长江-淮河流域短时暴雨洪涝灾害危险性预警评估及验证

洪涝灾害危险性预警分析是防灾减灾的重要基础,在灾害发生前进行预警,可以有效减轻灾害带来的影响。本文以2020年6—8月长江-淮河流域洪涝灾害为研究案例,首次利用前3天累计降水量(前期状态),当前时次土壤湿度(当前状态)和预测日降水量(未来状态)作为致灾因子,基于改进的层次分析法建立危险性预警分析模型。通过县域灾情信息验证表明,评估正确率达74.46%,遗漏率仅5.59%,评估结果与实际灾情吻合性好;同时对预警准确性和时相一致性进行评价,最大值(县内最高指数)的预警率达到81.6%;“特大型”暴雨洪涝灾害中的预警达到77.3%以上,且灾害在前3~5天危险性指数普遍提升,存在有效预警。本文方法对于长江—淮河流域短时暴雨洪涝灾害危险性预警有较好的准确性和可靠性,可提供防灾减灾决策依据。     

淮河流域夏季强降水的前期海表温度异常信号

利用NOAA海表面温度再分析资料及国家气候中心提供的淮河流域14个站月平均降水资料,采用合成分析、相关分析和EOF分解的方法,对分析期内淮河流域夏季强降水的前期海表温度信号进行研究.结果表明,1951-2015年淮河流域夏季平均降水距平百分率在1978年有一次明显的突变,其中,1978年之前为明显的减弱趋势,1979年...     

淮河流域水文非线性多水源时变增益模型研究与应用

基于传统时变增益模型(TVGM),进一步考虑地下径流退水,在传统TVGM只考虑单一地表水源的基础上,添加地下水源模块,对地表地下径流分别进行产、汇流计算,改进并提出了多水源TVGM,并将其应用于淮河流域蚌埠闸以上13个水文站控制的代表性子流域。结果表明:多水源TVGM既继承了传统TVGM以简单结构描述复杂水文非线性系统关系的优点,同时通过增加地下水源模块,大大提高了洪水预报的精度。13个子流域参数率定期和模型验证期中,传统TVGM分别有9个和7个子流域达到乙级洪水预报标准,而多水源TVGM分别提高到12个和8个,其中以大型流域和大水年改进效果尤佳。传统TVGM水量平衡系数为0.88,多水源TVGM提高到0.95,平均提高了7%。洪峰模拟相对误差也由传统TVGM的50%达标率提高到多水源TVGM的92.3%,整体提高了42.3%。因此,多水源TVGM能更好的应用于淮河流域洪水预报工作。     

2003年淮河流域大洪水的雨情、水情特征分析

利用地面加密资料，分析了2003年淮河流域6~7月降水的时空分布和气候统计特征以及降水雨情、水情特征，并与历史同期进行了比较。结果表明:2003年淮河流域梅雨期经历了7次强降水过程，降水总量和洪水流量都超过1991年同期，但低于1954年梅雨期；2003年淮河流域降水的突出特点是:雨带稳定、暴雨集中和突发性强；水情特点是:洪峰逐次递减；造成淮河流域全线超警戒水位的重要原因是:2003年春季降水偏多、7月份副热带高压位置偏南以及淮河中游下段河床剖面倒比降。     

淮河流域秸秆焚烧关键期主要大气污染物浓度时空分布特征

基于2015年6月淮河流域卫星遥感监测火点信息、环境空气质量监测数据和常规气象观测资料,利用ANUSPLIN和ArcGISKriging方法对气象要素和主要大气污染物浓度空间栅格化,分析了秸秆焚烧关键期内AQI和主要污染物浓度的时空变化特征及其与气温、相对湿度、风速等气象要素的相关关系。结果表明:秸秆焚烧关键期内,淮河流域城市AQI、PM10与PM2.5浓度均明显升高,且与卫星监测火点具有一定时空响应关系。在时间变化上,AQI、PM10与PM2.5浓度6月上中旬呈波动上升,6月下旬趋于回落;在空间分布方面,AQI、PM10与PM2.5浓度三者分布形态相似,总体上呈现"南低北高、两高一低"分布特征;期间AQI、PM10与PM2.5浓度与气温呈显著正相关,与相对湿度呈显著负相关,与风速的相关性不显著。     

