中国高速公路交通气象灾害风险预警业务系统设计与应用

针对中国高速公路交通气象灾害风险预警业务需求,以基于影响的预报预警服务技术为指导,综合考虑高速公路致灾因子危险性、孕灾环境暴露度、承灾体脆弱性和防灾减灾能力因子,构建交通气象灾害风险预警模型。在此基础上,采用C/S体系架构,综合运用多源数据接入与可视化、基于GIS技术的产品自动加工制作方法等技术,研发高速公路交通气象灾害风险预警业务系统。系统具备气象实况监测告警、灾害预警分析、产品自动加工制作、人机交互订正、服务产品交互制作、数据接入与综合显示、地图管理与操作等功能。系统在交通气象服务业务使用过程中,突显出较好的业务应用能力与发展前景。     

广东省气象预警服务质量的评估模型

基于2021年预警信号发布、应急响应启动以及预警信息发布数据，采用层次分析法和加权综合评价法，从服务量和影响程度两个维度入手，构建了包含预警信号指数、应急响应指数、预警信息指数、综合评估指数4项指标的广东省气象预警服务综合评估模型。通过历史案例对比分析表明：利用模型得出的预警服务指数与区域预警服务能力、过程影响情况有较高的一致性。证明该方法能客观、量化评价广东的气象预警服务水平。     

浙江省登陆热带气旋灾害影响评估

为了研究登陆浙江的热带气旋对当地社会经济的破坏程度,对登陆热带气旋的灾害影响进行了预测预警,以提高防台减灾服务水平.用模糊层次综合评价法对1981-2007年在浙江省登陆的热带气旋灾害的影响进行了评估.为了验证上述灾害影响评估模型的正确性,对热带气旋的实际灾情进行评估,并对灾害影响指数和灾情指数进行计算和分级.结果表明:热带气象灾害影响指数和灾情指数同级的一致率达92％,且灾害影响指数与相应直接经济损失的相关系数达0.79,说明该评估模型能够较好地评估热带气旋的灾害影响.     

新疆香梨花期霜冻灾害风险评估模型构建及适用性分析

全球变暖和极端气候事件频发背景下,人们更加关注农林业生产面临的灾害风险。构建灾害预警指标,开展风险预警并提前防范,对于有效防灾减灾减损具有重要意义。基于新疆1981-2020年霜冻灾情、气象因子、香梨种植面积资料,计算香梨花期霜冻灾害危险性指数、暴露度和脆弱性指数,构建了霜冻灾害风险评估综合模型,并基于格点预报开展了香梨霜冻风险预警,对评估模型的适用性进行了验证。结果表明,过程最低气温、降温幅度、低温持续时间是霜冻灾害的主要致灾因子。春季霜冻危险性空间分布,总体呈现北部高、南部低的特点。香梨遭受春季霜冻的高风险区,主要分布在北疆西部、天山北坡的西部和中部以及南疆巴州北部、阿克苏市及其南部部分区域。基于气象实况和果园灾害调查结果表明,霜冻灾害风险评估模型和格点预报相结合,能较好地预报香梨霜冻风险分区、影响等级,与香梨霜冻灾害实际发生区域、受冻百分率基本一致,霜冻指标和风险预警模型具有合理性和适用性。     

基于GIS的气象干旱评估系统研究——以山东省潍坊市为例

利用山东省潍坊市1971-2009年气象观测资料,以及各县市、乡镇街道的历史灾情记录和社会经济数据,选择适合研究区域的干旱判别指标,建立了干旱灾害评估模型。以Arc GIS9.3为开发平台,SQL Server 2005为干旱评估的信息数据库,并利用Delphi7.0等软件工具开发了基于GIS的潍坊市气象干旱评估系统,对研究区域进行干旱灾害预警和灾害损失评估。     

