LGM时期气候背景下中国区域植被变化对东亚夏季降水影响的模拟

利用CCM3/NCAR全球气候模式在21kaB.P.(2.1万年前)的末次盛冰期(LGM)气候背景下,对中国区域植被变化对夏季(6～7月)东亚季风降水的影响进行了模拟,结果表明： 在LGM时期气候背景下,植被退化会使得中国东南部夏季降水减少,其中东南沿海减少超过20mm,而在 100°E 以东的中国北方大部分地区降水增加,其中心值大于50mm,从而导致降水南少北多的现象,植被的这种影响可以从物理上得到解释。在LGM气候背景下,植被退化在暖季起着增温的作用,即通过影响地表热状况使夏季大陆增温,增强了夏季东亚大陆与其周边海域的热力差异,从而使夏季东亚地区的西南风增强,35°～45°N的北方地区对流层低层的空气辐合和对流层上升运动加强,伴随着在 30°N 以南的中国南方地区出现异常下沉运动; 同时,西南季风的加强也导致夏季在 30°～40°N 之间的华北地区低层水汽输送加大。在这些因子的共同作用下,中国北方夏季降水增多,而东南部降水减少。这些结果说明使用LGM时期中国区域不同的重建植被资料可以对东亚季风气候模拟产生一定的不确定性。因此,重建可信度高的东亚植被对于降低对气候模拟的不确定性是十分重要的。     

重庆市"5·29"暴雨天气过程诊断分析与数值模拟

在天气分析的基础上,利用非静力中尺度数值预报模式MM5和双向二重嵌套网格技术,对2004年5月29~30日重庆市暴雨天气过程进行数值模拟。诊断分析表明,高空低槽产生的冷锋云系发展东移是产生此次暴雨天气过程的主要大尺度天气系统,由高空槽诱发产生的中尺度涡旋是产生此次暴雨天气的主要中尺度系统。模拟结果与观测结果的对比显示表明,MM5中尺度数值预报模式能够成功模拟四川盆地东部的暴雨天气过程,同时揭示了高空槽东移过程中在重庆地区范围内产生的较强中尺度气旋性辐合和强烈上升运动促使了暴雨的产生。     

基于地质灾害易发程度分区的滑坡预报模型

利用1980～2006年重庆市山体滑坡个例,根据重庆市国土资源局对重庆市地质灾害易发程度等级区划对滑坡个例进行了分类统计.结果表明,降水对不同滑坡危险等级区域的影响是不同的,越容易产生滑坡的区域其前期降水对其的潜在影响越大.根据前期不同量级降水诱发的滑坡发生概率,拟合出了不同地质易发分区的前期降水对滑坡的贡献率指数方程和山体滑坡有效降水量方程,在此基础上建立起了重庆市不同地质灾害易发程度灾害区内山体滑坡预报指标模型,为开展重庆市精细化山体滑坡气象条件等级预报打下良好的基础.     

基于特定区域背景下的不同时空视角试题设计

时空关系是地理核心素养中综合思维的重要组成部分,培养学生的地理时空思维对于其理解地理事物形成和发展的区位条件及提高综合思维能力都具有积极的意义。通过以某一特定区域为背景,从区域的不同时空视角设计有针对性的试题,既能加强学生对相关区域地理特征的分析和把握,还能凸显出地理环境的整体性和差异性特征,从而有效培养学生的时空探究能力。     

重庆能见度特征分析及其与颗粒物浓度和气象影响因子的关系

利用重庆地区能见度及温、压、湿、风等气象资料和大气颗粒物浓度数据,对重庆能见度特征及其影响因子进行分析,采用神经网络方法建立能见度预报模型,分析比较了引入PM2.5浓度因子对预报模型的影响效果。发现：重庆地区能见度分布呈现西低东高以及长江沿线较低的分布特征;雾发生时的平均能见度低于降水时能见度也远低于剔除雨、雾后的能见度,表明低能见度受大气中水汽影响更大;雾在冬季比例明显增加,使得平均能见度在冬季明显降低,而6月和10月降水增多是导致这两个月平均能见度出现明显降低的重要原因;能见度日变化呈现单峰型,雾和降水高发时段与平均能见度低值区重叠,是造成夜间能见度低的一个重要原因;大气湿度、温度及颗粒物浓度都是影响能见度的重要因子,当相对湿度小于70%时能见度随PM2.5增加明显降低,当相对湿度大于70%时PM2.5对能见度的影响降低;在能见度的客观预报模型中引入PM2.5浓度因子的预报效果好于不引入该因子的效果,特别是秋冬季的预报效果改善明显。     

