北京2008年奥运期间冰雹灾害风险评估模型研究

对1971～2006年6～10月北京地区的569个降雹日的灾情进行了分析,以北京地区的地貌特征、冰雹发生的频率、人口密度和奥运场馆所在区域为评价因子,采用模糊数学方法分别计算出不同区域的孕灾环境敏感度、灾害发生的危险性和城市脆弱性三种指数,建立了北京地区奥运期间冰雹灾害风险评估模型,并在此基础上客观地划分等级并利用SURFER软件对数据资料进行图形处理,最后得到了北京地区奥运期间冰雹灾害的风险分级及其区划。     

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。     

1971-2000年营口地区大风特征及其变化分析

 对1971-2000年营口地区各月大风及大风日数等要素资料的分析表明：1971-2000年营口地区各月最大风速≥6级和≥8级的日数表现为春季＞冬季＞秋季＞夏季,≥6级和≥8级的年大风日数均呈递减趋势,变化速率分别为-27.4 d/10a和-6.7 d/10a;1981-2000年营口地区最大风速≥6级和≥8级的年大风日数变化速率分别为-13.1 d/10a和-6.1 d/10a,反映出1971-2000年大风日数递减趋势较1981-2000年显著,春夏季（3-6月）递减趋势尤为显著。气温日较差减小所导致的局地环流减弱可能是营口地区大风日数减少的一个原因。     

桂林雷电灾害风险评估

用桂林市13个气象观测站点50年的雷暴观测资料,以及近13年的雷电灾害记录,分析桂林市雷电变化特征及分布规律,利用灾害风险评估方法,选择雷电日数作为致灾因子,气候背景和地形地貌作为孕灾环境,人口及经济发展情况作为承灾体,对桂林雷电灾害进行评估.结合GIS提供的地理信息,完成桂林市雷电灾害风险区划.研究结果:东北方雷电风险等级低,西南方风险等级高;近年来雷电日数有降低的趋势.     

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.     

河南省大风日数时空分布及其对沙尘天气的影响

利用1971—2009年河南省110个气象站观测资料,采用气候统计学分析方法,对河南省大风日数时间演变、空间分布及与扬沙和沙尘暴日数的关系进行分析。结果表明：近39a来,河南省年平均大风日数以2.2d/10a的速率显著减少;四季大风日数亦均呈显著减少,表现出春季（0.8d/10a）大于冬季（0.6d/10a）大于秋季（0.4d/10a）大于夏季（0.3d/10a）的特征。无论在年尺度还是季尺度,河南省大风日数表现出随年代增加而减少的趋势。河南省大风天气主要出现在春季和冬季,集中于春季（3—5月）,占全年的40.8%,秋季最少;4月最多（15.5%）9,月最少（1.9%）。河南省大风日数的空间分布与地形有很大关系,大风日数较多的区域主要分布在太行山东南部以及海拔自低至高的河南省中北部地区,而在地势较为平坦的东部地区和山系较多海拔较高的西部地区相对较少。1971—2009年,河南省年平均扬沙日数和沙尘暴日数随时间增加均显著减少,其减少速率分别为0.4d/10a和0.3d/10a。相关分析表明,年平均扬沙日数和沙尘暴日数与年平均大风日数平均呈极显著正相关,其相关系数分别为0.88和0.75;大风日数随时间的变化对沙尘天气随时间的变化具有显著作用,大风日数的减少是沙尘天气减少的主要原因。     

十一运会期间雷电灾害风险评估

对1959—2008年10月山东各地雷电日数进行了分析,以山东的地貌特征、雷电发生的频率、人口密度和十一运会赛事场馆所在区域为评价因子,采用模糊数学方法分别计算出不同区域的孕灾环境敏感度、灾害发生的危险性和城市脆弱性3种指数,建立了山东地区十一运会期间雷电灾害风险评估模型,并在此基础上客观地划分等级,最后得到了山东地区十一运会期间雷电灾害的风险分级及其区划。     

泰安大雾时空变化特征

统计分析1971—2008年泰安大雾的变化特征,结果表明:泰安大雾多出现在夜间,持续时间以6～12h为多。泰安平均大雾日数秋冬季多,春夏季少,雾日主要集中在10月到翌年2月;大雾的年际变化较大,最多年份出现在1982年,为28.4天,最少年份出现在1995年,只有5.2天;1980年代大雾日数最多,1990年代大雾日明显减少,进入21世纪后大雾日又开始增多。大雾区域分布存在东多西少的分布特征。当气温为–6～6℃、相对湿度在95%以上、风速为0～2m.s–1时,出现大雾的频率最高。     

基于CCMP风场的中国近海18个海区海面大风季节变化特征分析

利用1988-2010年CCMP(Cross Calibrated Multi-Platform)高时空分辨率10 m风场分析了我国近海海区的大风(6级以上)日数和大风风速的空间分布特征,并且按照中央气象台对近海海区的划分,分析了近海18个海区大风的季节变化特征.我国近海大风日数高值中心及大风风速高值中心都集中于巴士海峡、台湾海峡和南海东北部海域,在巴士海峡和南海东北部海域交界处最高可达140天以上,平均大风风速达到13m/s以上.从季节变化来看,大风日数和大风风速充分体现了东亚季风冬强夏弱的特点.冬半年,大风日数及风速高值中心一直位于东海东北部、台湾海峡、巴士海峡、南海东北部以及南海西南部海域,12月是一年之中大风日数和强度的峰值时期.从4月开始,南海西南部的高值中心消失,而以北海域的高值区的分布基本不变,这种情况一直持续到9月.近海18个海区的季节变化呈现出不同的区域差别,南海中部和南部的4个海域大风日数呈双峰型变化,冬季的12月至次年1月出现最高值,夏季西南季风时期的7-8月出现次高值.除琼州海峡外,包括南海北部海域的其余13个海区高值均在冬季12月至次年1月,低值出现在夏季6-7月.     

