四川省暴雨过程强度及损失评估方法研究

利用1961—2015年四川省逐日降水资料、典型年份各区县暴雨灾情、GDP、人口和耕地面积资料,采用加权求和法建立基于归一化的过程降水量、最大日降水量和过程持续天数的暴雨综合强度指数及等级标准;基于经济损失率、人口受灾率和作物受灾率指标,采用灰色关联法确定灾害严重程度;利用相关分析法分别建立基于暴雨综合强度指数和基于暴雨灰色关联度的灾害损失评估模型,分析了各地不同重现期暴雨可能造成的经济损失率。结果表明:暴雨综合强度指数能够较好地揭示不同强度等级暴雨的时频和空间分布特征,暴雨过程造成的损失与暴雨综合强度指数和暴雨灰色关联度均显著相关,两种损失评估模型的拟合与试评估效果均较好,5 a一遇暴雨的经济损失率多在3%以下,50 a一遇暴雨的经济损失率多在3%以上,盆地北部和西部山区在5%以上,局地可达7%～9%。     

陕西省区域性暴雨过程综合评估方法研究

利用逐日降水量资料对陕西省1961—2010年区域性暴雨过程特征进行了分析。选取暴雨过程平均雨量、最大雨量、暴雨覆盖范围及持续时间等单项指标,采用等权重技术方案构建综合指数计算模型。利用重现期和百分位两种方法确定区域性暴雨过程综合评估指标阈值,并对2011年暴雨过程进行了评估定位,结果比较客观,方法简单可行,便于业务应用。     

长江中下游沿江地区暴雨过程综合评估模型及应用

选取长江中下游沿江地区87个站点,利用1957—2007年中国高密度台站地面日降水资料,对长江中下游沿江地区暴雨过程的历史资料进行统计分析,建立长江中下游沿江地区暴雨过程综合评估模型。首先选取平均降水量、降水强度、覆盖范围和持续时间4个指标,并对每个指标进行了正态化转化或Г分布拟合,然后利用相应的分布概率密度函数的反函数确定数年一遇的概率等级作为等级标准,将长江中下游沿江地区的暴雨过程划分为5个等级,最终运用权重分析法建立了暴雨过程综合评估模型。应用此模型对1999年6—8月的5次暴雨过程进行了试评估,结果表明,该模型评估效果较好,可以在实际业务中应用。     

暴雨洪涝受灾人口与雨涝危险性指数关系模型研究

建立可监测、可预报的雨涝危险性指数与暴雨洪涝受灾人口的关系模型,对暴雨洪涝灾前、灾中、灾后人口受灾情况快速评估具有重要意义。以湖北省为例,利用小时降水、日最大降水量、累积降水量与暴雨持续天数等气象资料以及水系、高程等孕灾环境资料,构建了雨涝危险性指数。结合历史洪涝受灾人口资料,建立基于雨涝危险性指数的暴雨洪涝受灾人口灾损曲线。按照重现期划分雨涝危险性等级,并通过计算不同重现期雨涝危险性指数的致灾阈值,建立危险性等级与受灾人口的定量关系模型。结果显示:(1)湖北省暴雨高危险区主要位于江汉平原以东,其次是鄂西南南部、江汉平原南部。(2)通过历史暴雨过程受灾情况比较,包含小时雨量和孕灾环境的雨涝危险性指数更能呈现暴雨过程的受灾程度。(3)湖北省暴雨洪涝受灾人口与雨涝危险性指数呈幂函数关系,年及暴雨过程实际受灾人口与拟合受灾人口的相关系数分别达0.800和0.891。(4)利用5 a、10 a和20 a三个重现期将雨涝危险性指数划分为三个等级,当雨涝危险性指数超20 a一遇时,预计受灾人口将达12万人以上。     

基于宽带网的天气雷达实时监测系统

为了加强重大暴雨过程的快速评估工作,利用逐日降水资料对吉林省1951～2004年明显暴雨过程特征进行了分析,建立了反映明显暴雨过程程度的3项单项指标及综合评估指数,在此基础上对明显暴雨过程的评估等级进行了划分.利用综合评估指数序列的峰度系数和偏度系数对综合评估指数进行了正态性检验.由于综合评估指数符合正态分布,给出了其异常气候重现期评估指标.利用明显暴雨过程的评估等级指标以及异常气候重现期评估指标对2005～2006年的明显暴雨过程进行了评估.结果表明,该方法实用可行,可以满足快速、及时评估等气象服务的需求.     

