陕西省暴雨灾害风险实时评估技术研究

为了加强对高危地区的暴雨灾害防御指导,对陕西省暴雨灾害进行实时定量评估。利用陕西省自动站实时暴雨数据、历年暴雨灾情数据、地理数据和社会经济数据,采用主成分分析法、层次分析法等,给出了暴雨致灾因子、孕灾环境脆弱度、承载体脆弱度和抗灾力4 个指标,并结合GIS 技术,构建了陕西省农业暴雨灾害风险度实时评估模型。通过对2011 年陕西省典型暴雨灾害实时风险度进行验证检验,表明该模型的评估结果与实际灾情较为一致。     

基于GIS的广西暴雨灾害风险实时评估技术研究

为了科学应对广西暴雨灾害频发、影响日趋严重这一问题,选用广西自动站实时降雨量数据、历年暴雨灾情数据、广西社会经济数据及基础地理数据,采用主成分分析法、层次分析法等方法,结合GIS技术,研究了暴雨灾害危险度实时评估的技术方法,并基于暴雨灾害实时危险度、孕灾环境脆弱度、承灾体易损度和抗灾力等4个因子,构建了广西农业暴雨灾害风险度实时评估模型,选择2011年的一次暴雨过程对模型进行验证,验证结果表明：评估结果与实际灾情较为吻合,模型实践检验效果较好。     

基于AHP和PCA的暴雨灾害风险区划——以河南省卫辉市为例

为充分了解卫辉市暴雨灾害的时空分布特征和发生规律,最大限度减轻灾害造成的损失,根据气象灾害系统理论及目前国际上流行的评估模型,选取卫辉市1961—2014年各乡镇灾情、雨量站的逐日降水量、DEM、GDP、农民人均收入等数据,利用层次分析法(AHP)和主成分分析法(PCA)构建了暴雨灾害风险评估模型,并通过ArcGIS绘制分辨率为30 m×30 m的灾害风险区划图。结果表明：卫辉市暴雨灾害风险等级自中部向四周呈递减总趋势。其中,孙杏村镇、汲水镇、顿坊店乡、上乐村镇的灾害风险等级较高,容易发生致灾性较强的暴雨灾害;而太公泉镇、后河镇、李源屯镇、狮豹头乡的灾害风险等级较低,暴雨灾害对当地农业生产的危害不大。[结论]该研究对政府及相关部门制订气象灾害防御方案、调整农业结构布局等具有重要的参考意义。     

四川省暴雨洪涝灾害风险区划研究

为了进一步完善四川省暴雨洪涝灾害评估工作,提高气象防灾减灾服务能力,以全省149个气象站1961—2010年逐日降水数据及高程、水系、农业经济等数据为基础,选取对暴雨洪涝灾害具有明显影响的降水强度、地形、河网、农业人口、耕地分布等要素作为区划因子,利用GIS工具分别建立暴雨洪涝灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性及抗灾能力评估模型,计算暴雨洪涝灾害风险指数,最终完成针对农业的四川省暴雨洪涝灾害风险区划。结果显示,农业经济最受关注的四川省盆地区内,盆东北、盆西南大部地区及盆中、盆南和盆西的部分区域灾害风险等级较高,容易发生致害性较强的暴雨洪涝灾害;而盆周高山区及深丘区是盆地暴雨洪涝灾害风险最低的区域,在这些地区暴雨洪涝灾害对农业生产的危害不大。     

基于GIS技术的重庆市暴雨洪涝灾害风险区划研究

为了定量地研究分析重庆暴雨洪涝灾害风险和区划,利用重庆1961-2008年的气象观测资料,综合全市各区县的自然、社会经济与防灾抗灾等数据,利用GIS技术和自然灾害风险指数,构建暴雨洪涝灾害风险评价模型,对重庆市暴雨洪涝风险的致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性、防灾抗灾能力多个因子定量分析,计算得到重庆市区县级暴雨洪涝灾害风险综合指数,并绘制了风险区划图。结果表明：重庆的开县、梁平、合川、北碚、荣昌、永川、渝北及铜梁部分地区的危险性和易损性指数较大,其暴雨洪涝灾害风险最大;南川、丰都与石柱、黔江、涪陵、綦江部分地区由于暴雨洪涝发生频率较低,孕灾环境敏感性指数较小,灾害风险最小。     

