广东暴雨洪涝灾害损失定量评估

广东暴雨强度大、范围广、季节长,造成的灾害重、影响大。为合理、定量地评估广东暴雨洪涝过程强度及其损失,基于1994—2018年广东致灾暴雨过程和相应灾情资料,构建了广东暴雨过程综合强度评估模型和灾情指数模型,并采用百分位数法进行暴雨强度和灾情等级划分,以第60、第80、第90和第95百分位数为临界阈值,分别将致灾暴雨过程强度和灾情划分为弱(1级)、较弱(2级)、中等(3级)、较强(4级)、强(5级)和微灾、小灾、中灾、大灾、巨灾5个等级,进而分析了不同强度等级暴雨过程可能造成的人口、农作物、房屋和经济等承灾体损失。结果表明:(1)1994—2018年间,广东各等级致灾暴雨过程主要出现在4—9月的汛期,5—7月尤其多,要特别注意防御;(2)致灾暴雨过程强度等级与各类承灾体灾情指数存在显著正相关关系:随暴雨强度的增强,倒塌房屋数呈指数增长,受灾人口、死亡人数、农作物受灾面积和直接经济损失呈线性增长;(3)平均而言,当暴雨强度达到强(5级)等级时,受灾人口、死亡人数、农作物受灾面积、倒塌房屋数和直接经济损失标准分别约为187.19万人、22人、10.52×10^4 hm^2、1.12万间和13.07亿元。     

基于RegCM4模式的华北区域未来洪涝灾害风险预估

基于区域气候模式RegCM4东亚地区25 km分辨率气候变化试验模拟结果,在分析华北区域基准期(1986—2005年)洪涝灾害致灾危险度以及人口和GDP承灾体易损度基础上,建立区域灾害风险评估模型;应用建立的模型预估华北区域RCP4.5和RCP8.5两种情景下近期(2020—2035年)、中期(2046—2065年)和远期(2080—2098年)洪涝灾害风险的变化。结果表明：(1)RegCM4对华北区域基准期洪涝灾害危险度评估指标R_{20 mm}和R_{x5 day}模拟能力较好,基准期洪涝灾害风险Ⅲ级及以上的区域位于北京、天津、河北南部和东部以及山西南部等地。(2)RCP4.5和RCP8.5情景下,未来3个不同时期华北区域大部分地区R_{20 mm}和R_{x5 day}、洪涝致灾危险度以及风险增加,RCP8.5情景下增加更明显。风险等级Ⅲ级及以上范围在两种情景下均在中期最大。     

中国农业气候年景的评估及预测

采用历年逐旬降水量距平绝对值累积值、负距平累积值、正距平累积值为指标 ,分别表示旱涝、干旱、洪涝程度 ,以此分别建立旱涝受 (成 )灾面积、干旱受 (成 )灾面积、洪涝受 (成 )灾面积与逐旬降水量距平绝对值累积值、负距平累积值、正距平累积值之间的回归评估模型。然后 ,利用百分位数方法 ,将受 (成 )灾面积分为 5级 ,进行农业气候年景旱涝评价。经历史回代检验和预报检验 ,效果较好。     

青海高原致灾性对流天气时空分布特征

利用2005-2016年青海高原地面观测、灾情和卫星云图等资料,对青海高原致灾性对流天气进行筛选和分类,在此基础上分析了各类致灾性对流天气的时空分布特征及与地形的关系。结果表明:(1)青海高原致灾性对流主要有雷暴、短时强降水、冰雹以及混合类四种,集中分布于高原东部。(2)地形对致灾性对流的落区、频次和强度起关键作用。雷暴多产生于山区,短时强降水和冰雹主要产生在迎风坡、河谷和地势较开阔的低地。其中,青东农区以混合类和冰雹居多,青南牧区以混合类居多,环湖与祁连地区和柴达木盆地以短时强降水居多。(3)近12 a青海高原致灾性对流整体呈波动式减少,2005-2010年(前期)致灾性对流日数和次数较多,2011-2016年(后期)显著减少,但不同类型年际变化特征略有差异。其中,冰雹和雷暴日数前期较大,后期显著减少;混合类和短时强降水日数无明显变化趋势,但前者年际波动幅度较后者大。(4)致灾性对流主要产生于5-9月,各类型均呈现典型的单峰型月分布,混合类和冰雹日数及次数的峰值均在8月,雷暴日数和次数的峰值均在6月,而短时强降水日数和次数的峰值分别在8月、7月。(5)致灾性对流集中产生于13:00至次日01:00,高峰时段(16:00-20:00)以冰雹和混合类居多,而夜间时段以短时强降水居多。     

