天水地区干旱过程风险评估方法研究

为研究天水地区干旱变化特征并对其进行定量评估,本文采用天水地区7个气象站1965～2012年45年的气象观测资料,依据风险评估和正态分布等相关理论,首先确定了干旱过程综合评估指数;其次分析了天水地区干旱过程的变化特征;第三利用干旱过程综合评估指数序列对天水地区干旱过程强度风险评估等级进行划分,确定了明显干旱过程重现期评估指标;最后利用等级划分指标及重现期评估指标对2013年天水明显干旱过程进行了试评估。结果表明,该方法能科学、及时、有效的对天水干旱过程风险进行量化评估,对提高防灾减灾和决策气象服务的实效性具有一定的参考价值和意义。     

吉林省冰雹时空特点及冰雹过程评估

利用1951—2013年50站天气现象观测资料、冰雹灾情资料,分析了吉林省冰雹的时空特征,利用灰色关联度、百分位数、正态分布等方法建立了冰雹过程指数、冰雹过程评估等级指标、气候重现期指标。结果表明：吉林省1957—1986年为冰雹偏多阶段,1951—1956年、1987—2013年为偏少阶段;冰雹多发生在春夏之交;日内多发生在午后到傍晚前后,夜间较少出现;空间分布呈东西少、中南部地区多的特点。冰雹过程的时间变化规律和冰雹时间发生规律类似。对冰雹过程不仅可以进行排位、等级、气候重现期等方面的评估,还可以进行持续日数、覆盖范围、持续时间、最大冰雹直径等的评估,可操作性强,实现了在实际业务中对冰雹过程多角度快速评估的目的,对提高冰雹过程的应急响应和服务能力意义重大。     

安徽省冬小麦灌浆期连阴雨灾害等级指标的确定

为确定冬小麦灌浆期连阴雨灾害等级指标,利用1980—2012年安徽省冬小麦灌浆期间逐日气象观测数据、连阴雨灾害样本和灾情资料,遴选出连阴雨灾害过程的阴雨日数、累计雨量和日照时数3个主要致灾因子,采用主成分法(PCA)、有序样本最优分割法等数理统计方法,构建了冬小麦灌浆期间连阴雨灾害综合指数(D),并结合危害特征和产量损失情况进行了灾情等级划分。结果表明,冬小麦灌浆期间的连阴雨灾害可由连阴雨综合指数(D)表达,并划分为轻、中、重、严重4个等级,对应的连阴雨综合指数(D)的分级阈值分别为：＜0.2、[0.2, 0.4)、[0.4,0.6)、≥0.6。经对典型连阴雨年的验证,研究中构建的连阴雨等级指标较单要素指标,对连阴雨灾害具有较高识别能力,可作为冬小麦灌浆期连阴雨灾害监测与评估业务指标使用。     

安徽省油菜菌核病气象等级预报方法研究

为满足现代农业气象业务服务中病虫害发生发展气象等级预报需求,利用安徽省江淮、沿江和皖南3个区域代表站1991—2010年油菜菌核病观测数据和气象资料,通过相关分析,确定影响菌核病发生发展的主要影响时段和气象因子,再通过归一化处理、加权等方法得到影响油菜菌核病发生发展的综合气象条件指数。以综合气象条件指数为自变量,以油菜菌核病加权平均病株率为因变量,采用曲线回归方法,建立不同区域代表站油菜菌核病发生发展气象等级预报模型。模型拟合结果表明：江淮、沿江和皖南地区拟合准确率分别为80%、70%和75%;利用模型对2011—2013年发生情况进行预测,结果显示：江淮地区代表站全部正确,沿江和皖南地区代表站均为2年正确,一年与实际发生情况误差一个等级。建立的模型基本上能满足油菜菌核病气象等级预报业务服务的需求。     

