基于GIS的青神县暴雨洪涝灾害风险区划

随着全球变暖,气候发生变化,青神县极端天气事件频发,气象灾害特别是暴雨洪涝的发生频率有增加的趋势,给国民经济和社会发展造成重大的损失。本文主要根据气象与气候学、农业气象学、自然地理学、灾害学、自然灾害风险管理等基本理论,在GIS技术的支持下,采用风险指数法、加权综合法、自然断点等方法,绘制青神县暴雨洪涝灾害风险区划图,对青神县暴雨洪涝灾害风险进行分析和评估。结果表明,青神县高风险区和次高风险区主要分布在罗波乡、汉阳镇,以及沿江河流域,其余大部为中等及以下风险区。     

贵州秋绵雨的气候特征分析

该文利用1961—2014年贵州省76个气象台站的逐日降水资料对贵州省秋绵雨的总体特征和分月特征进行分析。研究表明:全省年均秋绵雨次数最大值区域位于贵州省西部和中部高海拔地区一带,贵州秋绵雨次数具有自西北向东部或向南部递减的分布规律。秋绵雨次数、天数和累积降水量3个要素均存在着多重时间尺度的周期变化特征,不同月份其时间周期也各有差异。9—11月各月秋绵雨天数最大值区域均位于贵州省西部一带,但其分布规律不尽相同,从变化趋势来看,9—11月各月秋绵雨次数距平百分率变化的倾向率均呈不同程度的减少趋势。     

黔南秋绵雨天气的分析及预报

本文通过气候分析，对秋绵雨（含秋雨）的时段进行了切合本地实际的划分。秋雨可以寓于秋绵雨之中，但不一定构成绵雨，而绵雨期内的过程性秋雨，可以加重秋绵雨的危害。本文提出了秋绵雨的三大环流特征及地南形势场配置，给出了秋绵雨、秋雨的起始场、持续期和结束期的预报思路、方法和指标，于实际业务预报有一定价值。     

贵阳市秋绵雨的气候统计特征及其环流成因

分析贵阳市秋绵雨的气候统计特征，给出了贵阳市秋绵雨分区图及区域性秋绵雨过程的统计特征，并指出其存在明显的年际变化和年代际变化的特点。通过对典型重秋绵雨年和无秋绵雨年环流成因分析，概括出造成秋绵雨的500hPa环流模型特征，提出了秋绵雨的防御对策建议。     

气象科普小知识

正1、秋绵雨灾害及防御措施秋绵雨是指9-11月份连续5d或5d以上逐日降雨量大于或等于0.1 mm的持续阴雨天气。贵州省的西部受秋绵雨影响最重,自西向东影响逐渐降低。秋绵雨对农业的危害较大,轻则使水稻、玉米成熟期延长,重则使秋收作物倒伏、谷粒生芽;或使秋耕秋种难以进行,影响播种。秋绵雨影响田间生产活动的进行,导致不能及时收获或已收获的不能脱粒晾干入库而发生霉烂变质。     

东北地区水稻霜冻灾害风险评估与区划

依据灾害系统理论,在综合考虑致灾因子自然属性和承灾体社会属性的基础上,建立风险评估模型,将传统的灾害研究方法与地理信息系统等现代技术手段相结合,利用1961—2010年东北地区182个气象站点逐日最低气温资料和1991—2006年172个水稻产区县（市）国土面积及社会经济资料,包括1981—2006年30个农业气象观测站水稻发育期资料,对东北地区水稻霜冻灾害风险进行评估。结果表明：东北地区可划分为高风险、次高风险、中等风险、次低风险和低风险5个水稻霜冻灾害风险区域。东北地区水稻霜冻灾害高风险区位于黑龙江省的黑河地区大部、伊春西部和吉林省的延边州西部、白山北部等地,而辽宁省的中南部等地风险较低。     

气象科普小知识

1、秋绵雨灾害及防御措施 秋绵雨是指9-11月份连续5域5 d以上逐日降雨量大于或等于0.1mm的持续阴雨天气。贵州省的西部受秋绵雨影响最重,自西向东影响逐渐降低。秋绵雨对农业的危害较大,轻则使水稻、玉米成熟期延长,重则使秋收作物倒伏、谷粒生芽;或使秋耕秋种难以进行,影响播种。秋绵雨影响田间生产活动的进行,导致不能及时收获或已收获的不能脱粒晾干入库而发生霉烂如何应对秋绵雨灾害:(1)关注天气预报,抓住降雨过后的间晴天气,及时抢收作物。(2)加强田间管理,促进早发芽,多发芽。⑶开沟排水,防止湿害。     

