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。     

伊犁河流域春季融雪型洪水危险性评价与区划

将春季融雪型洪水发生最为频繁的伊犁河流域作为研究区,选取高程、坡度、地形起伏度、与水系距离、土地利用/覆被、冬季积雪深度作为春季融雪型洪水的影响因子,利用GIS技术和信息量模型定量计算了春季融雪型洪水的危险性,并基于总信息量最终将研究区域划分为极高度、高度、中度、低度和极低度等5个等级危险区。研究表明:春季融雪型洪水灾害主要沿河谷地带发生,并且与冬季积雪深度、农田等分布相一致,灾害点与危险性区划具有很好的空间相关性,运用信息量模型开展春季融雪型洪水危险性区划具有较好的科学客观性和业务应用价值,可为该区内的春季融雪型洪水精细化预报提供有力的技术支撑,可为防灾减灾决策服务提供参考依据。     

海南环岛高速强降雨灾害风险分析

基于2010—2014年G98海南环岛高速公路降水资料及公安交管部门提供的交通事故资料,分析海南环岛高速公路交通事故分布特征,发现强降雨是诱发交通事故最多的灾害性天气。运用灰色关联度方法针对降雨引发的交通事故进行评估分析,通过死亡人数、受伤人数和直接经济财产损失3项评估指标得到40次典型个例的灰色关联度排序。以年累计降雨日数、最大日降雨量、最大小时降雨量作为致灾因子危险性指标;以环岛高速公路气象灾害风险普查得到的强降雨致灾隐患路段、单向车流量作为承灾体脆弱性指标;以因降雨造成的交通事故发生频次和事故灰色关联度最大值作为承灾体易损性指标,构建环岛高速强降雨气象灾害风险区划指数模型,计算11个高速公路管理站的风险区划指数,得到海南环岛高速公路强降雨气象灾害的客观风险空间分布,发现定安—万宁路段是强降雨高风险路段,在交通气象服务中应重点关注。     

一种短历时降雨综合评估方法在广州市的应用

基于广州市5个国家气象站1981-2015年逐小时降水资料,应用线性趋势法、Mann-Kendall突变检验等方法对广州市气象站不同历时降雨年际变化特征进行分析,应用百分位法建立了一种基于降雨极值和降雨持续时间的短历时降雨综合等级评估方法,并使用此方法对2007-2011年广州市21次降雨过程进行综合评估,同时对灾损因子和短历时降雨因子进行相关性分析。结果表明,广州市短历时强降雨发生频次和极值均呈现上升趋势,其中1h强降雨频次上升趋势最为显著;综合等级评估方法对短历时降雨灾情具有一定的指示作用;短历时降雨持续时间和6h降雨极值与部分灾损因子相关系数较高。     

基于GIS的重庆市山洪灾害区划

通过对山洪灾害形成的动力条件、孕灾环境、降水背景的分析,确定临界雨量、地表起伏形态、坡度、年降水量、年大雨日数为影响山洪灾害形成的主要因子,用主成分分析方法建立重庆市山洪灾害区划模型。在ArcGis软件的支持下,采用反距离权重法对各影响因子进行空间插值,并进行栅格图层计算、分割等操作,用自然断点分级法分为高发区、易发区、一般区、低发区,完成重庆市山洪灾害区划。区划结果表明：重庆市多山洪灾害,东北部为高发区,年发生频次多在10次以上;中部东南部为易发区,年发生频次多在8次到10次;西部偏西地区为低发区,年发生频次多在6次以下。     

内蒙古牧区春季旱灾致灾因子危险性致灾阈值分析

以内蒙古58个牧业旗县为分析区域,以北方牧区频繁发生的旱灾为分析对象,从旱灾的致灾因子危险性指标的致灾阈值着手,通过各指标干旱等级阈值的划分,与灾害发生实际情况对比,选择适合不同下垫面的干旱指标等级划分标准,根据此标准确定致灾因子强度,统计发生概率,通过干旱致灾危险性指数的计算方法,完成内蒙古牧区春季旱灾潜在致灾因子危险性区划。分析结果如下:用降水距平百分率指标作为干旱的评定标准,不同的下垫面选用不同的干旱等级阈值,草甸草原、森林植被用气象干旱降水距平百分率指标干旱等级阈值效果较好;典型草原用北方干旱降水距平百分率指标典型草原干旱等级阈值;荒漠草原、沙地植被、荒漠均用北方草原干旱降水距平百分率指标荒漠草原干旱等级阈值;人工植被用气象干旱或农业干旱降水距平百分率指标干旱等级阈值。内蒙古牧区春季干旱潜在致灾因子危险性程度由东北向西南呈逐渐增加的趋势,春季干旱对内蒙古中西部牧区的影响较大。     