河北省棉花连阴雨灾害定量化评估指标与风险分析

利用河北省棉区1981—2015年40个气象站逐日气象资料、农业气象观测站棉花农情、连阴雨灾情、棉花产量资料,分析连阴雨过程特征及其对棉花生长的影响,修订和完善连阴雨灾害指标;采用数理统计方法获取历史连阴雨产量灾损率、筛选关键致灾因子,采用权重系数法构建连阴雨强度指数,并建立基于强度指数的灾损评估模型;利用有序样本聚类分析法划分连阴雨强度等级;依据风险分析原理,构建连阴雨风险指数并进行风险区划。结果表明：建立的强度指数能够客观反映连阴雨灾害强度,灾损评估模型评估效果较好。棉花播种出苗期连阴雨发生概率低（0.076）、造成的损失小（平均产量灾损率0.09%）;现蕾至吐絮期连阴雨影响较大,发生概率和造成的灾损率由大到小依次为花铃期（0.447,17.1%） > 现蕾期（0.394,11.7%） > 吐絮期（0.237,7.2%）。近年来,现蕾期连阴雨发生站次减少,对棉花影响减弱,花铃期和吐絮期发生站次增加,尤其是吐絮期增加明显,成为连阴雨灾害影响棉花生长的主要时期。现蕾期和花铃期连阴雨高风险区主要分布在非主棉区,其中现蕾期高风险区分布在保定北部及以北棉区,花铃期高风险区分布在保定北部及以北棉区和石家庄、邢台、邯郸三市西部棉区;吐絮期高风险区分布在保定西南部、衡水西部、石家庄及其以南棉区,部分地区为主棉区。     

基于雷电监测资料的南充市雷电灾害风险区划研究

选取闪电密度、雷暴日、经济损失风险、生命损失风险等作为各县(市、区)雷电灾害易损性评估指标;并在此基础上,建立雷电灾害评估体系,对各县(市、区)的雷灾易损性进行了综合评价,进行区划分析。基于南充市雷电监测数据和人文经济指标而制作的全市雷电灾害风险区划,可以为全市雷电灾害防御提供科学依据,能有效降低因雷电灾害带来的生命财产损失和社会影响,提高灾害天气预报、预警能力,提升气象防灾减灾能力。基于南充市雷电监测数据而统计出的闪电密度、雷暴日数更具客观性。     

黎川县烤烟种植强降水灾害风险评估与区划

强降水严重影响烤烟生长和品质形成,对烤烟种植区进行强降水灾害风险区划将有利于烤烟种植的防灾减灾。利用2006—2018年5—6月降水量、2010—2018年烤烟产量和地形资料,采用层次分析法和灾害风险指数法,对江西省黎川县烤烟种植强降水灾害风险进行评估和区划。以单日降水强度、5日累计降水强度和高程、坡度、河网密度为危险性因子,以烤烟产量为暴露性因子,以烤烟减产率为脆弱性因子,构建烤烟种植强降水灾害风险评价指标和模型。利用模型对县域各乡镇进行风险评估,并按轻风险、低风险、中风险、高风险四个等级进行风险区划。结果表明,宏村镇烤烟种植强降水灾害风险等级最高,龙安镇、社苹乡以及县域东北部的厚村乡、洵口镇、湖坊乡、熊村镇为中等风险区,县域其他地区为低风险区或轻风险区。     

贵州冰雹灾害强度评估方法研究

【目的】为快速评估单次过程冰雹强度和范围,及时为灾后的救援、勘察和保险核灾工作提供参考依据,【方法】本文利用贵州省2021-2023年间的141次冰雹过程的多普勒天气雷达资料和探空资料,结合降雹观测资料和灾害损失调查记录,在贵州山区防雹业务预报预警指标的框架下,通过历史资料回算的定性评估结果跟网格化处理后的降雹数据做一致性对比,选取冰雹强度精细化评估的影响结果覆盖94%以上的降雹观测点位置且收敛性较好的阈值作为单时次的识别指标确定的依据,采用加权时间积分方法建立冰雹过程评估模型,该模型能够对冰雹过程进行精细化评估得到1km空间分辨率的评估结果。【结果】为验证评估结果的准确性,选取了一次典型灾害开展无人机遥感调查,反演结果与评估结果作对比检验,25处冰雹受灾位置中有22处降雹区位于评估范围的重度区域内,3处降雹区位于评估结果对应的中度灾害范围内,调查情况与冰雹精细化评估的强度范围和分布一致。以六盘水市风雹灾害损失记录和冰雹影响面积区域评估数据作对比分析,结果表明三种不同冰雹强度的评估面积与直接经济损失数据的两两相关系数均达到0.8以上,在0.01的显著性水平下进行假设检验,具有显著正相关。【结论】检验结果说明该评估方法在冰雹区域强度评估中能够较好地反映实际受灾程度。     

