十一运会各赛区气象灾害风险评估

利用山东省17个比赛城市1971—2007年8—10月的逐日气象资料,用统计方法对各种灾害性天气进行了风险评估。结果表明:十一运会期间有9种气象灾害,不同月份的气象灾害风险有差异,其风险等级由高到低依次为:8月雷电、暴雨、台风、大雾、冰雹、大雨、高温、大风;9月雷电、大雾、大风、暴雨、大雨、连阴雨、台风、高温和冰雹;10月大雨、大雾、大风、连阴雨、暴雨、高温、冰雹、台风。开幕式、闭幕式日发生上述气象灾害的概率很小。评估结果在十一运会气象保障中得到应用。     

2010年惠州省运会开幕日期选定的气候背景分析

统计分析了惠阳观测站1954～2007年逐日的气象资料和2000～2007年逐时的降雨资料,结果表明：①5～8月是惠州市区降雨概率最大、降雨量和暴雨最集中时期,月和旬平均降雨概率都在50%以上,也是一年内高温、高湿、风速较小和暴雨、台风、雷电、短时强降水等气象灾害频繁发生的时期;②开幕时间不宜选在“龙舟水”期间和8月;③从降雨概率的角度分析较适宜举办开幕式的日期有5月6、9日和7月9～11日,其中5月上旬气温适宜,7月上中旬气温较高易出现高温天气。     

2010年广东省运会期间的天气气候背景分析

利用惠州市区1954～2009年的气象资料,统计分析了2010年广东省运会期间的降水、气温、风向、风速、相对湿度、日照时数和舒适度等的变化特征,结果表明:(1)省运会期间是一年内降雨概率大、高温、高湿、风速较小、日照强烈、舒适度指数较高和暴雨、短时强降水、高温等气象灾害频繁发生的时期;(2)降雨概率平均为57.7%,其中开幕式日降雨概率高达80.4%,暴雨出现概率平均为3.3%,中午前后降雨概率较高且易出现短时强降水;(3)省运会期间平均气温为28.5℃,除开幕式日外每天都有出现高温的可能,出现概率平均为14.4%;(4)盛行东南风,平均风速为1.8 m/s,静小风出现概率为23.1%,相对湿度和日照时数平均为81.7%和7.2 h;(5)舒适度指数平均为76.5,闷热天气出现概率平均为77.8%。(6)省运会前后进入惠州防区或对市区产生风雨影响的热带气旋56年间共计29个。     

2018年陕西省暴雨灾害气象服务效益评估

以陕西省2018年4次暴雨灾害气象服务的效益评估为例,基于气象、经济社会统计数据和定量化问卷调查数据,利用暴雨预报预警、公众气象服务、决策气象服务、行业气象服务和社会反馈等5个一级指标和10个二级指标表征气象服务水平,利用政府主导、部门联动及社会参与等3个一级指标和7个二级指标表征防御行为效益,从气象服务水平和防御行为两个维度对暴雨气象服务的防灾减灾综合水平进行了定量化评价。结果表明:2018年陕西暴雨灾害气象服务的服务水平和防御能力均在89分以上,公众在应对暴雨天气过程中人均节省损失费513元/人,4次暴雨灾害气象服务综合效益值为4.54亿元。综合评估指标较为客观地反映了气象服务在应对暴雨灾害中发挥的效益。     

2010年亚运同期广州市历史降雨背景分析

统计分析了广州市1951~2009年11月的降雨资料,结果表明:广州市11月平均降雨量为38.3 mm,日降雨概率为18.2%;11月12日亚运会开幕式日降雨概率为27.1%,最大日降雨量为47.1mm,总体而言,适宜举办各种赛事;然而,广州11月也曾有4 d发生过暴雨,而且,近年来,由于全球气候变暖,突发性强降雨有增多的趋势,为亚运气象保障带来了挑战。     

惠州市暴雨灾害特征和防御对策

基于惠州市国家气象观测站和区域自动气象站逐日降水资料,总结分析了惠州市暴雨灾害特征,并思考和提出了暴雨灾害防御对策,结果表明:惠州市跨广东省粤北和粤东两大暴雨中心;汛期暴雨日数约占全年的90%,其中前汛期(4—6月)暴雨日北多南少,后汛期(7—9月)北少南多;在全球变暖背景下暴雨灾害呈多发趋势,广东省多项暴雨历史极值出现在惠州市,东北-西南走向的山脉和海陆分布造成的迎风坡、喇叭口等特殊地形是暴雨灾害多发重发的原因。同时,基于气象部门的职责提出了通过提升暴雨监测和保障能力、暴雨分析能力和预报预警准确率、暴雨应对和防御能力、积极开展气象科普宣传等措施来全面提升惠州市暴雨灾害防御能力。     

