汉江流域致灾暴雨的天气学分析

暴雨是汉江流域主要自然灾害之一,每年因暴雨灾害损失惨重,分析研究汉江流域暴雨灾害发生规律成因机理具有重大意义。通过对汉江流域49次致灾暴雨过程进行统计分析,根据诱发灾害成因和降水分布等特点将暴雨致灾过程分为三种基本类型。应用天气学原理对致灾暴雨个例进行分析,总结出了致灾暴雨的天气学模型。讨论了三种类型致灾暴雨与天气型之间的对应关系,对今后预报业务具有较好的指导意义。     

天津市静海区暴雨灾害风险精细化评估

根据天津市静海区18个乡镇2009—2018年逐时降水量,以及社会经济、地理地形、水利设施等数据,结合历史受灾信息,分别对静海区的暴雨致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性及防灾减灾能力进行分析,采用GIS技术和统计方法多因子叠加,综合得出静海地区暴雨灾害风险精细化评估和区划。研究发现,静海区北部区域以及南部中旺镇及其周边风险较高,而静海地区中部的风险较低;暴雨灾害高风险区主要分布在致灾因子敏感性、承灾体易损性较高而防灾减灾能力较低的静海镇和梁头镇及其周边,应加强防灾减灾设施建设。     

基于FloodArea的山洪灾害风险区划研究——以淠河流域为例

致灾临界面雨量、洪水淹没范围及深度的确定是暴雨山洪灾害风险区划的核心环节。本文以淠河流域为研究区,利用统计方法与水文模型相结合的方法确定雨-洪关系,得到致灾临界面雨量;基于FloodArea开展洪水淹没模拟,叠加承灾体信息,得到T年一遇洪水淹没风险评估与区划图。通过对2015年13号台风"苏迪罗"强降水过程的淹没反演,验证表明:无论是洪水淹没范围还是淹没水深,FloodArea模拟值与实况值均较为吻合。综合来看,淠河流域暴雨山洪灾害风险区划与评估结果较为合理;基于FloodArea模型在淠河流域具有较好的洪水淹没模拟效果,可用于暴雨洪涝灾害风险评估与预警。     

辽宁暴雨致灾指标及灾害影响预评估

利用1951-2012年辽宁暴雨过程及暴雨灾情资料,对辽宁暴雨灾害特征及暴雨灾害评估进行分析,并应用统计分析方法,建立暴雨致灾指标与灾害影响预评估的关系。结果表明：1951-2012年辽宁年平均暴雨日数分布为自东南向西北逐渐减少;辽宁暴雨灾害发生频率分布为自中部向西北逐渐增多,灾害发生频率最高的地区为辽宁西部地区,其中朝阳喀左县暴雨灾害发生频率最高,占该站暴雨总次数的73%;辽宁西部等地区暴雨灾害发生频率较高,但降水强度较小,且发生一级和二级暴雨灾害的概率低于其他地区;而除辽西地区外,其他地区暴雨灾害发生频率略低,但降水强度大。辽宁受暴雨灾害影响最大的受灾体为农作物及设施,辽阳地区受灾频率最大,占该地区受灾过程总数的95%以上。辽宁暴雨灾害可划分为暴雨灾害易发区、较易发区和一般易发区。     

关中东部暴雨灾害风险区划研究

利用关中东部11个气象站1961—2007年的逐日降水资料、同期暴雨洪涝灾害和经济发展资料,在ARCGIS平台上,从暴雨的孕灾环境敏感性、致灾因子危险性、承灾体易损性、防灾减灾能力等4方面综合分析,形成关中东部暴雨风险灾害区划。结果表明：关中东部孕灾环境的高敏感区主要在秦岭北部渭河支流较多的二华地区和沿黄河的韩城市;韩城和潼关的雨涝致灾危险性最高,蒲城、大荔致灾危险性相对较小;临渭区为高易损区;关中东部的临渭区、大荔、韩城对暴雨灾害防灾减灾能力最强,其次为蒲城和华县。暴雨洪灾的高风险区在韩城和潼关。暴雨灾害风险区面积相对较小,防灾减灾相对较强,暴雨致灾危险性范围小,但受地形和地貌影响,孕灾环境敏感性较高。     

