用多组判别法作高原牧区雪灾等级预报

应用阿坝州气象局提供的1967-1996年各月雪灾档案资料,结合文献[1] 选用的长期预报因子,进行多组判别分析,最后得到高原牧区雪灾强度等级预报.     

1998年我国天气气候特点

１９９８年我国天气气候有如下几个主要特点：南方部分地区出现冬春汛,夏季长江、嫩江和松花江流域发生严重洪涝,秋季降水偏少,部分地区出现秋旱;全国年平均气温普遍偏高;生成和登陆的台风异常偏少;风雹天气接近常年;青藏高原出现罕见雪灾。     

RADARSAT数字图像积雪覆盖下地物解译方法

采用加拿大RADARSAT雷达数字图像,以新疆阿勒泰地区阿勒泰市、布尔津、吉木乃、哈巴河、福海5个县(市)为典型试验区,研究了积雪覆盖下雷达遥感图像地物解译的基本原理和几何纠正方法,比较分析了标准模式的地理参考高分辨率合成孔径雷达图像与经过亮度增强、边缘增强、图像增强、斑点压缩和纹理分析处理的图像上地物目视解译的特点,建立了积雪覆盖下雷达图像上耕地、水系、交通道路、居民地等与抗灾救灾密切相关的地物的解译标志。结果表明,可弥补可见光及近红外遥感积雪监测的缺陷,为雪灾发生区的救援决策提供科学依据。     

青海省雪灾气候预测的地气图方法

通过对青海省1960年以来全省各气象站的雪灾资料统计分析,结合青海省南部(下称青南)地区8月份的地气形势,发现二者之间有很好的相关：夏季地热涡和正鞍形场多对应冬季为重雪灾;地冷涡和负鞍形场多对应冬季为轻灾或无灾。春夏季上游的中强地震可加强冬季的雪灾。由此表明,利用地气图方法可以较好地预测青海省的雪灾。     

热带大气季节内振荡与2008年初中国南方雪灾的关系

利用热带大气季节内振荡(MJO)指数、向外长波辐射(OLR)资料和NCEP/NCAR全球逐日再分析资料以及中国南方地区降水资料,应用合成分析等探讨了MJO与2008年初南方雪灾的关系,进而从MJO角度研究雪灾过程成因。结果表明：雪灾过程中,MJO存在明显的东传现象,即由西太平洋向东传送至印度洋附近。伴随着MJO的向东传播,中国南方降水强度及集中区也在随之变化,MJO在一定程度上对雪灾过程有调制作用。通过对OLR的分析,表明2008年初中国南方4次异常降水(雪)过程受到了MJO两次东传的影响,第一次导致西太平洋副热带高压持续偏强,第二次导致南支槽活跃;副热带高压西侧偏南风带来的暖湿气流,以及南支槽带来的印度洋和孟加拉湾的暖湿气流不断向中国输送,为中国南方强降水过程提供了水汽条件。     

青海高原1961-2008年雪灾时空分布特征

利用青海高原45个气象站1961-2008年冬季（10月至翌年2月）和春季（3-5月）积雪深度资料,按照DB63雪灾标准分类的等级,并结合实际灾情研究了青海高原雪灾时空尺度、强度及发生频次等的变化。结果表明：近50年来青海高原除了特大雪灾发生频次变化趋势不明显外,其他等级的雪灾发生频次年际变化均呈现上升趋势。青海高原南部的玉树、果洛、黄南南部、海南南部及海西东部地区是雪灾发生的高频区,柴达木盆地和青海东部地区极少发生雪灾。雪灾发生频次从20世纪60年代到2008年呈现上升趋势。     

青海高原雪灾风险区划及对策建议

利用青海省50个气象台站逐日积雪深度资料、遥感监测积雪深度资料和牲畜死亡率资料,对遥感监测积雪数据进行了验证,证实遥感监测积雪数据能很好的反映青海积雪状况.利用积雪指标分析青海各地致灾强度大小.结果表明:青海三江源地区和祁连山区的部分地区致灾因子危险性最高,柴达木盆地的西部和东部农业区以及环湖的部分地区致灾因子危险性较低.通过分析积雪指标和牲畜死亡率的相关关系,确定了不同雪灾等级临界气象指标,对青海地区进行了雪灾风险区划.区划结果为:轻灾主要发生在柴达木盆地、东部农业区的大部和环湖的部分地区,这些地区发生轻灾的频率大都在50%以上;中灾和重灾在青海发生频率均不高,都在20%以下;三江源的大部尤其是囊谦、玉树和称多一带是特大雪灾的高发区,发生频率均在50%以上.     

青藏高原腹地1985年雪灾成因分析

分析了１９８５年１０月青藏高原腹地一次特大雪灾的地面气象要素场及卫星辐射场特征,并对生成重雪灾的原因进行了初步探讨。结果表明：此次雪灾的范围与过程,降水量≥８ｍｍ与积雪深度≥５ｃｍ的范围基本一致,雪盖的后延冷却效应较强,持续时间近５个月;卫星辐射资料的分析计算结果表明,地气系统净辐射收支中行星以照率起入导作用。１１月积雪中心区域各因子均达极值－行星反照率距平高达１６％,ＯＬＲ距平值减小－１４．６Ｗ     

基于RBF网络的新疆特重雪灾区最大积雪深度预测研究

新疆是我国积雪资源最丰富的区域之一,也是雪灾多发区之一,预测最大积雪深度,可以为雪灾的预警与防范提供参考和依据。本研究基于建立的雪灾灾损指数,确定了新疆特重雪灾区域;进一步聚焦特重雪灾区的8个县（市）,包括阿勒泰市、福海县、青河县、塔城市、托里县、沙湾市、尼勒克县和伊宁县,分别建立县域RBF网络模型,预测2021—2050年年最大积雪深度,结果表明：该模型可用于新疆特重雪灾区最大积雪深度预测,但预测精度仍有待提升;塔城市、尼勒克县将于2025—2029年连续出现最大积雪深度偏高事件,2039年青河县将出现最大积雪深度的极大值,因此应关注可能发生雪灾的年份与县(市),积极做好雪灾的防御工作。     

青藏高原东部雪灾的奇异谱分析

利用奇异谱分析等方法，分析了青藏高原东部冬半年1967－1996年雪灾的气候特征。结果表明：雪灾的总趋势是增加的，特别是后冬，这可能是对全球气候变暖的响应。雪灾指数周期集中在2．0－3．6a和5．4－7．5a两个时段。后冬雪灾在1985／1986年前后存在着由偏少向偏多的突变。利用SSA－MEM方法可以预报雪灾冬半年未来2a趋势，后冬未来1a趋势。