北京奥运期间冰雹灾害风险评估

采用空间信息技术的评估方法对北京地区奥运期间的冰雹灾害进行风险评估,并从原理、方法及过程3个方面作了系统的论述.冰雹灾害风险评估基于空间评估模型,综合叠加了以地形为外界敏感性因素的敏感度因子、以出现概率为主的危险性评估结果及考虑下垫面的人口、经济、人文分布情况的脆弱性评估结果.评估结果所展现的北京地区奥运期问的冰雹灾害的风险情况表明:冰雹灾害风险除了与雹源分布有密切关系外,还与城市人口及社会、经济情况关联,其权重组合计算结果显示北部山区及北京市的中心地带为易受冰雹灾害影响的高风险或较高风险区域.     

北京地区奥运期间大风灾害的定量评估

根据北京1971～2006年大风历史资料,对奥运期间(6～10)大风灾害的风险进行了评估.北京的春季大风日数比较多,7～9月大风日数比较少;平均每年6～10月奥运期间出现大风总日数通常为2～3天,最多5天,夏季是适合北京举办奥运会的季节.为了定量评估奥运期间大风灾害的风险,统计了1971～2006年6～10月每次出现大风日的站点数并进行归一化处理,得出奥运期间大风灾害不同等级的空间分布.在大风灾害后果等级小值时,整个北京地区大风灾害风险分布基本一致;在大风灾害后果大值时,北京的大风风险区呈南北走向分布,南部特别是西南部大风风险大,此特点可能与夏季雷雨大风及北京地形有关.     

基于灾损评估的北京地区冰雹灾害风险区划

北京地区冰雹灾害风险区划主要依据“风险=概率×损失”的风险评估方程来计算风险值,不单纯依靠极端天气及气候事件的概率统计来做区划。首先利用灰色关联模型将北京地区近30年 (1980—2009年) 的冰雹灾害历史灾情资料进行灾损评估,评估结果以关联度归一化值及高斯变换值的方式分别用于时间序列分析及风险值估算。然后采用启发式分割算法 (BG算法) 对灾情数值进行时间序列分析,分析发现:1997年为不平稳结点,1997年前后的灾情数值从平稳性上应分属两个不同的时间序列。以1997年后的期望偏差作为变异系数。在灾损评估结果的基础上进行关联度归一化值在0~1范围内10个等间距的雹灾频次统计,依据统计结果计算北京地区冰雹灾害的平均风险值并用该值来制定冰雹风险等级标准。最后利用风险评估方程计算历次雹灾的风险值,结合风险等级标准完成北京地区冰雹灾害风险区划。区划结果显示:北京地区冰雹灾害的高风险区域主要分布在北京城市中心地区、密云县城及平谷区等几个人口稠密地区,而山区及山前迎风坡地带尽管降雹频次高,冰雹灾害风险却相对较少。     

北京市奥运期间气象灾害风险承受与控制能力分析

针对北京市奥运会期间的7种主要气象灾害(雷电、冰雹、大风、高温、暴雨、大雾和霾灾害),建立了气象灾害风险承受能力与风险控制能力评价的指标体系.经过专家评分,获取7种气象灾害的评价指标所对应的分值.利用层次分析法,计算评价指标的权重系数.最后得到7种气象灾害评价指标的加权平均值作为其风险承受能力与风险控制能力系数.利用灾害模数、经济易损模数、生命易损模数3个指标进行北京市奥运期间18个区县空间易损度区划分析.结果表明:北京市奥运会期间,高温灾害和暴雨灾害的风险承受能力与风险控制能力最弱;雷电灾害和大雾灾害的承受与控制能力中等;冰雹灾害和霾灾害较强;大风灾害最强.易损度空间差异分析表明,城区(东城区、西城区、崇文区和宣武区)、朝阳区和海淀区为高易损性区域;丰台区、石景山区、房山区、昌平区、顺义区和大兴区为中易损性区域;门头沟区、通州区、平谷区、怀柔区、密云县和延庆县为低易损性区域.     

河池市冰雹气候特征及风险区划

利用1981～2010河池市气象观测站记录的冰雹资料及纪要栏记录雹灾资料,分析河池市冰雹气候特征,在对雹灾孕灾环境敏感性、致灾因子危险性、承灾体易损性等多因子综合分析基础上,构建冰雹灾害风险评价的指标体系和模型,对灾害风险程度进行评价和等级划分.最后,基于GIS平台进行叠加分析,绘制冰雹灾害风险区划图.     

