泰青威天然气管道临朐段水毁灾害分布特征与风险评价

对泰青威天然气管道临朐段地质灾害发育特征进行调查研究发现,临朐段地质灾害类型主要为水毁灾害,具体可分为坡面水毁、河沟道水毁和台田地水毁。野外地质灾害实地调查临朐段管道沿线共发现地质灾害15处,其中坡面水毁点6处,河沟道水毁点4处,台田地水毁点5处。采用定性与半定量相结合的评价方法对其进行地质灾害风险评价,结果表明: 地质灾害风险等级较高的有1处,占6.66%; 风险等级中等的有4处,占26.67%; 风险等级较低的有10处,占66.67%。根据管道沿线地形地貌、地质灾害发育密度、风险等级等因素,划分地质灾害中易发区61 km,低易发区10 km,管道沿线以地质灾害中易发区为主。最后,针对不同类型、不同风险等级地质灾害提出了相应的防治消减措施,为后期管道安全运营和风险整治决策提供了有效的技术依据。     

CCSM4模式对东北气温和降水的模拟及预估

利用东北地区162个气象观测站逐月气温和降水资料对CCSM4模式的模拟性能进行了评价,并预估了2021—2050年东北地区的气候变化情景。结果表明:CCSM4模式长期历史气候模拟实验模拟的1961—2005年月平均气温、降水量值能较好地再现东北区域年平均气温、降水量的空间分布形态,但气温模拟值比观测偏低,91. 4%站点误差在1. 5℃以内;降水中心比观测略偏北,全区平均偏多35. 18 mm。2021—2050年东北区域年平均气温呈增温趋势,高纬度地区的增温幅度明显大于低纬度地区,与基准年相比,RCP2. 6、RCP4. 5和RCP8. 5情景下全区分别偏高6. 00℃、5. 86℃和6. 42℃。年降水量分布呈东南向西北递减的形态,降水大值中心出现在东南部吉林与辽宁交界处,RCP2. 6、RCP4. 5和RCP8. 5情景下全区分别偏多15. 2%、3. 1%和2. 0%。     

多隐层BP神经网络在模式预报中的简化应用

EC细网格预报效果好,基本满足业务需要,在工作中被广泛应用。为进一步提升预报准确性,做好迪士尼园区的气象服务保障,选取2016年7月至2017年6月1年的2 m温度预报场,24 h预报时效的时间分辨率为3 h,72 h预报时效的时间分辨率为24 h,分别用回归分析法、S型和简化Line型BP神经网络法进行模式释用,与迪士尼气象站观测数据对比。结果表明:阈值为1℃时,对模式结果释用后,均方根误差减少了0.5℃到1.0℃,3—9 h和21—72 h预报时效的准确率由原来的50%和30%分别上升到70%和50%。采用S型多隐层BP神经网络误差最小,不同预报时效释用稳定性最高,同时该释用方法对t_(min)的预报特征把握更精准,释用效果明显优于对t_(max)的预报释用,但迭代计算耗费时间大幅增多,与预报效果的提升不成正比。简化Line型的BP神经网络通过8个半月的数据量和简单的网络模式,捕获了EC预报的特征,不但减小了计算量,大幅缩短了计算时间,而且预报结果也有显著提升,预报稳定性较好,具有广泛的业务应用空间。     

宁波地区空气质量及大气自净能力海陆差异对比

以镇海、奉化分别作为宁波沿海和内陆空气质量代表站。基于代表站2013-2017年污染物资料和2015年12月至2017年2月冬季激光雷达资料,对比分析宁波地区沿海和内陆站点的空气质量差异;利用NCEP的GDAS(Global Data Assimilation System)资料和ERA-Interim高分辨率再分析资料评估两地气溶胶来源及大气自净能力差异。结果表明:宁波沿海和内陆地区中度及以上污染主要集中于冬季,冬季首要污染物以PM2.5为主;镇海NO2浓度较奉化显著偏高,而两地PM2.5 和PM10 浓度差异较小。冬季镇海和奉化3km以下都存在消光系数大的气溶胶集中层,镇海3km内消光系数平均值较奉化偏高约40%。两地中度及以上污染时,镇海和奉化的气溶胶粒子主要来自宁波西北方向的内陆地区,比例分别为90%和63%,镇海地区其余10%左右来自近距离低空偏东气流的输送,而奉化地区有37%来自浙江西南部的短距离输送。冬季当宁波地区出现区域性优和中度以上污染时,浙江北部沿海分别盛行东北风和西北风,空气质量优时混合层内平均风速大于中度以上污染时。浙江省大气自净能力比值呈自西北向东南减小,宁波地区优等空气质量大气自净能力约为中度以上污染的 1.5倍。大气自净能力在不同空气质量等级下差异显著,可作为大气污染发生、发展和消退判定的参考依据。     