阶段性动态风险评估方法在暴雨灾害风险评估中的应用

灾害动态风险评估是对风险评估方法的一次改进,通过对灾害过程的不同阶段分别开展风险分析,将气象灾害的风险分析从气候特征评价向天气过程评价转化,以更好地应用于动态风险预警。以杭州暴雨灾害为例,将灾害性天气风险评估过程划分为灾前预评估、灾中实时评估、灾后调查评估3个阶段,利用灰色关联模型界定杭州暴雨致灾因子的评价指标,同时基于模糊综合评价方法构建灾害风险评估模型,进而形成一整套阶段性动态风险评估流程。最后,结合1509号台风暴雨过程进行实例分析,并分别给出3个阶段的评估检验结果。结果显示灾后评估结果与灾中评估的一致性高达76.0%,而与灾前预评估的一致性仅为49.0%,说明灾中评估的开展可以有效修正预评估结果。随着动态风险评估流程模型的业务化运行,将会实现针对整个灾害过程的滚动加密评估,从而进一步提升风险评估结果的可靠性。     

北京市雷电灾害易损性分析、评估及易损度区划

根据1995—2005年北京市18个区县的雷暴日和雷电灾害统计资料, 结合北京市的经济和人口密度特征, 提出了雷暴日数、雷电灾害频度、生命易损模数及经济易损模数作为北京市雷电灾害易损性评估指标, 并在此基础上, 给出了北京市雷电灾害易损度评估结构。采用4级分区法对上述雷电灾害易损性评估指标进行了分级, 并赋予各等级如下定值:极高级为1.0, 高级为0.8, 中级为0.5, 低级为0.2。将北京市18个区县按照4个雷电灾害易损性评估指标的所属等级获取相应等级值, 将各区县4个评估指标的等级值累加, 得到平均值作为雷电灾害易损性评估的评价指数。最后通过对北京市各区县雷电灾害易损性进行综合评估, 并利用4级分区法形成北京市雷电灾害易损度区划。结果表明:城区和丰台区为雷电灾害极高易损区, 海淀区、朝阳区、昌平区和石景山区为雷电灾害高易损区, 延庆县、大兴区、门头沟区和平谷区为雷电灾害低易损区, 其他区县为雷电灾害中易损区。     

北京市电网雷害分布规律及风险评估

根据1996—2009年北京市逐日电网灾害资料分析了北京市电网雷害的发生规律, 结果显示:北京市电网雷害存在季节变化和日变化特征。结合同期气象观测站的雷暴日资料、北京市各区县的经济和人口密度特征提出了电网雷害概率、电网雷害频度、电网雷害密度、经济易损模数和生命易损模数作为北京市电网雷害风险评估指标。在此基础上,采用4级分区法对上述电网雷害易损性评估指标进行分级,并将北京市各区县按照5个电网雷害评估指标的所属等级值累加,得到电网雷害综合易损风险评估的评估系数。结果表明:北京地区电网雷害高风险区集中在北京城区中心附近,山区和山前迎风坡地带尽管电网雷害频次较高,但电网雷害风险却相对较低。     

1954—2005年南昌市区气象灾害趋势与防御研究

为了解城市气象灾害的年度和季节变化特征,以南昌为例,利用1954—2005年气象资料,对城市积涝、雷电、大雾、高温热浪、风灾和冰雪冻害等6种主要城市气象灾害的气象因子进行了统计和趋势分析。结果表明:南昌城市气象灾害具有明显的季节性,暴雨、大雾和高温热浪呈增加趋势,雷电、大风和冰雪的发生呈减少趋势。在分析城市本身致灾因素的基础上,提出了加强城市建设规划、改善城市大气环境和加强灾害监测与预警等对策建议。     

1954—2005年南昌市区气象灾害趋势与防御研究

为了解城市气象灾害的年度和季节变化特征,以南昌为例,利用1954—2005年气象资料,对城市积涝、雷电、大雾、高温热浪、风灾和冰雪冻害等6种主要城市气象灾害的气象因子进行了统计和趋势分析。结果表明：南昌城市气象灾害具有明显的季节性,暴雨、大雾和高温热浪呈增加趋势,雷电、大风和冰雪的发生呈减少趋势。在分析城市本身致灾因素的基础上,提出了加强城市建设规划、改善城市大气环境和加强灾害监测与预警等对策建议。     

