冰雪灾害造成森林乔木层C贮量损失评估与分析——以福建省长汀县为例

以因冰雪灾害造成森林资源损失较为严重的福建省长汀县为例,选取受灾乔木林为研究对象,结合实地踏查和典型抽样统计数据,评估森林乔木层C贮量损失并分析其主要影响因素.分析结果表明:冰雪灾害造成长汀县乔木林地受损面积达40 178.87 hm2,占灾前面积的19.1%;损失蓄积95.69×104 m3,占灾前蓄积的38.6%,折合成森林乔木层C贮量损失34.55×104 t,占灾前C贮量的41.4%,受损最为严重的四都、红山、古城等6个乡(镇、场)都靠近武夷山脉南麓;同一区域相同的立地条件下,针叶树种比阔叶树种受灾严重,松组和杉组C贮量相对损失比均超过阔叶树组的3倍,其中松组C贮量损失23.02×104 t,占总C贮量损失的66.6%,占灾前松组C贮量的65.0%;中龄林C贮量损失12.84×104 t,占灾前中龄林C贮量的56.6%,相对损失比最大,近成过熟林次之,幼龄林最小;海拔越高,C贮量损失比例越大,海拔450 m以上区域C贮量损失达30.15×104 t,占总C贮量损失的87.3%;迎风坡面和山脊西北侧的乔木林受灾相对严重,朝西、西北、北3个方向的C贮量损失20.11×104 t,占总C贮量损失的58.2%;位于中上部坡位的乔木林受灾相对严重,且坡位越高,C贮量损失越大.     

台湾“莫拉克”台风诱发山地灾害成因与启示

2009-07"莫拉克"台风在台湾岛内滞留大于40 h,受中央山脉地形以及西南季风的影响,形成"北部风强,南部雨大"的局面.本次降雨为台湾历年之冠,24 h降雨量1 825 mm,48 h雨量2 467 mm,逼近世界降雨极值.全台湾计有31个雨量站过程降雨量超过1 000 mm,23个雨量站超过1 500 mm, 15个雨量站超过2 000 mm,南部部分区域甚至出现6-10日累积降雨量超过其年降雨量情形.最大总雨量位于阿里山,2009-08-06-10累计雨量达2 884 mm.长时间持续强降雨,造成了大量的泥石流、堰塞湖、崩塌、滑坡、山洪等山地灾害.大量的崩塌、滑坡阻塞河道,形成了16处堰塞湖.这些灾害淤埋村镇,毁坏道路、桥梁、堤防、建筑、输电和通讯设施.由于道路交通受损,电力、通讯信号中断,使得许多村庄与外部隔绝,成为孤岛,救援设施与救援物资无法到达灾区,延缓救援进度.受灾较重的乡镇有高雄县甲仙乡、桃源乡、六龟乡、那玛夏乡、杉林乡,南投县鹿谷乡、信义乡、国姓乡,嘉义县阿里山乡、梅山乡、中埔乡,屏东县高树乡、三地门乡、春日乡,台南县南化乡,台东县金峰乡等.截至2009-08,造成全台共619人死亡、肢体74件、76人失踪,其中小林村和新开部落被完全毁灭.台风暴雨、陡峻地形和丰富的松散固体物质等自然因素决定了山地灾害形成的基本因素,高强度长历时的暴雨是直接激发因素,坡地过度开发、道路建设、河道不合理利用等人为因素则加剧了灾情.莫拉克台风暴雨灾害对人们的启示是合理确定开发度,科学利用土地资源; 确保山区溪流行洪空间,把防洪需求作为河谷地开发的限制条件; 注意环境保育,尽量减少工程建设对斜坡的扰动; 提高山地灾害预警标准,建立巨灾监测预警机制;进行灾害风险分析与管理,开展有机结合资源利用与减灾防灾的流域理性开发.     

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火箭人工影响天气技术;中国减灾需求与综合减灾——《国家综合减灾十一五规划》相关重大问题研究;黄河凌汛成因分析及预测研究;雷电灾害典型案例分析。     

