青藏高原东部牧区雪灾的气候特征分析

通过对 196 7— 1996年 2 5个测站的雪灾资料分析 ,揭示了青藏高原东部牧区有雪灾期从上年10月到当年 5月长达 8个月 ,雪灾在一年之中有 3个高发月 :11月、3月和 2月 ;雪灾主要发生在巴颜喀拉山南缘和东麓地区 ,近 30a来呈上升趋势。 196 8— 1976年冬春为一较长时段的雪灾发生的低值期 ,从 1977— 1992年有 3个高峰期和 2个低谷期 ,从 1993年开始又进入高发期 ;高原东部牧区冬春雪灾存在着明显的 5 6a的和较弱的 2 3a周期变化。本文中定义发生在 15月的雪灾为后冬雪灾 ,发生在10 12月的雪灾为前冬雪灾。研究表明 ,70年代是前冬雪灾的高发期 ,80年代末到 90年代是后冬雪灾的高发期。雪灾期西太副高的年际差异是雪灾发生年际振荡的一个可能原因     

青海高原1961-2008年雪灾时空分布特征

利用青海高原45个气象站1961-2008年冬季（10月至翌年2月）和春季（3-5月）积雪深度资料,按照DB63雪灾标准分类的等级,并结合实际灾情研究了青海高原雪灾时空尺度、强度及发生频次等的变化。结果表明：近50年来青海高原除了特大雪灾发生频次变化趋势不明显外,其他等级的雪灾发生频次年际变化均呈现上升趋势。青海高原南部的玉树、果洛、黄南南部、海南南部及海西东部地区是雪灾发生的高频区,柴达木盆地和青海东部地区极少发生雪灾。雪灾发生频次从20世纪60年代到2008年呈现上升趋势。     

高原牧区雪灾的数值模拟

使用中科院的LASGη模式对1991年4月16-23日的高原牧区雪灾过程进行了降水模拟和成因分析,揭示了造成这次雪灾天气的主要原因,首次证实了该模式对雪灾天气有一定的预报能力.     

基于实际灾情的青海高原雪灾等级（评估）指标研究

利用1951—2008年青海高原雪灾实际灾情资料,通过统计计算各年份雪灾造成的牲畜死亡率,并进行排序,参照了计算SPI(标准化降水指数)不同等级干旱在全部干旱中所占比例的过程,确定了不同雪灾等级的阈值,制订了基于实际灾情的雪灾指标。并对几次典型雪灾过程进行评估检验,结果表明:本研究确定的雪灾等级与DB63雪灾标准基本一致。在青海高原牧区,用雪灾造成的实际牲畜死亡率来确定雪灾等级指标,评估雪灾受灾程度,是一种较为科学和具有很好的现实指导意义的新方法。     

1981—2013年内蒙古牧区雪灾风险性评估

文章利用内蒙古地区119个气象观测站1981—2013年冬季(11月至次年3月)的降雪、气温和风的资料、近14a的雪灾灾情资料及牧草资料,运用GIS软件和层次分析法并采用联合国人道主义事务部的风险度模型,对内蒙古牧区49个旗县的雪灾风险指数进行评估,并做出内蒙古牧区雪灾风险区划。结果表明,雪灾风险等级高的区域主要集中在新巴尔虎左旗、新巴尔虎右旗、陈巴尔虎旗、阿巴嘎旗、东乌珠穆沁旗、苏尼特左旗;满洲里市、鄂温克旗、苏尼特右旗、镶黄旗、锡林浩特、正蓝旗、乌拉特后旗雪灾风险次之;牧区雪灾中等风险、较低风险和低风险区主要分布在内蒙古的中西部和东南部。     

高原牧区雪灾的数值模拟

使用中科院的ＬＡＳＧη模式对１９９１年４月１６－２３日的高原牧区雪灾过程进行了降水模拟和成因分析,揭示了造成这次雪灾天气的主要原因,首次证实了该模式对雪灾天气有一定的预报能力。     

青海省2005年气象灾情综述

2005年,青海省发生的气象灾害主要有雪灾、雷电灾害、旱灾、洪灾、雹灾、低温冻害、霜冻、风灾;由气象因素诱发的衍生灾害有雪崩、病虫害、地质灾害。一、雪灾2005年,全省共发生雪灾20起,大多是由局地降大雪或连续降雪形成的雪灾,受灾人口约26.97万人,死亡牲畜约11.27万头(只)(     

1961—2004年青海积雪及雪灾变化

利用1961—2004年青海省海西东部和环青海湖地区地面气象观测资料和北半球500 hPa高度场网格点资料, 整理了地表积雪序列和雪灾年表, 并对积雪的年代际变化特征和雪灾发生的机理及其成因进行了研究。结果表明:海西东部和环青海湖地区出现区域性雪灾的几率为15.9% (7/44), 而出现局部雪灾的几率仅为9.1% (4/44)。海西东部和环青海湖地区近44年来冬季累计积雪量的缓慢增加易形成雪灾和低温冻害。造成该区域主要降水的影响系统是高原槽、蒙古槽和高原低涡, 若后冬至春季北半球500 hPa极涡中心偏向西 (东) 半球, 青藏高原与我国东部沿海地区高度距平场形成“西低东高 (西高东低)”的距平分布型时, 海西东部和环青海湖地区容易出现多 (少) 雪年。     

