池州市近10 a主要暴雨灾害及致灾性分析

利用池州市2007—2016年共10 a的暴雨灾害资料和140个区域雨量站及4个国家基本站(贵池、东至、石台、青阳)逐小时降水资料,对池州市近10 a主要暴雨灾害进行分级并分析其致灾性,结果表明:(1)池州市近10 a主要暴雨灾害特征与短历时强降水分布特征及池州市地形分布特征具有明显关联性;(2)05时前后是池州市暴雨灾害的最强致灾时段,这主要是此时段为短时强降水高发时期,一旦发生持续性短时强降水将会造成严重的暴雨灾害;(3)东至县中南部、贵池南部山区及九华山区域为暴雨灾害高发区域,其原因是东至县具有喇叭口特殊地形,而其他地区多为山区,同时由于池州市常位于副高西北侧,汛期西南气流输送比较强盛,通过山区地形的强迫抬升和动力抬升作用容易触发对流,产生强降水过程,造成暴雨灾害。     

黔东南地区短时强降水时空分布特征分析

为进一步分析研究黔东南地区短时强降水的时空分布特征,更好地指导短时强降水预报预警业务工作,利用2015—2021年黔东南地区16个国家自动气象站和410个区域自动气象站逐小时降水资料,对≥20 mm·h^-1短时强降水的时空变化特征进行统计分析。结果表明：（1）黔东南短时强降水频次有逐年增加趋势,[20,40) mm·h^-1量级的短时强降水年际变化相对较小,其余量级年际变化较大。（2）短时强降水主要出现在主汛期4—9月,6月最多,5月次之;年际变化相对较小的是5月、6月、7月和8月,各月短时强降水量级均以[20,40) mm·h^-1量级最多,主要出现在5—8月,以6月出现频次最高。（3）短时强降水主要以[20,80) mm·h^-1量级为主,且日变化频次均呈双峰形势,以傍晚至凌晨时段出现最多,中午前后出现的频次次之,具有夜间发生的显著特征。（4）短时强降水空间分布呈南多北少特征,短时强降水高发区与雷公山、月亮山迎风坡、喇叭口等特殊地形的强迫抬升作用密切相关。     

河南强降水分布特征及其电网灾害风险区划研究

强降水导致的电线短路、内涝及次生灾害每年都造成河南省电力系统的巨大损失,基于53 a日降水、6 a的降水资料,配合供电量、全社会用电量和人均国内生产总值(GDP)以及高分辨率的地形和水系资料,进行强降水灾害风险区划研究。结果发现,河南省国家站年均暴雨日2.3 d,夏季暴雨占全年的75%,暴雨频次从南向北、从东向西递减,中心位于桐柏山-大别山;短时强降水频次7、8月最大,高频站点集中在桐柏山-大别山地区和黄淮海平原的黄河以北地区等四个区域。电网强降水灾害风险区划综合考虑了致灾因子(暴雨和短时强降水)危险性,孕灾环境(地形和水系)敏感性,承灾体(供电量和用电量)易损性以及防灾抗灾能力(人均GDP)。强降水频次和电网分布是风险区划的关键因素,河流对其周边地区影响显著。河南省电网强降水灾害风险区划等级最高的地区是伏牛山地区、黄河海河的平原流域、商丘地区以及淮河的平原流域;前两个区域有发电厂、密集的特高压和超高压变电站和线路,供电量和用电量巨大,尤其需要关注。     

基于融合资料的天津短时强降水环境物理量可信度及特征分析

针对2009—2017年6～9月天津地区140次短时强降水天气过程,将NCEP FNL(1°×1°)全球分析资料与地面气象观测数据融合,计算天津地区短时强降水的融合物理量参数,通过偏差和偏差区间占有率等分析融合物理量的可信度,并在大量样本统计基础上给出不同月份的短时强降水环境参量特征和指标。结果表明：(1)基于NCEP FNL分析资料与地面气象观测数据的融合物理量在短时强降水潜势判断中具有较高的可信度,融合CAPE、LI、LCL平均绝对误差分别为260.7J.kg_^-1、0.9℃、14hPa,与融合前的NCEP FNL物理量相比绝对误差分别降低了58.1%、48.0%、49.0%。(2)不同月份短时强降水发生所必需的水汽、热力和能量等环境条件差异显著,TPW、K、LI、CAPE、LCL和Z₀均呈现明显的月变化特征。(3)若以75%短时强降水发生的环境条件作为预报指标,7～8月TPW、K、CAPE、Z₀、LCL物理量阈值极为相近,短时强降水多发生在TPW>45kg.m_^-2、K>32℃、CAPE>835J.kg_^-1、LCL>882 hPa、Z₀>4300m条件下,6月物理量指标要求明显降低,如TPW>34kg.m_^-2、K>30℃、CAPE>353J.kg_^-1、LCL>880 hPa、Z₀>3900m,9月预报指标要求则最低。     