全球升温1.5℃与2.0℃情景下中国东南沿海致灾气旋的时空变化

将造成经济损失的热带气旋定义为致灾气旋。基于气象观测站的逐日气压、风速和降水量数据确定致灾气旋阈值,结合区域气候模式COSMO-CLM(CCLM)在1961—2100年的输出资料,预估致灾气旋发生频数及其风速与降水量,分析全球升温1.5 ℃与2.0 ℃情景下,中国东南沿海地区致灾气旋时空变化特征。结果表明:(1) 1986—2015年,东南沿海地区致灾气旋发生频数共计180个,整体呈上升趋势,平均风速和降水量分别为8.7 m/s和129.8 mm,对浙江东部及广东东部沿海影响最严重。(2)全球升温1.5 ℃,2020—2039年致灾气旋频数将由基准期(1986—2005年)的111个上升至138个,增加区域主要位于广东省西南地区及福建省南部地区;平均风速和降水量分别上升15%和17%,至8.4 m/s和109.9 mm,以福建省沿海地区增加最明显。(3)全球升温2.0 ℃,2040—2059年致灾气旋频数较1986—2005年增加33%,将达148个;风速上升32%,以浙江省东部、福建和广东省接壤的沿海地区及广东省南部增幅最大;降水量上升35%,以福建与广东省接壤的沿海地区及广东省西南地区增加明显。(4)相比升温1.5 ℃,全球气温额外升高0.5 ℃,东南沿海地区致灾气旋频数及其风速与降水量将分别上升9%、17%和18%。努力将温升控制在1.5 ℃,对降低致灾气旋频率和强度增加所导致的影响具有重要意义。      

基于信息扩散理论的中国南方水旱灾害风险特征

水旱灾害是影响中国南方地区农业生产的主要自然灾害。收集1997—2012年中国南方所辖5省1市的农业灾情数据,建立基于水旱灾害受(成)灾面积的受(成)灾指数。以灾害学理论为基础,基于信息扩散理论的风险评估模型获得中国南方地区不同等级农业水旱灾害风险发生概率。结果表明:(1)贵州和云南的旱灾成灾率高,重庆和广西的水灾成灾率高,说明这些地区的农业对干旱和洪涝的适应性和恢复力差,容易成灾;(2)农业水(旱)灾受灾等级普遍高于成灾等级。随着农业水(旱)灾受灾风险等级的增加,成灾风险等级可能并未随之增加,说明良好的防灾减灾能力可以有效地降低农业水(旱)灾成灾率。研究区北部的水灾风险防范难度大于南部,西南的旱灾风险防范难度大于华南,农业旱灾较之水灾的发生风险等级高、成灾率高,受灾面积和成灾面积广;(3)从空间分布来看,水灾主要发生在四川和重庆地区,旱灾主要发生在西南地区,其中重庆的成灾率较高。     

暴雨洪涝受灾人口与雨涝危险性指数关系模型研究

建立可监测、可预报的雨涝危险性指数与暴雨洪涝受灾人口的关系模型,对暴雨洪涝灾前、灾中、灾后人口受灾情况快速评估具有重要意义。以湖北省为例,利用小时降水、日最大降水量、累积降水量与暴雨持续天数等气象资料以及水系、高程等孕灾环境资料,构建了雨涝危险性指数。结合历史洪涝受灾人口资料,建立基于雨涝危险性指数的暴雨洪涝受灾人口灾损曲线。按照重现期划分雨涝危险性等级,并通过计算不同重现期雨涝危险性指数的致灾阈值,建立危险性等级与受灾人口的定量关系模型。结果显示:(1)湖北省暴雨高危险区主要位于江汉平原以东,其次是鄂西南南部、江汉平原南部。(2)通过历史暴雨过程受灾情况比较,包含小时雨量和孕灾环境的雨涝危险性指数更能呈现暴雨过程的受灾程度。(3)湖北省暴雨洪涝受灾人口与雨涝危险性指数呈幂函数关系,年及暴雨过程实际受灾人口与拟合受灾人口的相关系数分别达0.800和0.891。(4)利用5 a、10 a和20 a三个重现期将雨涝危险性指数划分为三个等级,当雨涝危险性指数超20 a一遇时,预计受灾人口将达12万人以上。     

