AMSR-E土壤湿度产品在锡林浩特草地样区的精度验证

AMSR-E土壤湿度产品已逐渐应用于气象,农业等各个领域,对土壤湿度的研究,特别是干旱半干旱地区,有着重要的科研和现实意义.为了验证AMSR-E土壤湿度产品在锡林浩特草地的适用性,利用锡林浩特草地野外实验,在3 km×3km范围内,与同经纬度地面9个点的2 cm土壤体积含水量数据作产品精度验证.通过与降水量的比较,验证了AMSR-E土壤湿度产品的可靠性,通过与地面实测值的比较,验证结果表明,AMSR-E反演的平均土壤体积含水量与地面实测平均土壤体积含水量分别为13.3%和11.8%,两者土壤体积含水量的RMSE为3.7%.     

北京“7·16”暴雨诱发地质灾害成因分析

从2018年7月16日北京暴雨过程雨情和地质灾害灾情出发,介绍了此次过程的地质灾害气象预警及检验;并基于北京区域地质灾害易发度信息,结合多源融合定量降水估测(QPE)驱动CREST水文模型模拟径流量与土壤湿度特征、过程雨强特征,分析了北京本次地质灾害气象成因。结果表明,北京北部和西部处于地质灾害中、高易发区,区(县)小时累计面雨量达到50 mm以上易发生灾害,降水持续24 h后是地质灾害的高发时段,灾害常发生于雨强较大峰值后的15 h内;基于雨强-降水持续时间推求的地质灾害致灾临界雨量阈值对北京地区地质灾害气象预警有一定的借鉴意义;基于水文模型的北京区域径流量、坡面径流深、土壤湿度等水文过程要素模拟对预警也有较好的指导意义。     

黄河源玛多县退化草地土壤温湿度变化特征

利用青藏高原中部玉树隆宝湿地2015年7月-2016年7月的观测资料,分析了土壤冻结、融化前后土壤温、湿度和地表能量收支特征,结果表明：冻土持续时期为12月至次年4月,深层土壤的冻结较浅层土壤滞后,融化过程快于冻结过程,5-40 cm土壤全部冻结历时51 d,全部融化历时19 d。土壤体积含水量年变化幅度达0.6 m³/m³。冻结过程5-40 cm土壤体积含水量下降,融化过程5-10 cm土壤体积含水量升高。土壤冻结之后,感热通量白天的值升高,潜热通量白天的值降低,净辐射和土壤热通量均降低,土壤热通量日变化幅度增大。土壤融化之后,潜热通量、净辐射和土壤热通量白天的值升高。地表反照率、鲍恩比、土壤热导率和土壤热扩散率冻结后增大融化后减小,土壤热容量冻结后减小融化后增大。     

半干旱榆中地区最小有效降水量及降水转化率的研究

有效降水对于土壤水分的补充和农作物的生长来说是一个很重要的概念。通常认为大于5 mm的降水即为有效降水。但是有效降水的影响因素很多,在不同的地理环境和气候背景条件下,最小有效降水量也会有所不同。利用2006年6月—2011年3月兰州大学半干旱气候与环境观测站资料,从土壤湿度变化的角度出发,根据有效降水的定义,对甘肃榆中地区的最小有效降水量做了初步研究。通过分析该地区不同季节、温度和植被条件下不同土壤深度最小有效降水量,发现5、10、20 cm土壤层的最小有效降水量分别为4、5、8 mm。季节分布上,各层土壤最小有效降水量均为夏季最高,春季和秋季值较为接近。高温年的最小有效降水量高于低温年的值,生长季高于非生长季。在降水超过最小有效降水量并且量级较小时,随着降水量的增大,土壤湿度增量呈指数形式增大,这时降水的转化率也较高;而当降水达到一定量级时,超过了土壤的入渗率,水分以径流的形式损失,土壤湿度增量的变化率减小,降水的转化率也趋于一定值。0—20 cm土壤层降水转化率达到70%。     

