辽宁省地质灾害时空变化特征

利用2005—2015年辽宁省地质灾害调查的历史资料,分析了辽宁省泥石流、滑坡、崩塌、地面塌陷等不同类型地质灾害和特大型、大型、中型、小型等不同等级地质灾害的组成及时空分布特征,总结了辽宁省地质灾害的类型和强度特征、易发区和高发期。结果表明:辽宁省地质灾害具有种类多、分布广、频次高和强度大的特征,地质灾害类型以滑坡和泥石流灾害为主,灾害等级以小型为主。2005—2015年辽宁省每年均有地质灾害出现,但每年地质灾害发生次数存在较大差异。5—8月为辽宁省地质灾害的高发期,其中8月地质灾害发生次数最多且影响最重。辽宁省地质灾害多发于山脊两侧与平原或丘陵交界的沟壑处,丹东地区地质灾害出现次数最多。滑坡和泥石流灾害主要出现在乡村,崩塌和地面塌陷灾害主要出现在城区,本文研究结果有利于进一步了解辽宁省地质灾害特征和为地质灾害气象风险预警业务提供参考。     

降水引发的西南地区公路损毁风险预报方法

降水引发公路沿线滑坡、泥石流及其他灾害频繁发生,已成为引发公路损毁的最重要因子之一。该文利用2007年1月—2013年7月区域 (云、贵、川、渝4个地区) 公路损毁灾害数据、基础地理信息数据及国家气象中心降水量历史资料,通过对灾害发生频次、降水量等资料的统计分析,初步探讨降水与公路损毁灾害的关系,并重点针对公路损毁的降水影响因子 (即前期有效降水和损毁灾害发生当日降水),开发具有普适性的公路损毁概率密度函数及其概率拟合方程,建立公路损毁灾害概率预报模型;综合公路损毁灾害风险区划信息 (即灾害危险性等级) 与降水的等级临界阈值 (即降水危险性等级),建立区域公路损毁的危险性分级预警方案,得出综合的西南地区公路损毁风险预报模型,以1～5级划分, 分别为灾害发生可能性极小、灾害发生可能性较小、灾害发生可能性中等 (注意)、灾害发生可能性较大 (预警)、灾害发生可能性极大 (警报)。该预报方法结合降水危险性等级及公路损毁灾害危险性等级,明显优于仅考虑阈值降水量的判别方法。     

宝鸡市2020年8月16日降雨地质灾害动态危险性评估

降雨诱发的群发性黄土崩滑灾害具有发育面积大、数量多、破坏力强的特征。为有效防控该类群发性灾害风险,需探索建立相应的危险性评估技术流程。在陕西宝鸡市1∶50 000地质灾害详细调查与群发性灾害阈值调查研究的基础上,以2020年8月16日持续性降雨事件为例,探索完成了24 h内降雨诱发地质灾害危险性评估。计算分析显示：基于灾害发生的降雨量与持续时间阈值关系式,叠加1∶50 000精细的易发性分区结果,可实现市域24 h内降雨诱发地质灾害动态危险性评估,其结果能够较好地反映高危险区域的动态扩展趋势。若继续探索完善降雨量阈值判别模型与评估技术流程,可提高地质灾害风险区划的时效性。     

西南地区不同地质灾害影响区的降水阈值研究

根据1961~2010年西南地区(四川省、云南省、贵州省、重庆市)重大地质灾害资料和全国重大地质灾害年鉴资料统计不同地质灾害(滑坡、坍塌、泥石流)事例,确定其影响区域。利用西南地区77个气象观测站逐日降水资料,根据降水阈值的定义和计算方法,运用线性回归法研究西南地区各灾害影响区的降水阈值。结果表明:我国西南地区是地质灾害多发的地区;1961~2010年西南地区重大滑坡、泥石流灾害具有密集成群、成片或成带的规律,有明显的稀疏区和密集区;且主要发生在6~9月,其中7月份发生最多,与降水的时空分布具有很好的一致性,降水是诱发地质灾害的主要因素。西南地区不同区域内诱发重大滑坡、泥石流灾害的降水阈值存在差异。西南地区的重大滑坡灾害主要是持续性强降雨型的。      

