全球30 m地表覆盖遥感制图的总体技术

以2019年09号超强台风“利奇马”引发的浙江省台州临海市受淹为例,利用浙江省水文站和气象站降水量观测资料对国家级地面-卫星-雷达三源融合实况格点降水数据（CMPAS-5km,CMA Multisource Precipitation Analysis System）进行检验评估;然后,基于CMPAS-5km计算的面雨量和降水分布权重栅格驱动FloodArea二维水动力淹没模型,在“暴雨情景”下进行洪涝模拟,并借助哨兵1号合成孔径雷达卫星（Sentinel-1 SAR）资料和地面验证点开展模拟受淹验证。结果表明：CMPAS-5km降水与站点降水的时空一致性较好,与水文站、“水文站+气象站”两套资料的过程降水量相关系数均达0.89,与水文站逐小时平均降水的相关系数为0.79、均方根误差为1.7 mm·h^-1;在台州受淹模拟区,CMPAS-5km、水文站及气象站三者的小时面雨量变化趋势较为一致,过程累积面雨量分别为305.5 mm、304.1 mm和283.7 mm;CMPAS-5km在数据稳定性、时效性、精细度及数据接口上较其他两套资料有优势;在SAR影像中新增水体明显区域与FloodArea模拟结果匹配较好,模拟水深与4个验证点的实际水深的误差均在±22%以内。

     

通城县一次暴雨洪涝淹没个例的模拟与检验

依据蓄满产流平衡原理,分析通城县2011年6月10日的致灾面雨量.以致灾面雨量、DEM数据为基础数据,利用GIS暴雨洪涝淹没模型,对通城县6月10日强降水造成的洪涝淹没水深、范围进行模拟,并利用实际灾情对模拟结果进行检验分析.结果表明,通城县全县均有不同程度的淹没,淹没区主要分布在沿河道两旁及地势低洼地区;淹没水深集中在0.5～2 m,占总淹没面积的35％,淹没模拟结果与实际灾情较为吻合.     

基于GIS淹没模型的流域暴雨洪涝风险区划方法

在求取漳河流域雨洪曲线,分析流域历史暴雨洪涝风险个例基础上,确定流域致灾临界面雨量和洪涝风险水位段.采用耿贝尔极值Ⅰ型分布法求取流域不同重现期面雨量,基于GIS的暴雨洪涝淹没模型,利用D8及曼宁公式计算不同重现期面雨量淹没范围和水深;运用灾害风险原理,制作漳河流域暴雨洪涝风险区划.同时,对湖北省钟祥市行政区域制作了风险区划图,并与实际灾情进行了比较,暴雨洪涝灾害频发区与高风险区对应较好.结果表明,该方法能够直观表达暴雨洪涝灾害的形成,也反映了流域及研究区域内的暴雨洪涝灾害风险,有较清楚的物理意义.     

超强台风“Saomai”的数值模拟及诊断分析

利用美国NCEP/NCAR全球预报系统的GFS资料以及中尺度非静力模式WRF,针对超强台风“Saomai”进行高分辨率数值模拟及诊断分析,模拟区域采用单层网格,分辨率为5km。研究结果表明,高分辨率数值模拟较好地再现了台风“Saomai”的发展演变过程及登陆情况。模拟的台风路径与实况较为吻合,变化趋势也基本一致;同时,模式对台风“Saomai”的环流场结构和台风登陆期间的累积降水分布特征也取得了较好的模拟效果。进一步通过850hPa涡度、相对螺旋度、水汽通量等对台风“Saomai”发展演变及登陆期间引起的暴雨开展模拟诊断,结果表明:在模拟时间段内,涡度和相对螺旋度的强中心与暴雨区中心有较好对应,水汽通量对降水趋势有较好的指示,上述诊断物理量的演变与降水的时空变化较为一致,在一定程度上具有指示意义。     

