基于GIS的四川省降水诱发型滑坡泥石流风险区划

通过分析四川省滑坡泥石流地质灾害的致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾体脆弱性,构建了四川省降水诱发型滑坡泥石流风险评估指标体系,并基于灾害系统学原理的风险评估模型,结合层次分析法和信息量法,利用GIS工具完成了四川省降水诱发型滑坡泥石流地质灾害风险区划。结果表明:（1）诱发滑坡泥石流前期15 d平均有效雨量较大的区域主要位于四川盆地北部、西南部、东南部分地区和攀西地区南部,较小的地区主要位于川西高原和盆地中部。（2）四川盆地北部、西南部和攀西地区东部是降水致灾因子危险性等级最高区域,盆周山区、攀西地区以及阿坝州东部地区孕灾环境敏感性等级在较高及以上,中等以上承灾体脆弱性等级基本位于盆地地区,盆周山区、川西高原及攀西地区脆弱性等级大多在中等以下。（3）风险区划显示高危险区主要分布在盆地北部、西南部和攀西地区,与四川省滑坡泥石流活动情况一致。      

杭州市雷电活动特征及雷电灾害区划

利用杭州市1966—2005年雷暴日资料和2008—2009年闪电定位资料,运用ArcGIS空间分析技术结合数理统计方法,分析杭州市雷电活动时空分布特征,并采用地闪密度空间分布与最大地闪强度空间分布的叠置作为雷电风险的主要评价指标,得到杭州市雷电灾害致灾危险性区划。分析结果表明,在时间分布上,杭州市雷暴天气多发生在夏季和午后时段;在空间分布上,杭州市地闪密度较大地区多集中在山脉向阳坡、迎风坡以及大面积水域向陆地过渡的区域。杭州市雷电灾害风险高值区主要集中在上城区、江干区、滨江区、西湖区西部以及淳安县西南部、富阳市大部、余杭区西部、萧山区中部地区。雷电风险高值区主要集中在人口稠密区、工业集聚区、湖边、江边等,这些都可能与气温、空气湿度、地形地貌、建筑物密集密切相关。     

苏浙沪地区高温灾害风险区划研究

利用1961—2009年苏浙沪地区144个气象站的观测数据和2008—2010年苏浙沪地区社会经济资料,从致灾因子危险性、孕灾环境敏感度、承灾体易损性及抗灾能力4个方面综合评估和分析了苏浙沪地区高温灾害风险的空间差异。结果表明:1961—2009年苏浙沪地区高温致灾因子呈南高北低的分布特征,浙江地区高温致灾因子危险性明显大于上海和江苏地区;孕灾环境敏感度指数呈北部和中部地区高、南部地区低的分布,高温灾害高敏感区主要分布在江苏、上海及浙北的平原和沿海地区;经济发达和规模较大的苏浙沪核心城市多为高温灾害承灾体高易损性区,苏北和浙南相对欠发达地区多为高温灾害承灾体低易损性区、次低易损性区或中等易损性区;沪宁杭地区高温灾害的抗灾能力最强,对应的抗灾能力风险较低,而苏北地区和浙南山区高温灾害的的抗灾能力风险较高。综合致灾因子危险性、孕灾环境敏感度、承灾体易损性和抗灾能力4个方面,苏浙沪地区高温灾害综合风险总体呈中南部地区风险高、北部地区风险低的分布,高温灾害高风险区和次高风险区主要集中分布在浙江大部及上海、苏南部分地区,高温灾害低风险区或次低风险区主要分布在长江以北和浙江沿海地区。     

