西安城市内涝分布特征及其与降雨量的关系

利用西安市市政部门2007—2012年城市内涝资料及相应时段西安城区自动气象站逐小时降雨资料,对西安城区17例内涝过程进行了时空分布特征分析,对58个内涝点内涝进行了内涝等级划分并研究了积水深度与降雨强度的关系,建立了部分内涝点积水深度与降雨量方程。结果表明:西安城市内涝点空间分布较为均匀;内涝发生频率最高为41%,最低为18%;7—8月为城市内涝发生高峰期,占年内涝总次数的70%;07:00—08:00、15:00—16:00为城市内涝日变化中两个明显的高峰时段;城市内涝按积水深度划分为微风险、低风险、中风险、高风险四个等级,其中中风险等级内涝占西安总内涝次数的45%;短时强降水是造成城市积涝的主要原因,1h和3h降雨量是积水深度的重要影响因素。     

RCP45和RCP85气候变化情景下上海市暴雨内涝适应性

气候变化情景下随着城市雨岛效应的增强,极端降水呈逐渐增加的趋势,从而将加重城市未来的防汛形势。本文采用上海暴雨内涝评估模型(SUM),分析各排水区块的暴雨内涝脆弱性特征,并基于未来降雨强度的模式模拟结果进行极端降雨条件下中心城区内涝情景模拟,分析气候变化对城市排涝的影响,评估RCP4.5和RCP8.5情景下上海市暴雨内涝适应性。结果表明:上海市的静安、黄浦、虹口和长宁等区的暴雨内涝脆弱性相对较高,在未来气候变化情景下上海市中心的城区内涝逐渐增强,以3年一遇的降水强度为例,中心城区积水面积增幅约为3.74km2/10a;在当前排水能力下,上海市中心城区各排水区块平均每10a增加14.86%的透水面积才能抵消气候变化所带来的城市内涝的增加,其中浦东地区的透水面积预期增幅总体上低于浦西。     

湖州城市暴雨内涝预警预报系统研制

在引进暴雨内涝仿真模型基础上,基于GIS,集合湖州市城市地理、河道地形、工程设施、气象监测、防洪调度等基础空间信息,构建了完整的湖州市暴雨内涝数学模型,以城区气象自动站资料、数值预报产品、雷达估测降水、主观降水预报等作为实况和预报用降雨边界条件,建立了湖州城市暴雨内涝预警预报系统。并运用该系统对发生在1999年6月24日—7月1日的连续暴雨造成严重城市内涝过程,以5种内河水位为初始水位条件,进行了历史反演,反演结果与历史描述基本相符,最大积水深度和位置基本一致,积水面积偏小。反演结果显示:本系统具备一定的暴雨内涝动态监测预报能力,对拓展城市灾害预报服务领域,提高城市暴雨内涝灾害监测、预报、灾害风险评估水平具有一定的参考作用。     

城市雨水径流计算模型

以福州市城区地表和明渠河道为主要模拟对象,结合福州市城区高精度地理信息、排水设施、排水运作方式等数据,建立福州城市暴雨内涝数学模型。利用该模型对福州市历史上3次典型降雨过程以及不同重现期降雨造成的城区内涝灾害进行模拟。对模型的模拟结果与实况积水进行评估表明,3次降雨过程的模拟与实况积水深度绝对误差小于10 cm的积水点分别占比为50%、78%、76%。模型对雨强较大的短时强降雨过程,模拟效果稍差,模拟积水比实况积水整体偏小;对长时间、雨强比较平均的降雨,整体模拟效果较好。利用模型对不同重现期降雨下福州市城区内涝灾害风险进行评估表明,模型能够客观反映不同重现期降雨过程下福州市城区内涝灾害风险分布。

     

利用最大降水量拟合福州城市内涝积水深度的误差分析

利用2015—2016年福州城区内涝和地面气象观测资料,分析内涝成因、最大降雨量与积水深度的关系,建立城市内涝积水深度拟合方程,并对拟合效果进行了检验。结果表明:1)导致福州城市内涝的突发性原因占26%,是城市管网等数据更新困难的主因,非突发性原因占74%;2)在3次不同天气系统的降雨量拟合结果中,雨季降水过程拟合平均绝对误差最小,午后雷雨天气降雨过程拟合平均绝对误差最大;3)对内涝积水深度负拟合值进行归零处理和阈值限定后,其结果均与实况相符;4)基于最新数据资料所得拟合值的误差更小。     

