,首先在给定区域性暴雨过程识别方法的基础上,筛选出941次区域性暴雨过程;其次选取区域最大日降水量、区域最大过程降水量、区域暴雨范围和区域暴雨持续时间4项暴雨过程指标,采用百分位数方法分别确定4项指标的等级划分标准;采用相关系数法确定各指标权重,构建福建区域性暴雨过程的综合强度评估模型,并给出福建区域性暴雨过程的综合强度等级划分标准。业务服务和历史事件验证表明:采用该方法的评估结果较为合理,且与历史重大暴雨事件具有良好的一致性。     

山东省区域性暴雨事件时空变化特征及个例分析——以台风“利奇马”暴雨过程为例

利用山东省123个国家地面气象观测站1961—2019年逐日、逐小时降水量资料,在定义区域性暴雨事件的基础上,选取最大过程降水量、最大日降水量、最大1 h降水量、暴雨站数和过程持续时间作为评估指标,构建山东省区域暴雨事件和单站暴雨事件综合强度评估模型。针对判别出的545次区域暴雨事件,进行时空特征分析。结果表明,山东省区域暴雨事件发生次数呈现波动变化、缓慢下降趋势,但平均综合强度呈现缓慢上升趋势,且2011年以来上升趋势显著。区域暴雨事件集中发生于7、8月,其中以7月发生次数最多,8月平均综合强度最高。降雨中心主要分布于半岛东部和鲁南地区,不同时段分布配置略有不同,但差别不大。历史回算结果与灾情记录一致性较高,以台风"利奇马"暴雨过程为例,通过分县灾情验证表明暴雨事件综合评估模型评估结果较为合理,尤其对历史重大暴雨事件吻合效果理想。     

山洪灾害气象风险预警指标确定方法研究

气象风险预警指标的确定是山洪灾害气象风险预报预警业务中的关键技术问题。采用前期影响雨量表征流域前期土壤含水量饱和度,并用四分位数法划分为4个等级;采用P-Ⅲ型频率分析法求得4个重现期(5、≥5、≥20、≥50a)的洪峰流量以及山洪发生前5个时间尺度(1、3、6、12、24 h)降雨量;以洪峰流量的4个重现期分别表征山洪灾害气象风险预警4个等级(Ⅳ、Ⅲ、Ⅱ、Ⅰ级),基于信息扩散技术建立气象风险等级与流域前期土壤含水量饱和度、不同时间尺度降雨量的信息矩阵,即气象风险预警组合指标。利用淠河流域历史降水与流量极值资料,以及2003—2012年17次典型洪水过程气象水文资料,建立5个时间尺度的山洪灾害气象风险4个等级预警组合指标,并利用40组独立洪水样本,对不同时间尺度气象风险预警组合指标进行应用检验,总体预警合格率达到70%,表明该方法应用于山洪灾害气象风险预警是可行的。     

1961-2019年新疆暴雨山洪灾害损失的时空变化特征

利用1961—2019年新疆86县(市)暴雨山洪灾害的5个灾情要素数据(死亡人数、倒塌房屋数、倒塌棚圈数、牲畜死亡数量、农作物受灾面积),采用比值权重法和无量纲化线性求和方法构建暴雨山洪灾害灾损指数,根据灾损指数的不同阈值范围将暴雨山洪灾害定量划分等级,并分析其时空分布特征。结果表明:(1)新疆暴雨山洪灾害主要出现在伊犁州、阿克苏地区和喀什地区,其中伊犁州伊宁县、巩留县、霍城县和尼勒克县最重,伊犁州暴雨山洪的致灾危险性与其暴雨日数分布有很好的一致性。(2)新疆暴雨山洪灾害发生具有很强的季节性,在夏季6—8月危害性最大,其中灾害出现次数和死亡人数均在7月最多(与降水相关性最大)。(3)近59 a来新疆暴雨山洪灾害的强度呈上升趋势,年灾损指数随时间呈线性增长趋势,暴雨山洪灾害的强度在20世纪80年代中期明显增加,其年际变化与3—10月降水量、大雨日数、暴雨日数密切相关。     

