黄河“96.8”致洪暴雨过程和数值模式预报分析

黄河“96.8”洪水是一次重要的强降水过程引起的。黄河流域地形复杂 ,而且降水时间分布极不均匀 ,预报难度较大。应用中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室 REM模式 (简称 LASGREM)对这次洪水暴雨过程进行了模拟预报。同时应用 L ASGREM的输出产品对该过程进行了分析。结果表明 ,该模式对黄河“96.8”致洪暴雨的模拟预报能力较强 ,适合于黄河水文气象业务预报。     

黄河“96．8”致洪暴雨过程和数值模拟预报分析

黄河“96．8”洪水是一次重要的强降水过程引起的，黄河流域地形复杂，而且降水时间分布极不均匀，预报难度较大，应用中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室REM模式（简称LASGREM）对这次洪水暴雨过程进行了模拟预报。同时应用LASGREM的输出产品对该过程进行了分析。结果表明，该模式对黄河“96．8”致洪暴雨的模拟预报能力较强，适合于黄河水文气象业务预报。     

川东洪水和致洪暴雨分析预报

分析了长江上游的川东地区洪水和致洪暴雨特点,提出了致洪暴雨的环流天气概念模型,预报致洪暴雨及洪水等级。     

南宁致洪暴雨面雨量特征分析

应用面雨量分析了致洪暴雨的特点,对郁江南宁段洪涝过程的面雨量和洪水水位进行分析,研究了流域的面雨量与洪水水位的关系,提出了致洪面雨量的条件,给预报决策服务提供参考。     

淮河上游致洪暴雨预报

通过淮河上游流域历次强降水及其致洪情况的分析，探讨强降水过程与洪水发生的规律，从而确定这一地区致洪暴雨标准，并用分区和时间滑动累加计算的方法，计算空域面雨量累加值，导出致洪暴雨指数。从天气气候普查，得出产生这一地区致洪暴雨的四个类型天气系统，从中选取各类典型致洪暴雨个例，用天气分析和数值预报释用结合的方法，建立暴雨的短期预报模式，并对洪峰涨势进行估计。     

南宁致洪暴雨面雨量特征分析

应用面雨量分析了致洪暴雨的特点，对郁江南宁段洪涝过程的面雨量和洪水水位进行分析，研究了流域的面雨量与洪水水位的关系，提出了致洪面雨量的条件，给预报决策服务提供参考。     

广西大范围致洪暴雨天气模型

通过致洪暴雨时空分布特点和相应影响天气系统特征的分析 ,将广西大范围致洪暴雨天气模型分为 3个类型 ,提出各类模型的环流特征、入型条件和致洪暴雨产生的有利条件 ,为今后制作致洪暴雨预报作出新的尝试     

广西大范围致洪暴雨天气模型

通过致洪暴雨时空分布特点和相应影响天气系统的特征的分析，将广西大范围致洪暴雨天气模型分为3个类型，提出了各类模型的环流特征，入型条件和致洪暴雨生产的有利条件，为今后制作洪暴雨预报邓作出新的尝试。     

黄河中游地区致洪暴雨气候特征分析

利用１９５５～１９９０年黄河中游地区的降水和洪水资料,分析了致洪暴雨的主要气候特征、容易产和致洪暴雨的地区及暴雨与洪水的关系。     

暴雨致洪预报系统及其评估

该文研发了基于CREST V2.1分布式水文模型的暴雨致洪预报系统,应用中国气象局降水业务产品,开展全国0.125°×0.125°的逐日洪水预报和区域30"×30"的逐时洪水预报。其中,全国洪水预报以松花江、辽河、海河、黄河、淮河、长江、东南诸河、珠江、西南诸河和西北诸河十大水资源分区的典型流域为研究对象,区域洪水预报以淮河流域为研究对象。以模拟和观测流量之间的效率系数为目标函数,采用SCE-UA方法分别对全国和区域洪水预报模型的参数分流域进行率定。评估参数率定前后模型对效率系数、相关系数和相对偏差的改进程度,并对参数率定后的模型进行检验。结果表明:率定后的模型能够重现控制水文站的实测洪水过程,与率定前相比,效率系数和相对偏差有显著改进,相关系数有较大改进。系统符合业务需求,具有较好的预报精度和时效性,具备业务应用能力。     

暴雨洪水灾害对公路交通的影响

分析了暴雨洪水对公路交通的影响特点及类型,建立了公路路基水毁长度与农田受涝、成灾面积的统计模型。     

1995年我国天气气候特点

１９９５年，我国大部地区降水正常或偏多，但季节分配不均。春季，北方干旱范围较大，陕、甘等省冬春夏连旱，旱情严重。汛期，江南及东北南部暴雨频繁，赣、湘、辽、吉等省发展严重洪涝。全国大部地区热量比较充足，但光照条件欠佳，部分地区作物遭受低温寡照或霜冻危害。登陆台风和热带风暴偏多，两广局地损失严重。部分地区遭受风雹或沙尘暴袭击。     

1996年我国天气气候特点

１９９６年，冬春全国大部降水偏少，北方干旱范围较大，夏季全国大部降水偏多，洪涝面积大，灾情重；秋季，全国大部降水偏少，但淮河流域异常多雨，局地秋涝较重。年平均气温，北方偏高，南方偏低；年日照对数，全国大部偏少，部分地区遭受雪灾，冻害或低温寡照危害，登陆台风个数与常年相同，但造成损失重，部分地区遭受风雹，龙卷风危害。     