1961-2019年新疆暴雨山洪灾害损失的时空变化特征

利用1961—2019年新疆86县(市)暴雨山洪灾害的5个灾情要素数据(死亡人数、倒塌房屋数、倒塌棚圈数、牲畜死亡数量、农作物受灾面积),采用比值权重法和无量纲化线性求和方法构建暴雨山洪灾害灾损指数,根据灾损指数的不同阈值范围将暴雨山洪灾害定量划分等级,并分析其时空分布特征。结果表明:(1)新疆暴雨山洪灾害主要出现在伊犁州、阿克苏地区和喀什地区,其中伊犁州伊宁县、巩留县、霍城县和尼勒克县最重,伊犁州暴雨山洪的致灾危险性与其暴雨日数分布有很好的一致性。(2)新疆暴雨山洪灾害发生具有很强的季节性,在夏季6—8月危害性最大,其中灾害出现次数和死亡人数均在7月最多(与降水相关性最大)。(3)近59 a来新疆暴雨山洪灾害的强度呈上升趋势,年灾损指数随时间呈线性增长趋势,暴雨山洪灾害的强度在20世纪80年代中期明显增加,其年际变化与3—10月降水量、大雨日数、暴雨日数密切相关。     

雷电灾害灾度评价方法探讨

该文引入层次分析法(AHP法)及雷灾灾度定义,通过建立的雷灾灾度层次模型,构建4个判断矩阵并确定雷灾灾度评价中各指标的权重值,根据权重值建立雷灾灾度公式,然后采用等差分级法,确定各雷灾灾度的取值范围,进行雷灾损失等级划分,对贵州省2000—2011年雷电灾害进行灾度评价分析。     

基于Logistic回归蚌埠地区致灾雷电预报研究

利用2007—2013年安徽省闪电定位资料和蚌埠地区雷电灾害资料,选取安徽省蚌埠地区36个致灾雷电样本作为建模样本,采用全球预报系统GFS(Global Forecasting System)模式的强对流参数作为预报因子,利用Logistic回归法建立了蚌埠地区4种类型致灾雷电的预报模型。结果表明:CAPE、LFTX和PW共3个参数可作为蚌埠地区致灾雷电预报的指标;建立的4种类型致灾雷电模型的预报效果较好,其中08—14时雷电预报模型的总体预报准确率最高,可达83.00%。当雷电预报模型输出概率偏高且超过0.7时,4种致灾雷电预报模型的预报技巧评分最高,且预报准确率最高,失误率和虚警率较低,预报效果较好。夏季致灾雷电预报模型的整体预报效果较好,平均预报准确率达82.20%,特别是在雷电发生的密集地区,预报出了雷电的高概率分布。     

高速公路雾灾风险区划模型

运用2011年12月至2015年11月河北省11条高速公路沿线156套交通气象监测站资料、142个国家气象站雾灾资料、因雾造成的交通事故和封闭管制资料、高速公路日均车流量、路网密度等资料,基于致灾因子危险性、承灾体空间脆弱性以及承灾体易损性3个方面建立了高速公路雾灾风险区划模型,并绘制河北省高速公路雾灾风险区划图。结果发现:(1)河北北部地区、西部山区、沧州沿海地区的高速公路雾灾风险等级较低,而东部和南部平原地区的高速公路雾灾风险等级较高,可为交通安全管理部门提供一定的参考依据;(2)在相同区域内,局地浓雾多发、交通事故多发、大范围雾日多都可造成高速公路雾灾风险等级升高。     