淮河流域夏季极端降水频次空间分布的客观分类及其形成机理

本文基于1961～2016年淮河流域四省（江苏、安徽、河南、山东）逐日降水观测资料及全球大气再分析资料,利用K均值聚类、旋转经验正交函数分解对淮河流域夏季极端降水频次分布进行了客观分类,利用统计诊断和数值模拟的手段讨论了其相关环流异常和形成机理。结果表明:（1）淮河流域夏季极端降水频次的空间分布可客观分为以极端降水主要发生在淮河流域33°N以南地区的南部型,主要发生在32°～36°N之间的中部型,和主要发生在34°N以北的北部型这三种分布类型;（2）南部型极端降水频次分布与西北太平洋副热带高压异常偏西偏南有关,西北太平洋异常反气旋北侧的异常气旋性环流使得水汽输送停留在淮河流域南部,导致南部极端降水频次偏多。中部型对应淮河流域受鞍型场环流结构控制,导致中部极端降水频次偏多。北部型极端降水频次分布时,淮河流域处于反气旋性环流异常西南侧,偏南风将水汽输送至淮河流域北部,导致北部极端降水频次偏多;（3）南部型和北部型的极端降水频次分布相关环流异常分别受厄尔尼诺和拉尼娜相关海表温度异常所影响,而中部型极端降水频次分布的相关环流异常是巴伦支海/喀拉海海冰异常在欧亚大陆上空激发的自西北向东南传播的准定常罗斯贝波所导致的。     

Application of a Coupled Land Surface-Hydrological Model to Flood Simulation in the Huaihe River Basin of China

A hydrological simulation in the Huaihe River Basin（HRB） was investigated using two different models： a coupled land surface hydrological model（CLHMS）, and a large-scale hydrological model（LSX-HMS）. The NCEP-NCAR reanalysis dataset and observed precipitation data were used as meteorological inputs. The simulation results from both models were compared in terms of flood processes forecasting during high flow periods in the summers of 2003 and 2007, and partial high flow periods in 2000. The comparison results showed that the simulated streamflow by CLHMS model agreed well with the observations with Nash-Sutcliffe coefficients larger than 0.76, in both periods of 2000 at Lutaizi and Bengbu stations in the HRB, while the skill of the LSX-HMS model was relatively poor. The simulation results for the high flow periods in 2003 and 2007 suggested that the CLHMS model can simulate both the peak time and intensity of the hydrological processes, while the LSX-HMS model provides a delayed flood peak. These results demonstrated the importance of considering the coupling between the land surface and hydrological module in achieving better predictions for hydrological processes, and CLHMS was proven to be a promising model for future applications in flood simulation and forecasting.     

淮河流域大气环流型在冬季气温预测中的应用

应用Lamb-Jenkinson大气环流分型方法,根据由1970—2012年NCEP/NCAR逐日海平面气压场计算得到的环流指数,对淮河流域的环流进行分型。分析了冬季主要环流型和气温的分布特征及两者的联系,并以环流指数和主要环流型为预测因子,结合经验正交函数分解(EOF)方法和逐步回归方法,建立了淮河流域冬季气温距平的预测模型。结果表明,淮河流域冬季的主要环流型是东北风型、东风型、反气旋环流型以及东北风、东风配合下的反气旋性环流型,划分的环流型符合实际情况,这些环流型具有显著的年际和年代际变化特征。通过对预测模型进行后报试验和独立预报试验,表明该模型具有一定的预报技巧。     

淮河流域暴雨强降水的环流分型和气候特征

利用淮河流域1961—2009年39站逐日降水资料,通过趋势分析、EOF和REOF方法分析了近50年淮河流域暴雨的气候统计特征。利用NCEP/NCAR再分析资料和历史天气图资料,研究了淮河流域8个洪涝年份26个集中强降水过程的大气环流特征。结果表明:(1) 淮河流域年暴雨量多年平均在山东西部、江苏东北部以及河南南部有三个极值中心,REOF分析表明年暴雨量的空间分布可划分为4个分布型态:淮南型、中部型、东北型和西北型;(2) 淮河流域年暴雨量近50年来没有显著的变化趋势,但各分布型均具有明显的年代际变化,且存在明显差异;(3) 从上述26个集中强降水过程的大气环流形势中归纳出6类典型的环流型:梅雨型、江淮气旋型、江淮切变线型、暖切变线型、深槽型和台风北上型。      

2007年淮河流域大洪水的雨情、水情分析

利用淮河流域实测降水资料和水文资料,分析了2007年夏季淮河流域大洪水期间的降水时空分布、气候统计特征以及水情特征,并与历史同期进行了比较.结果表明,2007年淮河流域汛期强降水过程集中在6月29日至7月26日,强降水主要分为四个时段,淮河干流四次洪峰对应着4个强降水阶段,累积降水量越大,相应的流量越大,洪峰水位也越高.2007年汛期淮河流域平均降水量少于1954年,和2003年基本持平,但淮河中上游降水集中,降水强度大,持续时间长,从而导致了淮河流域出现1954年以来最大的洪水.