河南重大暴雨灾害的孕灾风险研究

分析了河南1961年以来的重大灾害事件及致灾性降雨强度和暴雨日数分布等情况,并将暴雨日数分布、重大暴雨事件灾害频次、水库库容、粮食产量、人口密度和地区生产总值作为因子分析了河南省的重大暴雨灾害风险。按照等分法,河南省的南阳、驻马店和信阳为重大暴雨灾害一级风险地区,商丘、周口、郑州、安阳和洛阳为二级风险地区,许昌、平顶山、新乡、焦作为三级风险地区,开封、三门峡、濮阳等为四级风险地区,漯河、鹤壁和济源为五级风险地区。根据水库库容、粮食产量、人口密度和地区生产总值分布情况的研究,建议:提高中部地区中小水库库容、降低上游大中型水库对下游的可能性影响;在评估河南地区灾害风险时,粮食产量是非常必要的因子。另外,在评估因子的选取中,应选择适合于当地的因子进行参数化,提高灾害风险评估在实际工作中的应用价值。     

玉屏暴雨与致灾暴雨特征及乡镇“三个叫应”阈值确定

本文使用玉屏县国家站及乡镇考核站点2014-2020年暴雨天气过程日降水量、逐小时降水量及灾情数据,统计分析玉屏县暴雨天气及致灾暴雨天气过程降水特点,对本地“三个叫应”阈值进行检验,并提炼乡镇“三个叫应”阈值。结果表明：（1）新店镇暴雨频次逐年变化幅度不大,而田坪镇变化幅度最大,朱家场镇次之。（2）全县在5-7月份出现暴雨的频次较高,6月份达到峰值,而朱家场镇暴雨频次的峰值出现在7月。（3）在所有暴雨天气过程中,短时强降水多出现在夜间,致灾分为持续性降水或平缓降水致灾、暴雨叠加致灾、短时强降水致灾。当玉屏县境内出现连续4天以上降水且累计雨量达到100mm左右,或10mm/h左右降水持续5小时～9小时,将可能出现灾情。暴雨叠加分为空间叠加及时间叠加,玉屏县辖区两次暴雨时间间隔小于1天,将极易引发相关灾害。空间叠加为玉屏县中南部3小时出现50mm降水叠加岑巩上游暴雨,玉屏县中南部将可能出现灾情。（4）对“三个叫应”阈值进行检验,结果表明各乡镇的致灾雨强并不统一,因此制定分乡镇的“三个叫应”阈值,3h阈值为40mm～60mm。     

河南强降水分布特征及其电网灾害风险区划研究

强降水导致的电线短路、内涝及次生灾害每年都造成河南省电力系统的巨大损失,基于53 a日降水、6 a的降水资料,配合供电量、全社会用电量和人均国内生产总值(GDP)以及高分辨率的地形和水系资料,进行强降水灾害风险区划研究。结果发现,河南省国家站年均暴雨日2.3 d,夏季暴雨占全年的75%,暴雨频次从南向北、从东向西递减,中心位于桐柏山-大别山;短时强降水频次7、8月最大,高频站点集中在桐柏山-大别山地区和黄淮海平原的黄河以北地区等四个区域。电网强降水灾害风险区划综合考虑了致灾因子(暴雨和短时强降水)危险性,孕灾环境(地形和水系)敏感性,承灾体(供电量和用电量)易损性以及防灾抗灾能力(人均GDP)。强降水频次和电网分布是风险区划的关键因素,河流对其周边地区影响显著。河南省电网强降水灾害风险区划等级最高的地区是伏牛山地区、黄河海河的平原流域、商丘地区以及淮河的平原流域;前两个区域有发电厂、密集的特高压和超高压变电站和线路,供电量和用电量巨大,尤其需要关注。     

暴雨灾害风险及其对农业影响的评估

综合考虑降雨区域类型、发生强度和持续时间,确定了暴雨灾害致灾因子的综合强度分级标准;将地形高程、高程标准差、河网密度等环境脆弱性要素结合暴雨灾害致灾因子,建立暴雨灾害风险评估模型,并进行分级评估;应用GIS将农业易损性指标叠加到暴雨灾害风险区划中,得到不同等级风险下农业受影响的程度。以"7·21"暴雨为例,进行模型的应用及检验分析,结果表明:降雨量最大的葫芦岛大部、丹东宽甸县暴雨灾害风险等级为极高;致灾因子危险等级相同时,辽宁中部平原地区较辽西、辽东丘陵地区暴雨灾害风险等级高;农业易损性较高的沈阳大部、鞍山北部、丹东局部、锦州大部、铁岭部分、葫芦岛大部地区农业受灾较重。评估结果与事实灾情较一致。     