基于地形订正技术的安徽冰雹灾害风险区划

地形订正是保证冰雹灾害风险区划结果准确的关键环节。利用1978—2020年安徽省81个国家级气象观测站冰雹观测资料以及地理信息、国内生产总值、历史灾情等数据,采用相关分析、回归分析等统计方法,识别冰雹灾害致灾因子,并计算其致灾强度,建立冰雹频次的地形修正方法,综合冰雹致灾强度和频次开展致灾危险性评估。基于自然灾害风险形成理论,综合致灾危险性和承灾体易损性,借助GIS技术完成冰雹灾害经济风险区划,并对结果的合理性进行了验证。结果表明：(1)最大冰雹直径和降雹持续时间与冰雹灾损指数显著相关,确定二者为冰雹灾害致灾因子;地形修正后的冰雹频次空间分布特征与实际发生情况一致,且能更精细地反映出高海拔山区的冰雹频次空间差异程度;(2)冰雹多发区、高和较高危险区均位于安徽省冰雹主要路径上的淮河以北地区、江淮之间东部地区以及大别山区和皖南山区两大山区;(3)冰雹灾害经济风险总体上自南向北逐渐增大。通过灾情验证,安徽省冰雹灾害经济风险指数与直接经济损失多年平均值的相关系数通过α=0.01显著性水平检验,区划结果与实际情况基本吻合。     

十一运会各赛区气象灾害风险评估

利用山东省17个比赛城市1971—2007年8—10月的逐日气象资料,用统计方法对各种灾害性天气进行了风险评估。结果表明:十一运会期间有9种气象灾害,不同月份的气象灾害风险有差异,其风险等级由高到低依次为:8月雷电、暴雨、台风、大雾、冰雹、大雨、高温、大风;9月雷电、大雾、大风、暴雨、大雨、连阴雨、台风、高温和冰雹;10月大雨、大雾、大风、连阴雨、暴雨、高温、冰雹、台风。开幕式、闭幕式日发生上述气象灾害的概率很小。评估结果在十一运会气象保障中得到应用。     

昆明市晋宁区烤烟种植冰雹灾害风险区划及防御对策

文章利用晋宁区2009—2018年6—9月烤烟种植冰雹灾害、受损情况及各种气象资料,根据自然灾害系统理论和冰雹灾害风险评估的相关理论,构建由致灾因子危险性、烤烟种植易损性、孕灾环境敏感性、防灾减灾能力等风险指数模型和风险区划指标体系,采用层次分析法和加权综合评价法计算各指标权重和风险指数,并利用GIS技术进行栅格图层计算得到晋宁区冰雹灾害综合风险区划图。结果显示:晋宁区冰雹灾害风险东西部高、北部和中部低,沿山地带和山区高于平坦地区,晋城镇南部、双河乡和夕阳乡山区冰雹灾害风险处于较高水平。根据区划结果,提出了人工防雹的合理化建议。     

四川烤烟主产区冰雹灾害风险评估

以四川烤烟主产区冰雹灾害为研究对象,将烤烟气候适应性特征和自然灾害系统论相结合,利用冰雹频率、DEM高程数据、下垫面类型以及农业经济数据等资料,构建冰雹灾害风险评估指标体系,从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和抗灾能力4个方面进行分析,最终建立四川烤烟主产区冰雹灾害精细化风险评估模型并计算风险分布指数,借此将攀西烟区划分为由高至低的5个风险区域和1个不适宜种植区。结果表明,安宁河源头河谷地区、雅砻江下游流域以及攀西地区南部的河谷低山区和丘陵区冰雹灾害风险处于较高水平。评估结果为区域烤烟种植结构调整及冰雹灾害防御工作提供了科学指导。     

GIS支持下的西藏冰雹灾害风险评估模型

本文以西藏地区的冰雹灾害为例,在充分分析西藏地区气候背景和经济环境的基础上,利用1981~2015年39个气象站冰雹资料研究了该地区冰雹的分布形成机制,根据灾害发生理论,从灾害发生的成灾环境、灾害发生的可能性、以及承灾体的易损性等三个方面选取了地貌、灾害频率、人口、社会经济的评价因子,应用聚类分析法建立了气象灾害孕灾背景,灾害危险性、承灾体易损性等数学模型;运用Map Info Professional软件,通过对属性数据库和图形数据库的操作得到各种灾害的孕灾背景、灾害危险性、承灾体易损性评价图层,再经过图层叠加、斑块合并以及等级划分等操作,得到各种气象灾害的风险分区。最后在Ma Info Professional软件查询功能的支持下,实现通过点击任意一个区域,显示该区域的冰雹灾害风险情况,对人影防雹作业将具有很强的指导作用,可为政府防灾减灾的决策工作提供必不可少的科学参考。      

奥运期间天津极端天气气候事件背景分析

利用1951～2006年天津7月下旬至9月上旬的日最高气温、降水量、最大风速和8月扬沙、雾、雷暴和冰雹的观测资料,统计了对足球比赛影响较大的高温、暴雨、大风、雾和雷暴等极端天气气候事件发生的概率及分布特点,以期为2008年北京奥运会天津分赛场的足球小组赛提供气候背景服务信息。结果表明:在奥运会期间,天津易出现高温、暴雨、雷暴和雾等不利天气;而大风、扬沙、冰雹的概率相对较小。相对而言,8月中旬至9月上旬,这些不利的极端天气气候事件发生的概率小,对各项赛事的开展较为有利。     