气候变暖背景下青海汛期暴雨洪涝及次生灾害风险评估

本文根据自然灾害系统理论和暴雨洪涝灾害风险评估原理,基于基础地理信息数据和历史灾情数据,旨在利用青海50个气象站1961—2017年汛期(6—10月)的逐日气温、降水数据,通过对暴雨洪涝致灾因子危险性及孕灾环境易损性的研究,对气候变暖背景下青海省汛期暴雨洪涝及次生灾害的风险进行评估,得出：(1)1961年以来,青海省汛期平均气温升高、降水增加,降水日数及强降水日数增多,极端天气气候事件频发；(2)由短时强降水及连续性降水造成的洪水、渍涝灾害及其引发的滑坡、泥石流等次生灾害呈增多趋势,且7、8月份为青海省暴雨洪涝及其引发的次生灾害的高发期,占汛期灾害发生次数的77.9%；(3)贵德县、兴海县、贵南县、共和县、同德县、化隆县为青海省汛期暴雨洪涝及次生灾害发生次数最多、风险最为严重的县。本研究通过开展暴雨洪涝及其引发次生灾害风险评估工作,对暴雨洪涝的早期预警以及防灾减灾措施的及时制定和实施具有重要意义,可为气象防灾减灾建设工作提供决策信息。     

基于OMI数据的白银市SO_2浓度时空分布特征

选取Aure卫星搭载的臭氧监测仪(OMI)Level-2痕量数据,采用遥感图像处理方法和地理信息系统分析技术,解译甘肃省白银市大气边界层SO_2浓度,探究2011—2013年大气SO_2时空分布特征,估算SO_2的排放总量。结果表明,研究区SO_2量值分布极不平衡,呈现离散面状分布格局,中高值区域主要集中在白银区城市建成区域的中南部地区及平川区城市建成区域的中西部地区;浓度在各月份呈现"U型分布,表现出冬季浓度最高、夏季最低的特点;不存在明显高值范围,但中高柱量值浓度SO_2柱量值区的范围明显增加。研究表明,通过OMI痕量数据,建立模型对地面环境的栅格数据评价,为白银市SO_2远程监测提供理论依据和方法参考。     

甘肃庆阳突发性暴雨与系统性暴雨的对比分析

为研究甘肃庆阳地区突发性暴雨和系统性暴雨成因及特征，给该地区的灾害性暴雨天气预报预警提供参考依据，本研究利用常规气象资料和诊断分析技术对比分析了庆阳地区2016年7月10日突发性暴雨和7月18日系统性暴雨过程。结果表明：（1）2次暴雨500 hPa上都有低槽，均存在高空急流，且都上冷下暖，水汽均来源于孟加拉湾，中尺度云团都较为活跃，组织化程度较高；（2）主要影响系统“7.10”突发性暴雨是两高之间切变线、辐合线和低涡，范围较小，“7.18”系统性暴雨是东北低涡下滑冷空气、高原槽和低空急流，范围较大，持续时间较长。（3）“7.10”暴雨局地温湿条件更好，“7.18”暴雨水汽输送通道更畅通，辐合更明显，上升运动更强。（4）“7.10”暴雨较“7.18”暴雨具有更大的不稳定能量、更高的CAPE值和更强的垂直风切变，但垂直运动和辐合辐散均较弱。（5）“7.10”暴雨主要以孤立的对流性云团为主，云顶亮温很低，“7.18”暴雨主要以混合性云系为主，云顶亮温较低。     

基于OMI数据白银市SO2浓度时空分布特征研究

选取Aure卫星搭载的臭氧监测仪(OMI)Level-2痕量数据,采用遥感图像处理方法和地理信息系统分析技术,解译甘肃省白银市大气边界层SO2浓度,探究2011-2013年大气SO2时空分布特征,估算SO2 的排放总量。结果表明,研究区SO2量值分布极不平衡,呈现离散面状分布格局,中高值区域主要集中在白银区城市建成区域的中南部地区及平川区城市建成区域的中西部地区；浓度在各月份呈现“U”型分布,表现出冬季浓度最高,夏季最低的特点；不存在明显高值范围,但中高柱量值浓度SO2柱量值区的范围明显增加。研究表明,通过OMI痕量数据,建立模型对地面环境的栅格数据评价,为白银市SO2远程监测提供理论依据和方法参考。     

基于GIS的浙江省暴雨灾害及其危险性评价

为了对暴雨频发的浙江省进行暴雨灾害的定量评估和危险性评价,以加强对高危地区的暴雨防御指导,利用浙江省66个气象站1971-2010年气象观测资料,绘制浙江各地暴雨出现频数和强度分布图,分析暴雨的时空分布特征,并结合统计年鉴中社会经济数据,采用承载体易损性指数、暴雨强度指数及暴雨危险性指数等评价指标,利用GIS技术分析各指数的空间分布。结果表明,浙江省暴雨频发区主要分布在西部、南部和东南沿海地区,台风与梅雨是引发浙东和浙西暴雨的主要天气系统。5-9月是暴雨集中期,其中6月暴雨出现频数占全年暴雨日数的26%。自20世纪80年代末以来,浙江各地暴雨频数的年际变化呈一致性的增加趋势。浙江受暴雨危害较大的地区集中在经济发达的城市和沿海地区,危险性分析表明,浙江东南沿海、东北部和西部地区暴雨灾害的危险性较大;而中部、中西部山区和经济欠发达地区,暴雨灾害的危险性相对较小。暴雨灾害对社会经济影响较大,实时开展暴雨灾害的危险性评估,对促进防灾减灾具有积极作用。通过应用暴雨危险性指标对2011年浙江典型梅汛期暴雨灾害的危险性分析表明,本研究利用的评价方法与灾害实际影响程度基本一致,此方法可应用于浙江暴雨灾害的评估和危险性评价。     