超强台风“利奇马”登陆前后多模式降水预报评估对比分析

利用欧洲中期天气预报中心全球模式(ECMWF)、美国全球预报系统(GFS)、中国气象局全球区域一体化同化预报系统—全球数值预报系统(GRAPES_GFS)、上海区域中尺度数值预报业务系统(SMSWARMS)、以及浙江省中尺度数值预报业务系统(ZJWARMS)和浙江省快速更新同化预报系统(ZJWARRS)降水预报资料,开展了各模式对超强台风"利奇马"登陆前后浙江省强降水的预报性能检验评估。结果表明:(1)过程降水预报方面,ECMWF对降水落区预报表现最佳,但对降水极值中心强度的预报技巧较低; 3个区域模式各有优势,其中ZJWARRS和ZJWARMS对登陆点附近及浙西北强降水落区、强度的预报均与实况一致,SMSWARMS对几个强降水落区的预报也表现较好,但雨强偏弱。(2)对逐日降水预报技巧上,登陆前全球模式ECMWF、GFS评分较高,而临近登陆及登陆后区域模式表现较好;其中SMSWARMS、ZJWARRS和ZJWARMS在预报时效12 h内的大暴雨及特大暴雨的预报上有较大优势,尤其ZJWARRS对0～3 h大暴雨的预报技巧表现最为突出。(3)对强降水致灾地区(永嘉、临海、临安)的短时降水预报方面,ZJWARMS无论在落区还是强度预报方面均表现较好,ZJWARRS与之接近,对多个降水中心的预报方面可互为补充;SMSWARMS对降水中心的预报往往存在位置偏差且雨强显著偏弱;全球模式对致灾强降水的短临预报参考价值较低。(4)各模式对850 hPa水汽通量及辐合区的预报差异较大是导致"利奇马"预报降水差异显著的重要原因。对于浙江省级区域来说,ZJWARRS及ZJWARMS在强降水落区及强度的短临预报方面有显著优势。     

云南省雷灾特征分析及灾情评估

根据云南省2007 2008年的雷电灾害资料以及地闪资料,分析了云南省16个地级市的雷电灾害分布特征,讨论了雷灾分布与地闪分布的关系,并从雷灾记录中提取了6个灾度指标,通过AHP法(层次分析法)建立灾情评估层次模型和灾度评估方程,计算了云南省522次雷灾的灾度值,用SAS中聚类分析过程将灾度值分为4级,并统计分析了各级雷灾在各地区的分布情况,得出云南雷电灾害中小型雷灾分布较广、出现几率较大,而大型和特大型雷灾发生几率较低、主要集中在昆明和德宏地区.该文结论为区域防雷减灾规划提供了科学依据.     

新兴县气象灾害的风险分析与区划

基于气象、灾情和经济社会资料,结合GIS方法对新兴气象灾害风险进行区划,在分析新兴县台风、暴雨洪涝、干旱、高温、寒害等5种气象灾害孕灾环境敏感性、致灾因子危险性、承灾体易损性、防灾减灾能力的基础上,应用加权综合法得到各评价单元(乡镇)的综合气象风险度指数,借助GIS技术,对新兴县气象灾害风险进行了区域性划分。结果表明:致灾因子危险性最大值分布在新城镇,大江镇的孕灾环境暴露性最大,承灾体脆弱性最高值分布在河头镇,防灾减灾能力最高值主要分布在新城镇和簕竹镇,综合考虑各因子,新城镇发生气象灾害的风险最高,车岗镇、水台镇、六祖镇、太平镇、稔村镇、天堂镇、东成镇、簕竹镇次之,河头镇、大江镇、里洞镇发生气象灾害的风险相对较低。     

受致灾气旋影响的不同规模等级城市直接经济损失特征

本文将造成直接经济损失的热带气旋定义为致灾气旋。依据城区常住人口,将我国城市划分为小城市、中等城市、大城市三种规模等级,基于1984—2019年热带气旋灾情和路径数据筛选出致灾气旋,分析我国城市的致灾气旋频次、强度,并研究致灾气旋造成的不同规模城市直接经济损失变化。主要结论为:(1)1984—2019年影响我国城市的致灾气旋为7.7个·a^-1,呈微弱下降趋势,而强台风和超强台风的发生频次呈显著增加趋势(α=0.05显著水平),30°N以南城市频次整体比北部高;(2)由于致灾气旋影响范围增加,暴露于不同强度致灾气旋的城市个数呈增加趋势,其中暴露于强台风的城市个数增速最快,约为2.0个/(10 a);致灾气旋影响城市个数增加以及城市经济快速发展,使得暴露于致灾气旋影响范围内的经济总量迅速增加,以大城市经济暴露度(占比81.7%)的增速最快(402.6亿元·a^-1);(3)1984—2019年致灾气旋造成的城市直接经济损失约为262.3亿元·a^-1(以2019年市值),呈增加趋势;城市经济快速发展和高强度致灾气旋频次增加的共同作用下,城市经济损失占我国致灾气旋经济损失的比重从30.0%增加到63.3%。大城市资产财富集中,且多位于沿海地区,致灾气旋发生频次较多,经济损失占比最大(为51.4%),增速最快(为5.2亿元·a^-1)。     