对气象致灾因子危险度诊断方法的探讨

气象灾害损失与风险大小取决于气象致灾因子危险性、承灾体脆弱性、自然与人为防控在孕灾环境中时空配置格局及交互作用.但对于一定区域与时段而言,后两个因素相对稳定,气象致灾因子多变,其不同时空分布格局很大程度上决定了灾害的地域性及时间变化特征.对致灾因子危险性予以准确诊断是客观评估气象灾害损失与风险大小的基本前提.为此,文中提出了气象致灾因子危险度定义及点面相结合的诊断模型:(1)将危险度定义为事件致灾因子量值与风险阈值场中各级风险水平阈值之间的接近程度;(2)采用随机变量概率分布模型估计各地各种特定概率下的气象事件致灾因子量级,构建气象致灾因子风险阈值场;(3)联合空间相似和距离参量构建危险度诊断模型,以刻划事件致灾因子与各级风险阈值分布形态相似性及数值差异大小,据此计算事件致灾因子与风险阈值场中各级风险阈值的接近程度,以接近度最大为原则确定某过程致灾因子总体危险性水平等级.然后以上海地区风致灾因子危险性诊断为例,计算了上海各地不同风险水平下年最大风速阈值以及各地各级年最大风速的风险水平,构建了上海地区年最大风速的风险阈值场,结果表明:上海沿海地区的南汇、崇明、金山等地为年最大风速高值区,也是一定风险水平下的最大风速高值区,同时又是8级以上强风频发区及高危险区;相对地,本市较内陆的区域,则是年最大风速低值区,也是一定风险水平下的最大风速低值区,同时又是8级以上强风稀遇区及低危险区;一定重现期下最大风速阈值地区分布也有类似规律.最后,应用该模型对影响上海地区热带气旋及其他天气过程共30余个例作出风危险度诊断,结果表明,以1977年9月11日的7708号热带气旋风危险度最高,总体上与风险水平为8年一遇的年最大风速阈值最为接近;1986年8月27日8615号热带气旋与1983年6月3日其他天气过程个例风危险度为第2,总体接近于7年一遇年最大风速阈值;8114号与9711号热带气旋风危险度则与4年一遇年最大风速阈值最为接近;7413号、7503号、7909号、8506号热带气旋的风危险度接近3年一遇年最大风速阈值;而0509号热带气旋"麦莎"、0515号热带气旋"卡努"风危险度总体上接近于2年一遇的年最大风速阈值.其他热带气旋影响个例,其风危险度多数与重现期约2年一遇的年最大风速阈值接近.实际应用结果表明,所提出的这一点面结合的危险度的诊断方法,能较客观定量地评定气象致灾因子的危险性程度.     

天津市静海区暴雨灾害风险精细化评估北大核心

根据天津市静海区18个乡镇2009—2018年逐时降水量,以及社会经济、地理地形、水利设施等数据,结合历史受灾信息,分别对静海区的暴雨致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性及防灾减灾能力进行分析,采用GIS技术和统计方法多因子叠加,综合得出静海地区暴雨灾害风险精细化评估和区划。研究发现,静海区北部区域以及南部中旺镇及其周边风险较高,而静海地区中部的风险较低;暴雨灾害高风险区主要分布在致灾因子敏感性、承灾体易损性较高而防灾减灾能力较低的静海镇和梁头镇及其周边,应加强防灾减灾设施建设。     

基于CI指数的宁夏干旱致灾因子特征指标分析

基于1981 2010年宁夏23个气象站逐日降水和气温资料,采用综合气象干旱指数CI,从干旱发生日数、干旱范围、干旱频率和干旱强度等方面对宁夏干旱致灾因子特征指标进行了分析,并作了致灾因子危险性评估与区划。结果表明,近30年宁夏干旱发生日数、发生范围、干旱频率和干旱强度均呈增加趋势;干旱致灾因子危险性呈从南到北不断增加的趋势,致灾因子危险性指数最大为0.94,最小在0.1以下,南部大部分地区普遍处于干旱致灾因子低危险区,北部大部分地区处于干旱致灾因子高危险区。     

基于GIS的洛阳市高温灾害风险区划

利用洛阳市1961-2010年历史气候资料和地理信息数据,通过分析高温灾害致灾因子、孕灾环境因子、承灾体易损性因子和防灾减灾因子4个因子的指标,利用层次分析法确定各个因子指标的权重建立高温气象灾害风险评价体系。其中选取洛阳市9个观测站高温日数,并运用皮尔逊Ⅲ型概率密度模型分别从不同频率推测高温影响程度并分析高温危险性因子;利用洛阳市基础地理信息数据,选取海拔高度和河网密度作为评价孕灾环境因子指标;利用洛阳市土地利用分类分析不同土地类型承载体潜在易损性,同时考虑高温易受伤害人群的人口比例怍为承载体易损性因子指标;防灾减灾因子利用各乡镇财政一般收入水平和人均可支配收入作为量化指标。从区划图中可以看出：总体高温风险等级北部高于南部;东北部、中部风险等级最高,其中偃师中部、伊川西部和南部地区、嵩县北部地区风险等级最高;次高风险等级主要分布在新安、宜阳、伊川中东部、孟津东部和西部、嵩县中部等地区;栾川、嵩县南部、洛宁西部风险等级最低。     