基于格网的河北省精细化暴雨洪涝灾害风险区划

基于IPCC最新风险评估理论模型,以高精度地理信息数据、长序列均一化气象资料和2010基准年社会经济数据等资料为基础,运用统计建模方法,从气象致灾因子危险性、暴露度和脆弱性3个方面对河北地区暴雨洪涝灾害进行精细化风险评估与区划,并根据区划结果提出防御措施。结果显示：滦河流域下游以及沿海诸河流域的暴雨洪涝风险最高;平原地区的暴雨洪涝灾害风险普遍高于山区,流域下游风险高于上游,河道周边风险高于远离河流的区域。     

安徽淮河以南区域性暴雨大尺度环流背景分析

为了从气候平均态的角度掌握安徽淮河以南汛期区域性暴雨的大气环流背景和物理量配置的特征,为区域性暴雨预报提供有利参考,本研究利用合成分析、EOF分解、显著性差异检验、相关分析等方法,对1960—2013年安徽淮河以南地区5—9月171次区域性暴雨个例进行分析,以研究其时空分布、大尺度环流分型及物理量场分布特征。研究表明：安徽淮河以南区域性暴雨大尺度环流特征主要表现为中高纬“2脊1槽”型。暴雨主要是边界层偏南风急流、低空西南急流和高空西风急流三者垂直方向上耦合的结果,暴雨区多位于南亚高压北侧,高空西风急流南侧,低空急流左前方和边界层急流中心的左侧及850 hPa暖切南侧,且垂直方向上呈现湿位涡正负区叠置的形势,为暴雨的产生提供不稳定层结条件。     

近44年福建省暴雨的时空分布及对农业生产的影响

通过对福建省66个站近44年的历年降水资料分析,阐述暴雨、大暴雨、特大暴雨的时空分布特点及对农业生产的影响。结果表明福建各类型暴雨主要发生在雨季和夏季,雨季为暴雨的第一高峰期;夏季为大暴雨和特大暴雨第一高峰期;秋冬季和春雨季的各类暴雨出现频率较小;暴雨的地理分布相对均衡,而大、特大暴雨的高发区在沿海地区。各类型暴雨以暴雨为主,但给农业生产造成严重损失的通常是大、特大暴雨。     

半梯形隶属函数下土壤养分流失的模糊数学模型——以皖南山区为例

研究旨在通过皖南山区土壤检测报告给定的一些数据和信息分析养分流失程度,为合理的土壤养分管理提供可靠依据,采用指导性抽样选取样本,利用半梯形隶属度函数构建模糊数学模型,结合变异系数法,计算出不同地形类别的土壤养分流失程度。研究结果表明:以MATLAB仿真软件生成土壤养分的分布情况为直观依据,构建模糊数学模型发现多坡地的丘陵区域土壤养分流失最为严重。该模型的分析结果更贴近该地区土壤养分现状。研究验证了模糊数学模型在山区耕地土壤养分流失研究中的实用性。该模型能够很好的评估出土壤养分流失程度,为科学施肥护壤提供了理论依据。     

2011.7山西区域性暴雨天气过程诊断分析

为了进一步研究山西区域性暴雨天气过程的主要成因,利用常规和非常规气象观测与监测资料,对2011年7月1—3日山西区域性暴雨天气,从大尺度环流背景、中低层影响系统、红外卫星云图、不稳定能量及物理量场的空间垂直剖面进行综合分析。结果表明：该次暴雨发生在东高西低副高影响的环流背景下,中低层切变为暴雨主要影响系统,强烈的上升运动、低层辐合高层辐散的流场配置为暴雨提供了有利的动力条件,涡度场与高低空系统的时空分布变化相一致,ki指数≥32℃的高能区、si＜0℃的不稳定区域在降水时段始终与中低层切变系统的位相一致,促进了持续性强降水的产生。     