层次分析法在忻州市气象灾害影响权重分析中的应用

采用AHP方法对忻州市气象灾害影响权重进行量化分析,得出了忻州市主要气象灾害的影响权重为:干旱(0.463 5)>暴雨(0.225 2)>冰雹(0.180 7)>大风(0.094 4)>霜冻(0.036 2)。忻州市1980～2010年气象观测资料和气象灾害灾情资料分析表明,利用层次分析法得到的各灾种影响权重,与实际情况吻合较好。     

渤海湾风暴潮天气系统及风场结构个例分析

利用常规资料、中尺度模式(MM5)模拟结果和自动站资料分析了2003年10月11日渤海湾风暴潮的天气系统及风场结构特征。分析表明，强冷空气从偏东路径南下与强盛的暖湿急流及地面倒槽的共同作用，形成持续强东北大风是引发渤海风暴潮的主要强迫动力，风应力海水向岸输送(增水)范围约100km持续时间10～12h，风应力增水作用与天文大潮相叠加直接导致风暴潮的发生。1985年以来渤海湾成灾风暴潮发生的几率明显增加。     

区域雷电灾害风险评估模型与应用

在分析国内雷电灾害风险区划发展现状进行的基础上,从区域雷电灾害事前风险评估的角度出发,采用灾害评估的承灾体、致灾体模式,引入雷电风险、地域风险和承灾体风险作为评估指标,针对每个指标选取与其发生紧密度较高的参数作为2级评价标准,对区域雷电灾害风险进行基于事前致灾因子的区域雷电灾害风险评估研究,并以福建省为例,应用该模型进行了计算。结果表明,基于承灾体、致灾体模式的区域雷电灾害风险评估模型能较好地反应出区域雷电灾害发生的损失程度,对于行政区域范围的雷电灾害风险度区域与政府决策支持具有积极的指导意义。     

基于灾害风险因子的青海省干旱灾害风险区划

利用1961—2018年青海省气象资料、地理信息数据和社会经济数据,对青海省干旱灾害风险区划进行研究.结果表明:(1)致灾因子危险性较高的地区主要在青海省东部和南部,较低地区主要在青海省西部.(2)孕灾环境脆弱性整体自西北向东南逐渐降低,西北地区脆弱性风险较高,东南部较低.(3)承灾体暴露风险较高的地区主要在青海省东部...     

1997—2006年我国雷电灾情特征

该文建立了全国雷电灾害 (简称雷灾) 数据库, 对1997—2006年气象部门收集的雷灾资料进行统计分析, 给出了我国雷电灾情的时空分布特征、受损财物情况、受伤害人员情况等。资料包括32071例雷灾事件, 其中4287例雷灾造成了4488人死亡, 4320人受伤, 估计我国每年每一百万人中大约有0.53人死于雷击, 高于美国、英国。我国雷灾多发生在东部沿海地区和南部地区, 广东省最为严重, 总计上报8770例雷灾事件, 造成772人死亡和662人受伤; 当考虑人口权重时海南省、西藏自治区的雷灾人员死伤率最高。我国雷灾全年都可以发生, 夏季占全年的65%以上, 7月最高。人员伤亡雷灾和财产损失雷灾发生在13:00— 20:00(北京时) 的分别占总数的73%和62%, 16:00为峰顶。雷灾中受伤害的农民占总死伤人数的93%, 城市人员仅占7%。统计人员伤亡雷灾中的雷击地点, 最多的发生在农田, 为32%, 其次为建构筑物, 为23%, 以下依次为开阔地、水域、树下、山地等。此外还分析了雷灾中受损行业、财物等信息。