贵州秋绵雨的气候特征及异常成因浅析

利用贵州省83个气象观测站点1961—2021年逐日降水数据,定义贵州省单站秋绵雨过程,构建了综合考虑秋绵雨最长时段日数、其余时段累计日数、9—10月雨量占年雨量比例的秋绵雨综合强度评估指标,通过小波分析、突变分析、合成分析、相关分析等方法,对贵州秋绵雨的时空特征及其与北半球500 hPa高度场、全球海温场的关系进行了研究。结果表明：秋绵雨指数大致呈东北—西南向的条带状分布,自西北部向东南部递减;秋绵雨指数年际波动大,近61 a来以0.064/10a的速率呈下降趋势;秋绵雨指数EOF分析第1模态空间型表现为全区一致分布型,是贵州秋绵雨气候变率的主模态;贵州省秋绵雨存在2~4 a的年际变化周期;1997年为贵州秋绵雨突变点;重秋绵雨年500 hPa高度场欧亚大陆上空位势高度距平呈“北正南负”的距平分布,有利于北方冷空气南下,850 hPa距平风场南海及其周边地区为显著的反气旋性环流,加强了西南暖湿气流的输送;ENSO对贵州秋绵雨的影响是非对称的,当前期8月热带东太平洋偏暖、热带西太平洋偏冷时,对应El Niño年贵州秋绵雨偏重。     

江西省早稻雨洗花灾害时空变化及分区

雨洗花灾害是江西省早稻的主要农业气象灾害之一。基于1981-2017年江西省早稻种植区81个气象站逐日降水量资料和14个水稻观测站发育期和产量资料,利用旋转经验正交函数分解（REOF）等方法,探讨江西省早稻雨洗花灾害的时空变化和分区特征并得到典型场。结果表明:江西省早稻雨洗花灾害发生频率总体呈东北高、西南低,赣北南部高、两侧低的分布特征,高值区位于萍乡北部、宜春南部、新余、南昌、抚州北部至赣东北地区,发生频率在60%以上,低值区位于赣州和吉安西南部,发生频率低于40%。轻度雨洗花灾害持续影响江西省大部分地区,且自1992年以来呈现发生频率增加、影响范围扩大的趋势;重度灾害主要发生在赣东北,经历了两个活跃期和两个低发期。根据REOF分析结果,可将江西省早稻雨洗花灾害划分为赣北南部、赣中、赣东北、赣南和赣北北部5个区域。赣东北为重度雨洗花灾害高风险区,赣北南部为轻度雨洗花灾害高风险区,赣中、赣北北部为轻度雨洗花灾害次高风险区,赣南为雨洗花灾害低风险区。     

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。     

我国秋季连阴雨的气候特征及大气环流特征

采用1961—2010年全国753站逐日降水资料,给出了我国秋季连阴雨的定义,分析我国秋季连阴雨和不同级别(5~7 d、8~10 d和11 d及以上)秋季连阴雨的气候特征;将我国秋季连阴雨划分为华北、西南、江淮和华南地区4区,并分析华北地区秋季连阴雨期间和不同级别秋季连阴雨期间的大气环流特征。结果表明:1)我国秋季连阴雨及不同级别秋季连阴雨50 a累计频次在长江中上游地区较大,黄河以北地区较小;随着连阴雨级别的增加,连阴雨频次大值区由东南地区移向西南地区;频次标准差与频次的分布特征类似。2)华北地区连阴雨及不同级别连阴雨期间,巴尔喀什湖与贝加尔湖间的阻塞高压增强,850 h Pa上增强的偏北和偏南气流交汇于华北地区,500 h Pa上东亚大槽槽后偏北气流引导北方冷空气南下,副热带高压西侧偏南气流引导南方暖空气北上,冷、暖空气在华北地区交汇,易形成连阴雨天气。     