上海市城市暴雨内涝评估建模及模拟研究

随着城市化的推进,暴雨内涝逐渐成为许多城市的主要自然灾害,但当前暴雨内涝模型大多基于水动力学方法,需要大量的输入参数,不便于推广和应用。研究采用概化方法针对外环内中心城区构建上海暴雨内涝评估模型(Shanghai Urban Flooding Assessment Model,SUM),通过对接逐时次的降雨量,实现了对城市内涝的逐小时连续模拟。在此基础上,利用报警灾情资料和区内积水监测数据对模型模拟结果进行了评估。结果表明,该模型可以较好地模拟本市中心城区的内涝积水状况,且随着降雨量的增大,积水面积的增幅也逐渐变大;致灾阈值的分析表明浦西地区的内涝致灾雨量总体上低于浦东,其中本市黄浦、徐汇、虹口、闸北等中心城区以及宝山区部分街道的致灾雨量相对较低。     

RCP45和RCP85气候变化情景下上海市暴雨内涝适应性

气候变化情景下随着城市雨岛效应的增强,极端降水呈逐渐增加的趋势,从而将加重城市未来的防汛形势。本文采用上海暴雨内涝评估模型(SUM),分析各排水区块的暴雨内涝脆弱性特征,并基于未来降雨强度的模式模拟结果进行极端降雨条件下中心城区内涝情景模拟,分析气候变化对城市排涝的影响,评估RCP4.5和RCP8.5情景下上海市暴雨内涝适应性。结果表明:上海市的静安、黄浦、虹口和长宁等区的暴雨内涝脆弱性相对较高,在未来气候变化情景下上海市中心的城区内涝逐渐增强,以3年一遇的降水强度为例,中心城区积水面积增幅约为3.74km2/10a;在当前排水能力下,上海市中心城区各排水区块平均每10a增加14.86%的透水面积才能抵消气候变化所带来的城市内涝的增加,其中浦东地区的透水面积预期增幅总体上低于浦西。     

GMS TBB揭示的1998年长江大水的异常天气成因

利用 Ｇ Ｍ Ｓ Ｔ Ｂ Ｂ资料分析了 １９９８ 年夏季长江大水的天气成因。结果指出：在强厄尔尼诺事件和青藏高原强降雪及积雪造成的异常大气环流背景下,副热带高压异常强大且位置偏南偏西,赤道辐合带和夏季风显著偏弱,中纬度地区冷空气不断东移南下,冷暖空气频繁交汇,形成 ４ 个持续性暴雨和大暴雨时段,酿成了这场大水。     

GMSTBB揭示的1998年长江大水的异常天气成因

利用GMST_BB资料分析了1998年夏季长江大水的天气成因。结果指出:在强厄尔尼诺事件和青藏高原强降雪及积雪造成的异常大气环流背景下,副热带高压异常强大且位置偏南偏西,赤道辐合带和夏季风显著偏弱,中纬度地区冷空气不断东移南下,冷暖空气频繁交汇,形成4个持续性暴雨和大暴雨时段,酿成了这场大水。     

天气预报在1998年夏抗洪防灾中的作用——暴雨成灾引起的气象科学问题的思考

１９９８年夏,长江、嫩江、松花江流域因大范围持续性降水和频发暴雨造成了特大洪水。在这场抗洪减灾工作中,天气预报是党中央、国务院和各级党政部门领导组织抗洪防灾科学决策的重要依据之一,为正确组织、指挥防汛抗洪,取得巨大胜利起到了良好作用。然而,１９９８年夏的异常天气使天气预报人员始料不及,要做好较准确的天气预测预报,不少气象科学问题还难于准确回答。因此,这些气象科学问题还需要进一步深入研究。     

1998长江大水期间对流云团活动特征研究

运用1998年6～8月逐日逐时GMS辐射亮度温度TBB资料,统计和分析了长江流域4个大暴雨时段中各自中尺度对流云团活动的一些主要特征,指出长江流域的这场罕见大水是在特定的环流形势下,由315个β中尺度和α中尺度对流云团直接造成的.与此同时,对7月21～22日发生在武汉及其以东黄冈地区的特大暴雨作了较详细的分析,发现它是由4次强对流云团形成发展及向西传播造成的,并指出低空强西南风急流与切变线及特定的地形条件是对流云团形成和发展的根本原因.     

Effect of temperature on production of CH4 and CO2 from Peat in a Natural and Flooded Boreal Forest Wetland

Flooding of a small boreal forest wetland (979) in northwestern Ontario, caused the formation of peat islands, which resulted in an approximate 10 °C increase in peat temperatures at a depth of 50 cm. Peat collected from the flooded wetland and a natural unflooded wetland was incubated anaerobically at temperatures of 4 °C, 15 °C, and 20 to 25 °C. Flooding of the wetland greatly increased CH4 production rates by increasing the ratio of CH4:CO2 produced from 979 peat (40% : 60%) compared to 632 peat (20% : 80%), at both preflood and postflood temperatures, likely due to the altered hydrological and geochemical conditions within the peat mats due to flooding. CH4 and CO2 production rates approximately tripled for every 10 °C temperature increase and may have been linked to to the metabolic rate of the methanogens or the fermentors independent of the substrate quality. Methane production rates from deep peat deposits within the islands were also significant and responded well to temperature increases despite peat 14C ages of 1000 years. Due to the large quantity of carbon stored within natural wetlands, artificial reservoirs may act as a significant and long term source of CH4 to the atmosphere.