山洪灾损预估方法研究

为了预估四川省的山洪灾害造成的人口和经济影响,本文基于四川省数字高程模型数据(DEM),依据山洪沟的判别标准,提取出全省范围的山洪沟,并结合坡度与降水耦合的关系建立了四川山洪危险性评价模型。以2011年1月~2013年12月发生的21次山洪灾害为样本,利用2013年四川省人口和经济数据,建立了山洪灾害对人口和经济影响的预估模型。结论如下:(1)提取出影响生命财产安全的山洪沟64346条,其主要分布在盆周山区、川西高原和攀西地区,最大影响面积约38万km2,约占全省面积的78%;(2)建立了山洪危险性评估模型,评估结果能客观地预警四川范围内的山洪等级和影响范围;(3)建立了山洪灾害影响预估模型,模型对人口的影响预估结果比较可靠。      

故宫博物院雷电灾害及雷电活动特征分析

统计分析故宫自建成594年(1420—2014年)以来的雷电灾害事故资料及2005—2014年故宫及周边区域内闪电定位资料,结果显示:有记录的雷击灾害次数51起,雷电灾害都发生在5—9月,主要在6—8月,其中8月最多;雷电灾害发生在故宫南部建筑的次数多于北部,中轴线上的多于两侧,太和殿被雷击次数最多;遭雷击次数最多的部位是古建顶部的吻兽;雷击损害以直接雷击最多.故宫及周边1 km区域内的雷电主要发生在4—10月,主要分布在6—8月,其中8月最多;雷电发生的日变化明显,主要在下午和前半夜,占全天的63.95%;雷电流强度30~40 kA的闪电占总闪电数23.26%,比例最大,总体呈正态分布.雷电活动和雷电灾害在时间分布上整体较为一致.     

一次四川特大暴雨灾害降水特征及水汽来源分析

利用四川气象台站观测资料、JICA项目地基GPS水汽站观测资料以及NCEP/NCAR再分析资料,研究分析了2013年7月7-12日四川特大暴雨灾害过程中的降水变化特征及水汽来源。结果表明:此次特大暴雨灾害主要发生在四川盆地西部,强降水带从盆地西北部的广元一直向南延伸至南部的雅安、乐山,呈西南一东北走向;灾害过程具有降水总量大、强度大、降水中心稳定少动、持续时间长等显著特点。暴雨灾害的最大累积雨量出现在成都都江堰地区,都江堰站过程总降雨量达到744.9mm,创下了有气象记录以来该站过程降雨量的极大值和四川省国家级观测站暴雨过程降雨量的极大值。此次暴雨过程的水汽来源和气候平均状态并不完全一致,除了南海、西太平洋地区的偏南风水汽输送,孟加拉湾北部的西南风水汽输送以及高原主体上空的偏西风水汽输送以外,还出现了一条新的水汽输送路径:阿拉伯海北部的西南风水汽输送途经高原主体、高原东南部进人四川。充足的水汽条件、有利的水汽辐合辐散形势以及亚洲中高纬度大尺度环流形势的稳定维持等因素的共同作用导致了此次暴雨过程雨带稳定、雨量超常。     

气候变化影响下林芝地区泥石流发育规律研究

从气候变化出发,介绍藏东南林芝地区泥石流类型、分布及活动特征,确定泥石流形成条件和临界指标,揭示林芝地区泥石流发育规律。温度和降水波动性变化以及不同水热组合影响林芝地区泥石流发育。冰川泥石流在温度升高或降雨增大情况下都有可能被激发。日降雨量＜5 mm时,主要为温度激发的冰雪消融型泥石流;日降雨量5～10 mm时,主要为冰川降雨型泥石流;日降雨量＞10 mm时,为降雨型泥石流。冰川泥石流在升温条件下发生次数占80%以上,降温条件下约占20%;降雨型泥石流在升温条件下发生次数占60%,降温条件下占40%。从激发泥石流的规模、次数和灾害大小看,高温多雨年代和低温多雨年代都有利于泥石流发生。     

降水引发的中国公路损毁灾害时空变化特征

基于中国干线公路灾情资料分析了降水引发公路损毁灾害的时间与空间分布特征,并对诱发公路损毁灾害的高程、坡度、高程差、断层密度、工程岩组等环境因子及最大小时雨强、强降雨发生频次、强降雨持续时间等降水因子采用信息量法进行了分析对比。结果表明:坡度、强降雨持续时间、高程差、断层密度、强降雨发生频次等因子对公路损毁灾害发生的影响作用最大。依据综合信息量将全国干线公路损毁灾害危险性划分为极高、高、较高、低和极低5个等级。经过检验,采用信息量法划分公路损毁灾害危险性等级能较好地反映公路损毁灾害的潜在空间分布,本文研究结果可以为公路损毁灾害预报预警及工程建设提供参考。     

