内蒙古山洪致灾阈值与定量化风险评估研究

以赤峰市半支箭山洪沟为例,采用德国二维水文动力模型FloodArea、广义极值分布函数、情景模拟评估法和统计相关分析等方法,基于气象资料、山洪灾情个例和基础地理信息数据等,对半支箭山洪沟发生的5次山洪过程进行淹没模拟,通过建立淹没深度与面雨量的回归关系,计算不同山洪等级的致灾阈值,并定量评估不同重现期下山洪灾害对人口和GDP的可能影响,结果表明:(1) FloodArea模型对半支箭山洪沟流域有较好的淹没模拟能力,可应用于内蒙古无水文资料山洪沟的致灾阈值确定和定量化风险评估。(2)半支箭山洪沟的山洪致灾时效为4 h,其1—4级山洪的致灾阈值分别为58.5 mm、48.9 mm、39.3 mm和29.7 mm。(3)半支箭山洪沟T年一遇山洪影响的人口和GDP均随着淹没深度的增加而减少,其中影响最大的为0.1～0.6 m。(4) T年一遇山洪影响的人口和GDP分别在淹没深度为0.6～1.8 m和大于0.6 m时随着重现期的增大而增大。当淹没深度大于1.8 m时,5年一遇山洪影响的人口最小,100年一遇影响的人口最大;当淹没深度在0.1～0.6 m时,100年一遇山洪影响的GDP最小,30年一遇山洪影响的GDP最大。     

辽宁暴雨诱发山洪灾害风险区划研究

基于自然灾害风险评估理论,利用2005—2019年辽宁省1639个自动站逐时降水观测资料、2017年辽宁省30 m分辨率的基础地理信息和山洪沟资料以及风险普查数据,对辽宁暴雨诱发山洪灾害风险区划进行研究,并将风险区划结果与历史山洪灾情进行对比分析。结果表明：通过山洪灾害与降水相关性统计发现,6 h暴雨作为辽宁省山洪致灾因子更为合适,因此构建了6 h综合利用分级暴雨强度及暴雨频次精细评估暴雨致灾危险性;山洪沟沟口高程、沟床比降及河网密度等资料可有效评估山洪孕灾环境敏感性;人口密度、耕地比例两个风险暴露度指标以及灾损敏感系数可大体评估承灾体的易损性;与历史山洪灾害空间和频率分布对比,山洪灾害的高发区与在本次风险区划高风险区基本吻合;精确到每个山洪沟风险区划的结果,提高了山洪灾害的风险区划精度,为辽宁暴雨诱发山洪灾害精准防御提供参考。     

基于GIS的广西溪河洪水型山洪沟空间分布特征

在GIS技术支持下,以DEM、水系、山洪灾害隐患点等地理信息为基础数据,依据流域划分原理与方法,提取广西溪河洪水山洪沟边界,根据山洪沟流域面积、主沟长度、河床比降等流域属性特征,划分溪河洪水山洪沟类型,基于行政区域、地形地貌类型、已发生灾害次数,分析广西溪河洪水型山洪沟空间分布特征,结果表明,按地域,广西溪河洪水型山洪沟主要分布在桂西北的百色市、桂北的河池市、桂东北的桂林市;按地形,广西溪河洪水型山洪沟主要分布在低山、丘陵、平原地区,中山、喀斯特石山分布较少。     

基于GIS的承德市精细化山洪灾害风险区划

为有针对性地做好山区山洪灾害防御,基于近25年加密区域站和国家站气象资料与310个山洪灾情资料,研究精细到乡镇的承德市山洪灾害1小时雨量阈值与3小时雨量阈值；从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾体脆弱性3个方面,应用层次分析法和专家打分法,建立承德市山洪灾害风险评估模型,基于GIS制作承德市精细化山洪灾害风险区划。结果表明: 承德市山洪灾害较高风险等级以上面积为14318.99km2,占承德总面积的36.2%,中风险等级面积约为11719.38km2,占承德总面积的30%,其余均为中风险等级以下。承德市山洪灾害高风险区主要位于丰宁、隆化大部分地区和市区部分区域以及宽城东南部。     