基于不同数据的新疆山洪淹没模拟及致灾阈值分析

利用实测淹没深度、数字高程(DEM)、土地利用类型、小时降水、定量降水估测(Quantitative Precipitation Estimation,QPE)等数据,通过FloodArea模型对新疆博尔博松流域3次(2013年8月25日、2015年6月28日、2016年6月17日)洪水过程进行再现模拟,对模拟结果的分布特征进行分析,以实测数据进行精度检验,并建立了面雨量-淹没深度关系,在此基础上确定了研究区四个淹没等级对应的致灾临界雨量。运用不同数据模拟得出淹没分布特征为随着时间的变化淹没深度具有上升的趋势,淹没过程可分为蓄积期、稳定增长期和波动上升期3个阶段;通过精度验证得出:FloodArea模型运用自动站降水数据模拟的淹没深度与实测数据相比偏高,而QPE、R-QPE(订正后QPE)数据模拟的则偏低,这三种数据的模拟结果与博尔博松村和塔尔村两个考察点的绝对误差分别为0.46 m、0.78 m、0.35 m和1.35 m、1.44 m、0.65 m,R-QPE数据模拟出的淹没深度效果最好,更能精确地反映出该流域洪水淹没情况;通过相关性分析可知,模拟洪水淹没深度与7 h累计时效的面雨量的相关性最好,相关系数达到了0.989,在此基础上建立了面雨量-淹没深度的关系;按照面雨量-淹没深度的关系和山洪灾害等级划分标准得出,预警点累计时效7 h面雨量对应四个等级的致灾临界雨量阈值分别为:四级6.25 mm、三级23.61 mm、二级49.64 mm、一级75.67 mm。     

2019—2020年1—3月降水和气温的多源数据融合产品检验评估及对比分析

对2020年1-3月CLDAS多源降水融合实况、多源气温融合实况采用平均绝对误差分析、均方根误差分析及相关系数分析等方法进行检验评估,并与2019年同时段多源降水融合实况、多源气温融合实况进行对比分析.结果表明:2月降水多源融合实况较观测实况偏多;3月多源气温融合实况最接近观测实况;西部地区的日最低气温多源融合实况较为接近观测实况.     

超强台风“韦帕”的暴雨机制及湿位涡分析

通过对0713号超强台风"韦帕"进行数值模拟,利用高分辨率模拟资料进行湿位涡分析,研究"韦帕"影响过程中暴雨的产生机制,发现中低层水平温位涡负值中心与强降水中心有较好的对应关系,且水平湿位涡绝对值与降水强度成正相关,低层对流稳定度减小导致气旋性涡度迅速增长、低空急流和暖湿气流的加强以及台风与西风槽结合产生湿斜压不稳定触发不稳定能量释放都对暴雨的产生起了巨大作用.     

基于分布式水文模型的小流域山洪预报方法与应用

以2016—2017年清江流域2次大径流事件和3次小径流事件为研究对象,首先,分析了CMORPH卫星-地面自动站-雷达三源融合降水产品(CMPAS)、中国全球大气再分析产品(CRA)和雨量站降雨资料(Gauge)3种产品的降水时空分布特征;然后,基于径流事件实况与不同降水产品的特点,设计了两种径流模拟试验方案,对3种产品的降水数据输入WRF-Hydro模式的径流模拟结果进行分析。最后,结合降水时空分布差异,探讨3种降水产品在径流模拟中的应用效果。结果表明: (1)5次径流事件中,3种降水产品探测的降雨中心、雨带位置和走向大致相同,流域内面雨量随时间变化趋势较为一致。(2)两种试验方案下,3种降水产品均能模拟出各次径流事件。对大径流事件,CMPAS的模拟效果最优,相关系数均在0.76以上、纳什效率系数均在0.63以上;对小径流事件,Gauge的模拟效果最优,相关系数均在0.75以上,纳什效率系数均在0.48以上;CRA无论对大、小径流事件,其模拟效果相对都较差,但参数经重新率定后,其模拟效果明显改善。(3)3种降水产品经重新率定参数后(方案2),其在峰现、涨水、退水各时段的径流模拟效果改善不同。对小径流事件,相对涨水和退水时段,各产品在峰现时段的模拟效果改善较为明显,而对大径流事件,3种降水产品在各时段的模拟效果均无明显改善。