重庆市地形对雷电灾害主要致灾因子影响分析

利用2007—2016年重庆市闪电监测资料及该区域数字高程模型,使用GIS空间分析、数理统计等方法,研究了雷电灾害两种主要致灾因子(闪电密度、强度)与3类地形因素(海拔高度、坡度、坡向)之间的关系。结果表明海拔高度、坡向对地闪密度具有影响,坡度与地闪密度呈负相关关系;不同坡向分类之间的地闪强度分布具有明显差异,海拔高度、坡度与地闪强度不相关。     

基于地形订正技术的安徽冰雹灾害风险区划

地形订正是保证冰雹灾害风险区划结果准确的关键环节。利用1978—2020年安徽省81个国家级气象观测站冰雹观测资料以及地理信息、国内生产总值、历史灾情等数据,采用相关分析、回归分析等统计方法,识别冰雹灾害致灾因子,并计算其致灾强度,建立冰雹频次的地形修正方法,综合冰雹致灾强度和频次开展致灾危险性评估。基于自然灾害风险形成理论,综合致灾危险性和承灾体易损性,借助GIS技术完成冰雹灾害经济风险区划,并对结果的合理性进行了验证。结果表明：(1)最大冰雹直径和降雹持续时间与冰雹灾损指数显著相关,确定二者为冰雹灾害致灾因子;地形修正后的冰雹频次空间分布特征与实际发生情况一致,且能更精细地反映出高海拔山区的冰雹频次空间差异程度;(2)冰雹多发区、高和较高危险区均位于安徽省冰雹主要路径上的淮河以北地区、江淮之间东部地区以及大别山区和皖南山区两大山区;(3)冰雹灾害经济风险总体上自南向北逐渐增大。通过灾情验证,安徽省冰雹灾害经济风险指数与直接经济损失多年平均值的相关系数通过α=0.01显著性水平检验,区划结果与实际情况基本吻合。     

有效雨量和滑坡泥石流灾害概率模型

针对我国西北至东南的带状区域,将其划分为6个区划单元:黄土高原西部、秦岭山区、大巴山区、大别山区、罗霄山区和浙闽沿海。通过提取并分析滑坡泥石流灾害发生频次和雨量信息,发现对于任何一个区划单元,并不存在一个临界雨量,诱发地质灾害的有效降水处于一个比较大的区间,对于给定的有效降水,滑坡泥石流灾害只是存在一个发生的可能性。进一步研究了6个区划单元内有效雨量和滑坡泥石流灾害的概率关系。相关系数检验表明了本文计算的降水因子与滑坡泥石流灾害发生的频次服从高斯分布,可以利用密度函数曲线来定量计算有效降水为某一值情况下滑坡泥石流灾害发生的概率。研究还表明我国由西北至东南,诱发滑坡泥石流灾害的雨量值增大,增大的幅度可以通过6个区划单元降水因子与滑坡泥石流灾害高斯分布的参数来定量描述。     

暴雨灾害风险及其对农业影响的评估

综合考虑降雨区域类型、发生强度和持续时间,确定了暴雨灾害致灾因子的综合强度分级标准;将地形高程、高程标准差、河网密度等环境脆弱性要素结合暴雨灾害致灾因子,建立暴雨灾害风险评估模型,并进行分级评估;应用GIS将农业易损性指标叠加到暴雨灾害风险区划中,得到不同等级风险下农业受影响的程度。以"7·21"暴雨为例,进行模型的应用及检验分析,结果表明:降雨量最大的葫芦岛大部、丹东宽甸县暴雨灾害风险等级为极高;致灾因子危险等级相同时,辽宁中部平原地区较辽西、辽东丘陵地区暴雨灾害风险等级高;农业易损性较高的沈阳大部、鞍山北部、丹东局部、锦州大部、铁岭部分、葫芦岛大部地区农业受灾较重。评估结果与事实灾情较一致。     