气候变化情景下泥石流危险性响应分析

通过中国1950—2010年降水日值0.5°×0.5°格点数据和CMIP5的6个气候模式数据,以2010年舟曲8·7特大山洪泥石流为例,估算此次灾害发生的降雨重现期,并估算未来同等重现期下的降雨量,基于HEC-HMS和FLO-2D模型模拟该降雨量下山洪泥石流堆积面积与泥沙冲出量,进而得到了气候变化背景下的泥石流危险性变化。结果表明：2010年舟曲8·7山洪泥石流灾害的降雨重现期为1500 a,未来相同重现期下降雨量为113.7 mm。设防水平不变条件下,舟曲县城泥石流堆积面积可达2010年灾害的173%,总泥沙量增加到148%,且泥石流堆积面积增加的区域主要位于2010年舟曲县城人口密集区。可见,灾后重建中舟曲县城一半以上居民的转移安置政策有利于弱化未来气候变化背景下泥石流危险性增加的不利影响,是一种有效的气候变化适应性举措。     

精细化面雨量处理在小流域山洪灾害评估中的应用

鉴于区域气象站的建立、灾情普查数据的细化,为小流域山洪灾害定量评估精细化提供了数据基础.通过合理利用区域气象站雨量数据,对小流域山洪灾害进行精细化定量评估研究.结果表明,区域气象站雨量数据对小流域山洪灾害精细化定量评估是可行的,对雨量数据进行网格精细化的面雨量处理方法对小流域山洪灾害定量评估精细度、准确度均有提高.     

气候变化背景下中国滑坡灾害人口风险评估

中国是世界上滑坡灾害造成人口伤亡较严重的国家.受气候变化影响,极端降水频率与强度的增加会提高滑坡灾害的人口风险.文中将不同RCPs情景多个模式的未来降水数据和SSPs情景下的未来人口数据相结合,构建滑坡灾害人口风险评估模型,评估气候变化背景下的中国滑坡灾害人口风险.研究发现,气候变化下中国滑坡灾害的危险性呈上升趋势,预...     

江西省山洪灾害风险区划初步研究

通过应用地理信息系统技术编制山洪灾害风险区划的方法,以江西省分县小流域地理底图为基础,对影响山洪灾害形成与发展的暴雨气候、地形坡度、河网分布等因子进行分析和叠加,完成了江西省山洪灾害危险性评价图。以人口密度、GDP、耕地面积作为指标进行易损性分析,并借助GIS工具,将危险性评价图与易损性评价图进行叠加,完成了江西省山洪灾害风险区划研究。区划结果表明:GIS方法能有效地对影响山洪灾害形成与发展的因子数据进行空间分析。该风险区划图可通过对山洪易发区的规划决策而减轻山洪灾害的影响,同时也为当地居民提供了灾害的风险信息。     

基于FloodArea模型的呼和浩特市城区大青山南麓山洪致灾临界雨量研究

以呼和浩特市城区北部大青山南麓山洪沟流域为研究区域,利用流域内国家气象站以及区域气象站逐小时降水数据、数字高程模型DEM数据、土地利用数据等资料,采用FloodArea淹没模型,对1998年7月12日和2020年8月1日暴雨时段进行洪水动态淹没模拟和效果检验。结果表明：对于1998年7月12日暴雨过程,F1oodArea水动力模型模拟结果与实际情况较为吻合,该流域内9条山洪沟洪水淹没深度与累计9小时滑动面雨量的相关性最好,并构建了面雨量与淹没深度的回归关系方程,基于隐患点3个风险等级,最终确定了不同等级下的临界面雨量,以红山口沟为例,分别为69.9mm(1级),39.3mm(2级),17.2mm(3级)。对于2020年8月1日暴雨过程,模型模拟结果基本与山洪过程一致,也证明了上述线性回归模型的适用性,为今后进一步建立全市山洪灾害预报服务奠定了基础。     