昭平县近40年气候变化统计特征

根据平县气象局４０ａ资料分析,结果认为该县的气候无明显的变暖趋势,亦无明显的变干或变湿趋势,但无论是气温还是和水量均存在明显的年际振幅增大的现象。     

金沙江下游云南小江流域山地灾害综合区划

在分别完成云南小江流域泥石流危险度区划、滑坡危险度区划和土壤侵蚀强度分区的基础上,对小江流域山地灾害进行综合区划。结果为,共分为三个不同等级的山地灾害综合区:(1)一级(高危险度)山地灾害综合区,(2)二级(次高危险度)山地灾害综合区和(3)四级(低危险度)山地灾害综合区;无三级(中危险度)山地灾害综合区。其中一级(高危险度)区面积1 425.34 km2,有泥石流沟84条,占区划区域泥石流沟总数的60.0%,有滑坡137个,占区划区域滑坡总数的77.4%,土壤侵蚀强度以轻、中度为主;二级(次高危险度)区面积756.79 km2,有泥石流沟35条,占区划区域泥石流沟总数的25.0%,有滑坡34个,占区划区域滑坡总数的19.2%,土壤侵蚀以轻、中度为主;四级(低危险度)区面积863.20 km2,有泥石流沟21条,占区划区域泥石流沟总数的15.0%,有滑坡6个,占区划区域滑坡总数的3.4%,土壤侵蚀以轻度为主。     

2013 年汛期ECMWF集合统计量产品的降水预报检验与分析

2013年汛期ECMWF集合预报在江南、四川盆地和华北地区强降水过程中的表现如下：对江南和四川盆地强降水,概率匹配、融合产品、最大值、75%和90%分位数在大雨和暴雨预报中较确定性预报有明显正技巧,融合产品和90%分位数的技巧评分最稳定;对华北地区强降水,仅90%分位数在大雨预报中有一致的正技巧;上述统计量产品的中期预报技巧评分总体要高于短期预报,对四川盆地（华北地区）暖区强降水预报技巧评分总体要高（低）于对该区域锋面强降水预报技巧评分。根据概率匹配和融合产品各自特点,综合二者原理,设计出概率匹配-融合和融合-概率匹配两种新方案。结果显示,在暴雨和大暴雨降水预报中,融合-概率匹配的评分较融合产品有一定提高。     

福建省暴雨洪涝灾害风险评估与管理

利用安徽省1961—2016年81个国家级地面气象观测站雨量、2006—2016年1 162个地面自动观测站小时雨量、1961—2016年安徽省民政厅灾情和2006—2016年《安徽省气象灾害年鉴》收录的227个暴雨过程灾情数据,采取气候平均、广义极值、概率密度函数、百分位分布等方法,统计暴雨过程的持续天数、区域、范围、平均日降水量和小时雨量对暴雨灾害的影响,划分安徽省暴雨灾害预警等级。结果表明：（1）安徽省暴雨灾害预警等级可分为Ⅳ级（轻度）、Ⅲ级（中度）、Ⅱ级（重度）、Ⅰ级（特重）四个等级;（2）从Ⅳ级到Ⅰ级,暴雨过程的持续天数指标从1—4 d,范围指标根据暴雨区占区域总面积的百分比确定,从Ⅳ级的20%上升至Ⅰ级的80%;（3）根据暴雨过程的区域差异,将安徽分为沿淮淮北、大别山区及皖南山区、沿江及江淮之间三个区域,分别建立降水量与暴雨灾情的定量关系,并在每个区域设置相应的平均日降水量和小时雨量指标;（4）利用上述暴雨灾害预警等级,对1981—2018年安徽省致灾的149个暴雨过程进行回代检验,并将其用于2020年6—7月安徽省暴雨灾害预警,暴雨灾害预警发布周期为Ⅳ级（轻度）0.66~0.82 a、Ⅲ级（中度）1.15~1.90 a、Ⅱ级（重度）3.16~3.80 a、Ⅰ级（特重）9.5~12.6 a,符合安徽暴雨灾情实际,可以为气象部门启动暴雨应急响应提供参考。

     

长株潭城市化进程中极端降水变化特征

利用陕西省延安市12个气象站建站至2013年7月的降水资料和延安市降水引发的地质灾害资料,从1 h、3 h、6 h、12 h、日最大降水量、3 d连续最大降水量和月降水量等方面分析了延安市2013年7月连续降水的极端性和致灾特点。结果表明：延安市2013年7月全市平均降水量419 mm,为1 000 a一遇极端降水。过程累积地质灾害次数(D_L)和过程累计降水量(R_L)关系密切,两者关系可以用分段函数描述。延安市R_L＜137 mm时,无群发地质灾害;137mm≤R_L＜200 mm且日降水量(R_R)＜50 mm时,有群发地质灾害但较少;R_L≥200 mm或200 mm＞R_L≥137 mm且R_R≥50 mm时,群发地质灾害多。经济比较发达、防灾减灾能力较强的延安市宝塔区2013年7月降水量568 mm,超过1 000 a一遇,其R_L＜332 mm时,无群发地质灾害;R_L≥332 mm时,群发地质灾害多。