青海省雷电灾害特征分析

结合青海省1997-2010年的雷电灾害资料为基础,对青海省雷电灾害时空分布、人员伤亡、经济损失、受灾行业、雷灾类型、变化趋势等特征进行了分析,并针对青海省雷电灾害特点提出了雷电防御的薄弱地区和重点行业。为全省防雷减灾、雷电风险评估、防雷工程设计等工作提供参考。     

浙江省雷电灾害易损性分析及风险区划

根据 2007-2011 年浙江省雷电灾害事故调查资料、浙江省地闪监测资料,选取地闪密度、灾害频数、经济（GDP）损失模数、生命易损模数、雷灾经济损失、人员伤亡等作为浙江省各市雷电灾害易损性评估指标,对浙江省各市进行雷电灾害易损性综合评估,并结合 GIS 方法对浙江省进行了雷电灾害易损性风险区划,为有针对性做好防御雷电灾害规划提供科学依据.     

2005—2014年北京市雷电灾害特征分析

利用2005—2014年北京市雷电灾害资料和2008—2014年北京市ADTD闪电定位资料,统计分析了北京市雷电灾害和闪电的特征。结果表明:2005—2014年北京市有记录的雷电灾害共532起,年平均雷电灾害为53.2起,年平均直接经济损失超过300万元。北京市雷电灾害主要发生在6—8月,其中6月雷电灾害发生最多;雷电灾害主要集中出现在17—23时,其中19时雷电灾害出现最多。北京市城六区和顺义等地区雷电灾害密度较大,总体呈城区多、郊区少,南部多、北部少的特征。雷电灾害主要发生在民用、企业、五大行业(交通、电力、通信、石化、金融)和旅游等行业,雷电灾害对象主要为办公电子电器(54.12%)和家用电子电器(30.47%),雷电灾害主要发生在生活场所、办公场所及生产场所。雷电灾害和自然闪电时间分布基本吻合,二者空间密度略有差异。     

广东省雷电灾害易损性分析与风险区划

根据1996—2014年广东省雷电灾害事故统计数据、1999—2014年广东省闪电定位资料和广东省各地国民生产总值和人口数量,选取地闪密度、雷电灾害频数、经济(GDP)损失模数、生命易损模数、雷电灾害经济损失、雷电灾害人员伤亡等6个因子作为广东省各市雷电灾害易损性评估指标,对全省21个地级各市进行雷电灾害易损性风险评估,结合GIS方法对全省各地按行政区域进行雷电灾害风险区划,为各地科学、有效地做好雷电灾害防御规划和措施提供科学依据。     

深圳市近10年雷电灾害的统计分析

利用深圳市2004—2013年雷电灾害实例资料,从雷电发生的时间、区域、损失特征等方面统计分析,揭示了深圳市雷电灾害时空分布特征:深圳市年雷电灾害次数总体上呈下降趋势,其中5—8月为雷电灾害高峰期。雷电灾害高风险区主要分布在西部的宝安、福田区以及南山和罗湖的部分地区。深圳市雷灾伤亡人数97%集中在菜地、山坳(顶)、海滨浴场(海上)、广场等地,菜农等弱势群体是雷灾主要受灾对象。做好雷电灾害防御需要做好以下4点:1)建设完善的雷电监测网,为预报预警提供基础;2)建立雷击风险评估制度;3)加强雷电防护的行政和技术管理;4)加强雷电灾害防御知识宣传,增强全社会防雷意识。     

白石山风景区雷电灾害风险评估研究

山地旅游景区由于地理、地形、环境的复杂性,雷电活动频繁且防御困难,而游客广泛分布在露天场所又导致人员遭受直击雷危险性高且疏散困难。山地旅游景区的雷电防御尚无明确的标准说明,对其进行雷电灾害风险评估,科学分析雷电风险,确定安全有效的雷电防护措施至关重要。通过对白石山风景区佛光顶观景平台人员生命损失风险、停车广场经济损失风险评估方法的具体描述,探讨山地旅游景区雷电灾害风险评估的基本方法及注意要素,得出以下结论:山地旅游景区雷电灾害风险评估应以IEC62305-2中建筑物的雷电灾害风险评估模型为基础,通过分析雷击现象发生时的损害类型及其影响因素,确定雷电灾害风险评估损失概率及损失量的计算方法,并通过风险值及风险允许值的比较确定防御措施,科学有效地保障景区内人员的生命、财产安全。     

