热带气旋灾害等级预评估方法初探

利用1982-2009年期间48个影响青田县的热带气旋全县灾情记录,选用相应过程全县经济损失占当年GDP的比例和死亡人数作为衡量热带气旋影响程度的主要因子,计算了每个历史过程的灾情指数;再以灾情指数为样本,以对应过程的全县过程平均雨量、过程最大雨量、日最大雨量、最大风速为因子,通过多元线性回归建立了回归方程,为热带气旋影响灾害预评估提供一种参考依据。     

基于GIS的台风灾害评估系统设计开发

台风是我国东南沿海各省夏秋季中经常遭遇的自然灾害。建立浙江1949年以来的历次台风数据库，并采用ArcGIS作为台风灾害信息及评估系统的平台，进行台风路径的自动生成；相关台风信息的综合查询；雨量等值线以及雨量、风速色块图的绘制与统计；灾害评估模型建立等功能。为灾情的评估和预报，以及为台风灾害的指挥决策提供科学依据。     

我国台风灾害成因分析及灾情预估

利用1980-2004年的台风基本资料,对我国台风(包括热带气旋、热带风暴、强热带风暴、台风、强台风和超强台风)灾害的成因进行了初步分析,结果表明:台风引起的大风和降水以及登陆台风的强度和登陆点位置等都是我国台风致灾的重要因素.综合表征台风灾情的ATDI指数和台风造成的直接经济损失与台风大风、降水、登陆台风强度及移速关系密切,而房屋倒损则主要与台风引起的大风有关,农田受淹则主要取决于台风降水.在此基础上,建立了综合表征台风灾情的ATDI指数以及因台风而倒损的房屋数、受淹的农田面积和造成的直接经济损失等的预估模型.对历史样本拟合和对2005年6个台风的独立样本回报表明:模型具有较好的预估能力,对台风灾害各等级的拟合和预估误差不大于1个等级的样本约占总样本数的83%～96%(完全准确的样本在50%以上).     

长三角地区台风危险性定量分析

台风灾害是影响我国最主要的自然灾害之一。由于地处西北太平洋西侧,长三角地区每年都会受到台风的侵袭。根据中国气象局公布的1949-2010年西北太平洋台风最佳路径数据,首先提取了影响长三角16个城市的台风最大风速数据,分别从台风影响频次、强度和最大风速极值分布的角度定量地分析了各个城市的台风灾害危险性,并通过对比分析得出了台风灾害危险性在长三角地区的分布状况。结果显示,台风影响频次和强度都呈现从东南向西北递减的趋势,综合台风影响频次、强度和极端台风重现水平,这16个城市可以划分为3个危险等级:"高危险"城市,包括台州、绍兴、宁波和舟山;"中危险"城市,包括杭州、上海、嘉兴、湖州、无锡和苏州;"低危险"城市,包括南通、常州、镇江、南京、泰州和扬州。致灾因子危险性定量评估是灾害风险评估中重要的一环,研究结果可供制定长三角地区台风灾害防灾规划参考。     

登陆中国台风灾害损失预评估模型研究

整理了2000-2008年登陆中国且灾情记录完整的34个台风案例,建立案例集;基于模糊数学法建立了台风灾害损失预评估模型。选择8项影响因子作为模型输入指标,利用层次分析法确定影响因子权重,计算案例集中每个台风的综合评价指数;通过对综合评价指数与受灾人口、农作物受灾面积及直接经济损失等典型灾情指标进行拟合;通过适当调整影响因子权重,拟合得出最优幂函数回归方程,从而实现对台风灾情的定量预评估。     

海南省台风特点与灾情评估时空关联分析

基于2014-2018年海南省气象、台风灾情及社会经济数据,构建海南省台风致灾因子指数与灾情评估指数模型,揭示两者的时空分布特征及关系。结果表明:近年来,影响海南省的台风主要集中在7-9月份,强度中等偏弱;各市(县)致灾因子指数数值在0.08～0.92之间,危险性最高值分布在北部的文昌、海口和澄迈县,西部和南部危险性较低。多年平均历史灾情指数数值在4.47～11.76之间,高值区位于北部的文昌、海口和西北的白沙县,南部损失较轻。历次台风灾情指数与最大日降雨量、极大风速、台风强度和台风持续时长等致灾因子的相关系数分别为0.88、0.74、0.63和0.55;历史灾情指数与致灾因子指数相关系数为0.76,二者呈现较好的相关性和空间一致性。     