衢州市突发灾害性天气—短历时强降雨时空分布特征

为掌握衢州境内突发灾害性天气短历时强降雨的时空分布特征,依据浙江省县级气象台突发灾害性天气的有关规定,应用2007—2013年全市区域自动观测站小时降水资料,对突发灾害性天气短历时强降雨发生时间及其落区进行统计分析。结果表明,2010年短历时强降雨发生次数最多,占总次数的21.2%;6月短时强降雨发生频次最多,占年发生次数24.4%;18—19时发生频次最多,占总次数的14%。短时强降雨空间分布为西多东少,全市发生短时强降雨出现次数最多的为开化苏庄镇;强度最强的为开化常山交界的林山、芙蓉等地。     

2008-2012年吉林省雷电灾害特征分析

采用2008-2012年中国气象局雷电防护管理办公室编制的《全国雷电灾害汇编》资料,对吉林省雷电灾害的时空分布、行业分布、灾害成因、灾害等级等特征进行了统计分析。结果表明,吉林省雷电灾害频次和直接经济损失总体呈现下降趋势,伤亡人数呈微弱的上升趋势。绝大多数雷击伤亡事故发生在农村。雷电灾害频次、伤亡人数、直接经济损失累年逐月变化均呈双峰型。雷电灾害频次在空间上存在3个中心,分别为东部的通化、中部的长春和西部的松原。县（市）的雷灾平均密度存在2个中心,分别为通化和松原市辖区。办公、电力、住宅行业雷灾频次最多,通信、办公、金融行业雷灾直接经济损失最大。     

公路积水阻断与降雨关系的探讨

利用2011—2013年全国公路积水阻断资料,分析了公路积水阻断的时空分布特征,并对公路积水阻断与不同时效降雨的关系进行了探讨。结果表明,公路积水阻断事件发生时间主要集中在5—9月,其中7月最为频繁,公路积水阻断事件以07:00—14:00为第一多发时段,16:00—20:00为次多发时段。公路积水阻断与前24h内的降水关系更为密切。区域不同,公路积水阻断随各强度降水变化的特点也不尽相同。经过开立方根处理后的降水因子与公路积水阻断发生的频次服从于高斯分布。其中,区域1公路积水阻断与处理后的1h最大降水因子关系密切,相关系数大于0.91;区域2和3公路积水阻断与处理后的6h最大降水因子关系密切,相关系数均在0.8以上;区域4公路积水阻断则与处理后的24h最大降水因子关系密切,相关系数在0.75左右。对于任何一个区域,诱发公路积水阻断的不同时效降水都处于一个较大的空间。对于给定的降水量只能判断公路积水阻断发生的可能性大小。     

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。      

基于Copula函数的北京强降水频率及危险性分析

客观分析强降水事件的发生频率及其致灾因子危险性,能为局地洪涝灾害的防灾、减灾规划及灾害预警提供科学依据。探讨了基于二元Copula函数的强降水致灾变量联合分布及其在强降水危险性分析中的应用。利用北京地区2005-2014年逐时降水资料提取强降水事件案例,通过建立能反映两个主要致灾因素--降水持续时间和过程降水量依存关系的二元联合分布模型,计算了北京地区强降水事件条件重现期,并以此为基础开展危险性分析。研究表明,北京地区强降水事件的持续时间多小于24 h,且主要服从广义极值和对数正态分布,而过程降水量则更适用于广义极值分布;通过Gumbel Copula函数能较好刻画过程降水量与持续时间的相互依存关系。北京地区短时强降水重现期受持续时间影响明显,仅基于降水量的重现期估算会低估其致灾危险性,利用基于Copula函数的条件重现期能更合理描述不同强降水情景致灾因子的危险性特征及其空间差异性特征。北京地区持续时间小于12 h、过程降水量在50 mm以上的强降水事件多呈东北-西南走向,而持续时间在6 h以内的50 mm以上强降水则在北京城区及东北部地区更加频繁。     