基于贝叶斯网络的“郑州暴雨地铁灾害事件”情景分析与仿真推演

2021年7月20日河南郑州特大暴雨造成的地铁突发灾害是近年来为数不多的城市重大人员伤亡事件。该事件产生既有暴雨强烈、事故突发等客观原因,也包含风险意识淡薄、应急机制不健全等主观因素。本文首先遴选“郑州暴雨地铁灾害事件”演化的主要情景要素,采用情景分析法构建了该事件情景演化流程。在此基础上,基于贝叶斯网络构建了“郑州暴雨地铁灾害事件”情景推演模型。采用专家打分法计算网络节点的条件概率,利用Netica软件推算出灾害情景节点状态概率。最后,通过调试特定节点先验概率,开展不同暴雨灾害等级、应急响应行动、周围环境状态情况下人员死亡和地铁受损害的概率评估与情景推演,旨在总结经验、查找漏洞,为应对和防范“郑州暴雨地铁灾害”类似事件提供风险防范和响应对策参考。     

赣州农业巨灾保险气象灾害指数设计

农业巨灾保险可有效分散灾害的风险,气象灾害是造成农业巨灾的主要灾害之一,因此设计合理的气象灾害保险指数可为农业巨灾保险提供科学的技术支撑.利用赣州市17个县(市、区)国家气象站1981—2020年和区域气象站2011—2020年观测资料,结合赣州气候以及气象灾害出现特点,经专家咨询和调研,确定暴雨、冰霜冻害、干旱和大风等4种气象灾害作为赣州农业巨灾保险的气象灾种.根据不同灾害出现的气候概率以及投保单位的要求,设计了赣州农业巨灾保险不同等级的气象灾害指数,并确定农业巨灾保险气象灾害赔付的触发概率范围为45％—70％.经验证,赣州农业巨灾保险气象灾害指数可用.     

千岛湖旅游主要气象灾害分析及防御对策

调查、收集、整理了千岛湖景区主要气象灾害与旅游经济发展关系,分析认为影响千岛湖旅游主要气象灾害为暴雨、大风、雷暴、大雾灾害。统计了千岛湖站(淳安国家基本气象观测站)及淳安县95个区域自动气象站2007—2016年的暴雨、大风、雷暴、大雾4种灾害性天气的统计资料,借助Grads、Arccmp等软件工具,绘制了影响千岛湖旅游主要气象灾害月际变化及区域分布情况。结合千岛湖旅游气象灾害防御风险,针对性提出建设千岛湖景区旅游气象灾害防御系统及景区旅游气象灾害预警信息发布平台的建设思路。     

基于GIS的安顺市乡镇暴雨灾害风险浅析

为充分利用安顺市两要素区域自动气象站观测资料分析暴雨灾害的风险特征,该文以安顺市作为研究区域,以乡镇为基本风险单位,从现代灾害风险理论出发,综合运用ArcGIS空间分析和灾害风险评估数学方法,利用研究区两要素自动气象站准2a逐小时降雨资料,对明显暴雨过程风险特征进行分析和区划,建立了反映暴雨灾害危险性的最大日雨量、3h滑动最大降雨量、前10d总降雨量等3项指标和描述承灾体的易损性的人口密度、经济密度等2项指标为基础的暴雨灾害评估模型,通过层次分析法、极差标准法等方法进行数据处理,并借助于ArcGIS平台,将影响暴雨灾害的危险性和易损性进行综合叠加分析,得出安顺市暴雨灾害风险区划图。结果表明:安顺市暴雨灾害风险分布呈自北向南递减,而从市南部来看,则有自西向东递减趋势的特征,高风险区主要集中安顺市西秀区和普定县,紫云县为暴雨灾害低风险区,其中关岭县的岗乌镇、八德乡处于高风险区,这与2010年6月28日特大山体滑坡泥石流事件相吻合。