1951—1998年强降雨诱发的中国铁路洪水灾害分析

 基于1951—1998年的铁路重大洪水灾害资料,对中国铁路洪水灾害频次、致灾程度、时空分布特征及其变化进行了分析。结果表明,1951—1998年,中国铁路年均发生3.1起重大洪水灾害,重大洪水灾害造成全国铁路年均行车中断63 d,其中1954、1960、1981、1991和1996年是铁路洪水灾害严重的年份。铁路洪水灾害主要发生在5—8月,其中7月发生次数最多,但行车中断天数在8月最多。从铁路洪水灾害的地域分布来看,主要分布在东北、西北、华东及华南地区,发生洪水灾害次数最多的线路是兰新线,其次是京广线和陇海线,致灾程度最严重是淮南线。对中国不同区域铁路洪水灾害的致灾原因进行了探讨。     

2007年7月重庆和济南城市暴雨洪水灾害认识和思考

介绍了2007年7月发生在重庆、济南两座城市的暴雨洪水灾害发生情况及损失。从地形、气候与自然环境、城市排水系统、灾害预警和防灾应急管理五个方面对致灾原因进行了综合分析,提出了应对暴雨洪水等城市自然灾害的建议,即合理规划城市发展,提高城市排水系统和防洪标准,建立和完善科学的城市灾害应急机制与防灾体系,提高灾害预警水平,并注重增强全民的防灾意识。     

池州市近10 a主要暴雨灾害及致灾性分析

统计2007-2016年池州市暴雨引发的主要灾害及次生灾害,运用冯利华_^[1]提出的灾级概念模型对其进行分级,结果表明：2007年7月10日和2016年7月3日的暴雨灾害指数均超过了6.00,灾害等级为重灾。前者的短历时强降水特征非常明显,且由于降水发生时段主要在夜间,发生地位于山区,结果导致出现山洪、山体滑坡、泥石流等灾害;后者则是由于持续性的降水造成了城市内涝、多条河流超警戒水位甚至发生溃堤。文章还基于上述原因从致灾因子和承灾体即短时强降水和地形因素两方面重点分析其致灾性,结果表明：凌晨5时前后是池州市暴雨灾害的最强致灾时段,这主要是因为此时段为短时强降水高发时段,一旦发生持续性短时强降水将会造成严重的暴雨灾害;而在空间上池州市东至县、贵池南部山区及九华山区域为暴雨灾害高发区域,其原因是东至县为喇叭口特殊地形,而其他地区多为山区,同时由于池州市位于副高西北侧,汛期西南气流输送比较强盛,通过山区地形的强迫抬升和动力抬升作用容易触发对流,产生强降水过程,造成暴雨灾害。     

新疆暴雨洪水灾害分布特征

本文系统地对新疆近200个水文气象测站33年（1958─1990年）降水资料进行了分析研究，在分析基础上发现了新疆暴雨特性的若干规律性。同时，本文还对新疆历史上发生的暴雨洪水灾害频次，与气象台站实测暴雨频次进行了对比分析，结果表明：新疆暴雨洪水灾害以塔里木盆地北缘，渭干河流域库沙新地区最多；东天山前山带和山麓地带第二；中天山前山带和山麓地带第三；北疆沿天山一带（与乌鲁木齐以西至乌苏一带）居第四位。     

池州市近10 a主要暴雨灾害及致灾性分析

利用池州市2007—2016年共10 a的暴雨灾害资料和140个区域雨量站及4个国家基本站(贵池、东至、石台、青阳)逐小时降水资料,对池州市近10 a主要暴雨灾害进行分级并分析其致灾性,结果表明:(1)池州市近10 a主要暴雨灾害特征与短历时强降水分布特征及池州市地形分布特征具有明显关联性;(2)05时前后是池州市暴雨灾害的最强致灾时段,这主要是此时段为短时强降水高发时期,一旦发生持续性短时强降水将会造成严重的暴雨灾害;(3)东至县中南部、贵池南部山区及九华山区域为暴雨灾害高发区域,其原因是东至县具有喇叭口特殊地形,而其他地区多为山区,同时由于池州市常位于副高西北侧,汛期西南气流输送比较强盛,通过山区地形的强迫抬升和动力抬升作用容易触发对流,产生强降水过程,造成暴雨灾害。     