近10a大方县暴雨时空分布特征及致灾性的研究

【目的】研究大方县暴雨及其灾害特征,提高当地暴雨预报服务能力,为地方政府防洪部署及地质灾害防治提供参考。【方法】利用大方县国家气象观测站和乡镇自动气象站2013—2022年逐日降水资料、灾情资料,结合大方县地形、河流分布特点,统计分析近10 a大方县暴雨时空分布特征及各乡镇暴雨、大暴雨的致灾特点。【结果】大方县年均暴雨日、大暴雨日分别为14.8 d、3 d,且有增加趋势,暴雨、大暴雨主要出现在5—9月,均呈单峰型分布,暴雨的峰值出现在6月,大暴雨的峰值出现在7月,最早暴雨初日为4月18日,最晚暴雨终日为10月5日。【结论】大方县暴雨及大暴雨主要出现在南部、西部及北部乡镇,中部出现暴雨的次数较少,其分布特征与地形和水域有着较好的对应关系,位于迎风坡或水域附近的乡镇出现暴雨的频次高于其他乡镇。从暴雨灾情分布来看,致灾性暴雨出现在6、7月居多,与暴雨日、大暴雨日的月分布趋势相同,乡镇暴雨致灾频率大多在10%~30%之间,分布特征不明显;大暴雨致灾频率较高,在南部、北部海拔落差大或位于河谷地带的乡镇致灾性在50%以上。     

基于随机森林的暴雨灾害人口损失预估模型及应用

基于2009—2017年的广西县级暴雨灾情记录,综合考虑致灾因子、孕灾环境和承灾体因素选取7个解释变量,运用随机森林算法,构建暴雨灾害人口损失预估模型;并以精细化网格降水实况分析和预报产品驱动模型,预估是否发生人口损失。研究结果表明:模型训练样本及测试样本的分类准确率均在90%以上,致灾因子(降水情况)是最主要的解释变量,重要性从大到小依次是前10 d降水距平百分率、过程最大日雨量、最大小时雨量和短时强降水频次。应用智能网格降水产品对广西地区近两年的暴雨灾害过程进行回报试验,准确率超过70%。     

玉屏暴雨与致灾暴雨特征及乡镇“三个叫应”阈值确定

本文使用玉屏县国家站及乡镇考核站点2014-2020年暴雨天气过程日降水量、逐小时降水量及灾情数据,统计分析玉屏县暴雨天气及致灾暴雨天气过程降水特点,对本地“三个叫应”阈值进行检验,并提炼乡镇“三个叫应”阈值。结果表明：（1）新店镇暴雨频次逐年变化幅度不大,而田坪镇变化幅度最大,朱家场镇次之。（2）全县在5-7月份出现暴雨的频次较高,6月份达到峰值,而朱家场镇暴雨频次的峰值出现在7月。（3）在所有暴雨天气过程中,短时强降水多出现在夜间,致灾分为持续性降水或平缓降水致灾、暴雨叠加致灾、短时强降水致灾。当玉屏县境内出现连续4天以上降水且累计雨量达到100mm左右,或10mm/h左右降水持续5小时～9小时,将可能出现灾情。暴雨叠加分为空间叠加及时间叠加,玉屏县辖区两次暴雨时间间隔小于1天,将极易引发相关灾害。空间叠加为玉屏县中南部3小时出现50mm降水叠加岑巩上游暴雨,玉屏县中南部将可能出现灾情。（4）对“三个叫应”阈值进行检验,结果表明各乡镇的致灾雨强并不统一,因此制定分乡镇的“三个叫应”阈值,3h阈值为40mm～60mm。     

宜昌一次致灾极端短时强降水成因分析

利用常规气象观测资料、地面加密自动站资料、NCEP 1°×1°再分析资料、卫星及风廓线雷达和多普勒雷达资料,对2016年7月7日夜间湖北宜昌地区一次致灾极端短时强降水过程,从大尺度环流背景、中尺度特征以及地形等方面进行分析。结果表明:这次局地强降水产生于副热带高压边缘的西南暖湿气流中,表现出中低层中尺度动力抬升强、降水效率高、地形作用明显等特点。峡谷入口处地面中尺度涡旋与强垂直风切变相互作用造成强上升运动为强降水提供了充足的动力条件,较弱的引导气流和山体阻挡作用使得局地降水维持时间长,共同造成了此次极端短时强降水的发生。回波的低质心结构提高了降水效率,降水过程中单体的后向传播也使局地累计雨量增大。     