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气象风险预警指标的确定是山洪灾害气象风险预报预警业务中的关键技术问题。采用前期影响雨量表征流域前期土壤含水量饱和度,并用四分位数法划分为4个等级;采用P-Ⅲ型频率分析法求得4个重现期(＜5、≥5、≥20、≥50 a)的洪峰流量以及山洪发生前5个时间尺度(1、3、6、12、24 h)降雨量;以洪峰流量的4个重现期分别表征山洪灾害气象风险预警4个等级(Ⅳ、Ⅲ、Ⅱ、Ⅰ级),基于信息扩散技术建立气象风险等级与流域前期土壤含水量饱和度、不同时间尺度降雨量的信息矩阵,即气象风险预警组合指标。利用淠河流域历史降水与流量极值资料,以及2003—2012年17次典型洪水过程气象水文资料,建立5个时间尺度的山洪灾害气象风险4个等级预警组合指标,并利用40组独立洪水样本,对不同时间尺度气象风险预警组合指标进行应用检验,总体预警合格率达到70%,表明该方法应用于山洪灾害气象风险预警是可行的。

     

四川省康定市泥石流灾害与降水预报阈值确定

通过对康定市历史泥石流灾害资料与历史气象降雨资料进行统计分析,揭示了康定市泥石流灾害与降雨的关系特征,并在此基础上,研制了康定市1h、3h降雨量诱发泥石流预警指标。结果表明：康定市境内各地均有发生泥石流灾害的可能性,东部地区是泥石流的高易发区。康定市境内泥石流灾害发生与当日降雨量、短时强降雨、前期有效降雨量关系密切。降雨量大且降雨强度强的月份（6~8月）易发生泥石流灾害。短时强降水的强度越大,发生灾害的风险越大,强降水出现频率最高的时段（19:00~02:00）也是泥石流高发时段。当降水强度<10mm/h和20mm/3h时,有出现泥石流的可能性,泥石流灾害气象风险等级为4~5级;当降水强度达到10~20mm/h、21~35mm/3h时,发生泥石流的可能性较大,风险等级为3级;当降水强度达到21~35mm/h、36~50mm/3h时,泥石流发生的可能性大,风险等级为2级;当降水强度>35mm/h、50mm/3h时,泥石流发生的可能性极大,风险等级为1级。     

咸阳30年土壤湿度变化特征及影响因子分析

利用陕西省咸阳国家一级农业气象试验站1992—2021年的土壤湿度资料,采用线性评估、回归分析等方法分析了咸阳30 a来土壤湿度在自然状态下的变化规律。结果表明：三个层次土壤湿度均呈现明显下降趋势,0～10 cm年平均土壤湿度的变化趋势率为-0.99%/10 a, 20～30 cm为-1.03%/10 a, 40～50 cm为-0.87%/10 a;各季节三个层次土壤湿度也呈下降趋势,其中春季降幅最大,其次为冬季、夏季,秋季降幅最小。0 cm土壤解冻有推迟趋势,平均变化趋势率-2.92 d/10 a; 0 cm土壤冻结有提早趋势,平均变化趋势率为-1.81 d/10 a。土壤湿度影响因子中,气压、降水量与土壤湿度成正相关,地温、气温与土壤湿度成负相关;某些年份在降水量增加的前提下,由于地面温度和地温增加的影响,也会造成土壤湿度下降。     

高寒草原不同量级降水对干旱解除的影响

基于2017年3月1日至10月31日逐日每10 min降水量和土壤体积含水率试验数据,分析不同降水量级不同处理对土壤体积含水率的影响,结果表明:(1)小雨仅能提高0～10 cm土壤墒情,且在遮挡率超过30%时,效果明显减弱,同时地表植被覆盖能在一定程度上提高降水利用率。(2)在土壤底墒较差条件下,中雨能改善对照区、遮挡率20%和30%处理下0～10 cm土壤体积含水率;在土壤底墒较好条件下,中雨能有效补充对照区、遮挡率20%、30%和40%处理下0～30 cm土壤水分。(3)大雨条件下,在对照区、遮挡率20%、30%、40%和60%处理下,0～20 cm土壤体积含水率均有明显增加,在20～30 cm土壤层对照区、遮挡率20%、30%、40%处理下增加亦比较明显,大雨能完全解除0～30 cm土壤干旱。(4)短时强降水对土壤水分的补偿十分有限。暴雨对提高0～20 cm土壤体积含水率非常明显,但对提高20～30 cm土壤水分含量不及大雨效果明显。(5)在对照区,0～10 cm、10～20 cm和20～30 cm土层有效降水量阈值分别为2. 5、7. 0和10. 0 mm。(6)特旱、重旱、中旱和轻旱条件下,0～10 cm土层干旱解除所需的最小降水量分别为21. 5、11. 7、5. 0、1. 4 mm,10～20 cm土层所需的最小降水量分别为32. 9、18. 6、8. 6、2. 7 mm。     