基于城市暴雨内涝数学模型的福州内涝灾害风险评估

以福州市城区地表和明渠河道为主要模拟对象,结合福州市城区高精度地理信息、排水设施、排水运作方式等数据,建立福州城市暴雨内涝数学模型。利用该模型对福州市历史上3次典型降雨过程以及不同重现期降雨造成的城区内涝灾害进行模拟。对模型的模拟结果与实况积水进行评估表明,3次降雨过程的模拟与实况积水深度绝对误差小于10 cm的积水点分别占比为50%、78%、76%。模型对雨强较大的短时强降雨过程,模拟效果稍差,模拟积水比实况积水整体偏小;对长时间、雨强比较平均的降雨,整体模拟效果较好。利用模型对不同重现期降雨下福州市城区内涝灾害风险进行评估表明,模型能够客观反映不同重现期降雨过程下福州市城区内涝灾害风险分布。     

基于GIS的西安城市强降水内涝预报预警系统

介绍西安城市强降水内涝气象预警系统的技术路线、原理及业务流程。该系统基于本地化的城市内涝仿真模型,以城区加密自动站、多普勒雷达降水估算、数值预报产品、主观预报等作为实况和模拟用的降雨边界条件,并结合西安市地理地貌特征、城市规划、排水系统特征、排水规则、防洪工程等多方面的非气象资料建立而成,具备一定的内涝动态监测预报能力,对拓展城市灾害预报服务领域,提高城市气象服务水平具有一定的作用。     

基于加权综合法的西安城市内涝灾害区划分析

用西安城区区域气象站降水资料,西安市区1∶10000地理信息资料,人口密度、房屋建筑面积、地均GDP等社会经济资料,采用加权综合法,从孕灾环境、致灾因子、承载体、防灾减灾能力4个方面分别进行内涝灾害的敏感性区划、危险性区划、易损性区划、防灾减灾能力区划,并使用重大内涝灾害天气过程实况资料进行临界值制定和综合分析,给出了西安城市内涝灾害区划.对已经业务化使用的“西安城市强降水内涝灾害预报预警系统”模拟的内涝积水分布情况,与内涝灾害区划的结果进行对比分析,表明加权综合法得出的西安城市内涝灾害风险指数区划较为科学、合理.     

引发南宁市内涝的暴雨及风场特征

利用南宁市区内中尺度自动站及本站人工站观测降雨资料,分析致涝暴雨的临界雨量。利用实况探空资料重点分析和探讨了环境风场分布与触发机制,得到有益结论,为准确预报、防御内涝灾害提供参考依据。     

基于设计暴雨雨型的天津城市内涝模拟研究

为分析不同设计暴雨雨型对天津中心城区内涝的影响,采用天津城市暴雨内涝模型水动力数学模型,以天津中心城区为研究区域进行城市内涝数值模拟。通过对2018—2019年天津市3次不同降水过程进行模型模拟效果检验表明,该模型具有一定的模拟精度。在此基础上,对不同重现期、不同历时、不同概率的时段雨型为降雨边界的内涝过程进行模拟,对比分析内涝积水总量、积水面积等模拟结果。结果表明：3种代表性设计暴雨雨型,短历时(6 h)且重现期较短(<10 a)的暴雨,强降水持续时间长,且峰现时间较早的雨型,积水总量及面积最大,而重现期较长的暴雨(≥10 a),强降水时段集中,峰值出现最早的雨型,积水总量及面积最大。12 h和24 h等长历时的降水,则规律相反。     

广州市城市内涝特征分析

基于水务部门排水管理中心的内涝灾情信息,运用统计学等研究方法,分析广州市城市内涝分布特征,结果表明:广州全市内涝点最多的是中心城区天河,最少的是郊区的从化.全年发生内涝次数最多的月份是5、6月,最少的月份是2、12月;全天最容易发生内涝的时间是08:00、13:00和19:00.内涝发生时对应的最大小时雨量主要集中在5...     

