基于三维激光扫描的堆积体滑坡变形机理及阈值模型试验研究

为分析白龙江流域舟曲段江顶崖滑坡的变形演化机理及其阈值,设计降雨条件下的大型堆积体滑坡物理模型试验,采用FARO FocusS 350三维激光扫描仪进行滑坡数据采集、处理,获取滑坡在不同降雨工况的点云模型数据,对比分析不同降雨工况下滑坡宏观及局部特征点的变化情况。研究表明：滑坡模型表面出现持续、快速、变化鲜明的整体变形特征,伴随出现滑坡模型中、前部横向、纵向的张拉裂缝,表明在非饱和渗流影响下,堆积体滑坡模型的基质吸力降低、孔隙水压力以及滑坡体重力荷载增加,导致滑坡模型临近失稳;根据滑坡模型宏观变形情况,其变形演化过程可划分为：初始变形阶段、等速变形阶段和加速变形阶段,3个不同变形阶段坡体宏观变形各自有其特点。通过对试验阶段的变形特征分析,设立了滑坡变形速率阈值,分别为0.01 m/h、0.02 m/h、0.2 m/h。基于三维激光扫描技术坡体监测,结合坡体变形宏观和局部分析的优势,在保证高精度监测、采集、处理的同时,得到坡体的整体变形和位移。     

Limits to scale invariance in alluvial rivers

Assumptions about fluvial processes and process–form relations are made in general models and in many site-specific applications. Many standard assumptions about reach-scale flow resistance, bed-material entrainment thresholds and transport rates, and downstream hydraulic geometry involve one or other of two types of scale invariance: a parameter (e.g. critical Shields number) has the same value in all rivers, or doubling one variable causes a fixed proportional change in another variable in all circumstances (e.g. power-law hydraulic geometry). However, rivers vary greatly in size, gradient, and bed material, and many geomorphologists regard particular types of river as distinctive. This review examines the tension between universal scaling assumptions and perceived distinctions between different types of river. It identifies limits to scale invariance and departures from simple scaling, and illustrates them using large data sets spanning a wide range of conditions. Scaling considerations and data analysis support the commonly made distinction between coarse-bed and fine-bed reaches, whose different transport regimes can be traced to the different settling-velocity scalings for coarse and fine grains. They also help identify two end-member sub-types: steep shallow coarse-bed ‘torrents’ with distinctive flow-resistance scaling and increased entrainment threshold, and very large, low-gradient ‘mega rivers’ with predominantly suspended load, subdued secondary circulation, and extensive backwater conditions. © 2020 The Authors. Earth Surface Processes and Landforms published by John Wiley & Sons Ltd     

A database for PGA threshold in liquefaction occurrence

Liquefaction exclusion criteria, based on peak ground acceleration (PGA) threshold value, are often included in seismic codes and recommendations. In this note, a rationale approach for setting the threshold is presented and a PGA limit of 0.09 g was found. This value is derived from a statistical analysis of the background data used to create some common verification charts for the liquefaction problem.     

中国东部降水的随机动力预测初步研究

利用一个具有门限的非线性随机动力气候模式,对中国东部江淮流域的降水进行了预报试验。结果表明：模式能对大范围环流降水作出较为准确的形势预报。还比较了海气耦合模式与外强迫模式的预报效果,表明耦合模式的预报效果略好于外强迫模式。     