基于GIS的沪汉蓉高铁线路暴雨灾害风险区划

通过收集整理沪汉蓉高铁沿线近13 a相关资料,采用层次分析法、专家打分法和加权综合评价法,通过暴雨灾害的危险性、孕灾环境的敏感性、承载体的易损性和防灾减灾能力等4类因子构建了沪汉蓉高铁线路暴雨灾害风险区划模型,绘制了沪汉蓉高铁线路暴雨灾害风险区划图。结果表明,沪汉蓉高铁线路暴雨灾害风险呈现西部高于东部特征,4个高风险区主要集中在武汉以西,分别为湖北天门—潜江段、宜昌西部—恩施东部、重庆东部、四川内江—资阳段,高风险区段与高铁沿线主要暴雨多发区中心位置基本一致,研究成果对沪汉蓉高铁沿线市县开展暴雨灾害防御工作具有较好的决策参考作用。     

沿淮地区秋季连阴雨综合指数构建及其变化特征

基于安徽省沿淮地区10个国家气象站1960-2019年观测资料、灾情资料和7种地方连阴雨监测指标,在评估7种地方指标适用性的基础上,采用加权综合指数法和线性趋势法,构建了沿淮地区秋季连阴雨综合指数,分析了时空变化特征。结果表明:江苏指标对沿淮地区连阴雨监测的适用性最好,连阴雨综合指数由连阴雨总日数、连阴雨总降水量线性组成,权重分别为0.8和0.2。按照综合指数,将连阴雨强度分成重度、中度、轻度3级,分级结果与灾情实况较吻合,重度连阴雨和中度连阴雨TS评分分别为100%、88.9%。秋季连阴雨在20世纪70年代到80年代前期及近10年发生频率高、强度大,尤其是2016年和2017年的连阴雨,强度居历史前2位。沿淮地区连阴雨年数东部和西部的多于中部的,重度连阴雨阜南的最多,五河的最少。     

近50年西南地区秋雨监测指标的建立及成因分析

利用西南地区四川、重庆、云南和贵州秋季降水量和日照时数资料,对西南地区秋雨极端天气气候事件的监测指标进行了探讨,最终定义连续5天以上日降水量大于等于0.1 mm,且日照时数小于等于0.1h的天气过程为1次秋雨事件.以此指标得出西南秋雨事件主要发生在四川盆地中南部、重庆西部、云南东北部和贵州北部等地区,秋雨最强中心平均每年发生华西秋雨事件可达1.6次以上,年平均秋雨日数大于11天.近50年西南秋雨强度呈波动下降趋势.结合NCEP/NCAR同期的位势高度场、水汽场以及风场资料对西南秋雨的成因分析表明：在秋雨强年,500 hPa高度场上极区气压偏高,中纬地区气压偏低,西风环流较弱,副高脊线易偏北,印缅槽较深.850hPa高度场上在西南秋雨较强的区域有一个明显的水汽汇,在风场上也有较强的来自孟加拉湾和印度洋水汽输送.垂直经圈环流和纬圈环流有明显的上升运动与之配置.     

福建热带气旋灾害精细化危险性评估

根据1981—2021年福建省热带气旋风雨资料,采用极差标准化、相关系数客观赋权法和自然断点法建立热带气旋致灾因子危险性评估模型,评估结果表明:选择降水7个因子和大风4个因子作为评估指标体系合理;雨高危险性区域位于沿海,南平和三明地区雨危险性较低;风较高危险性区域明显窄于雨较高危险性区域,危险性等级向内陆降低远快于降水,其中罗源湾至崇武沿海因受台湾岛地形屏障保护,危险性比沿海南北部小1个等级;风雨综合致灾危险性,沿海县市皆为较高危险性区域,其中中部沿海高危险性区域小,沿海南北部大,另外登陆粤东热带气旋沿海北上滞留在闽西上空的低压云团造成闽西北部存在较高危险性区域;在热带气旋登陆影响过程中,精细化致灾因子危险性评估更具有针对性,且与灾情相符,为气象灾害决策服务提供了更有价值的参考信息。     

