浙江省滑波、泥石流多发区气象预警研究

在对浙江最主要的突发性地质滑坡、泥石流子体与降雨量的统计分析后,提出了有效降雨量概念,通过统计分析,获得了计算有效降雨量关系式和四个多发区的临界有效降雨量。针对滑坡、泥石流,应用MM5中尺度预报模式进行本地化,并结合卫星和雷达的客观雨量预报方法。三种客观预报雨量的方法互相补充。经2003年和2004年试报,对雨量预报和滑坡、泥石流预测有较好的效果。     

台风强降雨诱发地质灾害的雨量特征分析

台风的特大暴雨可以引发山体滑坡和泥石流等地质灾害,造成严重的人员伤亡.高分辨率资料的应用是地质灾害精细化预报的基础.选定频繁遭受台风袭击,同时受地质灾害影响严重的浙江乐清市作为研究区域,利用雷达联合雨量计估计降雨技术,以0414台风云娜、0505台风海棠和0509台风麦莎导致的群发性地质灾害为例,研究雷达估计降雨在监测地质灾害方面的适用性以及台风降雨和地质灾害发生之间的关系.结果表明,雷达估测降雨较好地反映地质灾害触发雨量特征.台风诱发地质灾害需要的持续时间短,有效雨量更小,临界雨强大.     

自动雨量站资料在地质灾害监测中的应用

通过对滑坡、泥石流地质灾害发生地区地质条件、外在因素、前期降水的影响等分析研究,设计了滑坡、泥石流地质灾害等级判别标准,并研制了预报方法。利用ArcGIS Engine、MICAPS等语言工具开发了滑坡、泥石流预报系统,使用前期数据库中自动气象站逐小时雨量和本地区的逐日降水影响系数,以及地质灾害气象发生等级条件进行计算,制作地质灾害发生等级预报。该研究工作为各地防治地质灾害提供了帮助和指导。     

石阡县降雨型滑坡临界雨量的研究

利用石阡县2010—2014年18起降雨型滑坡事件对应的区域气象站以及气象台站逐小时降水资料,采用统计分析的方法分析了滑坡发生前后的降水类型,建立了临界雨量的预报模型。结果表明滑坡对应的暴雨类型均属于尖峰型降水,强降雨时间都较短。滑坡的降雨量度与历时关系的分析表明可以将小时雨量大于10 mm作为石阡县滑坡的起报必要条件。基于区域气象站资料建立的滑坡预报模型表明24 h雨量(前期3d雨量)与1 h最大雨量(3 h最大雨量)呈反相关关系。在滑坡预警预报中可以根据气象台的24 h雨量预报值(或前期3 d有效雨量)及1 h最大雨量(或3 h最大雨量)预报值就可以及时发出滑坡预警,从而在地质灾害防御中起到重要作用。     

诱发江西省泥石流、滑坡的降水特征分析

统计分析了1960~1999年江西泥石流、滑坡的降水量特征,发现泥石流、滑坡不仅与3d内大降水(≥50mm)、1h最大雨量有关,而且与累计降水量也有较大关系。     

基于η数值预报模式的四川盆地泥石流滑坡预报系统

通过对近11年四川盆地发生泥石流和滑坡灾害的气象成因分析，进行了泥石流和滑坡预测模型的研究和对四川盆地强降水η数值预报模式产品释用研究。在上述研究基础上，建立了1l数值预报模式产品释用四川盆地泥石流和滑坡预报系统。经2003年业务试运行，效果好。     

吉林省东南部山区地质灾害与降水关系分析及气象等级预报

泥石流、滑坡、崩塌是发生在吉林省东南部长白山区及半山区的主要地质灾害。这其中又以泥石流为首，滑坡次之。它们的发生除与地质地貌等因子有关外，降水是主要的诱发因子。经分析研究发现诱发吉林省的泥石流和滑坡不仅与当日降水有关，而且还与前期降水及前期累积雨量有关，在对其进行相关分析的基础上建立了地质灾害的气象等级预报系统。     

有效雨量和滑坡泥石流灾害概率模型

针对我国西北至东南的带状区域,将其划分为6个区划单元:黄土高原西部、秦岭山区、大巴山区、大别山区、罗霄山区和浙闽沿海。通过提取并分析滑坡泥石流灾害发生频次和雨量信息,发现对于任何一个区划单元,并不存在一个临界雨量,诱发地质灾害的有效降水处于一个比较大的区间,对于给定的有效降水,滑坡泥石流灾害只是存在一个发生的可能性。进一步研究了6个区划单元内有效雨量和滑坡泥石流灾害的概率关系。相关系数检验表明了本文计算的降水因子与滑坡泥石流灾害发生的频次服从高斯分布,可以利用密度函数曲线来定量计算有效降水为某一值情况下滑坡泥石流灾害发生的概率。研究还表明我国由西北至东南,诱发滑坡泥石流灾害的雨量值增大,增大的幅度可以通过6个区划单元降水因子与滑坡泥石流灾害高斯分布的参数来定量描述。     