1960—2018年阿拉善右旗大风气候特征分析

选取阿拉善右旗境内2个国家级气象观测站1960-2018年共59a气象观测资料,分析了阿拉善右旗大风时空分布特征,包括年际和年代际变化、月变化和日变化等。结果表明:阿拉善右旗大风日数具有明显的年际变化特征,总体呈减少趋势;20世纪60-70年代大风日数最多,阿拉善右旗气象站2010-2018年大风日数最少,雅布赖气象站2000-2009年大风日数最少;大风日季节变化明显,4月最多,10月最少,春季最多,秋季最少。一天中03-04时和13-14时,大风出现频率最高。大风风向以ESE为最多,SE次多,两个风向的大风频率占51%。     

边界层流场和地形特征对青岛奥帆赛场午后海风影响的研究

奥帆赛是奥运会唯一以自然风为动力的竞赛项目,而北京奥运会期间的8月,青岛的风速是一年中最小的,因风速过小致使帆船竞赛地法进行的情况时有发生。鉴于青岛的弱风与海陆风的发展状况关系密切,文中分析8、9月青岛奥帆赛和残奥帆赛期间竞赛海域海陆风的发展条件,并用高分辨率数值模式对相关个例进行了模拟试验研究。结果发现,地面背景气流、边界层中上部径向气流和周围地形、海陆分布等边界层特征,都对竞赛海域海陆风的发展产生影响。其中晴天时,地面西风、弱的北风和东风、均压场环境以及边界层中上部弱的北风条件等,都是竞赛海域海风发展的有利条件;而地面南风(无论大小)、强的北风以及边界层中上部较强的南风和很强的北风等,则是海风发展的不利条件。此外,当地面为东北风时,位于竞赛海域上游的崂山对地面风速有阻挡减弱的作用,从而有利于海风的发展;地面为南风时,崂山和浮山等地形强迫气流在竞赛海域附近向左右分为两支,胶州湾和崂山湾侧向海风(东南风)急流发展又加大了这种分流作用,导致竞赛海域常减小为弱风,使比赛无法进行。以上结论在2008年奥帆赛和残奥帆赛气象保障预报服务中得到运用。     

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。     

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.     

北京奥运会开幕式期间的中尺度天气系统研究

利用北京地区稠密的地面观测网资料以及北京市观象台、海淀、上甸子3部风廓线仪的观测资料,通过分析2008年8月8日北京奥运会开幕式期间发生在北京地区的降水过程,讨论了此次过程中在环境风场、地形和城市热岛作用下,中尺度系统发展或减弱的可能机制及对城区降水的影响。结果表明:城市热岛和地形作用形成的次级环流圈对城区南北两侧的影响不同,在城区南侧,次级环流圈使南风减弱,同时受次级环流圈下沉气流影响,中尺度系统北上时会减弱;在城区北侧,次级环流圈使南风加强,中尺度系统南下时会使气流辐合增强,有利于中尺度系统发展。当环境风场是较弱的偏南风时,城市热岛-地形次级环流圈在城区1500 m以下形成辐合,以上辐散,在3000 m左右辐散最强,不利于北上的中尺度系统向城区发展形成降水。     

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。     

2008年北京奥运会沈阳极端天气事件气候背景分析

利用1951～2005年沈阳7月下旬至9月上旬的日最高气温、降水量、风和天气现象等观测资料,分别以旬为单位统计了高温、暴雨、大风、大雾和雷暴等对体育竞赛影响较大的极端天气气候事件发生的概率及分布特点,以期为2008年北京奥运会足球沈阳分赛场的足球小组赛提供气候背景服务信息。结果表明:7月下旬至9月上旬,沈阳易出现高温、暴雨、大风和雷暴等不利天气,对举办足球比赛等赛事将会产生不利影响;相对而言,8月中旬至9月上旬期间,这些不利天气发生的概率较小,对举办足球比赛等赛事较为有利。     

基于大涡模拟的冬奥赛区风环境精细化评估

风是北京冬奥会场外赛事考虑的首要气象因素,精细评估竞赛场地核心区域风环境对赛道施工建设、遴选防风方案及赛事安排非常必要.以北京冬奥会延庆赛区为中心,将2009-2021年冬奥赛事月份(2-3月)天气环流场进行客观天气环流分型(分为93组),采用北京城市气象研究院睿图-大涡模式系统对各组的典型个例开展37 m×37 m分...     

2006年北京一次持续浮尘天气过程的分析

使用NCEP/NCAR再分析资料对2006年4月7~11日北京浮尘天气过程的持续性进行分析,指出此次浮尘天气过程主要受500 hPa西西伯利亚冷涡、鄂霍次克海暖高压以及青藏高原高压脊影响;700 hPa有干冷空气不断向北京地区输送,冷平流和斜压性都很强,大风和沙尘暴发生在强冷平流区域;由于华北南部地区近地面至中低层存在弱的不稳定层结,容易产生弱的上升运动。在近地面低压前部偏东风的作用下将沙尘粒子向北京地区输送,北京地区上空大气在中低层基本处于中性或不稳定层结状态,沙尘粒子不易在北京上空沉降,造成较长时间的浮尘天气。