灾害性天气过程中气象要素小尺度水平梯度分析

利用深圳机场跑道两端气象观测资料,统计了气象要素年平均小尺度水平梯度变化,并选择4个典型灾害性天气过程,分析不同天气条件下水平梯度变化的特征.两站气象观测记录的年平均值在探测精度范围内是相等的,标准差、偏度系数、峰度系数等的变化一致.年平均水平气压梯度为0.0064hpa/km,温度年平均水平温度梯度为0.035℃/km,年平均水平风速梯度1.1×10-4/s. 飑线过程中水平气压梯度可达年均值的170倍以上,水平温度梯度最大0.6℃/km,风速最大相差8m/s,相当于5.3×10-3/s的水平风速梯度;强对流过程中气象要素及其水平梯度变化与飑线过程的基本一致;连续暴雨过程可以出现0.15hpa/km水平气压梯度、0.5℃/km水平温度梯度以及90°的风向偏差等稳定持续10小时的现象;冷空气影响期间0.1hpa/km的水平气压梯度可以持续30小时以上.     

深圳市人口分布的细网格动态特征

深圳是中国人口密度最高的城市,为应急处置自然灾害等突发事件,需要实时获取高分辨率的人口动态分布信息。本文利用基于移动基站的人口分布动态监测系统提供的时间分辨率1 h,空间分辨率1 km的人口密度信息,分析了深圳市人口细网格动态特征。深圳城市移动用户总人口是1082.59万人,平均人口密度5545人/km²,最高16.5万人/km²,超过5.0万人/km²高密度人口主要分布在商业中心、海关口岸、火车站和居民集中居住区。最高人口密度的数值与选择的网格尺度有关,1000 km²网格和1 km²网格之间可以相差18倍。在深圳50%的人口聚集在10%的空间范围内,60%的人口分布在海拔高度50～100 m的土地上;网格上的建筑密度、道路密度与人口密度线性相关,建筑密度增加1%,对应人口增加约1000人,道路密度增加0.01%,人口增加约2000人。城市总人口在一定时期内是相对固定,变化幅度在4%以内,逐日之间变幅在1%左右。深圳是个典型的移民城市,春节期间由于大量人口返乡或外出旅游,总人口净减少48%。本文选择9个典型网格分析人口日变化规律:海关口岸属于早高峰型,大量的出境、出行、出游人员在早晨8时前后集中;城镇集市区属于午高峰型;商业中心区属于晚高峰型,高峰前后每小时的净流入 (出) 人员可达2万人;居民区属于午低谷型,周末与周日相比各时段人口均偏多;政府行政办公和公共服务区,周末比周日人口明显减少,春节期间减幅75%;工厂区因错峰用电,夜间4时形成人口高峰;郊野公园春节期间人数不减反增;偏僻乡镇人口日变化振幅很小;农业区在上午9时形成人口低谷,与日出而作的传统习惯相对应。