长江下游地区汛期暴雨气候特征分析

IPCC(1995)第二次科学评估报告指出了极端气象事件变化研究的重要意义[1].长江下游地区地势低平,往往是我国暴雨洪涝的多发区域,造成严重灾害,因此,研究长江下游地区暴雨的规律具有极其重要的意义.选取了长江下游地区52站1960～2003年逐日降水资料,运用EOF分析将其分为3个分区,采用小波分析,Mann-kendall非参数检验法及趋势系数法等分析方法研究各分区汛期暴雨降水的气候统计特征.结果表明:虽然汛期同为暴雨降水的集中时期,但各分区暴雨降水在汛期降水中所占比重略有差异,暴雨降水量、频次所占比例的空间分布为西区较大、东区和北区略小,暴雨平均强度则西区和北区东部强、其他区域小.同一区域中降水量与频次具有显著的正相关,不同区域间仅暴雨降水量的相关性较好.暴雨降水量44 a中呈现了增加的趋势.各区汛期暴雨具有多重时间尺度的周期变化,暴雨降水量和频次的周期在西区与全区的较为一致,主要是6～9 a的周期振荡.东区和北区有着不同尺度的振荡周期.各区的暴雨降水强度都不同程度地存在着3 a的周期振荡.长江下游地区汛期暴雨降水量除北区外,全区及其他分区的突变时刻均发生在1980年代末～1990年代初这一时期,暴雨降水量在1980年代中期～20世纪末出现了一个增长的过程,北区趋势并不显著.全区暴雨平均强度在突变时刻之后有一个减弱的过程,而西区和北区的暴雨平均强度变化并不显著.     

基于BP神经网络的地质灾害细网格预报模型

地质灾害成因复杂,其中以气象因素、地质地貌因素引发的地质灾害最为常见.以金华地区为例,通过对金华市地质地貌条件及其对地质灾害点的调查,将全区划分为4个地质灾害隐患风险等级的网格区域.在此基础上利用金华中尺度气象资料,采用BP神经网络模型,建立地质灾害细网格预报模型,对该模型进行模拟和预报试验.结果表明,合理的隐患风险等级分区能使预报模型更符合科学规律,而采用分布较细的中尺度资料作为预报因子能进一步提高预报精度.模型的预报结果达到一定的可信度,为防灾减灾工作提供了科学依据.     

气温变化对用电负荷影响的分析

以电力缺乏的浙中地区金华市近两年的用电负荷为基础,从气象角度出发,通过气温变化对用电负荷的影响,高温灾害与用电故障关系的分析,揭示气温变化与电力调度关系的重要性,并提出有针对性的措施和建议.     

2002年梅汛期连续大到暴雨过程分析

2002年梅汛期金华6月27日～7月1日出现了区域性连续大到暴雨过程,对此次过程经研究发现在副高减弱南撤,河套以西下滑槽发展东移的环流背景下,低层切变和小幅摆动的地面静止锋是主要影响系统,金衢高空层结不稳定和能量锋区的存在,低涡的发生发展提供了有利的能量条件.     

Z指数方法在小流域洪涝灾害预警技术研究中的应用

Z指数方法在洪涝统计方法中得到广泛应用,考虑小流域洪涝灾害的时空特点,采用任意连续10天法计算的洪涝Z指数更科学,更能反映实际。通过对流域内单站洪涝指数的确定,并与常规月洪涝Z指数的对比,新方法能较好弥补常规方法的缺陷,较好描述洪涝灾害的强度和起止时间,由其计算而得的流域综合洪涝指数,对历史洪涝个例有较高拟合度。     

Q矢量和湿位涡在梅雨期区域性暴雨中的诊断分析

利用常规地面观测资料、区域自动站降水资料和NCEP再分析资料,根据Q矢量与湿位涡理论对2010年6月19-21日长江中下游暴雨过程进行诊断分析。结果表明：此次暴雨是由低层切变缓慢东移南压而造成;Q矢量绝对值大值区和Q矢量锋生函数大值区与强降水带相对应,值的变化也能反映出降水的增强与减弱,但Q矢量锋生函数中心与降水中心对应有时并不一致;Q矢量散度变化与雨带中心的加强减弱对应较好;强降水带处于正负值交界的等值线密集区,且其梯度的增大对应降水增强,梯度减小对应降水减弱。