山洪泥石流风险评估与风险管理理论与方法

针对山洪灾害防治研究工作中只关注暴雨-洪水的作用,忽视泥沙淤积导致的洪水-泥沙耦合致灾的问题,重建考虑松散固体物源储量空间异质性的影响因子体系,面向山区小流域复杂下垫面环境进行敏感性分析,利用地理信息空间分析、多重共线性检验计算影响因子贡献度指标,通过不同类型的贡献度-集成学习耦合算法对阿坝州5250条小流域山洪水沙灾害易发度进行识别,构建基于数据驱动的山区暴雨山洪水沙灾害早期识别方法。结果表明：山洪水沙灾害在空间上表现出一定的聚集性,影响因子特定区间对于灾害发生具有更高敏感性,部分影响因子对于灾害发生的敏感性规律具有相似性。阿坝州东部、中南部部分地区以及西北部少部分地区为高易发区,与固体物源累积高频区较为接近,洪水-泥沙耦合致灾概率相对较大,较低和低易发区主要分布在阿坝州西部和西南部地区,与固体物源累积高频区重叠度较小,洪水在致灾过程中起主导作用可能性相对较大。相对于山洪风险调查评估研究结果,基于数据驱动的山洪水沙灾害易发性早期识别结果的高易发区灾害密度更大,高风险覆盖度提高23.2—45.4个百分点。

     

降水引发的中国公路损毁灾害时空变化特征

基于中国干线公路灾情资料分析了降水引发公路损毁灾害的时间与空间分布特征,并对诱发公路损毁灾害的高程、坡度、高程差、断层密度、工程岩组等环境因子及最大小时雨强、强降雨发生频次、强降雨持续时间等降水因子采用信息量法进行了分析对比。结果表明:坡度、强降雨持续时间、高程差、断层密度、强降雨发生频次等因子对公路损毁灾害发生的影响作用最大。依据综合信息量将全国干线公路损毁灾害危险性划分为极高、高、较高、低和极低5个等级。经过检验,采用信息量法划分公路损毁灾害危险性等级能较好地反映公路损毁灾害的潜在空间分布,本文研究结果可以为公路损毁灾害预报预警及工程建设提供参考。     

国家级水文气象预报业务技术进展与挑战北大核心CSCD

近年来,国家级水文气象预报业务已经取得了明显进展,但与国外先进水平相比还有一定的差距。总结了近十年来国内外水文气象预报业务现状和技术进展,目前国家级的技术支撑状况和所面临的挑战,并提出未来发展计划。目前,水文气象预报技术主要是以基于统计学的致灾阈值模型和分布式水文模型等为主,结合大数据分析与人工智能的气象—水文—地质耦合预报模式将在水文气象预报中发挥重要作用。流域天—空—地基监测、水文气象灾害机理研究和多尺度分析是水文气象预报的重要基础;基于无缝隙精细化智能网格降水的水文气象预报技术及水文集合预报模式是水文气象预报的发展方向。     

基于逆推法和德尔菲法的地质灾害气象服务效益评估

地质灾害气象服务发挥越来越重要的作用,既有可量化的经济效益,也有不可忽视难以量化的、潜在的社会效益和生态效益。根据历年地质灾害调查与分析数据,运用逆推法结合德尔菲法,建立地质灾害气象服务效益评估模型,并根据已有研究及防汛经验对模型的系数进行量化。模型以地质灾害气象预报评分和灾害直接经济损失为输入,以防灾减灾效益值、防灾减灾效益百分率、气象服务直接经济效益、气象服务直接经济效益百分率为输出,可同时对各区域、各时间段的地质灾害过程进行气象服务效益分段评估,也可评估年度地质灾害气象服务效益。该模型在2017年地质灾害气象效益评估中表现良好,有一定指导意义。     

全国地质灾害气象风险精细化网格预报方法及其应用

降水是地质灾害的主要诱因。地质灾害气象风险主要是降水诱发地质灾害导致的人员伤亡、财产破坏和经济活动中断的预期损失;地质灾害气象风险度在数值上可表达为降水因子致灾概率、孕灾环境潜在危险度和易损度三者归一后数值的乘积。分析选取有效雨量代表降水致灾因子,分区建立有效雨量致灾概率拟合方程;通过下垫面环境信息量方法评价地质灾害潜在危险度;通过简易易损度模型评价地质灾害易损度,三者共同构建地质灾害气象风险预报模型和评价方法,应用精细化定量降水网格预报产品,建立地质灾害气象风险精细化网格预报试验,以地质灾害事件对照模型试验结果,表明地质灾害气象风险模型应用效果良好。     

