State of the climate over the Three Gorges Region of the Yangtze River in 2018

2018年长江三峡地区气温较常年偏高,降水量接近常年,暴雨日数少,风速偏大,相对湿度接近常年,酸雨弱。年内高温出现早,持续时间长,强度大;夏季出现阶段性伏旱;暴雨和强降水引发城市内涝。     

广州城市暴雨内涝模型模拟效果评估

基于水动力方法构建的广州城市暴雨内涝模型,结合精细化降水预报,对内涝点的积水深度及风险等级进行模拟,结果表明,模型对近两年内涝点内涝风险等级命中率达65%,对总降水量为50～100 mm的降水过程命中率最高为72.8%。模型对2020年“5.22”特大暴雨过程模拟的积水深度和实况相比偏弱,误差主要分布在30 cm以内,大约占64%,大部分模型模拟积水深度偏小,主要位于广州中北部地区;此外,模型对积水1m以下内涝点的积水有不错的模拟能力,而对2m左右的深积水模拟能力还有限。不同重现期雨情下,广州中心城区的降雨量和历时越大,积水面积越大。1 h重现期雨情下,积水深度一般在20 cm以下,部分在20～59 cm;3 h降雨情景下,积水明显加深,积水深度一般在20～59 cm,部分在0～20 cm和60～119 cm。总体而言,模型模拟结果与实测内涝积水情况基本一致,模型准确度可满足业务需求。     

基于内涝模型的西安市区强降水内涝成因分析

利用西安市近10～40年降水资料、市政信息资料,采用统计学方法,分析了强降水内涝的成因.结果表明:短时强降水或过程量偏大的降水天气过程是引发西安市内涝的直接气象因素;排水能力的强弱是发生内涝关键因素;随着城市化的发展,极端雨强的强度及大于10 mm/h降水的总时次数均有上升趋势,强降水发生概率的提高加强了内涝灾害发生频率及强度,城市效应是内涝加强的主要原因.用西安市强降水内涝仿真模型来进行模拟试验表明:西安是一个内涝发生降水雨强临界值偏低的城市,小时雨强3 mm/h、13 mm/h是发生内涝、严重内涝的临界值,天气预报、雨情监测重点及市政防御关键部位是西北区.总体上缩小井距效果好一些.     

基于灰色关联度分析的南昌城市内涝积水深度评估

基于南昌市2008年以来11次城市内涝和气象资料,采用灰色关联度、多元线性回归等方法,建立了南昌城市内涝积水深度评估模型.结果表明,面雨量、降水强度、降水持续时间和强降水站次数是影响南昌市内涝积水深度的主要因素,建立的城市内涝积水深度多元线性回归模型具有一定的精度,可用于对城市内涝积水深度的灾后快速评估和预评估.     

西安城市内涝分布特征及其与降雨量的关系

利用西安市市政部门2007—2012年城市内涝资料及相应时段西安城区自动气象站逐小时降雨资料,对西安城区17例内涝过程进行了时空分布特征分析,对58个内涝点内涝进行了内涝等级划分并研究了积水深度与降雨强度的关系,建立了部分内涝点积水深度与降雨量方程。结果表明:西安城市内涝点空间分布较为均匀;内涝发生频率最高为41%,最低为18%;7—8月为城市内涝发生高峰期,占年内涝总次数的70%;07:00—08:00、15:00—16:00为城市内涝日变化中两个明显的高峰时段;城市内涝按积水深度划分为微风险、低风险、中风险、高风险四个等级,其中中风险等级内涝占西安总内涝次数的45%;短时强降水是造成城市积涝的主要原因,1h和3h降雨量是积水深度的重要影响因素。     

深圳城市内涝成因分析

利用深圳市逐时降水和三防信息资料,运用由点到面、点面结合的方法,借助2个内涝程度截然相反的“龙舟水”过程实例,对深圳市内涝的成因进行了分析.结果得出深圳内涝既与气象因素有关,也与城市本身的排水能力、城市效应、遭遇天文高潮等方面相关.短时强降水或过程雨量偏大的降水可以直接引发深圳市内涝.     

城市内涝的原因与预防

对产生城市内涝的原因进行了分析,并提出了几点预防措施或建议,以减少或避免城市内涝现象发生,减轻或避免内涝给人们的出行甚至生命财产带来影响和危害.     