山东夏季极端热事件变化特征分析

利用山东88个气象站1961—2019年夏季6—8月逐日最高、最低气温观测数据,分析了山东各地极端热昼、极端热夜、极端高温日三个极端热事件的时空演变规律和突变特征。结果表明：1）山东夜间出现极端热事件及白天和夜间同时出现极端热事件的天数增多、强度增强、占比增加。历年极端热昼出现天数和占比均呈不同程度的减少趋势,平均强度呈减小趋势,其中占比减少最明显;极端热夜、极端高温日出现天数和占比均呈不同程度的增加趋势,平均强度呈增强趋势。2）山东内陆和沿海地区各极端热事件变化差异明显。内陆地区极端热昼各指标减少、减小趋势更显著,大部分地区变化趋势通过了0.05的显著性水平检验,半岛南部和东部部分区域则有增加、增强趋势;中西部地区极端热夜各指标增加、增强趋势更显著,大部分地区变化趋势通过了0.05的显著性水平检验;中东部区域尤其是半岛地区极端高温日各指标增加、增强趋势更显著,大部分地区变化趋势通过了0.05的显著性水平检验。3）各极端热事件不同指标的突变情况迥异。极端热昼历年出现天数没有发生突变,平均强度在1970年前后发生突变,突变发生后,平均强度明显减小;极端热夜出现天数和平均强度均在1994年前后发生突变,突变发生后,出现天数明显增加、平均强度明显增强;极端高温日出现天数和强度分别在1994年、1973年前后发生突变,突变发生后,出现天数明显增加。     

CMIP5模式对辽宁省气温模拟能力及未来2℃升温阈值出现时间评估

利用全球气候模式、多模式集合和辽宁省气象观测数据,评估了不同典型浓度路径下19个全球气候模式和多模式集合对辽宁省气温变化模拟能力和可信度。结果表明:最优模式模拟结果优于多模式集合,具有较高的可信度。随着全球二氧化碳排放浓度增加,气温变化率和可信度呈增加趋势,首次达到2℃年份呈提前趋势,大部分站点出现在2011年之前,且出现年份越晚,升幅往往越高,反之亦然。大部分站点首次稳定到达2℃阈值开始年份在2022年之前,结束年份出现在2019—2026年,持续时间在13 a以下,开始年份均呈西早—东晚分布形势,结束时间和持续时间分布较均匀,且随着全球二氧化碳排放浓度增加,升温幅度呈上升趋势。不同典型浓度路径下各区域最高温、最低温和平均气温出现年份和变化特征均比较一致。     

Box-Cox正态转换在长江子流域极端降水气候事件判定中的应用

利用1961-2017年长江流域700个气象站点逐月降水资料计算长江流域9个子流域面雨量,采用基于Box-Cox正态分布转换后的百分位法对长江流域不同时间长度的极端降水气候事件阈值进行界定。结果表明,在数据序列长度发生变化的情况下,面雨量序列经Box-Cox正态转换后,计算得到的极端降水气候事件阈值的变化相较于常规百分位法明显减小,具有更为稳健的特性,从而使得相应极端降水气候事件个例的挑选更为稳定。根据该方法得到的阈值,对2018年汛期(6-8月)长江各子流域极端降水气候事件进行判定,岷沱江流域发生了极端多雨气候事件,而长江干流重庆-宜昌段、汉江及中游干流区间发生了极端少雨气候事件。     

基于卫星雷达等多源资料的短时暴雨预警

利用2017—2018年葵花卫星(Himawari)TBB亮温资料,计算最低亮温、亮温梯度、红外与水汽亮温差和低亮温区面积及其随时间变化率等特征参量,确定短时暴雨的卫星参数阈值,并融合了雷达参数阈值及过去1 h地面加密降水实况资料,采用指标叠加法判定监测区域内某一云团未来2 h能否产生区域性短时暴雨天气,并采用交叉相关法外推云团的移动,进而对强降水云团进行预警。对2019年几次暴雨过程预报检验结果是:预警命中率(POD)为80.6%~97.1%,平均为91.0%,临界成功指数(CSI)为77.2%~79.2%,平均为77.9%,所预警的云团未来2 h影响区域出现≥30 mm/h短时暴雨站数占全省短时暴雨站数的76.4%~96.2%,平均为85.2%,整体预警效果较好。     

局地自适应多级模式降水预报

近年来，我国对西北太平洋上的热带气旋的实时业务定位精度有了很大的提高，平均定位误差均在20－30km，美国在同一海区的定位误差也在这一精度水平上。值得注意的是，计算业务定位误差的标准是各国确定的所谓“最佳位置”，然而，该“最佳位置”并不一定能代表实况。事实上，我国和美国的“最佳位置”是有差别的，平均达54．4km，且存在明显的年际变化和地理分布特征。这意味着，我们可能过小地估计了业务定位误差。