对潜在气象风险源的公众支付意愿评估

以高影响天气事件作为潜在气象风险源,综合应用12121气象电话拨打数据和气象信息,结合条件价值评估方法(CVM),评估社会公众对高影响天气事件发生时的支付意愿(WTP).以西安市为例,分类分析2004-2007年、与公众生活关系密切的高温、热浪、"桑拿天"、小雨、中雨、大到暴雨、雷暴、雪、雾(霾)和连阴雨等10类高影响天气事件,评估其风险超越概率、公众风险关注和支付意愿.结果表明,当降水类、高温类、雷暴和雾(霾)等潜在气象风险源发生时,西安老百姓意愿支付所产生的社会效益年平均值分别约为4973.394万元/年、1174.854万元/年、311.269万元/年和471.637万元/年.结论有利于定量判断公共气象服务的社会影响力.     

城市雪灾气象等级划分标准的研究

选取累积降雪量、最大日降雪量、连续降雪日数、积雪深度、日最低气温、日最大风速和日最小相对湿度7个气象因子构成城市雪灾气象指数。通过对城市雪灾气象指数的范围划分,得到从低到高的5级城市雪灾气象等级,并给出等级描述及可能影响。     

西安呼吸系统疾病气象风险指数等级预报研究与应用

利用2010年1月1日—2014年12月31日西安市呼吸系统疾病死亡数据与相应的气象观测数据,选取与呼吸系统疾病有显著相关性的气象因子,采用多元逐步回归方法,建立呼吸系统疾病死亡人数预测模型和呼吸系统疾病气象风险指数等级预报方法,并对预测模型和等级预报进行了检验。结果表明：呼吸系统疾病日死亡人数预测模型准确率在795%以上,呼吸系统疾病气象风险指数等级预报准确率达到98%,预测预报效果较好。将呼吸系统疾病气象风险指数等级预报融入西安公共气象指数预报服务系统,制作呼吸系统疾病气象风险指数等级预报、预警产品,并通过全方位融媒体发布手段开展健康气象预报预警服务。     

高影响天气事件公众关注度的风险评估

天气气候异常变化对我国国民经济、人民生产生活的影响日益增大,开展气象风险评估迫在眉睫。基于模糊数学和信息扩散理论,把高影响天气事件作为气象风险源,综合应用12121气象信息服务电话拨打次数的信息,计算高影响天气事件的风险概率,以及社会公众对不同高影响天气事件关注度风险水平和关注人数。以西安市为例,分类分析2004—2006三年期间与公众生活关系密切的7类高影响天气事件:高温、热浪、桑拿、小雨、中雨、大到暴雨和雷暴,以此为风险源因子,挑选对应天气当日的12121信息电话拨打次数为统计样本,计算得出各类高影响天气事件发生的超越概率和风险关注度,计算出社会公众不同等级的关注度风险水平,这对提高社会公众对各种气象风险的防灾减灾意识和判断公共气象服务影响力有指导意义。最后还给出了各类风险源的原始数据统计值与应用公式计算值的拟合对比,验证结果比较令人满意。     

城市雪灾气象等级划分标准的研究

摘要：本文选取累积降雪量、最大日降雪量、连续降雪日数、积雪深度、日最低气温、日最大风速和日最小相对湿度7个气象因子构成城市雪灾气象指数。通过对城市雪灾气象指数的范围划分,得到从低到高的5级城市雪灾气象等级,并给出等级描述及可能影响。     

日光温室生产的气象风险及气象决策效益评估

针对临颍县实际,分析了日光温室生产存在的气象风险及风险损失,并对采取气象决策所产生的效益进行评估     

红火蚁发生的气象等级指标

根据广州市番禺区2008—2012年红火蚁发生实测资料和同期气象资料,采用统计学、生物学等方法,建立了广州市番禺区红火蚁发生的气象等级指标。结果表明,红火蚁大发生的气象条件为温度22~27℃,湿度70%~85%或降雨量在1~100 mm,易发生的气象条件为温度22~27℃,较易发生的气象条件为温度20~22℃或27~30℃,不易发生的气象条件为低于20℃或高于30℃。2008—2012年红火蚁发生发展气象等级回代准确率达80%,2013年的试报红火蚁的大发生期4月上旬—5月中旬准确率达到92%。     