天水地区暴雨特征、环流形势及概念模型分析

为提高天水地区暴雨预报及服务能力,利用1965—2011年天水地区地面观测资料以及Micaps实况资料,运用统计学方法、天气学原理以及中尺度分析技术,对天水地区暴雨进行分析。结果表明：天水地区暴雨近47年来年均发生频次约为2.38次,呈略减少趋势,幅度为每10年下降0.135次,但变化趋势不明显;暴雨发生时间主要分布在每年的4—10月,集中在7—8月;暴雨空间分布自渭北区—河谷区—关山区依次增多;天水地区暴雨分布与地形有一定的关系;天水暴雨的主要环流形势有4种,即：西低东高型、副高西北侧西南气流型、低涡切变型以及副高控制型;天水地区最常见的暴雨环流形势是副高西北侧西南气流型,西低东高型、低涡切变型以及副高控制型暴雨所占比例相对较少;各形势下的暴雨主要影响系统、动力以及热力条件各有不同。     

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。     

1982—2011年甘肃天水农业气象灾害对食用杏产量影响评估

为了有效防御农业气象灾害对天水食用杏产量形成的影响,采用统计学方法和风险原理提取了影响食用杏正常生长的主要致灾因子,构建了气象灾害风险评估模型。统计分析表明:主要致灾因子以杏树花前3月上旬干旱、花果期4月上中旬低温冻害、4月下旬阴雨寡照和5月少雨干旱天气对食用杏产量形成影响最为明显,与1982—1991年相比,1992—2001年天水食用杏10年平均气候产量动态相对偏差百分率减少29.9个百分点,2002—2011年减少7.8个百分点。气象灾害评估结果表明:评估灾害年16年,评估准确率94%。其中轻灾评估准确率50%,中灾88%,中大灾100%,大灾67%,轻灾、大灾评估准确率虽然较低,但错评年份中评估等级与实况等级仅相差一个等级,灾害评估的准确率比较高,灾害评估效果比较理想。     

华莱士瓜含糖率农业气象指标与气候品质评价

华莱士瓜含糖率农业气象指标体系,是定量评价其品质优劣的基础,更是华莱士瓜农业气象业务服务的基础。在解释华莱士瓜农业气象指标内涵的基础上,参照华莱士瓜农业气象指标体系构建的通则,综合农业气象指标研究方法的优缺点,确定关键生育期温度、水分、湿度、蒸发等农业气象指标。20个通过0.01显著水平检验的因子,6个通过0.05显著水平检验的因子。所选因子生物学意义与农业气象学意义明显,符合生产实际。将所有指标划分为最适宜、次适宜、不适宜。便于农业气象服务工作开展。评估模型通过0.01的显著性检验,拟合率达94.4%,拟合效果较好,可用于华莱士瓜品质评估。     

森林可燃物含水率气象预测模型 在森林火险预报中的应用

森林可燃物含水率是森林火险预报中的主要指标之一。利用黑龙江省伊春林区5个气象站1961—2005年逐日气象资料、森林火灾次数资料和五营林业气象试验站1991—2005年森林可燃物含水率观测资料,采用统计回归法,建立森林可燃物含水率与气象要素关系模型,并将可燃物含水率预测模型引入到森林火险气象指数模型中。结果表明：森林可燃物含水率模型模拟效果较好,引入森林可燃物含水率气象预测模型可提高森林火险气象指数模型的应用效果,并划分了森林火险气象指数在伊春林区森林火险等级预报中的应用指标值。森林可燃物含水率模型可祢补可燃物含水率组份缺少观测资料的不足,促进森林火险等级预报的应用水平。     

气象干旱综合指数MCI在四川省的适用性分析及修订

使用1991-2013年四川省156站逐日气温、降水资料和干旱灾情资料,利用灰色关联方法建立了实际干旱灾害等级划分标准,进而分析了MCI指数在四川省的适用性,最后利用投影寻踪方法对MCI指数进行修订。结果表明,选择农作物受灾面积、社会受灾人口和直接经济损失三项指标建立的灰色关联度可以很好的表征干旱灾害的综合损失情况。适用性分析表明,基于MCI的干旱等级评估准确率普遍偏低,其中实际发生特旱21次,而MCI评估结果达115次。MCI指数对旱情等级评估偏重,这可能与四川省灌溉和供水能力逐渐提高有关。以灾害灰色关联度为参考序列,利用投影寻踪方法揭示MCI各个分量对实际旱灾的影响,找到最优投影方向,建立了MCI指数的修订系数。修订后的MCInew较MCI对旱灾等级的评估能力明显提高,其中对特旱评估的准确率从16.5%提高到62.5%,个例分析也表明MCInew与实际旱情的发生发展过程更加吻合。     