基于灾害风险因子的青海省干旱灾害风险区划

利用1961—2018年青海省气象资料、地理信息数据和社会经济数据,对青海省干旱灾害风险区划进行研究。结果表明:(1)致灾因子危险性较高的地区主要在青海省东部和南部,较低地区主要在青海省西部。(2)孕灾环境脆弱性整体自西北向东南逐渐降低,西北地区脆弱性风险较高,东南部较低。(3)承灾体暴露风险较高的地区主要在青海省东部,其他地区风险较低。(4)防灾减灾能力较高的地区主要在青海省西北部,而青海省南部和东部防灾减灾能力较低。(5)干旱灾害综合风险总体自东向西递减,高风险区主要在青海省东部地区,低风险区主要在青海省西部地区。(6)青海省干旱灾害高风险区主要由于致灾因子危险性及承灾体暴露性都较高,低风险区主要是致灾因子危险性、承灾体暴露性较低,且防灾减灾能力强。     

吉林省大风气象灾害风险区划评价研究

依据灾害风险理论,结合吉林省地貌特征,构建吉林省大风气象灾害风险评价的指标体系,揭示吉林省大风气象灾害风险空间分布规律。研究结果表明：吉林省大风灾害高风险地区分布在长春大部分地区、四平部分地区、延边州敦化市的北部和吉林省东南部海拔较高的山区;次高风险地区主要分布在白城西部、松原南部、四平西部、辽源地区、吉林北部;松原北部、吉林南部、通化大部、白山大部和延边州部分地区风险性最小。从风险区划各指标的分析来看,长春市辖区附近的高风险性是由致灾因子的高危险性及承灾体的高易损性共同引起的,而延边州敦化地区北部及东南部海拔较高山区的高风险性是由致灾因子的高危险性所引起的。根据大风灾害风险分布情况,提出了相应的措施,为相关部门科学决策提供智力支持。     

基于CI指数的宁夏干旱致灾因子特征指标分析北大核心CSCD

基于1981 2010年宁夏23个气象站逐日降水和气温资料,采用综合气象干旱指数CI,从干旱发生日数、干旱范围、干旱频率和干旱强度等方面对宁夏干旱致灾因子特征指标进行了分析,并作了致灾因子危险性评估与区划。结果表明,近30年宁夏干旱发生日数、发生范围、干旱频率和干旱强度均呈增加趋势;干旱致灾因子危险性呈从南到北不断增加的趋势,致灾因子危险性指数最大为0.94,最小在0.1以下,南部大部分地区普遍处于干旱致灾因子低危险区,北部大部分地区处于干旱致灾因子高危险区。     

黔西南州高温天气时空变化特征分析

【目的】当前气候背景下,黔西南州的高温热浪事件越来越频繁,为了进一步揭示黔西南高温天气的时空分布特征,减少高温天气对农业、生态等各方面带来损失和不利影响。【方法】该文利用1961—2022年黔西南州8个国家气象站以及2009—2022年208个区域气象站的逐日平均气温、最高气温数据,运用常规统计方法对黔西南州高温天气的时空分布特征进行了分析。【结果】（1）空间上,黔西南州高温天气主要分布在册亨和望谟一带,呈现明显的区域性特征,同时黔西南州的平均气温、高温日数及极端最高气温均呈现东南高西北低的分布特征;（2）黔西南州高温天气主要发生在春季和夏季（4—8月）,4月和5月气温最高,而大范围高温主要出现在5月中下旬、7月中旬和8月,其中8月最为集中,持续时间最长,基本维持一个月之久,日变化上最高气温主要集中在15—17时;（3）近62 a来黔西南州平均气温和每年高温日数呈显著增加趋势。【结论】总体来看,黔西南州高温天气具有持续时间长、区域分布不均、高温频发区域集中等特征,气温随海拔高度的升高逐渐降低,高温日数频发区与南亚热带气候区密切相关。     