广东暴雨洪涝灾害损失定量评估

广东暴雨强度大、范围广、季节长,造成的灾害重、影响大。为合理、定量地评估广东暴雨洪涝过程强度及其损失,基于1994—2018年广东致灾暴雨过程和相应灾情资料,构建了广东暴雨过程综合强度评估模型和灾情指数模型,并采用百分位数法进行暴雨强度和灾情等级划分,以第60、第80、第90和第95百分位数为临界阈值,分别将致灾暴雨过程强度和灾情划分为弱(1级)、较弱(2级)、中等(3级)、较强(4级)、强(5级)和微灾、小灾、中灾、大灾、巨灾5个等级,进而分析了不同强度等级暴雨过程可能造成的人口、农作物、房屋和经济等承灾体损失。结果表明:(1)1994—2018年间,广东各等级致灾暴雨过程主要出现在4—9月的汛期,5—7月尤其多,要特别注意防御;(2)致灾暴雨过程强度等级与各类承灾体灾情指数存在显著正相关关系:随暴雨强度的增强,倒塌房屋数呈指数增长,受灾人口、死亡人数、农作物受灾面积和直接经济损失呈线性增长;(3)平均而言,当暴雨强度达到强(5级)等级时,受灾人口、死亡人数、农作物受灾面积、倒塌房屋数和直接经济损失标准分别约为187.19万人、22人、10.52×10^4 hm^2、1.12万间和13.07亿元。     

四川省暴雨过程强度及损失评估方法研究

利用1961—2015年四川省逐日降水资料、典型年份各区县暴雨灾情、GDP、人口和耕地面积资料,采用加权求和法建立基于归一化的过程降水量、最大日降水量和过程持续天数的暴雨综合强度指数及等级标准;基于经济损失率、人口受灾率和作物受灾率指标,采用灰色关联法确定灾害严重程度;利用相关分析法分别建立基于暴雨综合强度指数和基于暴雨灰色关联度的灾害损失评估模型,分析了各地不同重现期暴雨可能造成的经济损失率。结果表明:暴雨综合强度指数能够较好地揭示不同强度等级暴雨的时频和空间分布特征,暴雨过程造成的损失与暴雨综合强度指数和暴雨灰色关联度均显著相关,两种损失评估模型的拟合与试评估效果均较好,5 a一遇暴雨的经济损失率多在3%以下,50 a一遇暴雨的经济损失率多在3%以上,盆地北部和西部山区在5%以上,局地可达7%～9%。     

基于GIS的榆林市暴雨灾害风险区划

利用陕西省榆林市12县区气象站1951—2011年暴雨资料及所属162个区域自动气象站2007—2011年暴雨资料进行统计,按照百分位法划分暴雨等级;结合全市年降水量分布特征及地形、经济、人口等资料,确定暴雨灾害的孕灾环境、致灾因子、承灾体易损性等区划要素;应用ArcGIS技术对各项区划因子进行小网格模拟计算,并赋予不同权重,通过综合运算得到榆林市暴雨灾害分布图,应用GIS的自然断点法及经验订正法,将全市暴雨灾害划分为高风险、次高风险、中风险、次低风险及低风险5个等级。区划结果表明：榆林市北部府谷、神木县和南部子洲、吴堡县暴雨多发,灾情重,灾害风险等级最高;西部定边、靖边暴雨最少,灾害风险等级最低。     

泰安市近50a暴雨时空变化特征研究

利用山东省泰安市1961—2010年6个国家级气象观测站及2008—2010年86个区域站日降水量资料,采用小波分析、Mann-Kendall突变检验、滑动t检验与Yamamoto检验等方法,统计分析了近50a泰安市暴雨次数和暴雨量的时空变化特征。结论如下：泰安市单站暴雨发生最频繁,但区域性暴雨、大范围暴雨对该市暴雨次数和暴雨总量的多寡起主要影响;暴雨次数与暴雨总量以泰山为中心向西、南和东南递减;泰安市近50a年均暴雨量普遍存在27～28a和9～11a的周期振荡,以及80年代以后的16～17a的周期振荡;近50a泰安市暴雨量整体呈缓慢上升趋势,暴雨量极端偏多偏少事件所占概率较少,且在统计时段无明显突变发生。     