广东省水稻稻飞虱发生的气象等级指标

利用1993~2007年《广东省农村统计年鉴》中稻飞虱年发生程度、2000~2008年广州市番禺区稻飞虱发生的实测资料、1993~2007年广州市气象资料,分析温湿条件与稻飞虱发生的关系,结合统计学、物候学方法,制定广东早稻、晚稻稻飞虱发生的气象等级指标。经回代检验,该指标可靠性较好,可投入业务使用。     

一种基于水文模拟建立中小河流洪水气象风险等级指标的方法

提出一种基于水文模拟建立中小河流洪水气象风险等级临界累积面雨量指标（简称气象风险等级指标）的方法,由水位-流量曲线估计不同风险等级相应的临界参考流量,将2009年5月1日—9月30日綦江五岔、东溪、石角水文站的08：00BST报汛流量和雷达联合地面雨量计估测的流域面雨量作为TOPMODEL降水-径流模型率定时的流量和降水输入;在TOPMODEL水文模拟的基础上,选取2009年峰值流量过程,设计不同的小时面雨量序列进行水文模拟,得到峰值流量与流域累积面雨量的关系,根据临界参考流量,建立不同气象风险等级的临界累积面雨量指标;用2010年相应流域洪峰过程对所建立的指标进行检验。结果表明,利用气象风险等级指标推断的风险等级与实际洪峰对应的风险等级较为一致。     

做好市县气象社会管理工作的思考

通过对当前气象社会管理存在的一些问题的分析,理清气象社会管理的目的和职能,提出了强化气象社会管理工作的措施.     

一种基于AHM的气象服务满意度模糊评价方法

提出了一种基于AHM的气象服务满意度的模糊评价方法。该方法通过建立气象服务满意度评价模型、构建判断矩阵、计算属性权重及模糊评判矩阵等步骤得到最终评价向量,并根据最终评价向量获取最大隶属度评价等级,从而实现气象服务满意度的模糊评价。最后,结合气象服务问卷调查的相关数据,验证了方法的可行性。     

福建省枇杷气象灾害综合风险评估

通过辨识影响福建省枇杷生长发育和产量的主要致灾因子,分析枇杷对气象灾害的敏感性和暴露性,考虑种植区的防灾减灾能力,构建出枇杷气象灾害综合风险评估指标体系,利用枇杷种植区1971—2011年气象资料,1992—2011年枇杷种植面积、产量及其他社会经济资料,采用层次分析法和熵权系数法融合方法计算各风险指标的权重及各评估单元的风险指数,进而构建枇杷气象灾害的综合风险评估模型,应用GIS技术制作出风险精细区划图,评估枇杷气象灾害的综合风险。结果表明:致灾危险性对综合风险的影响最大,起主要作用;重度以上的综合风险主要分布在福建省5个主要山脉的中高海拔山区以及枇杷种植面积大的莆田市、福清市、云霄县,轻度综合风险区主要分布在中南部沿海县市的低海拔种植区 (除种植大县和东山县外),其余种植区的综合风险属中度。     

开源GIS支持下的气象灾害风险区划分析

近年来气象灾害频繁发生,给我国人民生活、经济发展带来严重威胁。灾害风险区划分析作为防灾减灾的基础工作,在我国逐渐展开。为探索一种基于开源GIS的县级区域气象灾害风险区划分析技术方案,首先分析开源GIS的发展状况,探讨了开源GIS的质量、性能及应用中需注意的法律因素等,而后以东营市河口区为例,选择QGIS、ILWIS等开源软件,基于区域灾害系统论构建不同气象灾害的分析模型及综合气象灾害分析模型,进行县级区域气象灾害风险区划分析,最终编制实验区气象灾害风险区划分级图。     