气象灾害灾情评估指标研究与应用——以陕西为例

为了定量评估气象灾害造成的灾情,利用陕西1984-2007年气象灾害普查数据库,建立人员死亡率、农作物种植面积受灾率、直接经济损失率3个灾情因子评估指数并计算灾情综合指数,构建灾情因子和综合灾情年景定量评估指标,将气象灾情年景分为严重、较严重、一般、较轻和轻5类。利用建立的年景评估指标对陕西2008-2010年气象灾害灾情年景进行评估,应用到年度气候影响评价业务服务中。分析每种气象灾害灾情因子指数和灾情综合指数多年平均值,确定陕西危害度最大的气象灾害依次为暴雨、干旱、冰雹、连阴雨、气象地质灾害等。研究结果表明:陕西气象灾害造成的人员死亡率呈现减少趋势,多年平均值为3.23/百万,直接经济损失率变化趋势不明显,多年平均值为1.51%,农作物种植面积受灾率呈明显增加趋势,多年平均值为21.99%。     

基于GIS的台风灾害损失评估模型研究

由于台风灾害所造成的损失有些是无法用精确的数学模型来描述,其损失可能是一个区间值。为准确及时地了解台风灾害过程中可能造成灾害损失等级的大小,选择了降水量、降水强度、最大风速、经济易损性作为评价的指标。采用可拓分析方法,将评价指标及其特征值作为物元,通过计算综合关联度判断灾害损失的等级;建立基于GIS的台风灾害损失评估模型,以实现台风灾害的动态评估。     

基于多指标综合降水指数的安徽省暴雨灾害的时空演变

基于安徽省77个气象站点1973—2017年件暴雨事件的雨量、频次、强度、贡献率、持续性等特征,通过与实际灾情比对构建了的多指标综合降水指数,以此探求了研究区暴雨灾害的时空演变。主要结果表明：鉴于大暴雨累积量、暴雨最长持续日数、最大过程降水量与实际雨涝灾情统计数据的线性关联最好,由其构建了适用于研究区风险评估的暴雨灾害指数(RDI);基于RDI空间分布的年代际变化,安徽省暴雨灾害的高风险区域主要分布在江淮之间的大别山地区、长江以南的皖南地区、沿淮地区的西部;安徽省暴雨灾害呈现出一定的增强趋势,特别是呈现显著增加趋势的站点主要集中在沿淮地区;暴雨灾害等级与环流指数呈现出显著的时滞相关性,特别是前冬期西半球暖池指数的数值偏高表征着来年汛期安徽省高危害的暴雨灾害。     

30年来我国农业气象灾害变化趋势和分布特征

利用1979-2008年的统计数据分析了我国近30年来农业气象灾害的时间变化趋势和空间分布特征。结果表明:(1)1979-2008期间,我国农业气象灾害的灾情日趋严重,农业气象灾害总成灾面积和成灾比率都呈增加趋势;各类灾害中,旱灾和霜冻成灾面积和成灾比率呈增加趋势,风雹成灾面积和成灾比率变化不大呈略微下降趋势,而1989-1998年段水灾严重。(2)旱灾成灾面积在总成灾面积中所占比例最大(约占总成灾面积的1/2),其次是水灾(约占总成灾面积的1/4),再次是风雹,而霜冻成灾面积最小。(3)在区域分布方面,旱灾灾情华北地区最为严重,其次是东北,再次是西北;水灾和旱灾的轻重程度往往是一个此消彼长的关系,华中的水灾最严重,其次为华东、华南和西南;风雹灾情的轻重程度在我国的分布也有较强的区域性,华北、西北和东北是风雹的重灾区;霜冻分布各区域差异较小,西北和华中的灾情相对较重。     

基于多普勒天气雷达数据的台风灾害评估系统

台风是影响我国的主要气象灾害之一,多普勒天气雷达是研究灾害性天气形成机理、结构特征的最重要手段。为进一步提高台风灾害评估的准确性和及时性,基于先进的多普勒天气雷达探测技术及时获取台风过程中的降水量、降水强度、最大风速作为动态因子,选取相对高度、坡度、经济易损性作为静态因子,利用可拓理论建立台风灾害评估模型,以ARCGIS作为开发平台,开发了台风灾害评估系统,实现了台风灾害评估的可视化和实时评估,为台风防灾减灾提供及时的决策服务。     