广州市城市内涝特征分析

基于水务部门排水管理中心的内涝灾情信息,运用统计学等研究方法,分析广州市城市内涝分布特征,结果表明:广州全市内涝点最多的是中心城区天河,最少的是郊区的从化。全年发生内涝次数最多的月份是5、6月,最少的月份是2、12月;全天最容易发生内涝的时间是08:00、13:00和19:00。内涝发生时对应的最大小时雨量主要集中在50~80mm,占55%;过程累计雨量在120mm以上占41.76%。内涝过程的最大小时雨量和累计雨量空间分布和内涝点的空间分布特征大致吻合,内涝过程平均小时雨量集中在30~50mm,占61%。从与致涝相关的天气系统来看,主要是东路或者西路冷空气配合中层的线槽及低层切变线的过程;另外副高边缘的摆动加上低层偏南风加大和台风过程也容易致涝。     

直面羊城“水浸街”

2010年5月7日凌晨,一场“百年不遇”的特大暴雨突袭广州。暴雨过后,广州多个地下车库惨遭“没顶”,水浸街“黑点”多达44个,21条道路严重堵塞,白云机场出现大面积延误,经济损失超过10亿元。广州,再次遭遇城市内涝之困！     

2017-2019年东莞城区内涝特征及与降雨关系分析

利用东莞城市内涝预报验证系统的积水和降雨数据、SWIFT自动站资料、NCEP再分析资料、广州雷达基本反射率资料,对2017年3月—2019年9月东莞城区内涝特征及内涝与降雨的关系进行分析,结果表明:东莞城区内涝发生频繁,重度内涝较多,内涝事件多发生在前汛期(4—6月),以5月最多;与长时间降雨相比,短时强降雨更易导致城区积水较深的内涝,1 h降雨量达27.6 mm以上时,城区大部可达中度内涝等级,1 h降雨量在51.2 mm以上时,城区大部将可能出现重度内涝;过程总雨量和1 h雨强都对长时间积水有影响,但过程总雨量较大更易导致积水长时间维持;积水一般滞后降雨约5~30 min出现,积水峰值滞后5和30 min才出现。     

厦门市城市内涝成因研究与对策分析

以2013年的台风＂西马仑＂带来的大范围暴雨过程导致厦门市出现严重的内涝为例,研究了暴雨、降水强度、土壤含水量、潮水顶托、地面硬化、排水管网的质量及淤积等综合因素对厦门内涝的影响,并提出厦门市城市内涝综合防御治理对策。     

《城市暴雨内涝仿真模拟技术及其应用》

正陈靖主编该书从城市暴雨内涝数值模拟、预报、预警等实际需求入手,介绍了暴雨内涝的形成、暴雨内涝仿真模拟的研究现状与进展、暴雨内涝仿真模型的基本理论、方法和应用实例。在此基础上,介绍了基于城市暴雨内涝仿真模型的内涝灾害风险评估,以及城市暴雨内涝预报预警业务系统的应用。该书可供从事水文、气象、工程技术、应急管理等专业人员开展城市暴雨内涝防灾减灾工作参考使用,亦可作为城市暴雨内涝仿真模拟的实例,为城市规划、市政建设、应急指挥、防灾减灾等工作提供科学的参考依据。     

城市内涝监测技术的应用研究

根据城市内涝监测预警的需求,提出在城市河流的关键点,将高精度压力水位器与区域自动气象站组成内涝监测系统,并从系统架构、测量原理、参数设置、误差补偿等方面阐述设计方法.系统每分钟采集一组数据,水位测量精度达到0.1％.通过与国家标准水文站对比分析,该站水位与天文潮位涨落趋势一致,相位落后1h,观测误差平均为0.06 m.通过分析,得到结论,当茅洲河流域日平均面雨量大于40 mm,测站水位达到1.5m,并维持4h以上时,极易发生城市内涝.将水位监测与面雨量实况结合,对提高城市内涝预警预报能力有较大的帮助.     

南宁市暴雨内涝监测预警系统

利用多普勒雷达产品、精细化数值预报产品和城市密集自动雨量观测站数据,以内涝积水模型和内涝风险等级划分原理为核心,研发精细化到街区的南宁市暴雨内涝监测系统,实现城市内涝的实时监测、提前预警和风险预估,并将内涝预警信息以多种途径发布;将该系统用于2015年5月4日的短时强降雨造成城市内涝过程,验证结果表明:模拟结果与观测结果基本相符,最大积水深度和位置基本一致,但个别点存在两者异常偏大情况,排水管网初始场数据不完善是导致模拟结果产生异常的主要原因。应用结果表明,该系统具备一定的暴雨内涝动态监测预报能力,对提高对城市暴雨内涝灾害的监测预警和风险评估水平起到了一定作用。     

基于加权综合法的西安城市内涝灾害区划分析

用西安城区区域气象站降水资料,西安市区1∶10000地理信息资料,人口密度、房屋建筑面积、地均GDP等社会经济资料,采用加权综合法,从孕灾环境、致灾因子、承载体、防灾减灾能力4个方面分别进行内涝灾害的敏感性区划、危险性区划、易损性区划、防灾减灾能力区划,并使用重大内涝灾害天气过程实况资料进行临界值制定和综合分析,给出了西安城市内涝灾害区划.对已经业务化使用的“西安城市强降水内涝灾害预报预警系统”模拟的内涝积水分布情况,与内涝灾害区划的结果进行对比分析,表明加权综合法得出的西安城市内涝灾害风险指数区划较为科学、合理.     