黄河三花间成洪暴雨的气象成因与中期预报

分析了１９５５￣１９８８年黄河三花间的暴雨、洪水特点,以及暴雨和洪水的关系,引入了成洪暴雨的概念。通过分析成洪量雨的环流形势和关键区环流特点,总结出对三花间成洪暴雨有预报能力的相关指标,并把这些相关指标应用于中期预报自动化系统,制作三花间成洪暴雨的中期预报,试报效果较好。     

河北省主要气象灾害时空变化的统计分析

根据1984~2011年河北省气象灾害统计数据和河北省气候影响评价资料,分析了河北省气象灾害灾次和灾情的时空分布特征。研究表明:河北省主要的气象灾害有暴雨洪涝、旱灾、雹灾、风灾和雷灾等5类,5类气象灾害存在明显的时空分布特征。河北省暴雨洪涝主要集中在河北省西北部,灾次比最大值0.038;冰雹灾情主要集中在张家口、承德以及位于太行山东麓的保定西部地区,灾次比最大值为0.027;干旱灾情主要集中在邯郸以及沧州南部,灾次比最大值为0.036;大风灾情主要集中在河北中部,高值中心在唐山北部,灾次比最大值为0.030;雷电灾情主要集中在秦皇岛、张家口以及石家庄,灾次比最大值为0.034。河北省暴雨日数分布与暴雨洪涝灾情分布的不一致表明气象灾害灾情除与致灾因子有关外,还与承灾体脆弱性密切相关。     

区域暴雨强度等级综合评估研究—以长江中下游为例

考虑到暴雨可能造成灾害的累积效应,本文提出降雨衰减指数的概念,建立相当强度公式,并以此判定暴雨日.从致灾因子出发,以暴雨过程的过程强度和影响范围作为评价指标,建立区域暴雨过程致灾强度的综合评估模型.以长江中下游地区为例,基于上述评估模型,得到该地区暴雨过程序列,继而利用百分位法对暴雨序列进行等级划分,得到该区域暴雨过程...     

海南省暴雨洪涝灾害风险评价及区划研究

选取暴雨洪涝灾害较为严重的海南省为研究区,在对孕灾环境敏感性、致灾因子危险性、承灾体易损性、防灾减灾能力等因子进行定量分析评价的基础上,根据风险度指数的大小,反映暴雨洪涝灾害风险分布的地区差异性,对研究区暴雨洪涝灾害风险进行区划,结果分为5个等级。将灾情数据的空间分布与相应的灾害风险区划结果进行对比分析及结果验证,并提出相应的灾害防御措施。     

应用主成分构建的暴雨致灾能力评估指数及其应用

为了构建合理的四川暴雨致灾能力评估指数(简称:评估指数),本文对2008~2018年四川地区126次致灾性暴雨过程,选取刻画暴雨特征的8个降水量因子,利用总体主成分和阈值法确立因子的权重及阈值,由此建立了评估指数模型。经历史个例反演及预报个例的评估应用表明:(1)暴雨区域的平均雨量值,≥25mm/h的面积及大暴雨面积是影响四川暴雨致灾能力强弱的关键因子,利用主成分构建的评估指数较好的反映了历次暴雨过程的致灾能力,当指数达0.8以上时,一般对应着大型及以上暴雨灾害。(2)结合经济损失及气象灾害评估分级处置标准,将评估指数划为4个等级。基于此,利用每日08时和20时四川省气象台订正的0.05°×0.05°预报降水数据,输入评估指数模型计算未来3d的指数及对应的致灾能力落区等级空间分布。实际应用表明,评估指数模型对评估暴雨过程的整体致灾能力及具体的暴雨致灾能力落区等级分布有显著的实用性。      

类比法在暴雨灾害损失定量预估中的应用

从致灾因子角度,通过系统分析暴雨与其造成的灾害损失之间的关系,提取致灾关联度较高的暴雨因子,采用正态分布概率密度函数和最小距离法,建立区域性暴雨强度评价模型。在此基础上,通过分析历史暴雨个例之间灾害损失的相似性,采用类比法,建立了湖北5—9月暴雨灾害损失定量预估模型。2008—2009年的试验结果表明,类比法可作为暴雨灾害定量损失预估的实用方法。