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...     

苏浙沪地区高温灾害风险区划研究

利用1961—2009年苏浙沪地区144个气象站的观测数据和2008—2010年苏浙沪地区社会经济资料,从致灾因子危险性、孕灾环境敏感度、承灾体易损性及抗灾能力4个方面综合评估和分析了苏浙沪地区高温灾害风险的空间差异。结果表明:1961—2009年苏浙沪地区高温致灾因子呈南高北低的分布特征,浙江地区高温致灾因子危险性明显大于上海和江苏地区;孕灾环境敏感度指数呈北部和中部地区高、南部地区低的分布,高温灾害高敏感区主要分布在江苏、上海及浙北的平原和沿海地区;经济发达和规模较大的苏浙沪核心城市多为高温灾害承灾体高易损性区,苏北和浙南相对欠发达地区多为高温灾害承灾体低易损性区、次低易损性区或中等易损性区;沪宁杭地区高温灾害的抗灾能力最强,对应的抗灾能力风险较低,而苏北地区和浙南山区高温灾害的的抗灾能力风险较高。综合致灾因子危险性、孕灾环境敏感度、承灾体易损性和抗灾能力4个方面,苏浙沪地区高温灾害综合风险总体呈中南部地区风险高、北部地区风险低的分布,高温灾害高风险区和次高风险区主要集中分布在浙江大部及上海、苏南部分地区,高温灾害低风险区或次低风险区主要分布在长江以北和浙江沿海地区。     

海南环岛高速强降雨灾害风险分析

基于2010—2014年G98海南环岛高速公路降水资料及公安交管部门提供的交通事故资料,分析海南环岛高速公路交通事故分布特征,发现强降雨是诱发交通事故最多的灾害性天气。运用灰色关联度方法针对降雨引发的交通事故进行评估分析,通过死亡人数、受伤人数和直接经济财产损失3项评估指标得到40次典型个例的灰色关联度排序。以年累计降雨日数、最大日降雨量、最大小时降雨量作为致灾因子危险性指标;以环岛高速公路气象灾害风险普查得到的强降雨致灾隐患路段、单向车流量作为承灾体脆弱性指标;以因降雨造成的交通事故发生频次和事故灰色关联度最大值作为承灾体易损性指标,构建环岛高速强降雨气象灾害风险区划指数模型,计算11个高速公路管理站的风险区划指数,得到海南环岛高速公路强降雨气象灾害的客观风险空间分布,发现定安—万宁路段是强降雨高风险路段,在交通气象服务中应重点关注。     

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。     

河池市冰雹气候特征及风险区划

利用1981～2010河池市气象观测站记录的冰雹资料及纪要栏记录雹灾资料,分析河池市冰雹气候特征,在对雹灾孕灾环境敏感性、致灾因子危险性、承灾体易损性等多因子综合分析基础上,构建冰雹灾害风险评价的指标体系和模型,对灾害风险程度进行评价和等级划分.最后,基于GIS平台进行叠加分析,绘制冰雹灾害风险区划图.     

南郑县暴雨灾害风险区划研究

利用南郑县国家一般气象站1971—2016年、28个区域自动气象站2012—2016年降雨资料,DEM高程数据,辖区内社会经济资料,确定暴雨灾害的致灾因子、孕灾环境、承灾体易损性等区划因子,并使用ArcGIS对各项因子进行模拟计算,得到南郑县暴雨灾害风险区划图。区划结果表明:低风险区和次低风险区基本分布在南郑县北部,中等风险区基本分布在南郑县中部,次高风险区和高风险区基本分布在南郑县南部、东南部。     

河北省高速公路路面结冰风险区划研究

基于河北省2011—2015年10月至第二年4月国家气象站数据、交通气象站数据、路面结冰风险普查数据、因路面结冰造成的交通管制和交通事故数据、车流量数据以及地理信息等数据,从致灾因子危险性、孕灾环境脆弱性和承载体敏感性构建了高速公路路面结冰风险区划评价指标,利用层次分析法和GIS技术制定了河北省高速公路路面结冰风险区划...     