重大暴雨过程评估方法在兴安盟的应用

利用兴安盟1961—2008年5—9月区域性暴雨历史资料,分析了兴安盟明显暴雨过程的气候分布特征,然后利用暴雨过程的平均降水量、降水强度和覆盖范围3个指标,将3个指标分别无量纲化后,采用等权重技术方案建立综合指数计算模型,计算兴安盟逐年重大暴雨过程综合指数,对综合指数进行历史排位,查出暴雨过程的历史重现期,从而对某一重大暴雨过程进行评估定位。     

海南省区域性暴雨过程综合强度评估方法研究

利用1961-2014年海南省逐日降水量资料和4个暴雨过程评估单项指标,采用百分位法建立分项等级评估指标,再分别利用等权重法和百分位法建立区域性暴雨过程综合强度的定量评估模型和确定综合强度等级划分标准。利用该模型对海南省历史上发生的不同等级区域性暴雨过程进行了检验,并对2015年夏、秋季和2016年夏季的9次区域性暴雨过程进行评估应用检验。结果表明:综合考虑区域性暴雨过程的极端强度、持续时间和影响范围等不同指标构建的区域性暴雨过程评估模型,可以较为客观和全面反映海南省区域性暴雨过程的综合强度,并能实现对当地区域性暴雨过程的逐日滚动评估,可较好地满足当地区域性暴雨事件快速、准确评估的业务和服务需求。     

暴雨气象服务效益的评估

通过对暴雨灾害重大气象服务的流程梳理,开展影响暴雨气象服务效益的主、次、子因子分析研究,综合利用各种数理方法,确定了各影响因子及其对服务效益的贡献系数,建立起简易而适于业务应用的暴雨重大气象灾害服务效益评估模型,并对近年来典型的暴雨服务过程开展了服务效益试评估.     

吉林省洪涝造成农业损失的气象影响因素分析及评估方法研究

本文利用统计和农业部门的农业受灾面积资料，利用农业部门对灾害损失的估算方法，建立了历年吉林省洪涝损失序列，进而分析了洪涝损失序列和吉林省气象要素的关系，利用洪涝损失和吉林省气象要素的明显相关关系，建立了基于气象要素的洪涝损失评估模型，并进一步对洪涝损失年型进行了划分。     

应用主成分构建的暴雨致灾能力评估指数及其应用

为了构建合理的四川暴雨致灾能力评估指数(简称:评估指数),本文对2008~2018年四川地区126次致灾性暴雨过程,选取刻画暴雨特征的8个降水量因子,利用总体主成分和阈值法确立因子的权重及阈值,由此建立了评估指数模型。经历史个例反演及预报个例的评估应用表明:(1)暴雨区域的平均雨量值,≥25mm/h的面积及大暴雨面积是影响四川暴雨致灾能力强弱的关键因子,利用主成分构建的评估指数较好的反映了历次暴雨过程的致灾能力,当指数达0.8以上时,一般对应着大型及以上暴雨灾害。(2)结合经济损失及气象灾害评估分级处置标准,将评估指数划为4个等级。基于此,利用每日08时和20时四川省气象台订正的0.05°×0.05°预报降水数据,输入评估指数模型计算未来3d的指数及对应的致灾能力落区等级空间分布。实际应用表明,评估指数模型对评估暴雨过程的整体致灾能力及具体的暴雨致灾能力落区等级分布有显著的实用性。      