2012年7月9日临朐地区暴雨成因及漏报原因分析

为了更好地研究潍坊市暴雨落区,减少暴雨灾害发生,为以后的暴雨预报工作总结经验,提高预报准确率,特对此次暴雨过程进行诊断分析。利用气象信息综合分析处理系统MICAPS 3.1,对常规气象资料进行剖面分析、探空分析,最后对数值预报产品进行检验,得出暴雨的产生和漏报原因。结果表明,此次暴雨产生的重要原因是中纬度短波槽带来的干冷空气与低空急流带来西南暖湿气流的叠加,同时临朐县南部沂山造成的地形影响和弥河的水汽蒸发也是其中重要原因。漏报的主要原因是由于过分依赖数值产品的降水预报和忽略中小尺度系统的演变以及对物理量场分析不深入。通过此次总结分析得出结论,要做好暴雨的预报必须综合考虑天气实况,重点分析各物理量,同时加强预报员对数值预报产品的订正工作。     

气候变暖背景下长治市极端降水变化趋势

为了研究气候变化背景下长治市极端降水的变化趋势,掌握其变化规律,本文使用1961—2015年长治市所属11个县站的逐日降水和气温资料,对降水极端气候事件的分析侧重于大雨、暴雨、大暴雨、大雪和暴雪的变化特征,研究不同级别频数的年际变化规律。利用降水要素倾向率计算、Morlet小波分析、Mann-Kendal突变分析等对长治气候变暖前后各级别降水频数进行分析。结果表明：1、长治市年平均气温增高背景下,各量级的降水日变化不尽相同,其中以小雪日的增加和小雨日的减少最为显著;有降水日（日降水量≥0.1 mm）呈减少趋势,同时大暴雨、大雪和暴雪日数呈不同程度的增加。2、暴雨、大暴雨和大雪、暴雪都有25～30年的低频振荡周期,在高频部分有准两年振荡周期,在整个时间序列中各级别降水还具有4年、6年和8年左右的周期。3、暴雨极端降水在1962年发生突变;大雪日数突变年份在1990年前后,2006年之后大雪日数增加趋势更加显著。其他级别降水日数无明显突变。     

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。     

深秋季台风“海燕”(1330)引发广西特大暴雨的水汽和螺旋度分析

为了探讨深秋季台风暴雨的形成机制,利用CMA热带气旋最佳路径数据、NCEP/NCAR再分析资料、区域自动气象站资料和中国气象数据网提供的降水资料,采用天气学分析及诊断等方法,对引发广西特大暴雨的深秋季台风“海燕”(1330)进行了分析。结果表明：广西特大暴雨期间水汽输送完全靠台风环流本身,但其水汽辐合层伸展到较高的高度。广西的降雨开始于东边界水汽输入达到最大值之后开始减小、南边界由水汽输出转为水汽输入且开始出现明显突增现象时,最强降雨时段发生在南边界水汽输入达到峰值前后。冷空气侵入前期,增强了台风的斜压性,对暴雨起积极作用,但后期冷空气的加强完全破坏台风的暖心结构,使台风迅速填塞同时暴雨也很快结束。相对风暴螺旋度正值中心与强降雨落区有很好的对应关系,并且有至少6 h的提前量。深秋季台风暴雨预报应重点关注水汽辐合高度和冷空气的作用,而相对风暴螺旋度在台风暴雨预报中有非常好的指示意义。     