中国不同气候区的高温危险性分析

高温危险性评价是高温灾害风险评价的重要组成部分和基础工作。基于过去60年(1961—2020年)的日最高温度数据,选择高温日数、最高温度、高温强度三个指标,逐站点使用核密度函数估算三个高温指标的概率密度函数,计算了四个重现期(即五年一遇、十年一遇、二十年一遇和五十年一遇)下的三个指标的取值,进而通过K-means非监督聚类得到各指标下的高温危险性等级分布图,然后将各指标叠加,对我国不同气候区的综合高温危险性进行了评估。研究表明：(1)从高温日数来看,发生高温可能性最大的地区位于我国西北干旱(半干旱)区和华中、华南地区的交界部分;(2)从最高温度来看,发生高温可能性最大的区域是西北干旱(半干旱)区和华北地区,华中地区的最高温度在不同重现期下的增强最显著;(3)从高温强度来看,发生高温可能性最大的区域是西北干旱(半干旱)区,西南地区和青藏高原地区内不同区域的高温强度差异较大,需局部防范高温灾害;(4)随着重现期年限的增长,不同高温指标值均明显增长,高值区域面积逐渐增加。全国高温综合高危险性等级地区主要位于西北干旱(半干旱)地区、华北地区南部、华中地区、华南地区和西南地区北部,其余气候区少量...     

北京地区暖季对流天气的气候特征

对北京地区最近12年暖季(5—9月)雷暴、冰雹、暴雨和大风等各种对流天气进行了气候统计和分析。统计结果表明:北京地区暖季发生对流的概率很高,按日数统计的气候概率达47.77%,大风、暴雨和冰雹气候概率分别为27.29%、10.84%和6.29%。暴雨多发季节为7月中旬到8月上旬。冰雹集中于6月中、下旬。在对流天气的地理分布上,北京西北部、东北部山区及西南部山区多对流天气,中心区和东南部平原地区对流天气较少。暴雨呈西南—东北方向带状分布,东北部山区、中部和东南部平原地区多发生暴雨,而西北部和西南部山区很少发生暴雨。山区冰雹明显多于平原。西北部和东北部山区大风偏多。暴雨有明显的夜发性。冰雹集中发生在午后到傍晚,占冰雹总站次的76.72%。     

黄山地区高温气候特征及一次持续性高温诊断分析

基于1981-2017年安徽省黄山地区观测资料以及EC再分析资料,利用数学统计方法对黄山地区的夏季高温特征进行分析,并重点对2017年7月的极端气温高、连续时间长、强度大、范围广的高温天气及成因进行诊断分析。结果表明：副热带高压是黄山夏季高温的主要影响系统,夏季高温具有明显的时空分布特征,高温日数7月最多（占48%）、8月次之（占37%）,主要集中7月中旬至8月上旬;空间分布上呈盆地、丘陵地区多,高海拔山区少的特点。副热带高压强、脊线稳定在黄山地区、副热带高压脊线附近的下沉增温与低层暖中心配合,是2017年7月12-29日黄山地区持续高温产生的主要原因;盛夏期间热带低值系统不活跃且高温期间登陆台风少,为黄山地区出现持续性高温提供了有利条件;海拔高度等地形地貌导致高温分布不均匀。此外,副热带高压脊线位置、副热带高压强度、相对湿度廓线、降雨量、台风、地形等要素对高温的预报预警有较好指示意义。     

定量评估极端天气影响农业总产值的方法

选取对极端天气敏感性和脆弱性较高的农业领域为研究对象,将极端天气因子和农业生产因子引入Cobb-Douglas生产函数,构建气候经济模型,定量分析了极端天气事件对浙江省农业总产值的影响。结果表明：极端天气因子与浙江省农业总产值存在长期均衡关系,对农业总产值有显著的负面影响。高温日数、低温日数、强降水日数每增加1%,浙江农业总产值分别减少0.072%、0.046%、0.076%;高温日数和强降水日数的短期波动对农业总产值也有显著的负面影响;不同区域的农业总产值受极端天气影响程度存在差异,浙江西北地区和西南地区相对东部沿海地区受极端天气影响更为严重。     

2010年江苏省连续性高温特点及成因分析

利用江苏省常规气象观测资料、1961—2010年全省73个站的历史高温资料以及NCEAP 2.5×2.5再分析资料,分析总结了江苏省高温天气气候特点及2010年高温情况,并在此基础上重点对2010年连续高温天气特点及成因进行了分析。结果表明:江苏省高温日数以7月最多(占高温总日数的44.1%)、8月次之(占29.2%);空间分布上呈西南部地区多,东部沿海少的特点;2010年8月连续高温频发,过程间隔时间短,且区域性连续高温时段主要集中在8月份,较多年平均偏晚,部分市县最高气温创当地有气象资料以来的历史新高;盛夏期间前期赤道辐合带不活跃,不利于副高北抬,是造成该年出梅后区域性连续高温偏晚的一个重要原因;而8月份南亚高压脊线位置偏南,强盛的副高持续控制江苏省,加上台风北上活动影响少,致使该月连续性高温频发。连续高温期间副高能快速恢复增强,促使连续性高温过程频繁且间隔时间短。     