基于GIS潍坊市暴雨洪涝灾害损失评估方法研究

利用潍坊市1984—2007年暴雨洪涝灾情数据,基于GIS技术结合模糊综合评价方法确定了灾害综合评价指数,根据灾损率指标与灾害综合评价指数得到潍坊市农业经济损失率评估模型。模型表明灾害综合评价指数与农业经济损失率具有较好的线性相关关系,相关系数达0.842。并对潍坊市一次暴雨洪涝灾害进行评估,验证该模型精度。与实际灾情数据对比,相对误差最小值为15.37%,最大值为21.29%,模拟结果与历史灾情数据基本一致。     

区域暴雨强度等级综合评估研究—以长江中下游为例

考虑到暴雨可能造成灾害的累积效应,本文提出降雨衰减指数的概念,建立相当强度公式,并以此判定暴雨日。从致灾因子出发,以暴雨过程的过程强度和影响范围作为评价指标,建立区域暴雨过程致灾强度的综合评估模型。以长江中下游地区为例,基于上述评估模型,得到该地区暴雨过程序列,继而利用百分位法对暴雨序列进行等级划分,得到该区域暴雨过程的暴雨强度等级。并将上述结果与历史灾情记录对比,结果显示两者在时间和影响范围上吻合较好。     

暴雨洪涝淹没模型在洪灾损失评估中的应用

为了开展客观定量的暴雨洪涝灾害评估,探讨了基于暴雨洪涝淹没模型的暴雨洪涝灾害损失评估业务流程,其核心环节有两部分：估算因降水造成的淹没范围和建立适用的经济损失评估模型。其中暴雨洪涝淹没模型以最大坡降算法和曼宁公式计算暴雨洪涝汇流过程,通过给定汇流时间得到研究区域的淹没面积和水深;经济损失评估模型由直接经济损失和间接经济损失构成,直接经济损失由淹没范围内各类财产的价值乘以其相应的损失率得到。以武汉市江夏区2010年7月一次暴雨洪涝灾害过程为例给出了整个评估流程的实现过程,结果表明基于暴雨洪涝淹没模型的洪涝灾害损失评估业务流程物理意义清楚,表达了暴雨-径流-洪涝灾害全过程,可用以提高洪涝灾害影响评估的定量化程度,同时也为暴雨洪涝风险管理提供一定的依据。     

类比法在暴雨灾害损失定量预估中的应用

从致灾因子角度,通过系统分析暴雨与其造成的灾害损失之间的关系,提取致灾关联度较高的暴雨因子,采用正态分布概率密度函数和最小距离法,建立区域性暴雨强度评价模型。在此基础上,通过分析历史暴雨个例之间灾害损失的相似性,采用类比法,建立了湖北5—9月暴雨灾害损失定量预估模型。2008—2009年的试验结果表明,类比法可作为暴雨灾害定量损失预估的实用方法。     

基于“配料法”的东北冷涡暴雨预报研究

利用1961—2014年中国东北地区200个气象站逐日降水资料以及NCEP/NCAR再分析资料,研究了东北冷涡暴雨的气候特征,分析了低空急流、切变对冷涡暴雨的影响;诊断分析了可表征冷涡暴雨过程中水汽条件、动力条件、热力不稳定条件的比湿、水汽通量、水汽通量散度、散度、垂直速度、K指数等物理参数,研究了东北冷涡暴雨发生时上述各物理参数需要达到的阈值指标,利用研究的物理参数阈值指标以及低空急流和切变等配料因子构建了东北冷涡暴雨的"配料法"预报模型,结合ECMWF模式和T639模式数值预报产品将"配料法"暴雨预报模型进行了业务化应用试验及效果评估。结果表明,东北冷涡有66%会产生暴雨,冷涡暴雨多发生在7—8月;低空急流和切变对冷涡暴雨有触发作用,91.2%的冷涡暴雨发生时对流层低层存在急流或切变;基于"配料法"的冷涡暴雨预报TS评分比ECMWF模式和T639模式暴雨预报评分提高了7.4%和11.1%,且明显减少了暴雨的漏报率。     