基于GIS的徐水县干旱灾害风险区划

以河北省保定市徐水县干旱灾害为例,对其干旱灾害风险区划进行研究。利用GIS技术,建立气象数据库,集成基础地理数据、气象观测数据和人口经济等资料;选择适当指标,实现干旱灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性和防灾减灾能力栅格化的计算。通过建立干旱灾害风险评估模型,完成干旱灾害风险区划的绘制,并分析了徐水县干旱灾害风险区划的分布特点。结果表明,徐水县干旱灾害风险分布呈地区性差异,中部地区发生干旱灾害的风险较高,西南地区风险较低。     

2001—2020年中国洪涝灾害损失与致灾危险性研究

利用最新的全国洪涝灾害损失资料以及气象站点降水观测资料,研究了2001—2020年中国洪涝灾害损失的演变特征及其与降水的关系。结果表明：2001—2020年,我国洪涝灾害造成的年均受灾人口超过1亿人次,直接经济损失1678.6亿元。尽管洪涝灾害造成的全国直接经济损失有增加趋势,但全国农作物受灾面积、受灾人口、死亡人口、损坏房屋以及直接经济损失占国内生产总值的比例均呈减少趋势。从空间分布来看,长江流域上中游地区及黑龙江、河北、甘肃、广西等地是洪涝灾害损失较为严重的地区。全国大部分地区死亡人口和损坏房屋呈减少趋势,直接经济损失呈增加趋势,而受灾人口和农作物受灾面积呈北增南减的变化趋势。近10年,我国北方大部分地区除了死亡人口外其余各项损失均较上个10年增加,其中黑龙江和河北增加幅度较大。同时,近10年我国北方大部分地区降水量增加,尤其是黑龙江、河北等地暴雨量和暴雨日数增加幅度较大,加剧了相对脆弱的北方地区的洪涝灾害风险。     

黄土高原山洪风险评估方法探讨——以屈产河流域为例北大核心CSCD

屈产河流域位于黄土高原东部,流域内植被稀疏,土层厚而松,降水少且集中,遇暴雨天气容易发生泥石流、山洪等灾害。本文基于2020年8月5~6日罕见强降水的实地灾情调查结果,对FloodArea模型在屈产河流域的淹没水深和风险评估结果进行检验。结果表明:屈产河流域地势低洼的河道附近及干沟地区山洪风险较大;此次强降水过程屈产河流域最大淹没深度2.8 m,受洪灾影响人口为5475人,受影响GDP为3615×10^(4)元,耕地和居民地受灾面积分别为20.7 km^(2)和0.7 km^(2)。模拟最大淹没深度、受影响GDP和受灾面积与实际调查情况基本一致,但受影响人口低于实际调查结果,该结果表明FloodArea模型在屈产河流域具有较好的洪水淹没模拟效果,可用于暴雨洪涝灾害风险评估与预警业务。     

Ensemble flood risk assessment in Europe under high end climate scenarios

At the current rate of global warming, the target of limiting it within 2 degrees by the end of the century seems more and more unrealistic. Policymakers, businesses and organizations leading international negotiations urge the scientific community to provide realistic and accurate assessments of the possible consequences of so called “high end” climate scenarios.This study illustrates a novel procedure to assess the future flood risk in Europe under high levels of warming. It combines ensemble projections of extreme streamflow for the current century based on EURO-CORDEX RCP 8.5 climate scenarios with recent advances in European flood hazard mapping. Further novelties include a threshold-based evaluation of extreme event magnitude and frequency, an alternative method to removing bias in climate projections, the latest pan-European exposure maps, and an improved flood vulnerability estimation.Estimates of population affected and direct flood damages indicate that by the end of the century the socio-economic impact of river floods in Europe is projected to increase by an average 220% due to climate change only. When coherent socio-economic development pathways are included in the assessment, central estimates of population annually affected by floods range between 500,000 and 640,000 in 2050, and between 540,000 and 950,000 in 2080, as compared to 216,000 in the current climate. A larger range is foreseen in the annual flood damage, currently of 5.3 B€, which is projected to rise at 20–40 B€ in 2050 and 30–100 B€ in 2080, depending on the future economic growth.     