Numerical simulation of the impact of urban non-uniformity on precipitation

To evaluate the influence of urban non-uniformity on precipitation, the area of a city was divided into three categories (commercial, high-density residential, and low-density residential) according to the building density data from Landsat satellites. Numerical simulations of three corresponding scenarios (urban non-uniformity, urban uniformity, and non-urban) were performed in Nanjing using the WRF model. The results demonstrate that the existence of the city results in more precipitation, and that urban heterogeneity enhances this phenomenon. For the urban non-uniformity, uniformity, and non-urban experiments, the mean cumulative summer precipitation was 423.09 mm, 407.40 mm, and 389.67 mm, respectively. Urban non-uniformity has a significant effect on the amount of heavy rainfall in summer. The cumulative precipitation from heavy rain in the summer for the three numerical experiments was 278.2 mm, 250.6 mm, and 236.5 mm, respectively. In the nonuniformity experiments, the amount of precipitation between 1500 and 2200 (LST) increased significantly. Furthermore, the adoption of urban non-uniformity into the WRF model could improve the numerical simulation of summer rain and its daily variation.     

2003年淮河流域致洪暴雨的环流背景及其与大气热源的关系

利用NCAR/NCEP的逐日再分析资料和降水资料,分析了2003年夏季淮河流域致洪暴雨的环流背景及其与大气热源的关系.结果表明,2002-2003年的El Nino事件是本次暴雨的前期背景;南海地区的视热源和视水汽汇异常可能是副高偏南维持的重要原因之一.与2003年夏季相比较,6月21日-7月22日淮河流域为正的异常视热源和视水汽汇,并且二者的高值中心与该时段雨量中心位置基本一致.孟加拉湾地区的异常加热源在其西北侧强迫出的高层反气旋性环流有利于南亚高压在青藏高原、江南、华南地区维持,从而使得淮河流域位于高压北侧高空西风急流入口区南侧的上升运动区,有利于淮河流域强降水发生和维持,形成该流域洪涝.     

概论伊吾河洪水成因及其防御对策

根据伊吾河流域洪水类型及特点,分析了伊吾河暴雨的水汽来源、环流特征以及暴雨所形成的洪水灾害,并对伊吾河洪水的防御提出了工程性措施和非工程性措施。     

山东极端强降水天气环境参数特征

基于2012-2015年期间上海市多次明显强降水过程的逐时110积水报警数据(积水灾情)和气象站降水量数据, 分析降水和积水灾情两者之间的关系和时空动态变化, 建立了上海城市人口密集区强降水积水的阈值指标。结果表明:上海中心城区强降水积水的起始阈值为1 h降水量30 mm, 当中心城区1 h降水量在70 mm以上时, 积水会显著增多。上海区县人口密集居住区强降水的起始阈值为1 h降水量35 mm。降水积水的严重程度不仅与降水强度相关, 也与累积降水量和降水持续时间的长短有关。当2 h累积降水达到40 mm以上时, 也有积水灾情。积水灾情相对于降水有1-2 h左右的滞后期。

     

湖南省雨滴谱仪与常规降水观测对比分析

湖南省97个国家气象站自2017年开始陆续安装了雨滴谱仪,2018年1月1日起进行平行观测。为分析评估其探测降水量的准确性,选取湖南省12个国家站2018年雨滴谱仪观测资料和自动站翻斗雨量计小时降水资料,从总体观测误差、不同降水量级下观测误差和累积降水量观测误差3个方面进行对比分析,结果表明：（1）雨滴谱仪小时降水量和翻斗雨量计小时降水量存在显著的相关性,R2平均为0.94,其中南岳站R2最低为0.90,浏阳站R2最高为0.98,12个站的小时降水量绝对偏差均值为0.34mm;（2）当小时降水量Rh<1.0mm时,各站雨滴谱仪降水量较翻斗雨量计降水量平均偏大0.05mm,且平均差值绝对值均在0.2mm以下;当1.0mm≤Rh<2.6mm时,大部分站点雨滴谱降水量均大于或与翻斗雨量计降水量相当;当2.6mm≤Rh<5.0mm时,株洲和南岳站雨滴谱降水量较翻斗雨量计降水量明显偏小,武冈和娄底站雨滴谱仪降水量则明显偏高;当5.0mm≤Rh<8.0mm时,除株洲和南岳站外,其它各站雨滴谱降水量均大于或与翻斗雨量计降水量相当;当8.0mm≤Rh<16.0mm 时,除株洲和南岳站雨滴谱仪降水量偏小外,其他各站雨滴谱仪降水量均较翻斗雨量计降水量偏大;当Rh≥16.0mm时,雨滴谱仪降水量偏差明显变大,平均偏差绝对值达到3.570mm;（3）雨滴谱仪累计降水量和翻斗雨量计累计降水量变化趋势基本一致,除汨罗和南岳站外,雨滴谱仪累计降水量常表现为偏多。通过分析可见,湖南省雨滴谱仪雨量观测有较好可靠性,可为强降水监测预警、人工影响天气及降水数据订正等提供数据支撑。     

