天山北坡春季雪洪形成的气候因子分析

春季融雪洪水是天山北坡积雪水文特征之一，有时形成灾害，造成一定财产损失和人员伤亡。本文根据天山北坡乌鲁木齐附近不同海拔四个气象台站冷季降水、蒸发、积雪和气温等资料，分析了春季融雪洪水规模及其产流的时空分布状况。     

新疆北疆地区融雪洪水灾害预警模型的建立与验证

结合新疆北疆地区春季融雪洪水的特点以及当地的经济、社会现状,将影响新疆春季融雪洪水灾害大小的主要因素划分为自然、经济、人口、防洪设施贡献四大类因子,对这四大类因子进一步细化,经过量化处理成为相应的指数,综合各类指数,构建出度量融雪洪水灾害大小的预警指数模型.采用呼图壁县军塘湖流域历史洪水灾害资料对该预警指数模型进行验证,得到较好的效果.通过对导致预警产生偏差的影响因素进行分析表明,由于经济因子指数的估计受主观影响较强,该模型无法验证北疆地区所有情况.随着监测的不断深入,并与积雪遥感监测相结合可以进一步提高模型的预测精度.总之,该预警模型的建立有助于新疆春季积雪的监测和评估,可以有效减少春季洪水损失,保护当地人民生命财产安全,为融雪洪水的预警提供决策依据,具有显著的社会效益和经济效益.     

1980—2019年中国西北地区降雪和融雪时空变化特征北大核心CSCDCSSCI

西北地区降雪和融雪特征的长期变化对于融雪洪水过程的准确模拟具有重要意义。本研究基于1961—1979年站点观测的日降水和气温等数据,首先对比了湿球温度法、KS方法和双临界气温法计算的降雪量,确定了精度最高的双临界气温方案,进而计算了1980—2019年的日雪雨比,最后分析了雪雨比、降雪开始日期和融雪开始日期的变化规律。结果包括:①春季平均气温呈显著上升趋势,随海拔上升升温速率减小,青藏高原地区、东南部半干旱区、半湿润区春季气温上升速率略低于北疆、南疆、河西走廊及内蒙古西部,春季雪雨比在海拔1000 m以上呈显著下降趋势,在青藏高原地区、东南部半干旱区、半湿润区呈显著下降趋势;秋季平均气温显著上升,随海拔上升升温速率增大,空间上在青藏高原地区上升速率最快,秋季雪雨比在不同海拔和部分气候分区都呈不显著下降趋势;冬季平均气温在海拔2000 m以上呈现显著升温,且随着海拔的升高升温速率加快,空间上在青藏高原地区、东南部半干旱区、半湿润区呈现显著升温,降雪量在1000~2000 m呈现显著增加趋势,空间上在北疆地区呈现显著增加趋势。②降雪开始日期随着温度的升高在所有区域都没有显著的推迟,每一年的降雪开始日期在不同高程带和不同气候区之间的差别没有变化,仍为30~40d。③融雪开始日期在所有海拔区间和气候分区都呈现出显著的提前趋势,每一年的融雪开始的日期在不同高程带和不同气候区的差别仍为25~30d。降雪和融雪特征的变化说明气候变化可能已经对融雪洪水的特征产生了明显的影响。     

天山北麓低山丘陵地区春季融雪洪水的研究 --以三工河古河道为例

通过对天山北麓低的丘陵地区春季融雪洪水的成因的分析，利用数理统计方法，以三工河流域为代表区域，分析出制约三工河古河春季融雪洪水量的5个重要因素后，进而探讨天山北麓低山、丘陵地区春季融雪洪水产流成因机理，建立频率分析法和相关分析法预报模型进行春季融雪洪水预报。     

新疆洪水预报预警中融雪径流模型应用进展

针对全球变化背景下极端升温、暴雪和暖湿化现象以及中国新疆地区融雪洪水灾害风险增大问题,概述了新疆不同类型洪水灾害特征,重点阐述了近年发生频率增加、致灾性强、灾害风险增大,但在新疆未引起重视的融雪洪水的研究进展,对比分析了不同类型融雪径流模型特点和研究现状。综合目前融雪径流模型已有进展和面临的挑战,提出新疆未来研究需考虑融雪径流模型的物理机制和融雪消融过程,以提高预报预警精度。回顾了融雪洪水在新疆的预报预警技术,指出构建高精度预报预警融雪洪水模型所面临的风吹雪、冻土表层雪和雪面雨等关键问题,并提出提升新疆洪水模拟、预报预警、应对突发洪水的综合能力的关键技术,为提升新疆融水洪水预报预警技术提供思路与建议。     

东北地区融雪期径流及产沙特征分析

严重的水土流失已威胁到东北地区的土地资源,融雪径流及其造成的侵蚀作为该地区水土流失的重要组成部分,但相关研究较少。本文利用全区93个气象站降水资料,分析了东北地区降雪与积雪的基本特征。利用27个典型流域水文站径流泥沙资料,分析了融雪期内径流与产沙特征。结果表明:东北各地雪期长度为5~8个月,自南向北逐渐延长。年降雪量占年降水总量的比例多在7~25％,由此形成的融雪期径流深占全年径流深比例达13.3~24.9％,融雪期输沙模数占全年输沙模数比例达5.8~27.7％。融雪期流域输沙模数受地貌影响十分显著:丘陵漫岗区降雪量和径流深均低于山区,但输沙模数平均为山区的2.9倍。融雪输沙模数与流域面积有十分显著的幂函数递减关系。为揭示融雪侵蚀影响因素及其作用机理,今后应加强融雪期内流域侵蚀及产沙监测。     