基于GIS的四川省降水诱发型滑坡泥石流风险区划

通过分析四川省滑坡泥石流地质灾害的致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾体脆弱性,构建了四川省降水诱发型滑坡泥石流风险评估指标体系,并基于灾害系统学原理的风险评估模型,结合层次分析法和信息量法,利用GIS工具完成了四川省降水诱发型滑坡泥石流地质灾害风险区划。结果表明:（1）诱发滑坡泥石流前期15 d平均有效雨量较大的区域主要位于四川盆地北部、西南部、东南部分地区和攀西地区南部,较小的地区主要位于川西高原和盆地中部。（2）四川盆地北部、西南部和攀西地区东部是降水致灾因子危险性等级最高区域,盆周山区、攀西地区以及阿坝州东部地区孕灾环境敏感性等级在较高及以上,中等以上承灾体脆弱性等级基本位于盆地地区,盆周山区、川西高原及攀西地区脆弱性等级大多在中等以下。（3）风险区划显示高危险区主要分布在盆地北部、西南部和攀西地区,与四川省滑坡泥石流活动情况一致。      

天津市静海区暴雨灾害风险精细化评估北大核心

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。     

基于层次分析法的朔黄铁路暴雨灾害风险评估

选取2016—2020年朔黄铁路沿线40套自动气象站降水资料,结合周边国家站区域站近15年资料、行政区县地理信息、社会经济信息等,基于ArcGis技术,采用层次分析法等方法,从暴雨灾害的致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性3类因子构建了朔黄铁路暴雨灾害风险区划模型,并绘制了朔黄铁路暴雨灾害综合风险区划图。结果表明：朔黄铁路沿线暴雨灾害风险划分为高、次高、中、低4个等级,整体呈东部高于西部;4个高风险段与朔黄沿线各工务段收集的暴雨高发信息基本一致,该研究成果对于朔黄铁路暴雨灾害预报预警具有较好的参考作用。     

Could the Recent Taal Volcano Eruption Trigger an El Ni?o and Lead to Eurasian Warming?

正The Taal Volcano in Luzon is one of the most active and dangerous volcanoes of the Philippines. A recent eruption occurred on 12 January 2020(Fig. 1a), and this volcano is still active with the occurrence of volcanic earthquakes. The eruption has become a deep concern worldwide, not only for its damage on local society, but also for potential hazardous consequences on the Earth's climate and environment.     

COMPARATIVE ANALYSIS OF VARIOUS DATA OF AIR–SEA TEMPERATURE DIFFERENCE AND ITS VARIATION ACROSS SOUTH CHINA SEA IN THE PAST 35 YEARS

Using the International Comprehensive Ocean-Atmosphere Data Set(ICOADS) and ERA-Interim data, spatial distributions of air-sea temperature difference(ASTD) in the South China Sea(SCS) for the past 35 years are compared,and variations of spatial and temporal distributions of ASTD in this region are addressed using empirical orthogonal function decomposition and wavelet analysis methods. The results indicate that both ICOADS and ERA-Interim data can reflect actual distribution characteristics of ASTD in the SCS, but values of ASTD from the ERA-Interim data are smaller than those of the ICOADS data in the same region. In addition, the ASTD characteristics from the ERA-Interim data are not obvious inshore. A seesaw-type, north-south distribution of ASTD is dominant in the SCS; i.e., a positive peak in the south is associated with a negative peak in the north in November, and a negative peak in the south is accompanied by a positive peak in the north during April and May. Interannual ASTD variations in summer or autumn are decreasing. There is a seesaw-type distribution of ASTD between Beibu Bay and most of the SCS in summer, and the center of large values is in the Nansha Islands area in autumn. The ASTD in the SCS has a strong quasi-3a oscillation period in all seasons, and a quasi-11 a period in winter and spring. The ASTD is positively correlated with the Nio3.4 index in summer and autumn but negatively correlated in spring and winter.     