基于土壤温、湿度记忆性的土壤湿度预测方法研究

土壤温、湿度是陆面过程的重要参数,也是大气数值模式下边界条件的重要物理参量。由于土壤湿度的观测站点较少,土壤温湿度的空间资料较少,另外,土壤温湿度作为干旱预测的主要内容,需要知道未来时刻的土壤温湿度变化。因此,如何获得未来时刻土壤温湿度的时空变化具有重要意义。本文根据土壤湿度的记忆性特点,通过机器学习方法试图获得模式中土壤湿度的时空变化。采用卷积神经网络算法(Convolutional Neural Networks,CNN),考虑土壤温度对土壤湿度的影响,选取ERA5 0～7、7～28、28～100、100～289 cm深度层土壤温、湿度作为预测因子,对月、季尺度上土壤湿度变化进行预测。结果表明,本方法能提前6个月对土壤湿度进行可靠有效地预测;预测的浅层(0～28 cm)与深层(28～289 cm)土壤湿度平均偏差分别小于0.05、0.02 m³·m^-3;在湿润区,平均偏差基本在0.03 m³·m^-3以内,表现出较好的效果。本文的预测方法和结果,既可用于土壤干旱的预测,也可作为数值模式初边界场的形...     

基于分布式水文模型的小流域山洪预报方法与应用

降水是引发山洪灾害的最重要因素。本文应用2013年1月到2016年12月的全国山洪灾害数据、土壤含水量数据及历史降水量数据,分析全国及典型区域（云、贵、川、渝）的山洪灾害及暴雨时空演变特征,初步探讨了基于灾害前期1 h、6 h、12 h及24 h的降水与山洪灾害的关系,研究山区流域的暴雨特征及引发灾害的静态阈值计算方法,同时,结合灾害前期不同时段土壤含水量特征,以10~50 cm深度的土壤含水量推求雨量动态阈值,建立了山洪灾害动态降水阈值推求方程。同时,选取了一定数量的样本对该方程进行检验,结果表明,当灾害发生前一段时间的土壤含水量信息确定时,检验样本中对应时段的实测降水量的值大于本文建立的方程计算出的动态降水临界阈值的样本占总样本的73%以上,是较优的阈值雨量的判别方法。

     

四川省降雨灾情时空分布及其与雨量相关特征分析

利用四川省2002—2020年降雨灾情数据和156个国家气象观测站及5727个区域气象观测站逐日、逐小时降雨资料,分析四川省降雨灾情时空分布及其与雨量特征的联系。结果表明：四川省近年来降雨灾情数量增长明显,盆地西部、南部灾情数量最多,密度最大,凉山州和盆地东北部死亡人数最多。灾害主要发生在6—9月,灾情分布有从盆地东北部、南部向西部发展,最后到东北部的趋势。盆地在有大暴雨出现时灾害发生可能性最大,致灾频率50%以上,暴雨致灾频率20%～40%;攀西地区暴雨出现时致灾频率20%～30%;川西高原暴雨天气过程较少,大雨出现时致灾频率最大,为10%～30%。最大小时雨量盆地区在10 mm以下的灾害主要发生在盆南和盆东北,盆西在各个雨量等级范围内占比都较大,攀西地区灾害主要集中在10～40 mm,川西高原为20 mm以下。最大日降雨量小于50 mm的灾害主要分布在盆南,超过300 mm的主要发生在盆西北,50～100 mm以盆南和盆西南为主,攀西地区50～100 mm占比最大,川西高原为25～50 mm。     

鹰厦铁路降水诱发地质灾害概率预报模型及应用

降水是铁路地质灾害的重要触发因子,由于降水引发的地质灾害对铁路运输安全造成重大的经济损失。鹰厦铁路由于其特殊的地形及气候条件,使该线成为全国地质灾害发生较频繁、较严重的铁路之一。利用南昌铁路局2007—2012年辖区内的地质灾害资料,统计鹰厦铁路地质灾害的时空分布特征。根据不同降水类型造成的铁路地质灾害特点不同,进一步研究铁路地质灾害与降水的关系。引入10 min最大降水量、当日最大小时降水量、连续降水量和前20 d累积降水量等降水量因子,运用因子相关性分析和逻辑回归方法筛选对灾害发生贡献率较大的降水量因子,分区段建立鹰厦铁路地质灾害概率预报模型。运用该模型对2013年5月20—22日一次大暴雨过程诱发的地质灾害进行预报,预报准确率达86%,模型应用效果较理想,可为铁路安全气象服务工作提供技术支持。     