“21.7”郑州极端暴雨的形成过程及致灾机理分析

2021年7月19—21日,郑州地区出现了罕见的极端暴雨天气,过程累计降水量达到了732 mm,引发了严重的城市内涝,造成了巨大的人员和财产损失。利用国家级自动观测站逐小时降水数据和欧洲中期天气预报中心第五代大气再分析资料(ERA-5)分析了郑州地区"21.7"极端降水过程的降水特征以及其影响系统。结果表明:此次降水过程降水量大,持续时间长,强降水范围集中在郑州及周边地区,强降水时段集中在20日14时以后,其中郑州站20日17时小时降水量达到了201.9 mm·h^-1,超过了历史极值。降水过程中南亚高压东移,郑州位于200 hPa高空槽前,500 hPa副高加强西伸,与大陆高压对峙,郑州位于低压区形成低空辐合高空辐散的高低空配置。郑州低空850 hPa有东南急流发展,产生东风切变线同时伴随着地面辐合线影响郑州地区,东南急流也将西太平洋上的水汽输送至暴雨区,并在地形阻挡作用下在郑州地区汇集。低空急流与强降水在时间上有明显同步,急流在地形作用下产生的辐合抬升也在暴雨区形成强烈的垂直上升运动,对此次极端暴雨的产生和维持有明显的影响。     

CMORPH卫星-地面自动站融合降水数据在中国南方短时强降水分析中的应用

对比分析了国家级气象观测站逐时地面降水资料和CMORPH卫星-地面自动站融合降水数据在反映中国南方地区2008—2013年4—10月短时强降水时空分布特征上的差异,并在此基础上利用融合降水数据分析了短时强降水与暴雨的关系,结果表明:(1) 融合降水数据所反映的短时强降水的大尺度特征与站点资料一致,并能更好地描述地形的影响;(2) 短时强降水的季节变化与东亚夏季风进程和雨带的季节性位移密切相关;(3) 短时强降水与暴雨日的空间分布特征和季节变化趋势相似,4月下半月—10月上半月,超过60%的短时强降水发生在暴雨日,同时短时强降水也是暴雨形成的重要因素,短时强降水暴雨日数占总暴雨日数的比例(68.6%)普遍高于非短时强降水暴雨日(31.4%),但是短时强降水暴雨日的发生具有显著的季节和区域差异。      

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。     

山西省汛期短历时强降水特征

山西地形复杂,汛期降水集中,短时强降水易引发地质灾害及城市内涝,是制约社会经济发展和人民安居的重要因素。本文通过分析山西省2011~2016年290个高密度自动气象站逐时降水资料,结合本地强降水预警业务规定,根据致灾风险程度将短历时强降水分为四级,全面细致分析了各级强降水的时空变化特征,对强降水的精细化预报有指示意义。结果表明：短时强降水主要受纬度和地形影响,各级强降水的累计降水量和降水小时数大值区一般沿太行山脉和吕梁山脉展布；短时强降水在每日15～18时高发,到了夜间20～23时,出现第二峰值；城区一般性强降水比乡村区域偏多偏强。     

2020年广西暴雨灾害天气综述与分析

利用气象及其灾情等资料,对2020年广西区域性暴雨灾害天气过程进行综合分析,并与历史同期的气候作比较,在此基础上对其进行综述。结果表明:(1)年初至春季出现冬春暴雨,比常年偏早、偏强。(2)前汛期5月底到6月上旬出现了破历史记录的暴雨灾害,具有时间长、雨量大、强降雨叠加及灾害重等特点。(3)6月底出现站点破历史记录的全区性暴雨。(4)后汛期影响台风个数偏少,受“海高斯”影响出现全区性暴雨。(5)全年区域性以上暴雨场数比常年少。通过对2020年广西暴雨灾害的综述分析,加深对广西暴雨灾害整体性认识,对今后做好预报业务提供有益参考。     

