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。     

基于概率加权估计的中国极端气温时空分布模拟试验

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。

     

论河南\

致灾危险性评估是暴雨灾害风险评估与区划的关键。基于安徽省所有国家气象观测站及区域自动气象站建站至2020年逐日逐时降水量及地理信息等资料,采用信息熵赋权法确定单站暴雨过程四个特征量的权重,并计算出暴雨过程强度指数及年雨涝指数,运用百分位数法将暴雨过程强度等级划分为四级,依据海拔高度和地形变化,分别计算山洪和平原内涝的孕灾环境影响指数及致灾危险性指数,并将两者进行叠加,得到安徽省暴雨综合致灾危险性分布。结果表明：基于50%、75%和90%三个百分位数的安徽省暴雨过程强度指数的阈值分别为0.059、0.095和0.154;年雨涝指数呈现“南高北低”的空间分布,大别山区、沿江中西部及江南西南部较高,而沿淮淮北及江淮之间中部相对较低;山洪和平原内涝的孕灾环境影响指数与地形密切相关,大别山区和皖南山区山洪孕灾环境影响指数较高,合肥以北、沿江大部及江南东部平原内涝孕灾环境影响指数较高;根据风险就高的原则,将山洪和平原内涝进行叠加,得出融合山洪和平原内涝的暴雨综合致灾危险性分布图,高危险区主要位于安徽省西南部,而低危险区主要位于淮北北部、沿淮中西部及江淮之间中部。评估结果可用于全省气象灾害综合风险普查专项工作、实时气象防灾减灾业务服务以及规划计划、重大工程建设气候可行性论证等工作。

     

松花江流域夏季雨涝特征及变化

利用1961—2017年松花江流域月降水数据计算Z指数,分析松花江流域夏季雨涝的气候学特征和年代际变化特征,及与气候系统指数关系,得出结论:松花江流域夏季干流区雨涝发生最多(30 a中有12 a发生雨涝),其次是嫩江上游(11 a),小兴安岭山地区雨涝发生最少(7 a)。小兴安岭山地雨涝强度最大(平均2.1 a~(-1)),其次是第二松花江上游(1.8a~(-1)),张广才岭山地区(1.4 a~(-1))最小。松花江流域6月发生雨涝最多,8月最少;8月平均雨涝强度最大,7月最小。1961—2017年夏季和7月,嫩江下游雨涝减弱明显;6月小兴安岭山地区雨涝强度明显增强。松花江流域夏季的雨涝事件受前期大气环流和海洋因子影响。     

贵州区域性暴雨过程的定量化评估及气候特征

利用贵州省84个气象观测站点1961—2020年逐日降水数据,定义贵州省区域暴雨标准,构建了综合考虑暴雨过程持续时间、暴雨范围、平均暴雨量3个指标的贵州区域性暴雨过程综合强度评估方法和雨涝年景指数,分析近60a贵州区域暴雨过程次数、强度和雨涝年景指数等特征和变化。结果表明：贵州区域性暴雨过程共出现721次,平均每年12.0次,2015年最多达20次,1961年最少仅4次;区域性暴雨过程3—9月均可出现,6—7月最为集中,6月最多,3月最少;区域性暴雨过程以0.4次/10a 的速率呈弱的上升趋势,年际和年代际特征明显;区域性暴雨过程的影响范围多为6～19站,持续天数为 1～5 d,平均暴雨量多为60～80mm;强、特强暴雨过程呈显著增加趋势,较强暴雨过程呈略微增加趋势,一般性暴雨过程呈略微减少趋势;雨涝年景指数呈显著上升趋势,7个强雨涝年2014、2020、1996、1999、1995、2000和1991年均出现在1990年后。     

河南省雨涝灾害的影响,特征及减灾对策

从灾害学角度提出了雨涝灾害指数的定义，并建立了河南省４０年雨涝灾害指数序列。在此基础上分析了雨涝灾害的影响、特征，提出了减轻雨涝灾害战略和对策。     

华南前汛期雨涝强、弱年的确定及其环流特征对比

用区域性暴雨过程综合强度评估方法,在对1961—2010年华南前汛期逐场暴雨过程评估的基础上,通过定义华南区域雨涝强度指数(RWI),划分和确定了雨涝强、弱年,并对雨涝强、弱年的环流特征进行合成分析。结果显示:(1) RWI存在显著的年际变化和年代际变化特征。雨涝强度在1990s初以后呈现明显的增加趋势,雨涝强年明显增多。(2)雨涝强(弱)年,南亚高压偏南(北),副高位置偏西(东),欧亚中高纬500 hPa位势高度差值场自西向东呈现+ - +的波列分布,则有利(不利)于华南区域降水的发展和持续;(3)华南前汛期雨涝的强(弱)与大气低层来自华中—华南北部的偏北风输送加强(减弱)、高原东南侧的偏西风和经西太平洋—南海进入华南的西南风及水汽输送异常加强(减弱)有着密切的关系。而与来自孟加拉湾进入华南的偏南风及水汽输送强(弱)呈现反相关。(4)雨涝强(弱)年,冷空气活动频率较高(低),持续时间较长(短),强中心偏南(北)。且暖湿空气较早(晚)到达25 °N地区,并在30 °N以南地区维持时间较长(短),季风推进快(慢)。     