潍坊市近 50年夏季暴雨气候特征分析

为了能更好地研究和分析潍坊夏季暴雨的气候特征,从而提高夏季暴雨的预报准确率,更好地服务于当地的气象防灾减灾工作,利用潍坊10个观测站1961—2010年的夏季逐日降水资料,对潍坊地区夏季暴雨的空间分布特征和时间演变规律进行分析,并对各类暴雨与各种影响天气系统之间的关系进行统计。结果表明,在空间分布上,由东南向西北逐渐递减的地域特征十分明显;在时间分布上,潍坊夏季暴雨的年平均发生日数为7.5天,7月最多,8月次之,6月最少,并且潍坊夏季暴雨的年际间变化较大,暴雨日数以平均0.76 d/10 a的速率下降,下降趋势比较明显;自20世纪60年代—20世纪末,潍坊暴雨日数呈减少趋势,20世纪末21世纪初有增多趋势,但趋势不是很明显,并且在1996年发生突变;低涡、切变线是造成潍坊夏季暴雨的主要系统,其次是低槽冷锋暴雨,这2种类型的暴雨,主要是以局地暴雨为主,很少产生大范围暴雨;气旋暴雨与台风暴雨相对较少,但这2种类型的暴雨多产生区域暴雨与大范围暴雨。     

低功耗粮情测控物联网模型研究

以储粮粮情测控为研究背景,以降低粮情测控系统功耗为目标,提出了一种低成本、低功耗、可扩展的弹性粮情测控物联网模型。粮情测控物联网模型包括三层结构:感知层、传输层和汇聚层。感知层支持多参数粮情数据感知;传输层多跳传输粮情数据;汇聚层兼容GPRS、WIFI、WLAN、3G、Enthernet等通信方式,系统结构灵活,扩展性强。实验验证,该模型相较于传统的WSN至少可以延长粮情测控系统的寿命,粮情感知节点在不更换电源情况下可以工作3~5年。     

安徽汛期淮北区域性暴雨大尺度环流特征及成因分析

本研究利用合成分析、EOF分解、显著性差异检验、相关分析等方法对1960—2010年安徽淮北地区5—9月25个区域性暴雨个例进行分析来研究安徽地区淮河以北区域性暴雨时空分布、大尺度环流分型及物理量场分布特征,从气候背景角度出发了解其成因分析,为预报提供有益参考。研究表明：安徽淮北区域性暴雨大尺度环流特征主要表现为两脊两槽型。暴雨区多位于高空西风急流入口区南侧和低层低涡辐合中心东南侧、闭合经向垂直环流上升支下方。冷空气分别从高低层同时入侵,高层冷空气以高值位涡柱的形式向下入侵。暴雨区多位于垂直上升速度中心和湿位涡负值中心略偏北,垂直方向上呈现湿位涡正负区叠置的形势,且低层的对流不稳定和中高层的斜压不稳定相结合,使得大气不稳定性增强是造成淮北区域性暴雨的主要原因。     

近51年呼伦贝尔市暴雨日数的时空分布特征

为了研究呼伦贝尔市暴雨日数的时空分布特征,防范暴雨引发的洪涝灾害对农业产生的影响,利用呼伦贝尔市地区16个气象站1960—2010年逐日降水资料,采用线性趋势分析和Mann-Kendall突变检验方法,分析呼伦贝尔市近51年暴雨日数的时空分布。结果表明：该地区暴雨日数具有明显的年代际变化,总体方向呈减少趋势;暴雨的发生具有明显的季节分布特征,暴雨开始于春季5月,结束于秋季9月,且主要出现在夏季,并且集中在7月末和8月初;暴雨空间分布具有明显的地域性,各站暴雨日数和暴雨雨量极值均出现在松嫩平原与大兴安岭山脉东南过渡的山坡上,说明呼伦贝尔市暴雨受地形影响明显;暴雨日数突变减少时刻发生在1997年,突变后暴雨日数减少趋势显著。     

滁州市精细化暴雨洪涝风险区划

依据自然灾害风险分析理论,用统计回归方法,结合GIS技术得出滁州市暴雨洪涝灾害风险区划图。以精细到60个自动站降雨量为暴雨致灾因子,以滁州地势为孕灾环境因子,以乡镇人口、经济、耕地面积为承载体因子,以乡镇经济和农田水利措施为抗灾能力因子,采用专家打分法确定暴雨洪涝综合风险指数。结果表明：暴雨洪涝灾害高风险区主要位于滁州市区各乡镇街道、沙河镇和腰铺镇,来安县的新安镇、施官镇和三城乡西北部,天长市的天长街道和永丰镇,全椒县的十字镇、襄河镇、六镇镇东南部、武冈镇和二郎口镇的南部,定远县的定成镇,凤阳县的府城镇、临淮关镇和枣巷镇,明光市的中心街道、苏巷镇和女山湖镇。以上地区暴雨洪涝危险系数较高,是滁州全市防灾减灾的重点区域。