城市暴雨过程对下凹式绿地设计参数的影响研究

为了探索城市暴雨过程对下凹式绿地设计参数的影响,使下凹式绿地的设计更为科学,根据城市暴雨产汇流过程,推导了下凹式绿地设计参数之间的关系,并以北京市大兴区一居民住宅区作为研究实例,对不同城市暴雨重现期、不同拦蓄率下的下凹式绿地设计面积、下凹深度进行了计算,结果表明,城市暴雨重现期对下凹式绿地设计面积影响最大,同时,城市暴雨重现期越长,下凹深度和拦蓄率对下凹面积的影响越大。研究结论可为城市下凹式绿地的设计应用提供参考。     

南昌昌北机场不同重现期的极端气温估算

为推算昌北机场不同重现期的极端气温,选取永修国家气象站作为参证气象站,通过建立机场站与永修站年极端气温回归模型,构建机场站长年代年极端气温序列,再利用极值Ⅰ型分布和皮尔逊Ⅲ型分布对参证站（永修站）实测序列和机场站构建序列进行拟合和拟合效果检验,结果表明：两种模型对相同重现期的温度拟合结果不一致,差异在0.1～1.1 ℃;对年极端最高气温的拟合,两个序列均以皮尔逊Ⅲ型分布的效果更好,对年极端最低气温的拟合,均以极值Ⅰ型分布的效果更好。以皮尔逊Ⅲ型分布拟合参证站实测年极端最高气温序列的结果作为昌北机场不同重现期年极端最高气温的推算值,极值Ⅰ型分布拟合机场站构建年极端最低气温序列的结果作为昌北机场不同重现期年极端最低气温的推算值。昌北机场10、30、50和100a重现期的年极端最高气温分别是39.6、40.5、40.9和41.4 ℃,年极端最低气温分别是-9.5、-12.0、-13.1和-14.6 ℃。     

风暴潮灾害风险评估研究综述

我国是受风暴潮影响最严重的少数国家之一,风暴潮灾害致灾机理的研究在过去几十年取得了极大的进展,而风暴潮脆弱性评估和综合风险评估还不能满足风暴潮灾害风险管理的需求.系统总结了风暴潮危险性、脆弱性、综合风险评估及其应用的研究进展,重点分析了典型重现期风暴潮估计、可能最大风暴潮计算、风暴潮物理脆弱性和社会脆弱性评估以及风暴潮风险评估及其应用的研究进展及不足,并对我国风暴潮风险评估急需解决的问题以及未来的研究重点进行了展望,指出了风暴潮灾害风险评估的模型化、系统化、定量化是未来风暴潮风险评估研究的发展趋势,风暴潮灾害的未来风险评估还需考虑全球气候变化以及海平面上升等因素的影响,而风暴潮灾害承灾体脆弱性的定量评价是风暴潮综合风险评估的重点和难点.     

利用风暴潮数值模式计算重现期风暴潮的一种方法

针对沿岸海洋工程重现期风暴潮计算,提出一种计算方案,利用风暴潮数值模式计算出工程点每年最大的风暴潮序列,然后利用该序列进行统计分析。通过对广东阳江市沙环案例计算分析,结果表明:该方法与传统方法相比,精度相当,但是对于无长时间序列验潮资料的工程点,特别对于附近也无长时间序列验潮资料的工程点,其重现期风暴潮的计算方法,具有很大优势,计算结果具有很好的参考价值。     

吉林省年最大风速的变化特征分析

利用吉林省1973—2008年共计36a来40个观测站的逐月最大风速资料,分析了吉林省逐年最大风速的变化趋势及概率分布特征,结果表明：吉林省逐月最大风速在4月份达到最大值并且年最大风速以4月份出现的次数最多;近36a来吉林省年最大风速为明显的阶段性下降趋势,年最大风速从1989年开始发生趋势突变;年最大风速值和最大风速50a一遇的极值重现水平自西北向东南逐渐减小。     

我国1小时雨强的时空分布特征

基于我国1991-2005年485站高时间分辨率的雨强资料,利用概率分布与统计检验等方法,分析了其时空分布特征,并将雨强分为>1mm·h-1、>2mm·h-1、>4mm·h-1、>8mm·h-1四个级别,探讨了各级别雨强的年平均发生频率、日变化和极端降水等问题.结果表明:雨强的日变化具有明显的地区差异,其中西南和华南地区日变化最为明显.1小时最大雨强50年和100年重现期初步估算值的空间分布形态具有一致性,高值区主要在东南沿海一带,其中百年一遇的1小时雨强达100～150mm·h-1.     

黑龙江省输电线路覆冰状况研究

本文利用31个气象观测站30a积冰观测资料分析黑龙江省的电线积冰现状,采用极值Ⅰ型概率分布计算了各重现期最大冰厚,对黑龙江省的冰区进行了划分,初步得出齐齐哈尔、富裕一带属于冰灾较严重的地区,其余为轻冰区的结论.     

四川省暴雨过程综合评估模型的研究及建立

利用1961-2013年四川省156个国家级气象观测站的逐日降水资料,按照暴雨过程的识别标准,统计得到851次暴雨过程。选取了4项适用于四川省天气气候特征的暴雨过程评价指标,依据历史重现期划分出各指标的等级标准,并利用欧氏距离函数建立了暴雨过程等级评估模型。为能全面反映整个暴雨过程的强度,构建了一个物理意义清晰的暴雨过程综合强度评估模型。该模型客观地考虑了4项指标的权重及其自身变率,对暴雨过程的描述更加科学。通过对历史暴雨过程进行评估分析,发现评估结果与历史灾害事件的记载在时间和强度上具有较好的一致性,评估效果理想,可满足四川省暴雨天气过程定量评估业务的需求。     

多变量干旱事件识别与频率计算方法

干旱持续时间久、影响范围大,时空连续性是干旱的基本特征,以往研究大多考虑单变量或双变量。通过给定阈值识别干旱斑块和判断两相邻时间干旱的连续性,提出了时空连续的干旱事件三维识别方法,用干旱历时、干旱面积、干旱烈度、干旱强度和干旱中心位置5个特征变量对一场干旱事件进行度量;提出了基于Copula函数的干旱历时-面积-烈度三变量频率分析方法。以中国西南地区为例,采用SPI(Standard Precipitation Index)干旱指标识别了近52年发生历时等于或大于3个月的干旱事件,一共78场,其中2009年8月至2010年6月最严重干旱事件的重现期为94年一遇。通过比较概率分布函数和Copula函数,表明在干旱频率分析时需要考虑干旱历时、面积、烈度3个特征变量。     

无震级上限累计b值及其回归确定方法

本文指出,目前地震危险性分析中广泛使用的用线性回归求取累计b值,然后用震级累计分布函数或概率密度函数确定地震重现关系的传统做法,理论上是错误的,实际上总是系统地高估b值,低估高震级部分的地震频次.研究区域本身的实际b值越小,回归时使用资料的震级范围越小,震级分档间隔越小,则上述系统编差越大.故对于震级上限较低的地区,若仅用历史地震线性回归求b值,由于能控制的震级下限较高,资料震级范围较小,回归所得的b值可明显偏高,从而导致地震危险性分析的系统编差.本文提出用无震级上限累计b值取代传统的有震级上限累计b值,并给出了回归求取无震级上限累计b值的实际方法.