浅谈基层雷电灾害防御工作不足与发展对策

尽管气象部门依据雷电灾害防御政策保障以及监测、评估、检测等防御技术的进步,使得雷灾事故及损失有所下降,但在经济社会高质量发展背景下,切实加强基层防雷安全工作,仍然是雷电灾害防御工作的重要任务。因此,分析现阶段基层雷电灾害防御工作的不足,探讨促进基层雷电灾害防御工作良性发展的对策有十分重要的意义。     

1999年河南省雷电灾害概述

根据全省各市上报的１９９９年度河南省雷电灾害资料,分析了该年度雷电灾害发生的特征及原因,并提出了雷电灾害防御对策。     

雷电灾害风险评估中损失量的量化分析

为了更好地做好雷电灾害风险评估,减少雷电带来的损失风险,提出了对雷电灾害风险评估标准中损失量的量化方法。一种方法是基于年雷暴日的量化,另一种方法是利用闪电定位资料,采用了多元回归分析对损失量进行量化,回归试验结果表明:F分布高度显著,相关系数平方可达0.7569。后一种量化方法比前一种量化方法造成的相对误差更小,因此利用年雷暴日量化分析仍存在不足,而基于闪电资料的量化分析更能科学地量化损失量,进而为精细化的雷电灾害风险评估提供科学的参考依据。     

基于ArcGIS的新疆雷电灾害风险区划研究

为了明确不同区县雷电灾害风险的高低程度、防御措施和减轻雷灾损失,利用地闪资料、雷电灾情数据、社会经济资料和地理信息数据,采取归一化法、层次分析法和加权综合评价法,考虑致灾因子的危险性、孕灾环境的敏感性和承灾体的易损性3个评价指标,选择地闪密度、地闪强度、海拔高度、地形起伏、地表覆盖类型、人口密度、地均GDP、生命损失指数、经济损失指数和耕地比重等10个影响因子建立雷电灾害区划模型,绘制出新疆雷电灾害风险区划图。结果表明:雷电灾害风险极高区主要集中在阿勒泰地区北部、塔城地区大部、博州、伊犁州、喀什市和天山北坡经济带南部部分地区,而古尔班通古特沙漠和塔克拉玛干沙漠地区属于一般风险区。通过与新疆历史雷电灾情数据比较发现,雷电灾情次数空间分布与风险区划分布趋势大致吻合。     

大连地区雷暴时空变化特征及其严重年大气环流背景分析

利用1961—2013年大连地区3测站逐日地面雷暴观测资料及1948—2016年NCEP/NCAR再分析月平均资料,采用线性趋势估计和合成分析方法分析了大连地区雷暴日数的时间和空间分布规律,并进一步探讨雷暴严重年5—9月平均大气环流背景特征。结果表明:大连地区雷暴具有明显的地域特征,空间分布主要呈现北部内陆地区多,南部沿海地区少的特点;除2月外,各地其余月份均可发生雷暴,7月和8月达到高峰值,雷暴集中发生在5—9月,雷暴具有较强的季节性,夏季6—8月最多,冬季很少出现雷暴;年平均雷暴日数总体呈减少趋势,其中北部的减少趋势尤为显著;雷暴初日多出现在4月,终日多出现在10月,初日较终日稳定,无论初日和终日均以北部地区较南部地区稳定,各地雷暴初日显著提前,终日推迟不显著,但仅有大连终日推迟趋势显著;雷暴初日和终日北部地区对应的候平均气温阈值分别为-1℃和10℃,南部(东部)地区对应的候平均气温阈值分别为6℃(-1℃)和3℃(8℃);多雷暴年,高层500 hPa蒙古低涡异常偏强,副热带高压偏西偏北,低层850 hPa偏南风水汽输送和大连上空整层垂直上升运动均异常偏强,这些有利于雷暴日数的增多,而少雷暴年与多雷暴年特征基本相反。     

基于OpenStack Swift的雷达产品存储研究

简要介绍分布式对象存储系统OpenStack Swift,包括安装部署及其在雷达产品存储方面的应用,研究证明,OpenStack Swift能较好的支持雷达产品存储,也适用于其它气象资料存储管理。     