应用主成分构建的暴雨致灾能力评估指数及其应用

为了构建合理的四川暴雨致灾能力评估指数(简称:评估指数),本文对2008~2018年四川地区126次致灾性暴雨过程,选取刻画暴雨特征的8个降水量因子,利用总体主成分和阈值法确立因子的权重及阈值,由此建立了评估指数模型。经历史个例反演及预报个例的评估应用表明:(1)暴雨区域的平均雨量值,≥25mm/h的面积及大暴雨面积是影响四川暴雨致灾能力强弱的关键因子,利用主成分构建的评估指数较好的反映了历次暴雨过程的致灾能力,当指数达0.8以上时,一般对应着大型及以上暴雨灾害。(2)结合经济损失及气象灾害评估分级处置标准,将评估指数划为4个等级。基于此,利用每日08时和20时四川省气象台订正的0.05°×0.05°预报降水数据,输入评估指数模型计算未来3d的指数及对应的致灾能力落区等级空间分布。实际应用表明,评估指数模型对评估暴雨过程的整体致灾能力及具体的暴雨致灾能力落区等级分布有显著的实用性。      

降水相态转换机制及积雪深度预报技术研究

利用2014—2017年山西省地面和高空气象观测资料、NCEP/NCAR FNL再分析资料、山西及周边地区多普勒天气雷达资料,对山西冬半年雨转雪过程进行归类与分析,探讨地面气温在降水相态转换中的作用,提取降水相态转换的前兆信息。针对降雪过程,统计分析降雪量和积雪深度增量的关系,总结提炼积雪深度预报指标。最后,选取气候特征相似的两次雨转雪过程进行对比分析,揭示降水相态转换的物理机制。结果表明:(1)山西省11月发生雨转雪的站次最多,其次为2月。地面气温作为降水相态变化的重要指标,其与气候和天气(如冷空气强度和路径)特征、地理位置等有关。(2)山西冬半年积雪深度增量与降雪量比值约0.68 cm·mm~(-1),且比值随着气温降低而增大,因此存在明显的时空差异。(3)在雨转雪的不同时段,随着对流层低层降温,冰雪层厚度在总云层的比例有所增加,且云中固态凝结物下落路径缩短,使得固态凝结物在下落过程中融化概率减小,造成相态变化。     

中国东部夏季降水与气温的联合EOF分析

采用JEOF等方法分析中国东部夏季降水和气温的协同变化时空分布特征,结果表明:当时间系数为正时,第1典型场降水型态从北向南(下同)呈"++-"分布,气温表现为冷异常,500 hPa回归场在中纬度地区呈显著低压异常,SST回归场表现为太平洋海域呈西北-东南的分布;第2典型场降水呈"+-"分布,气温则呈"-+"分布;第3典型场降水分布呈中间型,气温场呈"-+"分布。     

2017-2018年冬季黑龙江省气温异常成因分析

2017-2018年冬季全省平均气温为-19.7℃,较历年同期偏低2.2℃,为1981年以来的第3位,仅次于2000年和2012年。本文利用NCEP再分析资料,对2017-2018年黑龙江省冬季气温异常成因进行分析,结果表明大气环流的异常是造成黑龙江省冬季气温异常偏低的直接原因。东亚季风环流系统表现为:东亚冬季风强度偏强,西伯利亚高压偏强,500hPa东亚大槽异常偏深。分析下垫面外强迫因素,2017-2018年赤道中东太平洋出现拉尼娜事件,分析显示拉尼娜事件发生可能导致冬季风偏强,从而也是造成全省气温偏低的主要原因之一。