气候变暖背景下西藏高原雪灾变化及其与大气环流的关系

利用西藏高原高海拔牧区1979年10月至2013年4月19个气象站逐日积雪资料、月降水量和月平均温度资料,依据积雪深度和积雪持续日数组合的雪灾指标,分析了不同等级雪灾的气候变化特征及温度和降雪对雪灾变化的影响。结果表明,11月至翌年2月是西藏高原雪灾多发期且灾害程度重,全年发生中度以上雪灾的概率大,占总站次的54%;1979年以来雪灾变化总体呈现减少趋势,但存在着年代际变化,即1980 1997年代表现为波动性上升,1998 2007年呈显著减少趋势,此后略有回升,突变点在1999年和2008年;温度与雪灾相关性比降雪更高,温度具有显著增暖而降雪变化不明显,温度对雪灾气候变化起着决定性作用。分析了大气环流系统与雪灾变化关系得出:西风带南支槽活跃和东半球极涡偏强、东亚大槽和副热带高压偏西时雪灾易发生,反之则然;西风带南支槽和东半球极涡的变化趋势及突变点与西藏高原雪灾的变化趋势和突变点非常一致,是西藏高原雪灾变化的一个可能原因。     

基于RBF网络的新疆特重雪灾区最大积雪深度预测研究

新疆是我国积雪资源最丰富的区域之一,也是雪灾多发区之一,预测最大积雪深度,可以为雪灾的预警与防范提供参考和依据。本研究基于建立的雪灾灾损指数,确定了新疆特重雪灾区域;进一步聚焦特重雪灾区的8个县（市）,包括阿勒泰市、福海县、青河县、塔城市、托里县、沙湾市、尼勒克县和伊宁县,分别建立县域RBF网络模型,预测2021—2050年年最大积雪深度,结果表明：该模型可用于新疆特重雪灾区最大积雪深度预测,但预测精度仍有待提升;塔城市、尼勒克县将于2025—2029年连续出现最大积雪深度偏高事件,2039年青河县将出现最大积雪深度的极大值,因此应关注可能发生雪灾的年份与县(市),积极做好雪灾的防御工作。     

基于RBF网络的新疆特重雪灾区最大积雪深度预测研究

新疆是我国积雪资源最丰富的区域之一,也是雪灾多发区之一,预测最大积雪深度,可以为雪灾的预警与防范提供参考和依据。本研究基于建立的雪灾灾损指数,确定了新疆特重雪灾区域;进一步聚焦特重雪灾区的8个县（市）,包括阿勒泰市、福海县、青河县、塔城市、托里县、沙湾市、尼勒克县和伊宁县,分别建立县域RBF网络模型,预测2021—2050年年最大积雪深度,结果表明：该模型可用于新疆特重雪灾区最大积雪深度预测,但预测精度仍有待提升;塔城市、尼勒克县将于2025—2029年连续出现最大积雪深度偏高事件,2039年青河县将出现最大积雪深度的极大值,因此应关注可能发生雪灾的年份与县(市),积极做好雪灾的防御工作。     

青藏高原雪灾频数对海温异常强迫的响应研究

青藏高原雪灾是该地区破坏力最大的气象灾害,其变化成因一直备受关注。利用青藏高原72个台站逐日积雪资料及Hadley中心海温月平均资料,采用广义平衡反馈分析与主成分分析相结合的最优反馈模分析方法,研究了青藏高原雪灾频数对关键区海温异常模态的响应关系,探讨了海温异常对雪灾频数的贡献度及产生的可能机制。结果表明:青藏高原雪灾频数对赤道中东太平洋海温异常的El Ni?o型模态和热带印度洋海温偶极子模态响应显著,两个模态对雪灾频数的贡献为45.9%。雪灾频数对海温异常的响应主要通过与之相联系的大气环流异常实现,热带太平洋第一模态(TP1)海温强迫时,500 hPa高度场上亚欧大陆中高纬自西到东呈现"+-+"形势,形成典型的两脊一槽型;热带印度洋第二模态(TI2)强迫时,主要引起中低层水汽异常,阿拉伯海暖湿气流进入高原南部,西北太平洋湿润气流进入高原北部,为降雪提供了水汽条件,在此高低层配置下易出现多雪灾年。     

21世纪初青海省牧区雪灾的变化特征分析

利用1961—2017年青海省主要牧区积雪深度资料,分析雪灾变化特征,结果表明:1961—2017年青海省主要牧区雪灾以微弱趋势增加,倾向率为0.438次/10a;特大灾微弱减少,倾向率为-0.014次/10a,轻灾、中灾、重灾以微弱趋势增加,增加趋势不明显;1961—2000年青海省主要牧区各级雪灾呈显著增加趋势,2001—2017年呈减少趋势;唐古拉地区、巴颜喀拉山地区、阿尼玛卿山地区、环青海湖地区1961—2000年均呈增加趋势,除唐古拉地区外,其它增加趋势显著,2001—2017年呈减少趋势,减少趋势不显著;1961—2000年、2001—2017年全省平均发生雪灾9.7站次、7.9站次,2001—2017年较1961—2000年减少1.8次。全省和各区均呈减少趋势。     