2018年7月大连地区异常少雨天气大气环流分析

利用1971—2019年大连地区6个气象台站的降水资料,NCEP/NCAR逐月髙度场、风场、气压场和水汽场等再分析资料,以及国家气候中心整编的130项气候系统监测指数资料,采用合成和相关分析等统计诊断方法,对比分析了大连地区7月降水偏多和偏少年对应的大气环流异常特征,并在此基础上诊断分析2018年7月大连地区降水异常偏少的事实和成因。结果表明：2018年7月大连地区处于降水偏少的气候背景,是1971年以来降水最少的时期。500 hPa位势高度场上30°—50°N的东亚大陆位势高度偏高,东亚沿岸由南至北为“负—正—负”的高度距平分布,中国华北—中国东北—日本海为位势高度正距平,东亚大槽偏东和偏弱,西太平洋副热带高压强度偏强,脊线和北界位置异常偏北,是历史同期最偏北的年份,深厚暖性高压影响大连地区,且稳定维持,从而引起该地区持续受异常下沉运动控制;同时850 hPa菲律宾附近至日本以南地区维持异常的气旋式环流,并且整层处于水汽通量异常辐散区域,不利于水汽汇合形成降水。以上是造成大连地区降水异常偏少的主要原因。其中,西太平洋副高强度偏强、脊线和北界位置异常偏北对大连地区降水异常偏少起了关键作用。     

多模式多分辨率面雨量预报在淮河流域的性能评估

利用2015～2017年淮河流域汛期ECMWF(空间分辨率0.125~ox0.125~o)、JMA(空间分辨率0.5~ox0.5~o)、WRF(空间分辨率0.1~ox0.1~o)6h、12h、24h时间分辨率的降水预报产品计算淮河流域面雨量预报,对比评估各预报时效的绝对误差、相对误差、晴雨正确率及各量级面雨量预报的TS评分。结论如下:(1)0～72h预报时效,EC的绝对误差最小、WRF居中,JMA最大。(2)三个模式的晴雨正确率随着时效的增加缓慢下降,但都维持较高水平。(3)EC和JMA的面雨量预报存在系统性高估。(4)WRF在对短历时强降水的预报性能优于其他两个模式。(5)各模式的面雨量预报性能存在日变化,且随着降水强度的增大,日变化特征更加显著,对午后到傍晚的暴雨预报准确率明显低于其他时间段。     

青藏高原大气蕴含潜热时空分布特征研究

利用ECMWF(欧洲中期天气预报中心)月平均比湿资料,通过直接对比湿q进行多年平均计算、气候倾向率分析、EOF分解等,研究了1979-2015年青藏高原(下称高原)地区大气蕴含潜热的时空分布特征及年际、年代际变化特征。结果表明,高原大气蕴含潜热从低层向高层逐渐减少,且夏季蕴含潜热最多,其次为春、秋,且两季分布特征大致相似,冬季蕴含潜热最少,各季大值均集中在高原东南部及南部;蕴含潜热整体呈增长的趋势,夏季增长最快,冬季最慢;高原西部和云贵高原地区大气蕴含潜热均有不同程度的减小,夏季减小最快,冬季减小最慢;EOF分析中,各积分层以及整层[地表到500 hPa积分(第一积分层);500~400 hPa积分(第二积分层);400~300 hPa积分(第三积分层);地表到300 hPa积分(整层)]在第一模态下均大致呈正分布;在第二模态下均呈“正-负”的偶极子分布(其中第一积分层和整层为西南—东北“正-负”分布,其余两层为东—西“正-负”分布),说明蕴含潜热在这两种分布状态中的变化趋势均存在反相关系);在第三模态下均在西北—东南方向为“正-负-正”的分布。各积分层以及整层除第二模态年际变化相对明显外,其他两个模态年际变化均不明显。     

东江中上游流域日照变化特征及其影响因素

利用东江中上游8个气象站1965—2017年的日照、降水、云量等资料,采用统计学等方法,分析东江中上游年、季日照时数的时空特征及其影响因素。结果表明:东江中上游日照时数在时序变化上,年和夏秋季减少显著;春冬季减少不显著。空间分布上,年和季呈自西向东递增分布,夏季差异最显著,冬季差异最小;空间变化趋势上,年除寻乌、新丰、龙川减少不显著外,其余地区减少显著。春夏季除东源、龙门、连平减少显著外,其余地区变化不显著;秋季除新丰、寻乌减少不显著外,其余地区减少显著;冬季增加或减少均不显著。年日照时数存在2~3、18~20年的周期变化。日照时数与平均低云量、平均总云量、降水日数、降水量、平均相对湿度、雾日数等气象要素大多呈显著的负相关。     