长江下游地区汛期暴雨气候特征分析

根据2008-2013年我国暴雨统计结果, 分析了6 a间我国暴雨分布情况、变化趋势和演变规律, 结果表明:我国年降水量分布总体趋势由西北向东南依次递增, 西南地区东部、江汉地区、江淮地区、江南地区及华南地区是每年暴雨的多发区域, 华南南部(尤其是海南)为显著的暴雨多发区, 年暴雨日数常常超过10 d。我国每年平均暴雨日数为217.5 d, 以6-8月为最多; 平均每年出现39次主要暴雨过程次数, 其中8次由热带气旋登陆引起, 约有58%的主要暴雨过程出现在6-8月, 以7月最多; 每年平均出现特大暴雨26站次, 以华南居多, 年最大日降水量介于336.1~614.7 mm之间, 主要出现在6-10月之间。每年遴选出的强度强、范围大、影响显著的10次重大暴雨事件均出现在5-11月, 其中以南方暴雨占多数。

     

长沙城市化进程对局地气候的影响

利用1961—2010年湖南省长沙及周边郊县共5个气象站的逐日气温、降水和相对湿度观测数据,在对各气象要素资料序列进行均一性检验和订正的基础上,以郊县站作为背景场,系统地分析了长沙城市化不同阶段对城市气候的影响。结果表明:受城市化的影响,近50年长沙市区地面气温及其上升速率远高于郊县的,城市热岛效应明显,热岛效应对市区年平均气温的增温贡献率达30%,且主要出现在20世纪90年代之后,四季中城市化贡献率的最大值出现在夏季,秋季和春季的次之,冬季的最小。50年来长沙市区和郊县年降水量差值序列呈显著增加趋势,长沙城市雨岛效应较为显著,且主要发生在春季和夏季,城市化带来的雨岛效应加速了长沙降水结构两极分化,使城市内涝发生的概率进一步增大。50年来长沙市区和郊县年平均相对湿度及其差值的变化趋势均不显著,就全年平均而言,长沙的城市干岛效应并不明显,但近20年来干岛效应显著增强;分季节来看,近50年干岛效应主要发生在夏季。     

近55年来中国10大水文区域干旱化分析

利用中国大陆2 400多个国家级气象观测站日降水资料和常规天气图资料,以1981—2010年30 a平均降水量分析降水气候态特征,统计2017年4—10月我国主要暴雨天气过程,概述各主要暴雨过程的重要影响系统、出现时段、范围及累计降水量。结果表明: 2017年4—10月我国共出现184个暴雨日、35次主要暴雨过程,其中20次出现在华南地区;暴雨日数和过程次数较近10 a (2008—2017)同期偏少。南方地区多次持续性暴雨引发流域汛情和区域洪涝,其中6月14— 17日广东陆丰累计降水量达586.4 mm,为该年单站暴雨过程累计降水量最大值;华西地区至淮河流域秋雨显著偏多,导致严重秋汛和次生灾害;该年极端降水频发,广东广州、吉林永吉、陕西榆林等多站日降水量突破同期或历史极值。2017年共有8个台风登陆我国,台风登陆时间和地点较集中,广东、福建等地多次遭受台风暴雨袭击。

     

北京地形和热岛效应对一次β中尺度暴雨的作用

针对2010年7月9日北京地区一次典型的β中尺度暴雨过程,利用常规天气观测资料、地面加密自动站资料、风廓线雷达数据以及VDRAS（Variational Doppler Radar Analysis System）提供的精细化分析资料,研究了本次过程中地形、热岛效应以及两者相互作用对暴雨的影响。研究表明：地形的抬升作用对暴雨有明显的增强作用,降水过程中有地形雨带的生成;降水前城区热岛效应明显,由此造成的风场垂直切变和边界层辐合为β中尺度系统提供了有利的触发和加强条件,边界层辐合线的位置对暴雨落区有一定的指示意义;降水在西部山前城区发生后低层偏东风与降水之间形成了明显的正反馈,是β中尺度暴雨得以维持和发展的重要机制。