四川省降雨灾情时空分布及其与雨量相关特征分析

利用四川省2002—2020年降雨灾情数据和156个国家气象观测站及5727个区域气象观测站逐日、逐小时降雨资料，分析四川省降雨灾情时空分布及其与雨量特征的联系。结果表明：四川省近年来降雨灾情数量增长明显，盆地西部、南部灾情数量最多，密度最大，凉山州和盆地东北部死亡人数最多。灾害主要发生在6—9月，灾情分布有从盆地东北部、南部向西部发展，最后到东北部的趋势。盆地在有大暴雨出现时灾害发生可能性最大，致灾频率50%以上，暴雨致灾频率20%～40%;攀西地区暴雨出现时致灾频率20%～30%;川西高原暴雨天气过程较少，大雨出现时致灾频率最大，为10%～30%。最大小时雨量盆地区在10 mm以下的灾害主要发生在盆南和盆东北，盆西在各个雨量等级范围内占比都较大，攀西地区灾害主要集中在10～40 mm，川西高原为20 mm以下。最大日降雨量小于50 mm的灾害主要分布在盆南，超过300 mm的主要发生在盆西北，50～100 mm以盆南和盆西南为主，攀西地区50～100 mm占比最大，川西高原为25～50 mm。     

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。      

降雨型地质灾害预报方法研究进展

开展降雨型地质灾害预报是减少灾害损失的有效方法。该文在讨论降雨型地质灾害预报相关概念的基础上,结合国内外已有的研究成果,系统总结了隐式统计模型、显式统计模型和动力模型等降雨型地质灾害预报模型的特点和适用条件。近几年区域降雨型地质灾害的预报技术研究有以下新特点:统计模型简单实用,目前已经由单一考虑降雨特征的第1代隐式统计模型,进一步发展为考虑地质、地貌等静态因子的显示统计模型;动力模型逐渐由基于垂直入渗理论的边坡稳定性模型开始向基于水土耦合机制的复杂预报模型发展;降雨型地质灾害业务预报预警的核心是地质灾害预报模型的本地化运行,我国已经基于统计模型搭建了服务于不同区域的业务预报预警系统。结合多源预报降雨资料,搭建基于水土耦合机制的降雨型地质灾害集合预报预警系统是未来可能的发展方向。     

Spatiotemporal variations in rainfall erosivity during the period of 1960–2011 in Guangdong Province,southern China

Rainfall erosivity, which shows a potential risk of soil loss caused by water erosion, is an important factor in soil erosion process. In consideration of the critical condition of soil erosion induced by rainfall in Guangdong Province of southern China, this study analyzed the spatial and temporal variations in rainfall erosivity based on daily rainfall data observed at 25 meteorological stations during the period of 1960–2011. The methods of global spatial autocorrelation, kriging interpolation, Mann–Kendall test, and continuous wavelet transform were used. Results revealed that the annual rainfall erosivity in Guangdong Province, which spatially varied with the maximum level observed in June, was classified as high erosivity with two peaks that occur in spring and summer. In the direction of south–north, mean annual rainfall erosivity, which showed significant relationships with mean annual rainfall and latitude, gradually decreased with the high values mainly distributed in the coastal area and the low values mainly occurring in the lowlands of northwestern Guangdong. Meanwhile, a significant positive spatial autocorrelation which implied a clustered pattern was observed for annual rainfall erosivity. The spatial distribution of seasonal rainfall erosivity exhibited clustering tendencies, except spring erosivity with Moran’s I and Z values of 0.1 and 1.04, respectively. The spatial distribution of monthly rainfall erosivity presented clustered patterns in January–March and July–October as well as random patterns in the remaining months. The temporal trend of mean rainfall erosivity in Guangdong Province showed no statistically significant trend at the annual, seasonal, and monthly scales. However, at each station, 1 out of 25 stations exhibited a statistically significant trend at the annual scale; 4 stations located around the Pearl River Delta presented significant trends in summer at the seasonal scale; significant trends were observed in March (increasing trends at 3 stations), June (increasing trends at 4 stations located in the Beijiang River Basin), and October (decreasing trends at 4 stations) at the monthly scale. In accordance with the mean annual rainfall over Guangdong Province, the mean annual rainfall erosivity showed two significant periodicities of 3–6 and 10–12 years at a confidence level of 95 %. In conclusion, the results of this study provide insights into the spatiotemporal variation in rainfall erosivity in Guangdong Province and support for agrolandscape planning and water and soil conservation efforts in this region.     