北京721特大暴雨极端性分析及思考(一)观测分析及思考

暴雨过程致灾危险性评估是暴雨灾害风险评估的基础和重要环节,可为气象防灾减灾提供重要技术支撑。利用孝感市7个国家气象观测站及120个区域气象观测站逐日、逐时降水量观测资料及地理信息资料,采用暴雨过程灾害危险性动态评估方法,对2021年8月12日发生于湖北省孝感市的一次区域性暴雨过程进行了致灾危险性评估。基于暴雨过程降水特征量分析,确定暴雨过程致灾因子,采用信息熵权法确定4个致灾因子权重系数,计算了暴雨过程强度指数;基于暴雨区下垫面特征分析,明确地形影响系数、水系影响系数为孕灾环境因子,并等权求和构成孕灾环境综合指数;暴雨过程致灾危险性指数由暴雨过程强度指数和孕灾环境综合指数加权构成,采用自然断点法将暴雨过程致灾危险性指数划分为5个等级,基于GIS绘制了暴雨过程致灾危险等级分区图,利用主要承灾体灾情数据验证了危险性评估结果的合理性。结果表明：(1)此次暴雨过程具有来势猛、短时降水量大、降水集中等特点,暴雨过程86.1%降水量集中在6 h以内,最大6 h降水量达50 a一遇,选取致灾因子时重点考虑短历时降水量;(2)孝南区大部、云梦县中部、应城市东北部、安陆市西南部为暴雨过程致灾高危险区,而较高危险区覆盖孝感市中部,这与暴雨强度及地形、水系河网等环境敏感性有关;(3)高和较高危险区对应暴雨灾情较重的区域,实际灾害等级达到“大型”灾害等级,致灾危险性评估结果反映了主要承灾体灾害损失实际。

     

青藏高原中东部极端降水的时空变化特征

伴随全球气候变暖,极端降水事件明显增多,造成的灾害损失日益增加。青藏高原作为全球气候变化敏感区域,开展该区域极端降水事件时空变化特征研究有助于提升高原气候预测和防灾减灾能力。利用1961—2017年青藏高原中东部68个气象站逐日降水观测数据,通过百分位阈值法和线性倾向估计法,结合极端降水指数,分析该区域极端降水时空分布及变化趋势,探讨不同等级降水对总降水量的贡献。结果表明：青藏高原中东部地区各极端降水指数总体均由东南向西北递减,东南部是总降水和极端降水高值区,但该区域对整体降水量增加的影响较小。近57 a来,各极端降水指数整体均呈增加趋势,总降水量及其强度、强降水量、1日最大降水量和连续5 d最大降水量增加趋势显著,强降水量气候倾向率大于特强降水量,且强降水量占比明显增大,而特强降水量占比略有减小,表明强降水量增加对总降水量的贡献更大。强降水量和强降水、中雨日数与总降水量及其强度的变化趋势空间分布基本一致,区域东北部为显著增加区,中雨、强降水日数及雨量的增加导致高原中东部总降水量和极端降水量增加。     

广东区域性暴雨过程的定量化评估及气候特征

利用1961—2017年广东86个地面气象观测站逐日降水资料,定义广东区域性暴雨过程的标准,构建了综合考虑区域暴雨过程持续时间、暴雨范围、最大日降水量和最大过程降水量4个指标的广东区域性暴雨过程综合强度评估方法,由此分析近57年广东区域性暴雨过程次数、强度、雨涝年景等特征和变化。结果表明:近57年来,广东共出现1211次区域性暴雨过程,平均每年21.2次,主要出现在4—9月,单次过程平均持续时间是2.3 d;广东区域性暴雨过程的次数和强度存在明显的月际、年际和年代际变化,次数最多出现在5月,强度最大出现在6月;广东雨涝年景指数以0.17/（10 a）的速率显著上升;强和较强等级的广东区域性暴雨过程次数呈显著增加趋势,较弱等级区域性暴雨次数呈显著减少趋势。评估得到广东强雨涝年有5年:2008年、2001年、1973年、1994年、1993年,其中有4年出现在1990年以后。     