基于综合评价算法的雷电灾害易损度区划模型研究

选取落雷密度、雷灾发生率、雷灾经济损失率及雷灾生命损伤率为评价雷电灾害易损性的指标,运用解析几何的直线方程对指标数据进行了标准化,引入层次分析法对评价指标数据真实性程度对结果的影响进行了修正,采用聚类分析方法对总易损度值进行更为合理科学的区划分级,并以福建省为例对新模型做了实例计算。结果表明,综合评价算法模型在关系计算、级别区划、结果分析等方面体现出一定的数学优势,能较细致、完整地反映出雷灾易损度区划指标之间的联系及各指标因素对雷灾易损度的综合影响关系。     

上海地区低温、雨雪、冰冻灾害的风险区划

首先根据1960-2008年上海地区11个气象站11月-次年4月的气象资料制定了上海市低温、雨雪、冰冻灾害过程的综合评估指标,接着依据自然灾害风险分析的原理和上海地区各区县的社会经济资料,运用地理信息系统技术(GIS)和加权综合评价法,进行了上海市低温、雨雪、冰冻灾害的致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和抗灾...     

北京2008年奥运期间冰雹灾害风险评估模型研究

对1971～2006年6～10月北京地区的569个降雹日的灾情进行了分析,以北京地区的地貌特征、冰雹发生的频率、人口密度和奥运场馆所在区域为评价因子,采用模糊数学方法分别计算出不同区域的孕灾环境敏感度、灾害发生的危险性和城市脆弱性三种指数,建立了北京地区奥运期间冰雹灾害风险评估模型,并在此基础上客观地划分等级并利用SURFER软件对数据资料进行图形处理,最后得到了北京地区奥运期间冰雹灾害的风险分级及其区划。     

江苏省雷暴灾害脆弱性分析

雷暴灾害脆弱性是人类社会经济易于或敏感于遭受雷暴威胁和损失的性质与状态,它受到一个区域的自然系统、社会系统及其组合关系的影响。本研究通过对江苏省历史雷暴灾害调查分析,结合雷暴孕灾环境和成灾特点,认为多年平均雷暴日数、人均国民产值、人口密度、水域面积、海拔高度和综合灾度等6个因子对雷暴灾害脆弱性有着极大的相关关系,以此六项要素作为指标,采用层次分析法确定各因子的权重,建立雷灾脆弱度计算模型,并借助于GIS分析工具,对江苏省雷暴灾害脆弱性进行定量评估。     

贵州省黔东南州降雨型泥石流风险评估

利用贵州省黔东南州15个气象站1990—2019年逐日降水量、DEM、土地利用、常住人口等数据,采用层次分析法（AHP）,从危险性和环境脆弱性两个方面构建降雨型泥石流风险评估模型,并采用历史泥石流事件对评估结果进行验证。结果表明：危险性指标中暴雨日数的重要程度最高,危险性的空间分布表现为西部和东部最高,北部最低;环境脆弱性指标中高程的重要程度最大,研究区的环境脆弱性整体上四周更高,中部较低。研究区降雨型泥石流极高风险区分布在最东部和西部,主要是由危险性最高造成;高和中度风险主要分布在南部地区,其中中度风险区是由脆弱性相对较低造成。历史泥石流灾害案例中有76.6%发生在极高和高风险区,风险评估结果与历史泥石流事件分布相吻合。     

2008年1-2月江西低温雨雪冰冻灾害分析评估

受北方较强冷空气和西南暖湿气流共同影响,2008年1月12日-2月2日,江西出现了一次有气象记录以来最严重的持续低温、雨雪、冰冻灾害性天气。对这次灾害性天气的基本气候特征及其影响进行分析评估,有利于为今后抗御类似灾害和其他气象灾害提供参考。为此,从天气气候特点、成灾原因及影响等方面进行分析评估后发现,此次灾害影响范围大,受灾人数多,损失重,1月22—27日大范围冻雨,以及1月28—29日和1月31日～2月2日两场大雪,使危害迅速加剧;灾害影响涉及社会各行各业,其中受灾最为严重的有交通、电力、通信、农业、林业等部门;影响因子以低温、冰冻（道路结冰、电线积冰）、雪压等为主,另外还有雨雪、冰雪融化等;冻雨强度大,低温、雨雪和冰冻天气范围广、持续时间长等,是此次罕见灾害的直接原因;此外,承灾体设计标准太低、应急准备不够充分等是导致灾害损失严重的重要因素。