气象灾害风险管理系统设计与应用

为满足我国气象灾害风险管理业务体系建立和发展的需求,有效支撑防灾减灾决策服务,设计并建设了气象灾害风险管理系统。该系统包括大数据应用、模型算法、在线分析与产品制作、综合运维等分系统,面向暴雨、台风、干旱、高温、低温等主要气象灾害,覆盖气象灾害风险管理业务的主要环节,实现灾害监测识别、影响评估、风险评估、风险预估和风险区划等功能。系统探索应用时空匹配的大数据融合、Web-GIS、空间数据分布式存储、微服务和多租户等技术。目前,系统可实现实时发布灾情监测、灾害事件识别、影响评估、风险评估、风险预估、风险区划等多类业务产品。在国家级气象业务部门的应用显示,该系统具有良好的业务能力与发展前景,有助于推进客观化、定量化、精细化气象灾害风险管理业务发展,提升防灾减灾决策服务能力。     

江西省双季稻气象灾害风险评估研究

利用GIS技术,分析了江西省14个代表台站1956—2012年气候资料,并根据江西省双季稻生长发育对气候条件的要求,对影响江西省双季稻的3个主要农业气象灾害(小满寒、高温逼熟、寒露风)指标进行风险评估。结果表明,江西省早稻主要受小满寒和高温逼熟影响,晚稻主要受寒露风影响。小满寒灾害的高风险区主要包括修水、宜春、景德镇、玉山和广昌等地,高温逼熟灾害的高风险区主要包括赣州、遂川、广昌、吉安、贵溪、玉山和修水等地,寒露风灾害的高风险区主要包括修水和宜春。江西省早稻气象灾害中度风险等级区分布于江西省平原和盆地,重度风险等级区大体分布于周围山地丘陵地区。晚稻气象灾害重度风险区主要位于西南部地区。     

基于气象大数据的陕西苹果北扩区冻害风险分析

采用陕西苹果北扩区国家基本（基准）气象站数据和该区191个自动气象站数据,基于农业气象灾害气候风险形成原理,计算该区苹果花期冻害、越冬冻害的气候风险指数以及环境脆弱性风险指数,并基于地理信息系统平台绘制各项风险的分布图。结果显示：低风险区主要分布在清涧、绥德、吴堡的全境,子洲南部大部,米脂、佳县东南部大部;中风险区主要分布在横山、靖边东部、榆阳南部、神木中部;高风险区主要分布在定边和吴起全境、志丹北部大部、靖边西部,榆阳、神木、府谷的北部。     

北京市奥运期间气象灾害风险承受与控制能力分析

针对北京市奥运会期间的7种主要气象灾害(雷电、冰雹、大风、高温、暴雨、大雾和霾灾害),建立了气象灾害风险承受能力与风险控制能力评价的指标体系.经过专家评分,获取7种气象灾害的评价指标所对应的分值.利用层次分析法,计算评价指标的权重系数.最后得到7种气象灾害评价指标的加权平均值作为其风险承受能力与风险控制能力系数.利用灾害模数、经济易损模数、生命易损模数3个指标进行北京市奥运期间18个区县空间易损度区划分析.结果表明:北京市奥运会期间,高温灾害和暴雨灾害的风险承受能力与风险控制能力最弱;雷电灾害和大雾灾害的承受与控制能力中等;冰雹灾害和霾灾害较强;大风灾害最强.易损度空间差异分析表明,城区(东城区、西城区、崇文区和宣武区)、朝阳区和海淀区为高易损性区域;丰台区、石景山区、房山区、昌平区、顺义区和大兴区为中易损性区域;门头沟区、通州区、平谷区、怀柔区、密云县和延庆县为低易损性区域.     

基于风险矩阵的重大活动气象风险评估

基于风险矩阵理论,初步建立了重大活动气象风险评估方法与流程,并以北京某重大庆祝活动服务为例,在多部门联合共同确定活动期间气象风险源的基础上,利用长时间序列气象资料及短期测风雷达观测资料,分析了庆祝活动期间各类气象风险的可能性,结合对活动可能造成后果的严重程度,利用风险矩阵开展了气象风险评估及风险控制研究。评估结果表明,庆祝活动期间主要气象风险依次为降水/阴雨、白天大风、雾-霾、夜晚大风、高温、雷电、低温等7类。其中,降水/阴雨、白天大风、雾-霾为高风险,夜晚大风为中风险,其余均为低风险,根据评估结果建立的风险控制原则和具体措施成功应用于庆祝活动风险控制中。与现有气象业务服务中天气风险评估相比,本研究实现了重大活动气象风险评估由仅考虑高影响天气出现概率向基于影响的风险评估的转变。