泸定县泥石流灾害特征及降水因子分析

泸定县地质环境条件复杂,新构造运动活跃,是泥石流灾害高易发区.在对前期多次泥石流灾害发生后的灾后调查了解的基础上,分析泸定县泥石流灾害特征,并利用历史地质灾害记录与历史气象资料,研究泸定县泥石流灾害发生与降水的关系.结果表明：（1）泸定县境内泥石流灾害不仅具有分布广、发生频率高、危害重等特点,而且,具有群发性、夜发性、周期性特征.（2）泥石流发生与当日降雨量、短时强降雨、前期有效降雨量关系密切;对6天及以下累积有效降水量36mm、8～10天累积有效降水量49mm、11～14天累积有效降水量101.6mm以上等前期降水条件较为敏感,前期有效累计雨量、天数增加,当日激发雨量、雨强逐步缩小,随着激发雨量增大、小时雨强越强,泥石流灾害将发生质变.当前期有效降雨不明显,泥石流爆发需要较强的激发雨量。     

基于小时雨量的泥石流滑坡降雨特征分析

利用2007～2010年6～9月四川加密自动气象站雨量监测资料,分析了小时雨量特征,并结合其间的泥石流、滑坡地质灾害个例,对泥石流、滑坡发生时的降雨特点进行了分析。结果表明,1500m以下小时平均雨强较大时段出现在1～7时,1500m以上小时雨强较大时段出现在夜间10时至次日8时,短历时强降雨是诱发泥石流的关键因素,而滑坡的发生受降水的累计和滞后效应影响。海拔1500m以下,发生泥石流、滑坡一般需要50mm的降水,1500～3500m海拔,6小时降水有15～20mm,就有可能引发泥石流、滑坡,而在3500m以上,6小时降水有10～15mm即可。     

陕西地方暴雨增强数值预报系统及其试验结果分析

该文介绍了陕西地方暴雨增数值预业务系统，并对１９９５年６－８月进行的降水准业务预报试验结果作了分析及Ｔｓ评分检验。结果表明：模式系统运行４８ｈ以上性能稳定，对陕西区域暴雨的预报效果较好，对日常业务预报有参考价值。     

热带气旋奇异向量在GRAPES全球集合预报中的初步应用

基于副热带奇异向量的初值扰动方法已应用于GRAPES （Global and Regional Assimilation PrEdiction System）全球集合预报系统,但存在热带气旋预报路径离散度不足的问题。通过分析发现,热带气旋附近区域初值扰动结构不合理导致预报集合不能较好地估计热带气旋预报的不确定性,是路径集合离散度不足的可能原因之一。通过建立热带气旋奇异向量求解方案,将热带气旋奇异向量和副热带奇异向量共同线性组合生成初值扰动,以弥补热带气旋区域初值扰动结构不合理这一缺陷,进而改进热带气旋集合预报效果。利用GRAPES全球奇异向量计算方案,以台风中心10个经纬度区域为目标区构建热带气旋奇异向量求解方案,针对台风“榕树”个例进行集合预报试验,并开展批量试验,利用中国中央气象台最优台风路径和中国国家气象信息中心的降水观测资料进行检验,对比分析热带气旋奇异向量结构特征和初值扰动特征,评估热带气旋奇异向量对热带气旋路径集合预报和中国区域24 h累计降水概率预报技巧的影响。结果表明,热带气旋奇异向量具有局地化特征,使用热带气旋奇异向量之后,热带气旋路径离散度增加,路径集合平均预报误差和离散度的关系得到改善,路径集合平均预报误差有所减小,集合成员更好地描述了热带气旋路径的预报不确定性;中国台风降水的小雨、中雨、大雨、暴雨各量级24 h累计降水概率预报技巧均有一定提高。总之,当在初值扰动的生成中考虑热带气旋奇异向量后,可改进热带气旋初值扰动结果,并有助于改善热带气旋路径集合预报效果。      

青海高原气象地质灾害特征及致灾雨量研究

基于2008~2019年青海地质灾害的灾情记录和CLDAS融合数据,分析青海高原滑坡、泥石流和崩塌等气象地质灾害的时空分布,研究诱发气象地质灾害的降水量和土壤湿度变化特征,确定了灾害预警条件。结果表明:近12a青海高原气象地质灾害共发生了23次,灾害易发区在西宁市、海南州、黄南州和玉树州,7月是气象地质灾害发生次数最多的月份。有效降水量和土壤湿度是气象地质灾害的重要影响因子,灾害预警条件为:当天及前一天有效降水量之和达到10mm或持续有效降水量达到18mm,并同时满足0~10cm和10~40cm的土壤体积含水量差值≤0.03mm3/mm3或其中一个深度的土壤体积含水量≥0.27mm3/mm3。      