呼和浩特近59年降水极端事件分析

利用呼和浩特气象站1951—2009年逐日降水量资料,以年序列的第90个百分位,建立了日降水量极端气候事件的阈值,检测了近59年来呼和浩特逐日降水量极端事件的出现频率,分析了极端事件阈值和日数及降水量的年际、年代际和季节变化,结果显示：①呼和浩特日降水极端事件的阈值小,为10.6mm;全年极端事件出现的频次11d。②降水极端事件主要出现在4-10月,且8月最多。③近59年来呼和浩特全年降水极端事件及其降水量没有显著的增减变化趋势,但而进入21世纪后,极端降水事件及其降水量的变率加大,降水强度明显减小。     

北京“7·16”暴雨诱发地质灾害成因分析

从2018年7月16日北京暴雨过程雨情和地质灾害灾情出发,介绍了此次过程的地质灾害气象预警及检验;并基于北京区域地质灾害易发度信息,结合多源融合定量降水估测(QPE)驱动CREST水文模型模拟径流量与土壤湿度特征、过程雨强特征,分析了北京本次地质灾害气象成因。结果表明,北京北部和西部处于地质灾害中、高易发区,区(县)小时累计面雨量达到50 mm以上易发生灾害,降水持续24 h后是地质灾害的高发时段,灾害常发生于雨强较大峰值后的15 h内;基于雨强-降水持续时间推求的地质灾害致灾临界雨量阈值对北京地区地质灾害气象预警有一定的借鉴意义;基于水文模型的北京区域径流量、坡面径流深、土壤湿度等水文过程要素模拟对预警也有较好的指导意义。     

北京城市大气混合层与气溶胶垂直分布观 测研究

2002年3～10月在北京大学利用微脉冲激光雷达(MPL)观测了气溶胶时空变化。提出一种反演混合层高度的方法,这种方法减小了仪器订正的误差,反演的混合层高度与探空测量结果有很好的一致性。利用该方法计算了观测期间晴天无云天气条件下的混合层高度,分析了混合层高度及其增长率的日变化、季节变化,初步研究了混合层高度和近地面气溶胶分布的相互关系,分析了表征大气扩散能力的通风系数的日变化。结果表明,利用MPL监测城市混合层是可行的和优越的。     

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。     

贵州省黔东南州降雨型泥石流风险评估

利用贵州省黔东南州15个气象站1990—2019年逐日降水量、DEM、土地利用、常住人口等数据,采用层次分析法（AHP）,从危险性和环境脆弱性两个方面构建降雨型泥石流风险评估模型,并采用历史泥石流事件对评估结果进行验证。结果表明：危险性指标中暴雨日数的重要程度最高,危险性的空间分布表现为西部和东部最高,北部最低;环境脆弱性指标中高程的重要程度最大,研究区的环境脆弱性整体上四周更高,中部较低。研究区降雨型泥石流极高风险区分布在最东部和西部,主要是由危险性最高造成;高和中度风险主要分布在南部地区,其中中度风险区是由脆弱性相对较低造成。历史泥石流灾害案例中有76.6%发生在极高和高风险区,风险评估结果与历史泥石流事件分布相吻合。     

1998-2019年南宁市雷电灾害特征分析

为了更好地揭示南宁市雷电灾害分布特点和发生规律,科学有效指导防雷减灾工作,基于南宁市2006-2019年二维雷电监测定位资料和1998-2019年雷电灾害汇编资料,分析研究了雷电灾害时空分布特征及与雷暴活动的关系。结果表明,南宁市雷电灾害逐月分布特征呈单峰型,5-9月是雷电灾害多发期,10月至次翌年2月是雷电灾害低发期;1998-2019年南宁市发生286起雷电灾害中城市占比略高于农村,农村雷灾以人员伤亡为主,城市则以经济损失为主;5-9月是南宁市闪电活动高发期,6月云地闪最多,11月至翌年2月闪电较少发生;雷电灾害事故数与雷暴活跃度成正相关。