突变前后湖南株洲市设计暴雨参数变化特征

近年来,湖南株洲市暴雨呈多发之势,城市内涝日趋严重,排水防涝设计暴雨参数发生变化。利用湖南株洲市国家基准站1963—2017年逐分钟降水资料,通过滑动平均提取16个历时逐年最大降水量样本,探讨株洲市气候突变前后设计暴雨强度及雨型的变化特征。结果表明:湖南株洲市暴雨日数及年最大降水量在1983年存在一次显著突变,突变后暴雨日数增多、雨强增大,极端降水事件增多。突变前,各历时年最大降水量的变化趋势不一致且不显著,而突变后则均呈现明显增加趋势,且120 min及以上历时通过显著性检验。突变前后不同重现期下各历时暴雨雨量都有不同幅度的增大,且随着重现期增大、历时延长,雨量差值增大。短历时和长历时暴雨雨型突变后都出现雨峰位置前移、雨峰雨量增大现象,这在一定程度上解释了近年来株洲市城市内涝频发的原因。     

北方地区降水偏少旱情持续降温幅度大局部地区有冻害——2001年4月

4月份 ,全国大部地区气温正常 ,但月内变化起伏较大 ,局部地区出现冷 (冻 )害 ,对农作物和果树等的生长发育不利。北方大部降水偏少且大风扬沙天气频繁 ,部分地区干旱发生或发展 ,给在田作物和春播生产带来不利影响 ;南方大部降水接近常年 ,局部地区降水偏多 ,出现内涝。南方局部地区还遭到雷雨大风、冰雹等强对流天气袭击 ,并给当地农业生产和人民生命财产造成一定损失。1　部分地区降水偏少 ,旱情持续本月 ,北方地区、西南地区月降水量 ,除四川中部、重庆、贵州东部有 5 0～ 2 0 0 mm外 ,其余大部地区降水量在 5 0 mm以下 ,其中东北中部和…     

绥化2013年7月30日暴雨洪涝成因分析

<正>1引言绥化市作为黑龙江省产粮大市,暴雨、短时强降水等强对流天气预报预警是为农预报服务工作的重中之重。2013年绥化市出现了近十几年来最为严重的汛情,主汛期降水异常偏多,给粮食生产和人民生活造成严重影响。特别是主汛期降水特多,海伦、青冈、明水等地夏季降水量超过其年平均降水量。7月30日的短时大暴雨天气,强降水时间短、强度大具有明显的突发性特征,使前期内涝严重的海伦、青冈等     

吉林省夏季大暴雨的气候特征及影响系统分析

1引言大暴雨是吉林省夏季主要的灾害性天气之一,由于其降水量大,降水集中,因而危害也更大,常造成城市内涝或山体崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害。1998年夏季,流经白城、松原的嫩江、洮儿河、霍林河上游连降暴雨和大暴雨,致使江河水位猛涨,出现百年一遇的大洪水,从7月下旬到8月13日,白城市受灾面积4.138×105hm2,受灾人口89.6万人,直接经济损失21.3亿元,其间接损失无法估量。在实际预报中,大暴雨预报也是夏季预报服务的重点和难点,在近10年的日本数值预报产品中,没有一次对吉林省的大暴雨预报成功的个例,所以在实际预报工作中大暴雨的漏报率极…     

2015年中国气候主要特征及主要天气气候事件

2015年,全国平均气温较常年偏高0.9℃,为1961年以来最高值,华南年平均气温为历史最高,东北、华北和西北为次高值;四季气温均偏高。全国平均降水量648.8 mm,较常年偏多3%;长江中下游大部及广西、新疆等地降水量偏多,西南西部及海南、辽宁等地降水偏少;冬、夏季降水偏少,春季接近常年同期,秋季偏多明显。2015年,南方暴雨过程多,夏季出现南涝北旱,上海、南京等多个城市内涝重;华北、西北东部及辽宁夏秋连旱影响较重;11月江南、华南出现强降雨,秋汛明显;盛夏,新疆出现持续高温天气,但长江中下游地区连续两年出现凉夏;登陆台风偏少,但登陆台风强度强,"彩虹"致灾重。2015年,我国共出现11次大范围、持续性霾过程,11-12月我国中东部雾-霾持续时间长、范围广、污染程度重,11月27日至12月1日华北、黄淮等地的雾-霾天气过程为2015年最严重的一次。