Analysis of Atmospheric Boundary Layer Height Characteristics over the Arctic Ocean Using the Aircraft and GPS Soundings

正ERRATUM to: Atmospheric and Oceanic Science Letters, 4(2011), 124-130 On page 126 of the printed edition (Issue 2, Volume 4), Fig. 2 was a wrong figure because the contact author made mistake giving the wrong one. The corrected edition has been updated on our website. The editorial office is sincerely sorry for any     

Index to Vol.31

正AN Junling;see LI Ying et al.;(5),1221—1232AN Junling;see QU Yu et al.;(4),787-800AN Junling;see WANG Feng et al.;(6),1331-1342Ania POLOMSKA-HARLICK;see Jieshun ZHU et al.;(4),743-754Baek-Min KIM;see Seong-Joong KIM et al.;(4),863-878BAI Tao;see LI Gang et al.;(1),66-84BAO Qing;see YANG Jing et al.;(5),1147—1156BEI Naifang;     

Information for Contributors

正Journal of Meteorological Research is an international academic journal in atmospheric sciences edited and published by Acta Meteorologica Sinica Press,sponsored by the Chinese Meteorological Society.It has been acting as a bridge of academic exchange between Chinese and foreign meteorologists and aiming at introduction of the current advancements in atmospheric sciences in China.The journal columns include Articles.Note and Correspondence,and research letters.Contributions from all over the world are welcome.     

前寒武纪气候演化中的三个重要科学问题

自地球形成至寒武纪将近40亿年（距今46亿～5.4亿年,通常称为前寒武纪）的气候演变是一个具有特殊难度和挑战性的研究领域,同时也是基础和前沿的研究领域。文章选择了前寒武纪气候演化中的三个重要科学问题进行综述：大气演化、两次全球性的冰川期以及暗弱太阳问题。关于大气演化,本文首先描述了大气成分的演化历史,然后简述了影响大气成分演化的三个基本过程：大气逃逸、两次大气氧含量突然增加、碳酸盐-硅酸盐循环及其对气候系统的负反馈作用。两次全球性的冰川期分别发生在古元古代（距今24亿～21亿年）和新元古代（距今8亿～5.8亿年）,文章简述了其成因以及相关的气候模拟结果。暗弱太阳问题是地球历史气候演化的一个经典问题,论文简要地综述了一些最新的研究成果和观点。     

淮河流域水文极值预测模型研究

为探索气候变化影响下水文极值的非平稳性和预测方法,建立了水文极值非平稳广义极值（GEV）分布的统计预测模型。利用1952-2010年淮河上游流域累计面雨量和流量年最大值资料、同期500 hPa环流特征量资料以及17个CMIP5模式对环流特征量的模拟结果,筛选出对水文极值影响显著的年平均北半球极涡强度指数作为GEV分布参数的预测因子。分析了在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下2006-2050年淮河上游流域水文极值对气候变化的响应。结果表明,10年以下与10年以上重现期的水文极值在非平稳过程中呈现前者下降而后者上升的相反变化趋势;多模型预测的集合平均在未来情景中均呈现上升趋势,情景排放量越大增幅越大,重现期越长增幅也越大。与极值的常态相比,极值的极端态更易受气候变化影响。     

CHARACTERISTICS AND TRENDS OF CLIMATIC EXTREMES IN CHINA DURING 1959–2014

The spatial and temporal variations of daily maximum temperature(Tmax), daily minimum temperature(Tmin), daily maximum precipitation(Pmax) and daily maximum wind speed(WSmax) were examined in China using Mann-Kendall test and linear regression method. The results indicated that for China as a whole, Tmax, Tmin and Pmax had significant increasing trends at rates of 0.15℃ per decade, 0.45℃ per decade and 0.58 mm per decade,respectively, while WSmax had decreased significantly at 1.18 m·s~(-1) per decade during 1959—2014. In all regions of China, Tmin increased and WSmax decreased significantly. Spatially, Tmax increased significantly at most of the stations in South China(SC), northwestern North China(NC), northeastern Northeast China(NEC), eastern Northwest China(NWC) and eastern Southwest China(SWC), and the increasing trends were significant in NC, SC, NWC and SWC on the regional average. Tmin increased significantly at most of the stations in China, with notable increase in NEC, northern and southeastern NC and northwestern and eastern NWC. Pmax showed no significant trend at most of the stations in China, and on the regional average it decreased significantly in NC but increased in SC, NWC and the mid-lower Yangtze River valley(YR). WSmax decreased significantly at the vast majority of stations in China, with remarkable decrease in northern NC, northern and central YR, central and southern SC and in parts of central NEC and western NWC. With global climate change and rapidly economic development, China has become more vulnerable to climatic extremes and meteorological disasters, so more strategies of mitigation and/or adaptation of climatic extremes,such as environmentally-friendly and low-cost energy production systems and the enhancement of engineering defense measures are necessary for government and social publics.