1979~2015年青藏高原低涡降水特征分析

为了研究青藏高原低涡降水长期特征,利用1979~2015年高原低涡数据集、依照高原低涡降水范围,匹配高原各站逐日降水信息,对高原低涡降水特征进行统计分析。结果表明,青藏高原低涡降水量呈上升趋势,大值中心位于西藏那曲地区,呈向东南凸出递减分布,并以夏季低涡降水为主,全年和夏季高原低涡降水量与总降水量均存在明显的正相关关系。安多站高原低涡降水呈下降趋势,但对年降水的平均贡献率高达三成;那曲站与托托河站高原低涡降水在总体上却呈上升趋势,递增率分别为0.2 mm/a和0.7 mm/a,其中那曲低涡频数与低涡降水强度的正相关系数达0.66,而托托河低涡降水占总降水的百分比却呈下降趋势。高原低涡日降水量等级主要以小雨为主,但中雨却是低涡降水量的主要贡献者。趋势分析发现高原低涡降水递增中心位于青海北部,递增率达到0.9 mm/a,次中心在西藏西南部雅鲁藏布江沿线地区;同时,高原低涡引发小雨降水基本呈全区一致增加趋势,中心位于西藏东北部和青海西南部地区;中雨降水上升趋势主要集中在西藏西南部、青海地区以及四川西部,其中青海南部存在较为明显上升中心区,下降趋势主要分布在西藏北部和东部。     

泸定县泥石流灾害特征及降水因子分析

泸定县地质环境条件复杂,新构造运动活跃,是泥石流灾害高易发区.在对前期多次泥石流灾害发生后的灾后调查了解的基础上,分析泸定县泥石流灾害特征,并利用历史地质灾害记录与历史气象资料,研究泸定县泥石流灾害发生与降水的关系.结果表明：（1）泸定县境内泥石流灾害不仅具有分布广、发生频率高、危害重等特点,而且,具有群发性、夜发性、周期性特征.（2）泥石流发生与当日降雨量、短时强降雨、前期有效降雨量关系密切;对6天及以下累积有效降水量36mm、8～10天累积有效降水量49mm、11～14天累积有效降水量101.6mm以上等前期降水条件较为敏感,前期有效累计雨量、天数增加,当日激发雨量、雨强逐步缩小,随着激发雨量增大、小时雨强越强,泥石流灾害将发生质变.当前期有效降雨不明显,泥石流爆发需要较强的激发雨量。     

青海南部冬季积雪和雪灾变化的特征

利用1961-2005年青海南部牧区气象台站观测的气温、降水、积雪资料,用气候诊断方法分析了该地区积雪等气候要素的年代际演变特征以及雪灾变化的成因。结果表明：20世纪60-90年代冬季青海南部牧区中雪和大雪出现的站次以及雪灾出现的站次有逐步增多的趋势,降雪量和地表平均积雪量每10 a分别增加1. 253 mm和8.246 cm,单站积雪量在海拔4100 m左右的高度上增加比较明显,其变化是由气候的年代际波动引起的。     

江西省土壤体积含水量对降水的响应特征

利用2017—2020年江西省36站壤土质地土壤水分观测站土壤体积含水量资料和降水资料,研究了江西省土壤体积含水量对降水过程的响应特征.结果表明:1)土壤体积含水量对不同类型降水过程的响应差异大,对于小于10 mm的降水过程几乎无响应,对10—25 mm的降水过程响应深度为0—10 cm,对25—50 mm的降水过程响应深度为0—20 cm,对大于50 mm的降水过程响应深度为0—60 cm.2)土壤体积含水量对降水的响应分为快速增长和平稳减弱两个阶段,在快速增长阶段土壤体积含水量先快速增长到最大值,然后缓慢下降,且增长阶段的持续时间小于减弱阶段的持续时间,增长过程和减弱过程不对称.3)响应过程的持续时间主要集中在1—9 h,其中3—6 h占比高达49％.