     

台风倒槽内β中尺度低涡及特大暴雨的数值模拟

对 2 0 0 1年 7月 6～ 7日上海嘉定特大暴雨及β中尺度低涡进行大、中尺度分析 ,认为特大暴雨是在西太平洋副热带高压的西北侧、北部西风槽与南部台风倒槽相连的形势下形成的。利用改进的区域 η坐标模式 (REM)对这一过程进行了数值模拟 ,发现降水先于 β中尺度低涡形成 ,强降水是在“风速偶”之间的强辐合作用下触发的。探讨了“风速偶”特别是弱风中心形成的原因。根据模式输出的高时空分辨率物理量场对 β中尺度低涡与特大暴雨的形成进行分析 ,探讨了它们形成的机制 ,结果表明 β中尺度低涡的形成是由于强降水使气柱增暖加强了低空原有的正涡度的情况下形成的 ,低涡与降水存在正反馈机制 ,CISK机制可能是十分重要的     

基于高分辨率格点数据集的中国气温与降水时空分布及变化趋势分析

基于LZU0025高分辨率格点数据集,对1951—2012年中国区域气温和降水量的时空分布特征,以及气候变化趋势进行了初步分析。结果表明:中国的年平均气温自1980年开始显著增暖,年降水量在1960年出现由湿润到干燥的突变。中国的整体降水量变化趋势不如气温的变化趋势具有一致性。中国年平均气温增温趋势为0.26℃/(10a),局部的最大增温趋势超过0.6℃/(10a);中国年降水量减少趋势为6.7 mm/(10a),局部地区的降水减少趋势超过了30 mm/(10a),而有些地区的降水增加趋势却可达30 mm/(10a)。大兴安岭—黄土高原西北缘—黄河长江上游以北—冈底斯山脉东部为大致的平均400 mm等降水量线,可用于划分中国的半干旱与半湿润区。1951—2010年中国400 mm等降水量线位置的年代际变化情况复杂,但总体呈现不断南移的趋势,表明中国干旱、半干旱区面积在不断扩大。     

基于不同降水产品的WRF-Hydro模式径流模拟——以漳河流域为例

以漳河流域为研究区域,以CMORPH卫星-地面自动站-雷达三源降水融合数据和ERA5再分析降水资料为WRF-Hydro模式的输入,进行径流模拟,对比分析模拟径流与实测径流的差异,探讨基于两种降水数据的WRF-Hydro模式在漳河流域的径流模拟效果。结果表明:三源降水融合数据的径流模拟效果较优,纳什系数均达到0.7以上,模拟径流与实测径流过程吻合较好;采用三源降水融合数据和ERA5再分析降水资料率定WRF-Hydro模式,以ERA5再分析降水资料为输入,径流模拟结果都不佳;总体而言,三源降水融合数据与WRF-Hydro模式耦合能够较好地模拟漳河流域径流过程。     

基于前馈式神经网络的多源精细化降水预报及检验

选取国家气象信息中心多源融合降水产品、四川省智能网格气象预报产品、德阳市实况降水观测资料以及欧洲中心数值预报资料,应用前馈式神经网络及最优逼近方法对德阳市降雨预报系统进行训练,并利用多源融合降水资料对预报结果进行检验。结果表明：改进后的系统不仅能对输入层因子的降水及其落区预报进行有效的智能优化,还使得暴雨天气过程中强降水中心分布和极端降水量的预报结果更加接近实况,总之可为预报员开展本地降水预报业务提供有益的参考。