广西甘蔗秋旱灾害风险评估技术初步研究

为增强对广西甘蔗秋旱灾害的风险评估和应急管理能力,利用气象、植被、基础地理信息和社会经济数据,根据风险三角形理念,从广西甘蔗秋旱灾害的危险度、受灾可能性和承灾体脆弱度3个方面,选择因子构建甘蔗秋旱灾害风险评估的指标体系,采用层次分析法构造判断矩阵以确定各指标和因子的权重,构建评估模型,并计算广西甘蔗秋旱灾害风险指数,再基于GIS绘制广西甘蔗秋旱灾害风险区划,结果显示:高风险区和较高风险区主要分布在来宾和崇左等市的局部地区,低风险区主要分布在桂东南地区。利用灾情数据进行验证表明:广西甘蔗秋旱灾害风险分布与甘蔗灾情损失空间分布情况基本一致。     

中国低温雨雪冰冻灾害危险性评估与区划

利用1960-2009年全国542个站点的常规气象观测资料,从灾害成因角度筛选评估指标,建立灾害危险性评估的气象指标体系,基于不同强度频率的评估思路构建综合危险性指数,对中国低温雨雪冰冻灾害危险性进行评估和区划.结果表明:(1)中国大部地区属于低危险区,高危险区主要集中于黑龙江—吉林—辽宁东部—内蒙古东部、新疆北部、青海南部—西藏东北部—甘肃南部.南方绝大部分地区均处于极低危险区.(2)南方地区内部相对高危险区主要集中在四川中南部—云南东北部—贵州西部、湖南东部、安徽南部—江西北部、河南北部.(3)高危险区的分布与地形、纬度均有着密切的关系.     

1961—2019年中国区域连续性暴雨过程的危险性区划

利用暴雨区连续追踪的思路和全国2481个气象站逐日降水资料对1961—2019年全国区域连续性暴雨过程（Regional Continuity Rainstorm Process,RCRP）进行客观识别,并根据RCRP的持续时间、影响范围、最大日降水量和最大过程降水量建立和改进危险性评估模型和危险性区划。结果显示：1961—2019年中国共发生2294次RCRP,危险性排名前十强的RCRP与历史记录相符;其危险性空间分布特征与我国降水气候态分布相似,由东南向西北逐级递减;我国RCRP的高危险性区域位于华南和江南地区;危险性的季节空间分布与同季节的降水特征相关,春季华南地区的RCRP高危险性等级体现了我国华南前汛期的影响;夏季华北和东北地区的RCRP危险性高于其他季节,沿海地区的高危险性体现了台风暴雨的影响;秋季四川北部的危险区主要体现了华西秋雨的影响;单次RCRP危险性区划表征本次暴雨洪涝受灾程度大小的分布情况,可以直观地判断此次RCRP对我国相应区域造成暴雨洪涝灾害的大小分布情况。其研究结果增进了对于RCRP演变规律的认识,对于预测未来RCRP季节或次季节内等不同时间内的区域危险性强度大小及其相关的暴雨洪涝灾害风险防范具有重要意义。     

华西秋雨趋势变化的年代际转折及其成因分析

华西地区（25°N～35°N,100°E～110°E）是中国秋季降水主要地区之一。本文根据华西地区72站月平均降水资料、NCEP/NCAR再分析资料和哈德莱中心海温及海冰资料,利用相关和回归等分析方法研究了1961～2014年华西地区秋雨的年代际变率及其与大气环流和海温的关系。华西秋季降水年代际变率分解为呈现显著下降趋势的P1时段（1964～1998年）和呈现上升趋势的P2时段（1998～2014年）发现,对应P1时段降水下降趋势的华西区域大气位势高度异常场具有西正东负结构,大尺度环流场显示为从大西洋东传经北极巴伦支—喀拉海区至东亚的准纬向波列,该波列体现了上游负位相NAO（North Atlantic Oscillation）的调制作用。对于P2时段的降水上升趋势,其位势高度场配置与P1时段相反,而大尺度波列结构在欧亚大陆的部分呈西北—东南走向,且整体偏西,体现了上游正位相NAO的调制作用。这种环流结构导致华西区域西北侧形成负异常中心,有利于西南暖湿气流进入研究区域。影响华西秋雨趋势转折的海温关键区位于热带中东太平洋和热带印度洋。在P1时段,华西秋雨降水趋势与同期热带中东太平洋和印度洋海温呈显著正相关关系。而在P2时段,华西秋雨与前冬热带中东太平洋和印度洋海温存在显著负相关,前冬西北太平洋海温正异常也同时影响了华西秋雨的上升趋势。