青海省连阴雨监测指标的修订及其时空特征研究

旨在利用青海50个气象站1961—2015年的4—10月逐日降水、云量和日照资料,通过对日照时数与云量的关系研究,修订青海连阴雨监测的新的指标,并对阴雨日数的时空分布及强度变化进行分析。结果表明：（1）修订后青海连阴雨天气监测指标为：连续阴雨5天（期间日平均日照时数≤6 h）或以上,且过程总降水量≥10 mm,期间不能出现2个无雨日,即日降水量不得<0.1 mm;（2）青海阴雨日数自东向西呈递减趋势,青南地区阴雨日数最多,环青海湖地区次多,柴达木盆地地区最少;（3）1961—2015年青海年平均阴雨日数无明显的变化趋势,但在年代变化上经历了1961—1989年的常态时段、1990—2002年的减少时段以及2003—2015年的增多时段3个变化阶段;（4）青海阴雨日数主要出现在6、7、9月份,都达到了8天以上,其次为8月份, 4月份和10月份最少。本研究修订了青海连阴雨天气的监测指标,并依此开展连阴雨天气预报预警业务,为气象防灾减灾建设提供参考信息。     

一次南支小槽引发的贵州南部暴雨天气过程的预报偏差分析

为了准确分析和精细化预报贵州暴雨的落区情况,基于NCEP 2.5°×2.5°的FNL资料和常规天气图以及数值预报等资料,对2015年6月13日发生在贵州南部及东南部的一次大范围较强暴雨过程的成因和预报偏差进行分析。结果表明:高空低涡冷槽、南支小槽、低空急流建立是此次暴雨过程的直接影响系统;假相当位温锋区的位置对强降水出现的时次和位置有一定的指示作用,并且暴雨区上空低层负涡度、高层正涡度形成抽吸结构,涡度移动的方向与天气系统的移动方向比较一致。副热带高压的缓慢加强西进是阻挡降水东移的关键,近地层西北偏北路径冷空气的补充为暴雨天气提供了触发条件,而垂直速度则为强对流天气预报中提供了很好的指示作用。EC模式对贵州暴雨预报时次和量级效果较好,但对降雨落区存在偏差。     

一次锋前暖区暴雨成因分析

利用常规气象观测、自动站、区域雨量站、卫星、雷达、再分析等资料,对2015年8月发生的一次锋前暖区暴雨进行了综合分析,结果表明：此次暴雨发生在西风槽东移和副高东退南压的环流背景下,以热力条件为主导引发的锋前暖区强对流性降水是此次暴雨产生的主要贡献者;暴雨发生在高空急流右后侧的显著辐散区,700hPa暖式切变线、850hPa冷式切变线、地面干线以及SI<-2℃相重叠的区域;850hPa切变线上的中尺度气旋性涡旋、自动站极大风速风场切变线以及中尺度涡旋是本次暴雨的直接触发系统;由于数值模式850hPa切变线位置预报的偏差,使得中低层流型配置由前倾误导为后倾结构,直接影响了模式热力条件预报的准确性,其结果是增强了西部动力条件而弱化了东部热力条件,最终导致暴雨落区预报偏差;锋前暖区暴雨预报的关键是触发不稳定能量释放的条件,对于此类暴雨应多关注边界层风场的变化,加强新型监测资料的综合分析和应用。     

相似环流背景下2次暴雨过程对比分析

为了提高抚顺地区暴雨短期预报能力,利用自动站观测资料、探空资料及NCEP再分析资料,对2013年7月9日和2013年8月16日抚顺地区暴雨天气过程进行对比分析。结果表明,2次过程均发生在偏西气流的纬向环流形势下,500 hPa贝加尔湖冷空气东南移是造成抚顺地区暴雨的主要影响系统。但不同点在于冷空气的输送形式,“07.9”暴雨过程是由贝加尔湖脊向东南方向移动导致,“8.16”暴雨过程主要是贝加尔湖脊前横槽南下所致。2次过程200 hPa均存在强盛的高空急流,但分流区的位置不同,“8.16”暴雨过程高空急流分流从辽宁西边界开始,从而有利于强暴雨的发生。低空急流、高空急流分流区的位置以及地面系统不同是导致2次暴雨强度差异的直接原因。