贵州省区域性强降水过程评估方法初探

采用贵州省84个国家级气象观测站1961—2017年逐日降水量,根据拟定的强降水过程判断条件,对区域性强降水过程进行识别,选取气候标准期内每次过程的持续天数、总雨量、总站次、暴雨量、暴雨站次5个指标,进行正态化和标准化处理。采用主成分分析方法确定各指标权重,得到贵州省区域性强降水过程的综合强度评估模型,并进行等级划分。结果表明,综合强度评估值与历史强降水事件具有较好的一致性,为强降水定量评估提供了一定的科学依据和基础。     

2010—2016年江西省暖季短时强降水特征分析

利用江西省2010—2016年5—9月1597个观测站逐小时降水资料对江西省短时强降水进行统计分析。采用REOF将降水场划分为5个区域：赣北南部（Ⅰ区）,抚州市及赣州中部（Ⅱ区）,赣北北部（Ⅲ区）,赣南南部、北部（Ⅳ区）以及赣中西部（Ⅴ区）。短时强降水高频区主要分布在山地及河谷附近,分别为湘赣交界罗霄山脉东侧、武夷山西侧、信江河谷、乐安河谷和昌江河谷。河谷附近短时强降水频次以昌江河谷最高（16.9次/a）,山地附近最高在罗霄山脉东侧（12.6次/a）,极端短时强降水分别位于上饶市东北部山区（3.7次/a）及九岭山南侧的锦江河谷（3.3次/a）。短时强降水主要发生在5月第3候,6、7月第3~4候以及8月第2~3候。Ⅳ、Ⅴ区具有单峰型的日变化特征;Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ区具有双峰型的日变化特征。主峰基本集中在下午17时;次峰在上午08—10时。短时强降水对暴雨贡献率基本在40%以上,Ⅰ、Ⅱ区的暴雨天气过程将近一半是由短时强降水贡献的。信江河谷是暴雨雨量中心,但并不是短时强降水雨量中心;昌江河谷与武夷山西麓既是暴雨中心也是短时强降水中心。     

热带气旋致灾因子综合影响强度评估指标研究

整理了1949—2008年311例热带气旋影响浙江时各气象站的风雨资料、海洋观测站风暴潮资料、灾情资料等，用典型相关分析、历史灾情反演等方法建立了反映热带气旋致灾因子(风、雨、风暴潮)综合影响强度和影响范围的评估模型与等级指标。研究结果将浙江热带气旋致灾因子综合影响强度分为5级，1级最强。根据评估模型与指标对311个热带气旋进行了等级评价，并分析了各等级影响强度出现频率的空间分布特征。研究表明，1～5级影响热带气旋都有可能给浙江省带来损失，特重灾情一般由1级影响热带气旋造成，2级影响热带气旋带来的灾情也很严重，年均1.1个热带气旋的综合强度在3级以上，有可能带来较严重灾情；全省各地受热带气旋影响的强度自东而西递减，其中1级(特强)影响区域主要在东部沿海地区。     

2016年汛期中国降水极端特征及与1998年对比

本文利用国家气象信息中心提供的1961—2016年全国2341个气象观测站日和小时降水量资料,分析了2016年中国汛期降水的极端特征,并与1998年进行比较。主要结论如下：2016年汛期全国平均降水量为1961年以来历史同期最多,共有140站汛期降水量突破1961年以来历史同期极大值,有112站出现历史次极大值,比1998年分别偏多54和47站。1998年降水极值主要出现在东北和长江中上游地区,2016年主要出现在华东地区,而且范围更加集中。共出现6972站次暴雨,其中大暴雨1251站次,为1961年以来最多。44次大范围暴雨过程持续时间达90 d,总体呈现“中间强、前后弱”的特征。有417站出现日降水量极端事件,其中88站突破历史纪录,创1961年以来新高;最大小时降水量共有113站突破历史极值,比1998年偏多29站。从空间分布来看,日降水量极端事件2016年主要位于华东和华北地区,1998年集中在中部地区;破纪录小时降水2016年主要在西部地区,而1998年东部地区更为突出。     