北京地区城市暴雨积涝灾害风险预评估

该文提出自下而上的城市暴雨积涝灾害风险定量评估方法,即在三级评估指标体系下,由下级指标综合核算上级指标系数。在第2级指标计算中,风险区划的危险性指数由历史降水量资料推算得出,风险预警则用实况及预报降水量来计算致灾因子危险性指数;暴雨敏感性指数综合叠加地形、不透水地表因子及河网密度得出;暴雨积涝的风险暴露因子侧重地均人口密度、地均GDP及重点防汛指标等因子,着重于城市地区人口、经济、防汛重点目标的暴露程度。然后在危险性、敏感性及暴露性指数的基础上叠加得出积涝风险指数。通过对比发现,得到的风险区划结果与2004—2008年北京地区暴雨积涝的历史灾情基本吻合。最后,选用北京2011年“6.23”暴雨作风险预警的实例应用检验及分析,结果表明:采用自下而上的快速风险评估结果与积涝的实际发生情况较为接近,无论是风险变化趋势还是风险区域分布情况均与当天的积涝发生情况基本吻合。即该方法能较为准确、快捷地圈定城市地区各级风险区域,能较好地满足风险评估、区划及风险预警的要求。     

Meteorological Features of Flash-Flood -Producing Rainstorms in the Yujiang River near Nanning City

郁江南宁段致洪气象特征的分析表明, 热带气旋影响左、右江流域是致洪的主要原因; 洪峰出现前的第９ 到第５ 天的流域降雨量对洪水的形成具有最重要的作用。     

广东暴雨洪涝灾害损失定量评估

广东暴雨强度大、范围广、季节长,造成的灾害重、影响大。为合理、定量地评估广东暴雨洪涝过程强度及其损失,基于1994—2018年广东致灾暴雨过程和相应灾情资料,构建了广东暴雨过程综合强度评估模型和灾情指数模型,并采用百分位数法进行暴雨强度和灾情等级划分,以第60、第80、第90和第95百分位数为临界阈值,分别将致灾暴雨过程强度和灾情划分为弱(1级)、较弱(2级)、中等(3级)、较强(4级)、强(5级)和微灾、小灾、中灾、大灾、巨灾5个等级,进而分析了不同强度等级暴雨过程可能造成的人口、农作物、房屋和经济等承灾体损失。结果表明:(1)1994—2018年间,广东各等级致灾暴雨过程主要出现在4—9月的汛期,5—7月尤其多,要特别注意防御;(2)致灾暴雨过程强度等级与各类承灾体灾情指数存在显著正相关关系:随暴雨强度的增强,倒塌房屋数呈指数增长,受灾人口、死亡人数、农作物受灾面积和直接经济损失呈线性增长;(3)平均而言,当暴雨强度达到强(5级)等级时,受灾人口、死亡人数、农作物受灾面积、倒塌房屋数和直接经济损失标准分别约为187.19万人、22人、10.52×10^4 hm^2、1.12万间和13.07亿元。     

内蒙古东南部暴雨洪涝灾害风险评估与区划——以通辽市为例

文章选取通辽市各气象站点气象数据、基础地理信息数据、历史灾情数据、第二次土地调查数据及相关社会经济等统计数据,基于自然灾害风险原理,利用数理统计、层次分析法及空间叠加分析等方法,提出了通辽市暴雨洪涝灾害风险评价指标体系,得到通辽市暴雨洪涝灾害风险评估空间分布图。结果表明:高风险区主要分布在通辽市北部山区、中东部地区及偏南部地区,包括扎鲁特旗鲁北镇、科尔沁区、科左中旗东南部及库伦旗东南部;而科左后旗大部地区易形成由短时强降水引发的洪涝,为次高风险区;低风险区及次低风险区主要分布在通辽市中部、西南部地区,包括开鲁县、奈曼旗北部、科左中旗西部。     