金沙江中下游面雨量分布特征及预报检验

基于2019年4～10月金沙江中下游逐日面雨量实况资料、西南区域数值天气预报业务模式(SWC-WARMS)和中央气象台智能网格预报模式(NWGD)0～24小时降水预报对金沙江中下游月累计面雨量、日面雨量的月极值分布、暴雨频次分布特征进行分析并做了检验评估。结果表明:(1)金沙江中下游月累计面雨量主要集中在6～9月,强降雨天气也主要出现在6～9月。(2)2019年4～10月期间总共出现暴雨次数22次,出现暴雨次数最多的区域是A区,D区没有出现暴雨。(3)西南区域模式对于C区、D区、E区月累计面雨量的预报以及对于A区和C区小雨和中雨的预报优于中央气象台预报模式。(4)平均绝对误差(Ea)、模糊评分(Mp)和TS评分(Tsk)结果显示中央台智能网格预报模式上优于西南区域预报模式。      

CLIMATIC CHANGE AND DEBRIS FLOWS IN HIGH MOUNTAIN REGIONS: THE CASE STUDY OF THE RITIGRABEN TORRENT (SWISS ALPS)

Debris flows in the region of Ritigraben (Valais, Swiss Alps), which generally occur in the months of August and September, have been analyzed in relation to meteorological and climatic factors. The principal trigger mechanisms for such debris flows are abundant rain on the one hand, and snow-melt and runoff on the other hand, or a combination of both. Debris flows linked to rain are likely to be triggered when total rainfall amount over a three-day period exceeds four standard deviations, i.e., a significant extreme precipitation event. An analysis of climatological data for the last three decades in the region of Ritigraben has highlighted the fact that the number of extreme rainfall events capable of triggering debris flows in August and September has increased. Similar trends are observed for the 20th Century in all regions of Switzerland. The general rise in temperature in a region of permafrost may also play a role in the response of slope stability to extreme precipitation. At the foot of the Ritigraben, warming trends of both minimum and maximum temperatures have been particularly marked in the last two decades.     

A Probabilistic Prediction Model for Heavy Rain-Caused Landslides in the Chongqing Region

Landslide (or rockslide) is a geological disaster that is mainly induced by strong precipitation, among a number of other natural inducing factors. Based on 1615 landslide cases, a statistical analysis is performed to find the relationship among the landslide occurrence time, rainfall 0-10 days ahead, and probability of landslides over the Chongqing region. The results show that 1) strong rainfall-caused landslides occur mainly on the day it rains or 1-2 days after the heavy rain, and as time goes on, the likelihood of the disaster reduces rapidly; 2) the heavier the rainfall, the closer the landslide time is to the precipitation time.A concept of "effective precipitation" is thus developed, and a categorical prediction model for heavy rain-caused landslides is established. Tests show that for categories III, IV, and V landslides, the model forecast accuracy arrives at 29.9%, 75%, and 100%, respectively. This indicates that the categorized probabilistic prediction can serve as a warning for the landslide prevention and mitigation.     

凉山山地强降雨型泥石流灾害雷达短临预警技术研究

基于2006~2011年的泥石流灾害案例、强降水观测资料、GIS技术及对应的雷达回波信息,研究了凉山地区基于强降雨型雷达回波信号的泥石流灾害的短时临近预报预警技术,根据群发、大型、中型、小型泥石流灾害级次的最强回波强度、回波高度、强降水回波持续时间信息,结合下垫面地质灾害隐患点信息,提出了凉山地区泥石流发生的短临预警指标;依托雷达回波对降水云团信号的显著性、连续性探测显示特征以及GIS技术,建立了凉山地区泥石流灾害短临预报预警系统,极大地增强了凉山地区防灾减灾应急处置能力,对凉山地区地质灾害防治工作具有重大意义。      

滑坡泥石流大尺度统计预报模型的实时检验

利用滑坡敏感性分布和降雨阈值公式建立了一个滑坡泥石流统计模型,该模型可以用于中国大尺度范围内的滑坡泥石流预警。使用CMORPH卫星降水驱动该统计模型,对2016—2017年的106起滑坡泥石流事件进行了验证分析。结果表明,该模型能较好地预警大多数滑坡泥石流事件,其中对72. 1%的雨季滑坡泥石流事件能较好预警,但对非雨季的事件只有35%能较好预警,对雨季的预警效果明显优于非雨季。由于滑坡泥石流主要发生在雨季,因此该模型总体上具有较好的效能。该模型对于强降雨引发的快速滑坡事件具有较好的预警能力,但对于由强度较小、持续时间较长的降雨引发的慢过程滑坡事件的预警效果有待提升。利用该统计模型以及CMORPH实时卫星降水产品,可以建立滑坡泥石流大尺度实时预警系统,对滑坡泥石流减灾防灾具有一定意义。