10—11月海南省瓜菜苗期湿涝风险评估与区划

为了评估海南省冬种瓜菜苗期生长阶段容易遭受的湿涝灾害,基于1998—2011年海南省18个气象站气象资料、各市县西瓜、豇豆、辣椒、丝瓜4种冬种瓜菜产量及苗期湿涝灾情资料,以降水量、降水日数等因子建立主成分分析综合指标,通过灾情反演构建苗期湿涝致灾等级指标,结合孕灾、灾损和防灾能力进行瓜菜苗期湿涝灾害综合风险分析与区划。结果表明:瓜菜苗期湿涝危险性从西南至东北增加,轻度与重度湿涝风险概率分布趋势相反,苗期湿涝孕灾敏感性从中西部山区向沿海和平原地区增加,瓜菜苗期湿涝灾损风险和防灾能力分布存在差异,且不同瓜菜差异明显;4种瓜菜苗期湿涝综合风险总体分布趋势一致,从西南至东北地区风险等级加重,降水、地势、土地等因素综合导致东部和北部部分地区苗期湿涝的风险高。     

北京市暴雨积涝风险等级预警方法及应用

使用2007—2010 年汛期(6—8 月)北京市200 多个自动气象站逐小时降雨量数据、北京市政府防汛抗旱指挥部办公室每日发布的汛情通报、北京市暴雨积涝综合风险区划指数以及降雨量短时临近预警产品,对北京市出现的积水个例与同期降水强度进行相关统计分析,找出道路积水临界预警指标;基于北京市暴雨积涝综合风险区划指数和道路积水临界预警指标,建立暴雨积涝风险等级预警模型,制作暴雨积涝风险等级预警服务产品,该产品经2011—2012 年汛期(6—8月)试用表明,道路积水临界预警指标和预警模型均具有一定的参考价值。     

江西致洪暴雨天气特征分析与流域洪涝预报研究

在对1959～1990年的资料进行大量普查分析和统计的基础上,指出对流层中低层形势特征在江西致洪暴雨中的特殊重要性,分析了各个天气系统对形成致洪暴雨的作用,并根据中低层天气形势特征来分型建立致洪暴雨的预报模式。应用水文上降水产生流量过程线的变化原理,提出了仅用降水资料来推算流域洪涝指数,用量化指标来预报未来流域洪涝强度的研究思路和方法。该方法思路是利用流域内测站雨量计算出流域的有效综合面雨量(考虑了前一段时间内的逐日流域面雨量的不同贡献)。复核流量(或水位)等洪涝资料与流域有效综合面雨量的关系,最终确定出各级洪涝指数的流域有效综合面雨量的大小,确定洪涝等级。     

黎平双江电站水库暴雨洪水设计

该文选用参证站资料的方法,对黎平县双江电站水库1954—2021年近68 a来逐年最大日降水量采用PearsonⅢ型研究方法和贵州省暴雨洪水计算公式进行研究。结果表明：黎平双江电站水库年最大日降水量年变化呈上升趋势,2010年以后上升趋势较显著。暴雨洪水设计以H_1d=119.29 mm、C_v=0.47、C_s/C_v=3.5作为研究成果,防洪标准按50 a一遇的暴雨洪水设计成果为P=2.0%,日最大降水量=277 mm、洪峰流量=2509 m³·s^-1;洪水校核按500 a一遇的暴雨洪水设计成果为P=0.2%,日最大降水量=391 mm、洪峰流量=3905 m³·s^-1;消能防冲设计标准按30 a一遇的设计成果为P=3.3%,日最大降水量=252 mm、洪峰流量=2209 m³·s^-1。研究成果对黎平双江电站水库预防灾害性强降水、安全渡汛和水库优化调度、提高产能具有十分重要...     

化州暴雨气候特征分析及极端事件重现期计算

利用化州1959年以来的降水资料,对化州暴雨气候变化特征进行分析,在此基础上,研究极端降水的重现期,以期为化州市洪涝灾害的防范和风险管理提供一定的参考数据。统计分析表明,化州年暴雨日数与年雨量之间相关性较好,连续性暴雨多发生在龙舟水以及台风影响期间;暴雨日数、年暴雨量变化趋势显著;暴雨日数1964年发生了突变;暴雨日数、暴雨量存在11年的主要准周期;计算重现期,化州50a一遇的最大日降水量为395.2mm,100a一遇的最大日降水量为451.2mm。     

1961—2014年广东小时强降水的变化特征

利用1961—2014年广东32个气象观测站逐小时降水资料,采用线性趋势分析、Mann Kendall检验、功率谱分析、计算趋势系数等统计诊断方法,分析了广东小时强降水在年以及前、后汛期的气候特征及变化。结果表明,广东年、前、后汛期多年平均小时强降水的次数、强度、降水量和贡献率的空间分布均呈沿海向内陆递减。近54年来,广东平均小时强降水的次数、强度、降水量和贡献率在年以及前、后汛期的时间尺度上均为显著上升的趋势,与同期广东年暴雨次数和年降水变化不明显有明显差异。广东大部分测站小时强降水量均呈增加的趋势,其中珠三角增加最为显著。近54年来广东年和前汛期小时强降水次数存在3.7年和22年、后汛期存在3年左右的显著周期震荡。广东年和后汛期小时强降水次数在1993—1994年发生增加的突变,前汛期小时强降水次数没有突变发生。