基于数值预报模式的乡镇温度预报方法研究

利用2015年8月至2017年7月长兴岛站和交流岛站日最高气温、日最低气温实况资料,对ECMWF细网格2 m温度预报值和日本FSFE02(24 h地面形势场预报)、FSFE03(36 h地面形势场预报)进行了检验。结果表明:根据历史回归统计检验,ECMWF细网格模式24 h的2 m最高气温、最低气温预报效果显著,通过了0. 05信度显著性检验。对各月做相关分析,相关性均较好。利用前一日ECMWF细网格2 m温度预报值与长兴岛站实况差值,根据统计的ECMWF细网格2 m温度预报订正值,做出长兴岛站未来24 h的气温预报。交流岛站温度预报是在长兴岛站温度预报的基础上订正做出,经统计分析,交流岛站和长兴岛站的气温差值与地面形势场和风场有较好的对应关系,根据不同类型的地面形势场和风场订正值,做出交流岛站的温度预报。应用Matlab计算机语言的开发功能,提取ECMWF细网格2 m温度预报的最高、最低气温值,并录入当日长兴岛站和交流岛站最高、最低气温实况值,自动预报各站未来24 h最高气温、最低气温。创建可视化预报工作界面,实现乡镇温度预报自动化。     

淮河流域(河南段)连续性暴雨天气分型及环流背景

利用19812016年68月河南省淮河流域64个国家自动观测站逐日2020时日降水量资料、常规高空探测和地面观测资料等对淮河流域连续性暴雨时间分布特征、影响系统等进行分析和天气分型,结果表明:1)36年淮河流域共发生45次连续性暴雨,2000年的最多,19982008年是高发期,近10年较少,年出现次数无明显减少趋势,存在2~4年和4~6年两个周期;7月连续性暴雨次数最多,6月的最少,旬分布呈正态分布;最长连续时间5天,连续2天的最多。2)影响系统主要有切变线和高低空急流,高空急流在方向转换的过程中,降水有24h左右的减弱期,低空急流有明显的日变化特征,夜间加强,白天减弱。3)连续性暴雨按照500hPa影响系统,分为低槽型、副高边缘型、西北低涡型三类。4)以不同类型的3次典型连续性暴雨为例,从大尺度环流背景、高度距平场、水汽输送、高低空急流等方面探讨了连续性暴雨的维持成因,3次连续性暴雨的发生与异常的500hPa大气环流、高低空急流、切变线和持续偏强的水汽输送等有关。     

2018年盛夏大连地区极端高温干旱天气环流特征及成因分析

利用1951-2018年大连地区7个站的逐日气温和降水资料、2018年7-8月220个自动站的降水资料及1948-2018年NCEP逐日再分析资料,对2018年盛夏大连地区极端高温干旱天气过程的基本特征及大气环流异常成因进行分析。结果表明：大连地区各站的高温日数和高温持续日数均列历史首位,持续无降水日数远超历史同期纪录,降水较常年偏少7-8成。大连地区上空受正压结构的异常反气旋性环流控制,并叠加欧亚(EU)遥相关型,同时,东亚沿岸由南至北为"负-正-负"的高度距平分布,呈"东亚-太平洋型"遥相关负位相的特征,对流层低层菲律宾附近至日本以南地区维持异常的气旋式环流。西太平洋副热带高压异常偏西偏北,与异常偏东偏北的南亚高压相向运动,强度同步发展加强并叠加在大连地区上空,引起整层大气增温。高空西风急流异常偏北,冷空气活动偏北不易南下。在副热带和东亚中高纬大气环流的这种配置下,大连地区上空受异常反气旋控制,在其南侧存在一个气旋性环流,阻挡暖湿气流向大连地区输送,加之异常辐散下沉运动影响,不利于形成降水。     

高原季风特征及其与东亚夏季风关系的研究

利用ERA-Interim的位势高度场、温度场和风场再分析资料,计算了1988-2017年的传统高原季风指数(Trational Plateau Monsoon Index,TPMI)和动态高原季风指数(Dynamic Plateau Monsoon Index,DPMI),分析了高原季风的空间分布特征和时间演变规律,结合东亚夏季风指数(East Asian Summer Monsoon Index,EASMI),探讨了高原季风与东亚季风的关系。研究表明:(1)高原夏季风从4月开始形成,暖性低值系统在高原上生成;6月暖性低压系统中心形成并达到最强,此时高原夏季风强度也达到最大;10月暖性闭合低压系统向东北方向移动且强度也随之减弱并退出,高原夏季风结束。(2)DPMI和EASMI具有明显的年际变化特征,在关键年高原夏季风和东亚夏季风的强度表现一致。(3)中纬度受东亚季风所影响区域的位势高度场和青藏高原区域的位势高度场均处于同一正相关区域,而且超前两个月的DPMI同EASMI的相关系数最大,表明高原夏季风对东亚夏季风具有一定的指示意义。(4)东亚夏季风经圈环流受高原温度场变化的影响而移动,高原夏季风的低压系统与高原温度场关系密切。