应用主成分构建的暴雨致灾能力评估指数及其应用

为了构建合理的四川暴雨致灾能力评估指数(简称:评估指数),本文对2008~2018年四川地区126次致灾性暴雨过程,选取刻画暴雨特征的8个降水量因子,利用总体主成分和阈值法确立因子的权重及阈值,由此建立了评估指数模型。经历史个例反演及预报个例的评估应用表明:(1)暴雨区域的平均雨量值,≥25mm/h的面积及大暴雨面积是影响四川暴雨致灾能力强弱的关键因子,利用主成分构建的评估指数较好的反映了历次暴雨过程的致灾能力,当指数达0.8以上时,一般对应着大型及以上暴雨灾害。(2)结合经济损失及气象灾害评估分级处置标准,将评估指数划为4个等级。基于此,利用每日08时和20时四川省气象台订正的0.05°×0.05°预报降水数据,输入评估指数模型计算未来3d的指数及对应的致灾能力落区等级空间分布。实际应用表明,评估指数模型对评估暴雨过程的整体致灾能力及具体的暴雨致灾能力落区等级分布有显著的实用性。      

A case study of excessive rainfall forecasting

Summary Flash floods have been recognized as one of the most significant natural disaster problems in the world. Within the United States, the annual average flood death toll exceeds one hundred and property damage is on the order of a billion dollars. There has been an increased effort of the meteorological community to improve short term quantitative precipitation forecasting, principally by improving mesoscale numerical weather prediction for heavy rain events. Nevertheless, to date, numerical weather prediction has had rather limited impact on the prediction of the most damaging convective rainstorms.This study examines numerical experiments, including both coarse-mesh and fine-mesh model simulations, of the Enid, Oklahoma flood of 10–11 October 1973. Besides the great concentration of rainfall, the Enid flood was rather unique in comparison with other flash flood cases in that it was part of a much larger area of heavy rainfall which soaked the central Plains over the 24h period ending at 1200 UTC 11 October. The objective is to assess the overall usefulness and limitation of numerical weather prediction models in quantitative precipitation forecasting for this flash flood event.The model experiments reveal that the broad-scale precipitation patterns associated with the front and cyclone are well predicted, but the maximum rainfall amounts around Enid are underpredicted. The fine-mesh model is superior to the coarse-mesh model because of the former's ability to generate many significant mesoscale features in the vicinity of the front. In the fine-mesh model, many convection-related parameters (e.g., moisture flux convergence) are correlated very well temporally and spatially with the observed heavy precipitation scenario.     

Evaluating the impact of lightning data assimilation on mesoscale model simulations of a flash flood inducing storm

Flash floods are associated with highly localized convective storms producing heavy rainfall. Quantitative precipitation forecasting of such storms will potentially benefit from explicit representations of deep moist convection in numerical weather prediction models. However, explicit representation of moist convection is still not viable in operational mesoscale models, which rely on convective parameterizations for issuing short to medium-range forecasts. In this study we evaluate a technique that uses regional Cloud-to-Ground (CG) lightning observations to define areas of deep moist convection in thunderstorms and adjust the model-generated precipitation fields in those regions. The study focuses on a major flash flood inducing storm in central Europe (23 August 2005) that was simulated with the aid of an operational weather forecasting system (POSEIDON system based on Eta/NCEP model). The performance of the technique is assessed using as reference distributed rainfall estimates from a network of radar observations. The results indicate that CG lightning data can offer sufficient information to increase the mesoscale model skill in reproducing local convective precipitation that leads to flash floods. The model error correction is shown to be proportional to the density of lightning occurrence, making the technique potentially suitable for operational forecasting of flash flood inducing thunderstorms.