广西台风灾害性大风的气候特征

通过对40年广西台风大风实测资料的研究,分析了台风灾害性大风的时空分布特征,探讨其成因机制,进一步分析了各种灾害强度大风和各灾害地区大风的月分布特征及台风路径的差异性。分析表明:广西台风灾害性大风的气候分布特征为东南多,西北少,是特定的台风流场结构与广西地理地形条件相互作用的结果,并与台风活动路径和中心风力有关。大中范围风灾的高峰值出现在7月,小范围风灾的高峰值出现在8月。桂西南、桂南沿海和桂中地区台风大风主要由1类路径的台风引起,桂东南和桂东地区则受1、2类路径的台风影响。40年内共有238个台风影响广西,其中148个造成大风,造成大风的台风中约10.8%造成15站以上大范围风灾。值得注意的是,造成大范围风灾的均为进入北部湾北部海面的强台风。     

改进的物元可拓模型在台风灾害预评估中的应用

以数值天气预报产品为信息源,选择降水量、降水强度、最大风速、经济易损性作为评价因子,建立了可拓模型,并进行了台风灾前的灾害预测性评估。针对物元可拓法在台风灾害预评估应用中的不足之处(当待评估的数据超出某一指标评价指标范围,其关联度函数就会出现无法计算的情况),对原有模型中经典域的量值作规格化处理和改变关联度计算,以海南岛的台风历史灾害数据为基础,建立了新的评估模型,并将GIS与评估模型结合开展实例应用,结果表明:该方法是可行性。     

福建省台风灾害时空变化分析

根据福建省灾害性气象年鉴和福建省气候影响评价资料,建立以县域为单元的福建省台风灾害数据库,运用Excel软件和M ap info技术,重建了1980~2005年福建台风灾害时空动态格局。研究表明:福建台风灾害年际变化总体呈波动上升趋势,年内80%左右集中在7~9月份,群发性强。空间上集中在沿海地区,灾情明显存在3个高值中心,即闽中的莆田、福清、长乐和平潭,闽南的漳浦、云霄和诏安,闽东北的霞浦和福鼎;致灾因子与灾情灾次比空间分布错位,体现承灾体脆弱性对台风灾害的影响。分阶段研究表明:台风灾害致灾因子变化不太明显,但灾情呈明显增强趋势,进一步反映环境不稳定性和承灾体脆弱性对台风灾害的影响机制。     

长三角地区台风灾害风险评估

中国长三角地区由于濒临西北太平洋,成为受台风灾害影响最严重的地区之一。结合灾害风险理论,将该地区16个地级市的140个县(包括一般县、县级市和市辖区)作为研究单元,对台风灾害风险进行了评估。选用台风大风和台风降雨等10个指标,采用主成分分析法计算了各县的台风致灾因子强度指数;选用各县2006年底人口密度、地区生产总值和第一产业产值占总产值的比例等3个指标,采用主成分分析法计算了其承灾体脆弱性指数;将致灾因子指数与脆弱性指数相乘,得到了各县的台风灾害风险指数,从而得到了风险等级图。该风险等级图揭示了台风灾害风险在长三角地区的等级分布状况,可以为长三角地区台风灾害防范策略的制定提供参考。     

上海地区洪涝致灾因子复合概率及未来变化分析

根据上海地区三阶段(1970-2004年,2020-2054年和2060-2094年)四要素(降水、吴淞口风速、太湖流域面雨量、吴淞口潮位)提取年极值时间序列,采用GEV分布首先开展"雨洪风潮"各致灾因子气候变化分析,结果显示:"雨洪风潮"各致灾因子年极值受气候变化影响均呈增加趋势;进而基于Copula联合函数中的三维变量的超越概率模型,计算"雨洪风""雨洪潮"和"雨风潮"三种"三碰头"联合超越概率,结果表明:未来气候变化时段相对于历史基期,上海地区"雨洪风""雨洪潮"和"雨风潮"三种三碰头概率呈增加趋势。洪涝灾害致灾因子同时发生的复合概率增加,预示着气候变化影响下上海地区防汛排涝安全存在更大风险。     

基于数值模拟的台风危险性分析综述(Ⅱ)——随机抽样模拟与极值风速预测

台风危险性分析是台风损失估计及防灾减灾的基础。对基于数值模拟的台风危险性分析所采用的随机台风概率模型、随机抽样模拟方法和极值风速预测进行了回顾与评述,包括台风关键参数概率模型及其相关性、台风路径模型、台风登陆衰减和海陆风速转换模型以及台风极值风速概率模型,并针对我国东南沿海地区台风危险性分析数值模拟采用的相关模型给出了相关建议。