北京“7·16”暴雨诱发地质灾害成因分析

从2018年7月16日北京暴雨过程雨情和地质灾害灾情出发,介绍了此次过程的地质灾害气象预警及检验;并基于北京区域地质灾害易发度信息,结合多源融合定量降水估测(QPE)驱动CREST水文模型模拟径流量与土壤湿度特征、过程雨强特征,分析了北京本次地质灾害气象成因。结果表明,北京北部和西部处于地质灾害中、高易发区,区(县)小时累计面雨量达到50 mm以上易发生灾害,降水持续24 h后是地质灾害的高发时段,灾害常发生于雨强较大峰值后的15 h内;基于雨强-降水持续时间推求的地质灾害致灾临界雨量阈值对北京地区地质灾害气象预警有一定的借鉴意义;基于水文模型的北京区域径流量、坡面径流深、土壤湿度等水文过程要素模拟对预警也有较好的指导意义。     

国家级水文气象预报业务技术进展与挑战

近年来,国家级水文气象预报业务已经取得了明显进展,但与国外先进水平相比还有一定的差距.总结了近十年来国内外水文气象预报业务现状和技术进展,目前国家级的技术支撑状况和所面临的挑战,并提出未来发展计划.目前,水文气象预报技术主要是以基于统计学的致灾阈值模型和分布式水文模型等为主,结合大数据分析与人工智能的气象水文地质耦合预...     

基于分布式水文模型的小流域山洪预报方法与应用

降水是引发山洪灾害的最重要因素。本文应用2013年1月到2016年12月的全国山洪灾害数据、土壤含水量数据及历史降水量数据,分析全国及典型区域（云、贵、川、渝）的山洪灾害及暴雨时空演变特征,初步探讨了基于灾害前期1 h、6 h、12 h及24 h的降水与山洪灾害的关系,研究山区流域的暴雨特征及引发灾害的静态阈值计算方法,同时,结合灾害前期不同时段土壤含水量特征,以10~50 cm深度的土壤含水量推求雨量动态阈值,建立了山洪灾害动态降水阈值推求方程。同时,选取了一定数量的样本对该方程进行检验,结果表明,当灾害发生前一段时间的土壤含水量信息确定时,检验样本中对应时段的实测降水量的值大于本文建立的方程计算出的动态降水临界阈值的样本占总样本的73%以上,是较优的阈值雨量的判别方法。

     

降水集合预报集成方法研究

基于TIGGE(the THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)资料,对中国气象局(CMA)、欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、美国国家环境预报中心(NCEP)和日本气象厅(JMA)的集合数值预报结果进行降水集成.采用算术平均法、TS评分集成法和BS评分集成法在我国东南地区进行降水集成,对比分析结果表明:基于TS评分的多模式降水集成无论在分区降水评分中,还是在东南地区的台风型降水和非台风型降水实例中,都有效地改进了大雨以上的降水预报效果;基于BS评分的集成方法和算数平均集成法预报效果次之.东南地区5个子区域的降水集成试验结果表明:各子区域基于TS评分集成后降水的平均绝对误差普遍小于基于BS评分后的降水平均绝对误差.广东东南和浙江北部区域基于TS集成后的降水TS评分值最优,浙闽沿海和广东西北部区域基于TS集成后的降水TS评分次之,处于中上水平.基于算术平均集成和BS集成的降水的TS评分值只有在广东东南区域表现出较好的效果.     

基于TIGGE资料的流域概率性降水预报评估

利用2008年7月1日至8月6日TIGGE-CMA资料存储中心的ECMWF、NCEP和CMA等业务中心1～10天的集合预报降水结果,结合淮河流域上游大坡岭—王家坝流域内19个站点的降水观测资料,对流域内的日降水预报效果进行了基于降水等级划分的确定性TS评分、概率性Brier评分以及考虑所有降水强度概率的百分位降水评估,并对2008年7月22—23日的强降水过程的预报效果进行了重点评估分析,探索了多模式概率预报降水面向流域的评估方法。结果表明,超级集合的TS评分和Brier评分优于单个中心的集合预报平均,集合平均由于平滑作用削弱了对长预报时效较强降水的预报能力;三套集合预报都体现部分成员具有捕捉实际降水的多种可能性;流域面雨量和单站百分位的分析表明:随着预报时效的延长,强降水的预报能力逐渐减弱,而超级集合由于考虑了更多的降水可能性,预报强降水的量级和空间分布同观测更为接近。