基于灾情信息的1981—2017年北京地区降雹特征

该文对1981—2017年北京地区1010个高精度冰雹灾情信息进行统计分析。从年代际变化看,1981—1990年平均降雹日数为10 d,1991—2000年和2001—2010年年平均降雹日数均有所减少（5.67 d和4.33 d）,而从2011年起,年平均降雹日数急剧增加到21 d。1981—1995年年平均最大冰雹直径总体呈增加趋势,2002年开始总体较小。从年变化看,冰雹日数的年变化呈明显的单峰型即初夏峰型,4月起降雹日数逐渐增加并在6月达到峰值,其后缓慢下降。从空间分布看,北京地区的降雹分布十分广泛,但高频次降雹区域主要集中在北京西北部延庆区,平均每年至少发生两次降雹,此外降雹高值区还出现在城区的海淀区。2010年后,降雹范围明显增大,同时降雹分布也由相对集中变为相对均匀。     

北京夏季空气质量的气象指数预报

该文提出一种参数化预报方法,制作北京及其周边地区夏季空气质量气象条件指数预报。采用2000-2007年7-9月北京市观象台大气成分 (PM₁₀) 逐日观测资料和华北区域气象站网加密地面观测及探空信息,分析北京地区夏季奥运会历史同期与高污染过程 (PM₁₀浓度>150μg/m3) 关系密切的敏感气象要素和变量。引入适应度函数分级方法,计算北京周边不同观测站可能形成污染向北京输送的权重,建立北京夏季空气质量气象条件参数PLAM (parameters linking air-quality and meteorology) 预报模型。PLAM指数给出北京局地污染气象条件的客观定量诊断和预测,并可指示周边地区有利 (或不利) 于污染向北京输送的强度和方位。夏季“静稳型”气象条件参数化PLAM方法为北京奥运气象保障任务实时提供预报产品,分别用PM₁₀及可吸入颗粒物指数 (API) 对2008年7-8月PLAM逐日预报进行检验,相关系数达到0.001显著性水平。     

INFO 2008气象信息系统的设计与实现

气象信息是奥运会INFO 2008在线内部网络信息系统一个重要组成部分。为了满足2008年奥运会对气象信息的高时效、高安全、高质量的要求,需要建立一套安全可靠的稳定的网络体系结构,规范的数据流程、数据格式、合理的数据库等内容,从而实现气象信息在奥运比赛场地各终端实时显示气象实况、预报和预警信息。从系统目标、网络结构、软件设计、数据库设计、运行与开发环境等方面介绍了INFO 2008气象信息系统。结果表明：气象部门提供给INFO 2008系统4类气象信息数据（当日及未来6d天气区域预报X20、区域天气警报X21、场馆实况X22、场馆未来3日逐3h预报C49）,从时效、数据种类、信息安全等方面都满足了奥运气象服务要求,可为重大气象服务活动气象信息系统的建立和实现提供参考。     

蒙特卡罗不确定性分析在O3模拟中的初步应用

利用蒙特卡罗不确定性分析方法,分析了嵌套网格空气质量模式系统(NAQPMS/IAP)中154个模式输入变量不确定性对臭氧模拟的影响,量化了模式在北京奥运会期间臭氧模拟的不确定性,并确定出了主要不确定性因子。结果表明:(1)在奥运会期间(2008年8月8日～2008年8月24日),北京城区臭氧模拟的平均不确定性为19ppb,不确定性存在明显的日变化特征,白天不确定性大,夜间不确定性小。(2)在白天,北京城区近地层臭氧模拟最重要的不确定性来源是局地前体物排放,其次是NO2光解系数、风向、北京周边前体物排放和垂直扩散系数。另外,地面约150m以上,对臭氧模拟影响最大的不确定性因子是风向和北京周边前体物排放;夜间,北京城区近地层臭氧模拟的最大不确定性来源是局地NOx排放和垂直扩散系数。     

决策气象服务回顾与展望

简要回顾了决策气象服务发展历程、取得的成就,介绍了决策气象服务内容、特点及气象灾害预评估技术,通过登陆台风、致洪暴雨、低温雨雪冰冻灾害气象服务以及"5.12"汶川大地震气象服务、2008年北京奥运会及残奥会气象服务等重大服务案例的剖析分析了影响决策气象服务效益的因素,总结了决策气象服务成功经验,并就如何进一步改进决策气象服务工作进行了思考。     

北京2008年奥运会开幕式人工消减雨作业

自2002年6月起北京市人工影响天气办公室依托北京市科委重点课题"奥运期间人工防雹、消雨作业试验研究"进行了人工消(减)雨的研究,在此研究基础上提出了北京2008年奥运会开闭幕式人工消减雨作业技术方案和实施流程,针对北京8、9月份天气的特点和云系影响北京的来向,设计奥运会开闭幕式消减雨18个作业区,并分析了前期试验结果.重点分析了8月8日天气特点,及相应的飞机、地面火箭作业情况,并对作业效果进行分析.地面火箭大规模消云减雨作业后,雷达回波强度明显减弱,雷达回波趋于消散,尤其是在21:48-22:00作业阶段,雷达回波出现一个明显的缺口.对雷达回波按强度分档,从各档强度的雷达回波面积变化可以看出,回波变化的明显的特征是强回波面积逐渐减少,而弱回波面积则在逐渐增加.卫星资料反演的云顶高度和云粒子有效半径也能比较清楚地显示出大规模作业后的效果.