2016年汛期中国降水极端特征及与1998年对比

本文利用国家气象信息中心提供的1961—2016年全国2341个气象观测站日和小时降水量资料,分析了2016年中国汛期降水的极端特征,并与1998年进行比较。主要结论如下:2016年汛期全国平均降水量为1961年以来历史同期最多,共有140站汛期降水量突破1961年以来历史同期极大值,有112站出现历史次极大值,比1998年分别偏多54和47站。1998年降水极值主要出现在东北和长江中上游地区,2016年主要出现在华东地区,而且范围更加集中。共出现6972站次暴雨,其中大暴雨1251站次,为1961年以来最多。44次大范围暴雨过程持续时间达90d,总体呈现"中间强、前后弱"的特征。有417站出现日降水量极端事件,其中88站突破历史纪录,创1961年以来新高;最大小时降水量共有113站突破历史极值,比1998年偏多29站。从空间分布来看,日降水量极端事件2016年主要位于华东和华北地区,1998年集中在中部地区;破纪录小时降水2016年主要在西部地区,而1998年东部地区更为突出。     

基于FloodArea模型的呼和浩特市城区大青山南麓山洪致灾临界雨量研究

以呼和浩特市城区北部大青山南麓山洪沟流域为研究区域,利用流域内国家气象站以及区域气象站逐小时降水数据、数字高程模型DEM数据、土地利用数据等资料,采用FloodArea淹没模型,对1998年7月12日和2020年8月1日暴雨时段进行洪水动态淹没模拟和效果检验。结果表明：对于1998年7月12日暴雨过程,F1oodArea水动力模型模拟结果与实际情况较为吻合,该流域内9条山洪沟洪水淹没深度与累计9小时滑动面雨量的相关性最好,并构建了面雨量与淹没深度的回归关系方程,基于隐患点3个风险等级,最终确定了不同等级下的临界面雨量,以红山口沟为例,分别为69.9mm(1级),39.3mm(2级),17.2mm(3级)。对于2020年8月1日暴雨过程,模型模拟结果基本与山洪过程一致,也证明了上述线性回归模型的适用性,为今后进一步建立全市山洪灾害预报服务奠定了基础。     

北京“7·16”暴雨诱发地质灾害成因分析

从2018年7月16日北京暴雨过程雨情和地质灾害灾情出发,介绍了此次过程的地质灾害气象预警及检验;并基于北京区域地质灾害易发度信息,结合多源融合定量降水估测(QPE)驱动CREST水文模型模拟径流量与土壤湿度特征、过程雨强特征,分析了北京本次地质灾害气象成因。结果表明,北京北部和西部处于地质灾害中、高易发区,区(县)小时累计面雨量达到50 mm以上易发生灾害,降水持续24 h后是地质灾害的高发时段,灾害常发生于雨强较大峰值后的15 h内;基于雨强-降水持续时间推求的地质灾害致灾临界雨量阈值对北京地区地质灾害气象预警有一定的借鉴意义;基于水文模型的北京区域径流量、坡面径流深、土壤湿度等水文过程要素模拟对预警也有较好的指导意义。     

千岛湖旅游主要气象灾害分析及防御对策

调查、收集、整理了千岛湖景区主要气象灾害与旅游经济发展关系,分析认为影响千岛湖旅游主要气象灾害为暴雨、大风、雷暴、大雾灾害。统计了千岛湖站(淳安国家基本气象观测站)及淳安县95个区域自动气象站2007—2016年的暴雨、大风、雷暴、大雾4种灾害性天气的统计资料,借助Grads、Arccmp等软件工具,绘制了影响千岛湖旅游主要气象灾害月际变化及区域分布情况。结合千岛湖旅游气象灾害防御风险,针对性提出建设千岛湖景区旅游气象灾害防御系统及景区旅游气象灾害预警信息发布平台的建设思路。