海南岛台风灾害危险性评价研究

应用G IS技术,以县市行政区为单位,选用多年平均台风灾害过程中的综合灾度、风速和降水因子,利用台风灾害危险性指数法对海南岛台风灾害危险性进行评估。结果表明:危险性最大值分布在海南岛的沿海市县。台风灾害危险性评估可为海南岛的可持续发展和防灾减灾决策提供科学依据。     

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。      

遵义市雷电灾害致灾因子危险性区划研究

利用遵义市14个国家气象站1978-2013年雷暴日数据和2006-2020年的ADTD雷电定位数据,叠加遵义市基础地理信息（包含县边界、水系分布等）、人口、GDP等数据。以致灾因子评估方法为理论基础,叠加GIS空间分析技术,对遵义市开展雷电致灾因子危险性区划研究。结果显示：遵义市雷击密度致灾因子区划结果较高,高危险性区域主要集中在市行政中心及赤水中西部;强雷电密度、地闪强度两种致灾因子高危险性区域分布较为零散;雷电灾害致灾因子危险区划中,高危险性区域主要分布于市行政中心、仁怀及桐梓部分区域,该高危险性区域同是人口分布密集,GDP较高的区域,在今后的发展建设中需加强该区域雷电灾害物防、技防、人防能力建设,以减少雷电灾害造成的人员伤亡和财产损失。     

1961—2019年中国区域连续性暴雨过程的危险性区划

利用暴雨区连续追踪的思路和全国2481个气象站逐日降水资料对1961—2019年全国区域连续性暴雨过程（Regional Continuity Rainstorm Process,RCRP）进行客观识别,并根据RCRP的持续时间、影响范围、最大日降水量和最大过程降水量建立和改进危险性评估模型和危险性区划。结果显示：1961—2019年中国共发生2294次RCRP,危险性排名前十强的RCRP与历史记录相符;其危险性空间分布特征与我国降水气候态分布相似,由东南向西北逐级递减;我国RCRP的高危险性区域位于华南和江南地区;危险性的季节空间分布与同季节的降水特征相关,春季华南地区的RCRP高危险性等级体现了我国华南前汛期的影响;夏季华北和东北地区的RCRP危险性高于其他季节,沿海地区的高危险性体现了台风暴雨的影响;秋季四川北部的危险区主要体现了华西秋雨的影响;单次RCRP危险性区划表征本次暴雨洪涝受灾程度大小的分布情况,可以直观地判断此次RCRP对我国相应区域造成暴雨洪涝灾害的大小分布情况。其研究结果增进了对于RCRP演变规律的认识,对于预测未来RCRP季节或次季节内等不同时间内的区域危险性强度大小及其相关的暴雨洪涝灾害风险防范具有重要意义。     

江苏四类低温事件致灾因子与基于影响的低温风险时空分布对比研究

利用1961—2020年江苏省70个气象观测站数据,分析了4类低温事件（寒潮、霜冻、低温阴雨寡照和冰冻）的时、空分布特征,建立4类低温灾害危险性评估指标和综合危险性指标,结合人口、经济（GDP）两类承灾体的暴露度和脆弱性指数,建立了低温灾害风险评估模型,评估了江苏省低温灾害影响人口和GDP的风险等级及其空间分布。结果表明：（1)1961—2020年江苏省寒潮、霜冻和低温阴雨寡照事件发生较多,冰冻事件发生较少;研究时段内4种低温事件发生日数呈交替出现或多灾种同期多发的特征,1961—1980年寒潮和霜冻事件发生日均较多,2001—2020年低温阴雨寡照和冰冻事件同期多发。（2）江苏省中、南部寒潮频次较多,年平均累计降温幅度较大;霜冻日数北多南少,极端最低气温北部明显较低;低温阴雨寡照日数从西南到东北递减,南部降水偏多,北部过程平均温度较低;江苏西北、西南地区冰冻日数均较多,与降水空间分布一致。（3）江苏北部为寒潮和霜冻灾害高危险区,霜冻危险性呈纬向带状分布,低温阴雨寡照高危险区域集中在西南部;冰冻高危险区在南部和北部均有出现。低温综合危险性在北部和西南部较高,中部和东南部较低。（4）低温...