GRAPES与MM5模式对重庆特大暴雨的模拟预报对比分析

利用中国气象局的中尺度模式GRAPES和美国国家大气研究中心的MM5模式,对2004年9月初发生在重庆地区的特大暴雨过程进行了模拟预报。结果表明,GRAPES和MM5模式都较成功的预报出了此次降水过程。但是在降水中心的分布以及降水量级上与实况仍有一定程度的差异,GRAPES模式模拟出的总体落区略优于MM5,而MM5对降水量级的预报好于GRAPES。通过对环流形势的分析发现,MM5预报的垂直速度大于GRAPES的预报结果,这可能是导致降水量级差别的原因之一;通过对模式结果的初步诊断分析发现,两个模式对不稳定条件的模拟结果影响了他们对落区的预报结果。     

A Probabilistic Prediction Model for Heavy Rain-Caused Landslides in the Chongqing Region

Landslide (or rockslide) is a geological disaster that is mainly induced by strong precipitation, among a number of other natural inducing factors. Based on 1615 landslide cases, a statistical analysis is performed to find the relationship among the landslide occurrence time, rainfall 0-10 days ahead, and probability of landslides over the Chongqing region. The results show that 1) strong rainfall-caused landslides occur mainly on the day it rains or 1-2 days after the heavy rain, and as time goes on, the likelihood of the disaster reduces rapidly; 2) the heavier the rainfall, the closer the landslide time is to the precipitation time.A concept of "effective precipitation" is thus developed, and a categorical prediction model for heavy rain-caused landslides is established. Tests show that for categories III, IV, and V landslides, the model forecast accuracy arrives at 29.9%, 75%, and 100%, respectively. This indicates that the categorized probabilistic prediction can serve as a warning for the landslide prevention and mitigation.     

TOPMODEL模型在重庆市开县温泉小流域径流模拟中的应用研究

以重庆市开县温泉流域(984km2)为研究区域,利用自动雨量站资料作为TOPMODEL(TOPography based hydrological MODEL)降水一径流模型的输入,以08:00 BST观测的流域出口流量作为模型率定的依据,探讨了用小时面雨量和08:00流量资料和TOPMODEL水文模型进行小流域流量模拟的可行性.结果表明,以08:00流量为依据对TOPMODEL水文模型进行率定后,模型效率系数达到0.872.结果表明,TOPMODEL在所研究的流域基本上是适用的.此工作是自动雨量站资料、天气雷达定量测量降水产品等用于小流域山洪预报的基础工作之一.     

芦山地震重灾区崩塌滑坡易发性评价

2013-04-20 T08:02,四川省芦山县发生7.0级大地震,地震诱发了大量的次生山地灾害.在芦山、宝兴、天全三个地震重灾县6651.35 km2的区域内,采用震后遥感影像解译并结合野外调查的方法,共解译出1379处崩塌(含落石)滑坡.应用GIS技术,建立了芦山地震诱发崩塌滑坡灾害及相关地形、地质空间数据库,分析了岩性、断层、地震动加速度、高程、坡度等5个因素与崩塌滑坡分布的关系,应用崩塌滑坡数量百分比这一标准来分别衡量每个因素中各个级别对崩塌滑坡的影响程度;然后使用层次分析法对这5个参数进行权重分析;在GIS平台下对这些参数进行综合分析,以此将研究区内的崩塌滑坡按易发程度分为极高易发区、高易发区、中易发区、低易发区4类,极高易发区与高易发区面积约2149.89 km2,占研究区总面积的32.32％.     

西南地区秋季干旱的年代际转折及其可能原因分析

采用1961~2012年中国气象局753站降水和温度资料、NCEP/NCAR全球大气再分析资料、NOAA海表温度资料等,应用观测统计分析和全球大气环流模式NCAR CAM5.1数值模拟,基于标准化降水蒸散指数(SPEI),对我国西南秋季干旱的年代际转折及其可能原因进行了分析。观测分析结果表明:(1)西南秋季干旱的主要分布型为全区一致型;西南秋季SPEI在1994年发生年代际突变,突变后(前)为偏旱(涝)期。(2)西南秋季偏旱期的主要环流特征是,西太平洋副热带高压位置偏西、面积偏大、强度偏强,南支槽偏弱,西南地区存在下沉运动。(3)热带东印度洋-西太平洋的海表温度年代际升高对西南秋季SPEI在1994年发生年代际突变有重要作用,该关键海区海表温度异常升高,一是会使秋季西南地区500 hPa高度场偏高,南支槽减弱;二是产生偏强的Hadley环流,使得我国西南地区存在下沉运动;三是会在西太平洋激发气旋性环流,使我国西南地区被偏北气流控制,削弱了向我国西南地区的水汽输送,容易造成该地区的秋季干旱。应用NCAR CAM5.1全球大气环流模式进行了关键海区海表温度年代际变化的敏感性试验,验证了观测分析结果,即秋季关键海区海表温度年代际升高对西南秋季年代际变旱有重要作用。