基于改进型逆推法和模糊评价法的暴雨服务效益评估

对2010—2022年江西省70次暴雨过程开展了气象服务效益评估,在充分考虑政府组织决策水平、部门联防联动、公众参与及气象服务水平等影响的情况下,加入赋权系数,结合隶属度函数构建重要因子矩阵,基于改进的逆推法和模糊综合评价法建立了江西省暴雨灾害气象服务效益评估模型,实现了江西省暴雨灾害气象服务效益定量化评估。结果表明,2010—2022年江西省暴雨灾害直接经济损失和气象服务效益均有逐渐增长的趋势,不可避免损失因子为0.17—0.50,气象服务效益占经济总损失的25%—45%。暴雨灾害直接经济损失和气象服务效益相关性较高,表明气象服务在防灾减灾工作中起重要作用。     

1961-2019年新疆暴雨山洪灾害损失的时空变化特征

利用1961—2019年新疆86县(市)暴雨山洪灾害的5个灾情要素数据(死亡人数、倒塌房屋数、倒塌棚圈数、牲畜死亡数量、农作物受灾面积),采用比值权重法和无量纲化线性求和方法构建暴雨山洪灾害灾损指数,根据灾损指数的不同阈值范围将暴雨山洪灾害定量划分等级,并分析其时空分布特征。结果表明:(1)新疆暴雨山洪灾害主要出现在伊犁州、阿克苏地区和喀什地区,其中伊犁州伊宁县、巩留县、霍城县和尼勒克县最重,伊犁州暴雨山洪的致灾危险性与其暴雨日数分布有很好的一致性。(2)新疆暴雨山洪灾害发生具有很强的季节性,在夏季6—8月危害性最大,其中灾害出现次数和死亡人数均在7月最多(与降水相关性最大)。(3)近59 a来新疆暴雨山洪灾害的强度呈上升趋势,年灾损指数随时间呈线性增长趋势,暴雨山洪灾害的强度在20世纪80年代中期明显增加,其年际变化与3—10月降水量、大雨日数、暴雨日数密切相关。     

基于GIS的沪汉蓉高铁线路暴雨灾害风险区划

通过收集整理沪汉蓉高铁沿线近13 a相关资料,采用层次分析法、专家打分法和加权综合评价法,通过暴雨灾害的危险性、孕灾环境的敏感性、承载体的易损性和防灾减灾能力等4类因子构建了沪汉蓉高铁线路暴雨灾害风险区划模型,绘制了沪汉蓉高铁线路暴雨灾害风险区划图。结果表明,沪汉蓉高铁线路暴雨灾害风险呈现西部高于东部特征,4个高风险区主要集中在武汉以西,分别为湖北天门—潜江段、宜昌西部—恩施东部、重庆东部、四川内江—资阳段,高风险区段与高铁沿线主要暴雨多发区中心位置基本一致,研究成果对沪汉蓉高铁沿线市县开展暴雨灾害防御工作具有较好的决策参考作用。     

2020年广西暴雨灾害天气综述与分析

利用气象及其灾情等资料,对2020年广西区域性暴雨灾害天气过程进行综合分析,并与历史同期的气候作比较,在此基础上对其进行综述。结果表明:(1)年初至春季出现冬春暴雨,比常年偏早、偏强。(2)前汛期5月底到6月上旬出现了破历史记录的暴雨灾害,具有时间长、雨量大、强降雨叠加及灾害重等特点。(3)6月底出现站点破历史记录的全区性暴雨。(4)后汛期影响台风个数偏少,受“海高斯”影响出现全区性暴雨。(5)全年区域性以上暴雨场数比常年少。通过对2020年广西暴雨灾害的综述分析,加深对广西暴雨灾害整体性认识,对今后做好预报业务提供有益参考。