近36年遵义市暴雨洪涝灾害变化特征及成因分析

暴雨、大暴雨等自然因素和防洪、除涝工程等社会因数是影响暴雨洪涝灾害发生、发展的重要因素。基于1984-2019年遵义市13个国家气象观测站逐日降水量资料、遵义市第一次自然灾害风险普查暴雨洪涝灾害数据,采用常规统计、突变检验、线性倾向估计、相关分析、对比分析等方法,得出遵义市暴雨、大暴雨以及受灾面积的年际、年代际以及长期变化变化特征,同时揭示农作物受灾面积的变化成因。结果表明：近36年遵义市暴雨日数及其累计降水量呈波动式微弱增加趋势,大暴雨日数及其累计降水量呈显著减少趋势,暴雨、大暴雨均具有不同的阶段性变化特征。1984-1999年农作物受灾面积呈显著上升趋势,2000-2019年农作物受灾面积呈显著下降趋势。大暴雨日数及其累计降水量与受灾面积呈显著正相关,并且具有明显的阶段性差异。暴雨洪涝灾害发生、发展既受暴雨、大暴雨等气象自然因子影响,也受气象灾害防御工程和灾害性天气预报预警水平等社会因素影响。     

基于GIS技术的武威市山洪灾害风险区划初探

应用1971～2012年武威市各乡镇山洪灾害调查记录,以及武威市内78个区域气象站和4个自动气象站2008～2012年5-9月降水资料,通过对山洪灾害形成的动力条件、孕灾环境、降水背景的分析,确定临界雨量、地形因子、河网密度、汛期雨量、汛期降水日数、汛期中雨日数、汛期大雨日数为影响山洪灾害形成的主要因子,采用主成分分析方法建立武威市山洪灾害区模型。在ArcGIS软件的支持下,对各影响因子进行空间插值、栅格图层计算等操作,将武威市分为山洪灾害高发区、易发区、一般区和低发区4类,初步探索了武威市山洪灾害分布区划。分析表明,武威市山洪灾害由东南向西北递减,南部天祝县呈高发区,易发区主要在南部古浪县,中部平原凉州区为一般区,北部荒漠带民勤极少能形成山洪灾害,为低发区。     

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。     

唐山市农业洪涝灾害面积与暴雨关系分析

利用唐山市统计局1985—2014年各县逐年播种面积和农业洪涝受灾面积数据资料、唐山地区11个县市气象站逐日降水资料,采用趋势分析、多项式统计回归等方法,对唐山地区农业洪涝灾害时空特征及与暴雨的关系进行分析。结果表明：唐山洪灾面积总体呈微弱的下降趋势,但不显著,与年暴雨日数变化趋势一致。各县域的洪灾以轻到中度为主,占洪灾的80%—100%。唐山地区洪灾与年暴雨量有关（R = 0.78）,但不显著,受灾面积与年暴雨日数显著相关（R = 0.83,P < 0.01）。中等以上洪灾年的暴雨平均暴雨日数为4—6 d、80%县站大暴雨日数为0.7—1.5 d、60%暴雨累积量在300 mm以上。区域种植结构、地形地势、水系河流分布等因素也是导致洪灾的一个重要方面。     

辽宁暴雨诱发山洪灾害风险区划研究

基于自然灾害风险评估理论,利用2005—2019年辽宁省1639个自动站逐时降水观测资料、2017年辽宁省30 m分辨率的基础地理信息和山洪沟资料以及风险普查数据,对辽宁暴雨诱发山洪灾害风险区划进行研究,并将风险区划结果与历史山洪灾情进行对比分析。结果表明：通过山洪灾害与降水相关性统计发现,6 h暴雨作为辽宁省山洪致灾因子更为合适,因此构建了6 h综合利用分级暴雨强度及暴雨频次精细评估暴雨致灾危险性;山洪沟沟口高程、沟床比降及河网密度等资料可有效评估山洪孕灾环境敏感性;人口密度、耕地比例两个风险暴露度指标以及灾损敏感系数可大体评估承灾体的易损性;与历史山洪灾害空间和频率分布对比,山洪灾害的高发区与在本次风险区划高风险区基本吻合;精确到每个山洪沟风险区划的结果,提高了山洪灾害的风险区划精度,为辽宁暴雨诱发山洪灾害精准防御提供参考。     

丹东地区地质灾害气象预警系统

利用1974—2003年凤城、宽甸地区地质灾害实地调查资料和同期常规气象资料,分析了丹东北部山区地质构造特点及各类地质灾害发育的一般规律,讨论了强降雨尤其是暴雨对地质灾害发生的影响,在此基础上提取了相关因子,应用多元线性回归方法,建立了丹东地区地质灾害预报方程和丹东市地质灾害气象预警系统。通过2004年汛期的初步试用,证明该系统具有较好的预报能力。