典型融雪期雪层融雪水出流条件模拟及分析

融雪期雪层融雪水的运移及流出过程模拟乃是国际冰雪水文学研究的难点之一,准确模拟融雪水的出流过程对于春季融雪型洪水的预报具有重要作用。本研究基于EM50、农业小环境监测仪和一些常规监测手段,获取了典型融雪期雪层的雪粒径、雪深及日气温数据,利用Excel、DPS、Arcgis及SPSS等分析软件对数据进行综合处理,并采用回归分析对融雪水的出流条件进行了建模分析,利用神经网络模型对模拟结果进行检验。结果表明:积温可作为融雪水外流的参考性指标,用于融雪水外流过程的预测分析;雪粒径和雪深都与融雪水外流积温条件存在显著相关性,且相关系数0.96;逐步回归可以很好地模拟融雪水外流的积温条件,模拟的误差仅为124.5℃·min,时间误差为15 min,模拟效果良好。该研究对于进一步探讨融雪期雪层融雪水的出流规律、开展雪层融雪水运移过程的数值模拟等工作具有重要意义。     

新疆托什干河“95.5”春季特大洪水分析

新疆托什干河１９９５年５月９日零点到２点，发生了５０年一遇的特大洪水，对该河春季洪水进行了频率计算，查得此次特大洪水为１８０年一遇的春洪，这次特大洪水是典型的融雪洪流，在新疆河流春洪中具有代表性。     

雅鲁藏布江中游江心洲、河漫滩面积及其指示的沙源特征

雅鲁藏布江流域中游(贡嘎县至乃东区)江心洲和河漫滩等河流地貌发育,同时也发育了不同类型的风沙地貌,是雅鲁藏布江流域风沙灾害最为严重的地区.冬春季大范围裸露的江心洲和河漫滩,为沙尘暴的发生提供沙源,也可能是北岸沙丘的物源.目前对江心洲和河漫滩面积动态变化过程及其与沙源之间的关系几乎没有研究.为此,本文通过对2019年11...     

天山宁家河春季融雪洪水成因初探

宁家河的春季融雪洪水,平均4到5年发生一次,常给交通、工农业生产带来危害。其形成与众多因素有关,本文着重分析洪水形成的影响因素,为预测预报洪水提供依据。     

灰色系统关联分析方法在融雪径流模式预报因子筛选中的应用

本文用灰色系统理论的关联分析方法研究影响黄河上游春季融雪径流的各种因素与径流的关联程度,从而为融雪径流模式(简记为SRM)预报因子的合理确定提供依据。这种分析方法与传统的数理统计方法相比,省时省力且准确程度较高,为多变量相关分析提供了一个令人鼓舞的途径。     

天山季节性积雪的能量平衡研究和融雪速率模拟

本文采用能量平衡法模拟计算中国西部天山山地季节性积雪的融雪速率。结果表明:在融雪期,净辐射和感热通量分别占融雪能量输入的75.3%和22.6%;用于融雪和雪面蒸发所消耗的能量分别占吸收能量的95.1%和4.9%。用能量平衡法所计算的融雪速率和实测的雪面数据吻合的较好,表明用能量平衡法估算天山山地季节性积雪的融雪速率是可行的。     

我国干旱区洪水灾害基本特征：以新疆为例

依据新疆自然和社会环境,分析了新疆洪水及其洪灾的形成,季节分布,年际变化,地区分布等主要特征,并提出对洪水灾害的防御对策。     

云南省防洪空间信息系统构建

通过讨论应用地理信息系统（GIS）技术，立足现实对相关空间数据进行集成和整合处理，实现防洪空间信息的数字化、标准化，为优化防汛指挥工作手段提供基础。系统数据库饭知不同比例尺精度的空间基础数据以满足不同目的的需求，对相关水文、防洪设施、全省洪涝风险和重点区风险图、土地利用等图件进行系统整合。系统有较强的管理功能和分析功能，可提高云南省防洪空间信息的共享度和系统有效管理，为政府统一组织和指挥抗洪救灾提供重要的辅助决策支持手段。     

中国天山西部山区森林积雪消融过程观测分析——以巩乃斯河谷为例

通过对2013年春季中国科学院天山积雪与雪崩研究站区内阳坡无林地和阴坡不同开阔度森林内积雪深度、融雪速率以及常规气象的观测,分析了融雪期不同开阔度森林积雪的消融过程以及积雪表面能量平衡特征。结果表明:不同开阔度林冠下积雪深度具有相同的变化趋势,森林的林冠开阔度越大,林下积雪深度越大,林下积雪开始消融和完全消融的时间越晚,消融期也越长。森林积雪融雪开始和结束时间比阳坡无林地区晚20~30 d左右。融雪前期林冠开阔度越大,其林下融雪速率越小。融雪后期则森林开阔度越大,森林积雪的融雪速率越大。不同时期由于不同开阔度林冠下雪面能量收支以及雪层深度等物理特性的差异,从而使不同开阔度林冠下森林积雪融雪速率的相对大小,融雪速率最大值出现时间和日变化特征均不相同。晴天森林积雪的消融速率和日变化特征取决于净短波辐射和长波辐射变化特征。降水期间,其融雪速率的变化则主要受降水形式、降水量以及积雪深度等雪层特性的影响。     

THE EFFECT OF LOCATION ON THE ADOPTION OF HAZARD MITIGATION MEASURES

The adoption of hazard mitigation measures by those in vulnerable areas is the result of a complex process involving many variables. This study investigates the potential impact one variable, location, has on adoption. The findings suggest that adoption of measures that require little planning and are highly visible are related to location.