利用区域自动站资料分析核桃花期冻害气象条件及成因

利用太行山南部核桃种植区100个区域自动站和6个国家气象站的常规观测资料、NCEP/NCAR再分析数据和临城"绿岭"核桃种植基地核桃发育期观测及冻害资料,对核桃遭遇花期冻害时区域自动站和国家站之间的气温指标相关性及种植区冻害风险气候特征进行研究,结果表明:1区域自动站和国家气象站的气温相关性显著,其中,90%的站点相关系数高于0.9;2同一时刻,区域站气温与海拔高度呈负相关,当核桃花期国家气象站气温分别低于3.6℃、2℃、0.4℃、-0.4℃时,可能受冻的核桃种植区海拔高度分别为1000m以上、600m以上、200m和0m以上。3太行山南部山区核桃花期年平均冻害风险日数为3.4天。4核桃花期冻害和极涡及乌拉尔山高压脊异常偏强有关。     

利用ASTER数据分析南京城市地表温度分布

城市环境日益受到人们重视, 南京是长江下游人口密集的城市, 研究南京市地表温度分布对了解南京城市气候, 改善生活环境, 为城市发展规划提供有效的气象服务具有一定科学意义。该文利用2002年8月21日10:30 (北京时) ASTER热红外数据, 在ENVI软件的支持下, 通过劈窗算法反演南京城市地表温度, 进一步生成城市地表温度分布等温线图。用同时相ETM+数据进行验证, 二者十分吻合, 说明ASTER反演结果可靠。结果表明:南京市存在明显的热岛效应, 城市地表温度分布差异大; 不同下垫面的地表温度差异明显, 城区地表温度总体高于郊区, 植被覆盖密集区地表温度低于植被稀疏地, 具有较大水域面积和较密植被的城中各大公园形成多个冷岛, 长江水体温度最低; 随着城市的扩大, 新城区热岛效应更加明显。水体和密集植被能显著改善城市环境。     

地理经纬双向过渡带和复杂地形下气候的过渡性和特异性 ——以宜昌市为例

宜昌处在我国地形第二、第三级阶梯的过渡地带,又位于我国南北过渡带秦巴山地南麓的中低纬度过渡带,长江中上游结合部,山地河谷平原并存,地形复杂,垂直高差大。气候资料分析和文献调研表明,宜昌天气气候因特殊地理环境具有过渡性和特异性：（1）年平均气温主要随地形高度递减,年总降水量主要随纬度升高减小。（2）年暴雨日数、连阴雨天数,在中西部随纬度升高而递减,等值线近似纬向排列;东部随地形升高而递增,等值线近似经向排列。（3）山地平原过渡带地形的阻挡滞留、辐合抬升等对极端短时强降水有明显加强作用,这种作用在秦岭与黄淮过渡带、太行山与华北平原过渡带有相似的天气气候效应。（4）宜昌位于江淮梅雨的西界、华西秋雨的东界,具有天气气候“分水岭”特征。（5）宜昌是暴雨雨团、西南涡移动的主要通道之一。     

三种全球预报产品中国区近地面气温短期预报效果检验

全球气象预报产品是扩散模式、空气质量模式的重要基础资料和前提条件,其误差直接影响模拟结果的准确度。为考察不同气象预报产品的误差,选取2016年6月至2017年5月GFS、ECMWF、T639三种全球气象预报产品,利用中国2100个地面观测站数据,对预报产品中近地面气温进行了对比,并分析了其在不同季节、不同区域的特征。结果表明：在中国区域三种气象产品气温预报存在偏低预报的趋势,其均方根误差的年平均值为2.60—3.52℃,相关系数的年平均值为0.89—0.92,平均绝对误差的年平均值为1.87—2.67℃。整体而言,EC表现最佳,其余依次为GFS、T639。气温预报误差存在季节变化特征,三种产品均方根误差与平均绝对误差均表现为夏秋季优于春冬季,相关系数表现为秋冬季优于春夏季。气温预报误差存在明显的地域差异,三种气象预报产品的气温误差空间分布特征较为相似,在中国华东地区误差值表现较低,在西南地区误差较高。同时,其误差水平在中国沿海地区表现较低,在地形复杂地区表现较高。