川西高原雪灾天气初步研究

对１９７０～１９９０年共２１年４１次川西高原雪灾天气过程的分析研究，从气候分布、大气环流特征、影响天气系统等方面探求川西高原雪灾发生发展的规律性，对提高雪灾天气预报准确率，做好为畜牧业生产的气象服务有重要作用。     

果洛雪灾探讨

本文通过对历史资料的分析,找出了雪灾指标——相对湿度。用离均系数进行计算得相对离均系数S_(fo)。凡S_f≥0为雪灾年,S_f<0为非雪灾年。通过对雪灾形成前的环流特征的分析,表明雪灾的出现是一种天气异常的表现。最后利用方差分析的周期外延方法,用PC-1500计算机算出了1985年和1986年的相对湿度,预报出1985年有雪灾,1986年无雪灾(均与实况完全相符)。     

青海高原牧区雪灾等级预警方法研究

本研究根据层次分析法原理,在分析导致雪灾的因素及其预报的基础上,对雪灾进行等级划分,然后计算导致雪灾的各因子的隶属度和权重,最后通过判断矩阵及矩阵运算的数学方法,得出预警雪灾的等级。     

青海高原雪灾预警模型与GIS空间分析技术应用

利用GIS的空间分析技术, 可以将分析对象的最小单元细化到具体的地理单元上, 从而提高空间分析精度。雪灾分析中危险度函数的建立, 可以实现雪灾的综合分层次预警评估。应用地理信息系统 (GIS) 和遥感 (RS) 技术, 沿用前人研究的降水量与积雪深度关系成果, 定义了青海高原雪灾畜牧业生产危险度函数和社会经济危险度函数, 并建立了青海高原天气学雪灾预警模型和遥感雪灾预警模型, 对青海高原雪灾进行分层预警, 以期明确各地区雪灾发生的机理, 提高雪灾预测精度, 有针对性地提出减灾防灾措施。结果表明:该模型可以快速、准确地实现高原雪灾预警, 在一定程度上提高了青海高原雪灾的预警能力。     

2008年1月至3月果洛雪灾成因分析

2008年1月19日开始至3月8日期间,果洛地区连续出现了6次大范围降雪天气过程,造成果洛地区大面积积雪和持续低温天气,全州六县相继发生了雪灾。其中达日发生特大雪灾,玛沁、玛多、甘德发生重度雪灾,久治发生中度雪灾,班玛发生轻度雪灾。此次雪灾是果洛地区1993年以来出现范围最广、持续时间最长、影响程度最深的一次雪灾。雪灾造成果洛大范围公路交通严重受阻,牧民群众的日常生活受到严重影响,并造成了大量牧民群众冻伤和雪盲,同时雪灾造成大量牲畜死亡,给全州经济造成了巨大损失。在果洛地区6次大范围降雪天气过程中,其中1月19日-26日、1月29日－2月1日和2月9日－13日前3次降雪过程对果洛地区发生大范围雪灾和连续低温天气起到了重要作用。利用气象信息综合处理系统（MICAPS）提供的资料对引发果洛地区大范同雪灾的前三次降雪过程的大气环流特征和物理量等要素进行了天气学分析。     

全国牧区雪灾气象服务工作研讨会在西宁召开

带着党中央、国务院对牧区群众的关怀，我国第一次牧区雪灾气象服务工作研讨会，于1996年9月11～14日在西宁召开。来自19个单位的领导和专家共65名代表参加了会议。会议共收到40篇论文，在会上宣读了6个省区气象局的工作报告及25篇论文。国家气象局颜宏副局长在会上发表了“总结经验，加强研究，提高水平，全面做好雪灾气象服务工作”的书面讲话。会议以雪灾气象服务和雪灾科研相结合的形式，对我国雪灾的防灾减灾工作进行了检查和研讨，重点对今年元月发生在西藏、青海、四川等地的严重雪灾的成因、监测及预报服务工作等进行了分析和讨论。…     

青藏高原东部牧区大-暴雪过程及雪灾分布的基本特征

青藏高原东部牧区２６个台站在近三十年中共发生大－暴雪过程１６８９站次,按本文标准形成雪灾４１０站次。通过统计和诊断分析,揭示了大－暴雪过程及其雪灾的时空分布特征。结果表明：久治是大－暴雪过程和雪灾的频发中心,清水河是雪灾及成灾几率的高值中心;后冬成灾几率高达８０．３％,春季成灾几率仅１４．３％;大－暴雪过程次数和降水量线性增加势趋十分明显,导致雪灾危害日趋严重,９０年代进入雪灾的频发时期。