庆阳市主要农业气象灾害特征分析及年景评估

根据庆阳市多年灾情数据,分析农业气象灾害的时空分布特征,采用受灾率及其标准化值,开展农业气象灾害分级及年景评估。结果表明,庆阳市主要农业气象灾害为冰雹、暴雨洪涝、干旱以及低温冻害,每年均受到不同程度的农业气象灾害影响;秋冬两季发生气象灾害次数较少,春、夏、秋初季次数相对较多,主要集中在4—9月,6—8月较为明显;干旱造成的农业灾害最为严重,其次为冰雹灾害,暴雨洪涝和低温冻害最轻;塬区农业气象灾害相对较少,受灾程度较轻,川道区天气现象复杂,受灾程度严重;冰雹灾害造成的农业致灾程度均在大灾及以下,暴雨洪涝、干旱以及低温冻害3种致灾程度极端性明显,年景评估中轻灾年出现频率最多。     

安徽省近33年农业气象灾害年景评估

利用安徽省1978-2010年农作物播种面积、受灾类型及其受灾面积资料,分析农业气象灾害时空分布特征;采用灰色关联度及农业气象综合灾损模型,开展农业气象灾害年景评估.结果表明:安徽省气象灾害造成的农作物受灾面积年际波动大;农业气象灾害空间分布特点为淮北地区最重,江淮之间南部和沿江地区次之,大别山区、皖南山区以及部分城市周边相对较轻.各类气象灾害对农业受灾的影响大小依次为:暴雨洪涝＞旱灾＞风雹灾＞低温雨雪冰冻灾,其中暴雨洪涝和旱灾影响大,受灾程度重;安徽省农业气象灾害较轻年景出现频率为55％,其中灾害最轻年份为1981年,而较重年景占12％.灾害最重的年份为1991年.上述年景评估结果与安徽省农业受灾历史记录较吻合.     

淄博市农业气象灾害时空分布及对粮食产量的影响

为揭示淄博市农业气象灾害风险,保障粮食安全生产,根据1983—2020年淄博市农业气象灾情资料和粮食产量数据,运用趋势分析、灰色关联法和Hurst指数等方法,分析了淄博主要农业气象灾害时空分布,并对灾害发展趋势及与粮食产量的关联度进行了探讨。结果表明：（1）淄博市农业气象灾害频发,从发生频率排序依次为干旱、大风、冰雹、暴雨洪涝、台风、冷冻灾害,灾害比重年际差异大。（2）4类主要农业气象灾害受灾率均以下降趋势为主,空间分布不均：干旱灾害高青、沂源受灾最重;暴雨洪涝灾害高青最为严重;大风灾害桓台和周村受灾最为严重;冰雹灾害高青受灾最为严重。（3）受灾率未来变化趋势为反持续性上升趋势;与粮食产量关联分析显示,干旱关联度最大,大风、暴雨洪涝灾害次之。未来淄博市农业气象灾害风险严峻,干旱是影响粮食产量的主要气象灾害,应加强防治。     

四川省主要气象灾害对农业经济的影响分析

气象灾害是影响四川农业经济发展的主要因素,从灾害损失与受灾率角度,以四川省2010～2019年相关气象数据为对象,使用计量软件,对气象灾害与农业经济的影响相关性进行分析,展现了气象灾害对四川省农业经济的影响。结果表明：暴雨洪涝灾害对四川省农业经济的影响最为显著,其受灾率最高,引发受灾面积最大,总共造成的经济损失最为严重,暴雨洪涝、旱灾、风雹和冷冻灾害均不利于四川省农业总产值的增加。自然灾害直接经济损失与暴雨洪涝、旱灾、风雹灾害相关系数为正,与冷冻灾害相关系数为负。暴雨洪涝、旱灾、风雹灾害、冷冻灾害与农村居民人均可支配收入和农村居民人均消费支出均呈现负相关。     

2018年7月1—3日青海省都兰县洪涝灾害气象服务调查评估

2018年7月1-3日青海省出现降水天气过程,造成都兰县多个乡镇出现暴雨洪涝灾害,灾害给当地的民众带来很大的财产损失,共造成经济损失2000多万元。灾害发生后,青海省气象部门第一时间派遣业务人员到现场实地调查灾情,通过调查,了解了受灾情况、致灾原因以及天气预报预警信息发布渠道、接收率和气象服务效益等,从而促使气象部门改进和发展气象服务,更好地为社会提供服务。     

荔波县特大暴雨分析

暴雨是荔波县主要气象灾害之一。2014年6月4日凌晨荔波县特大暴雨天气历时短、雨量大、危害重,致使多乡镇受灾。当地气象部门建立了以EC预报为主的预报思路,强化实况监测和实时预警,并加强多部门协作,严格应急值守,共同防御灾害。     

基于气象灾害预报和历史灾损资料的风险评估模型及应用

本文选用1984~2014年5-9月青海省暴雨洪涝气象灾害资料,建立青海省暴雨洪涝气象灾害风险灾前预评估模型,并用该模型建立了"青海省暴雨洪涝气象风险灾前预评估系统"。"系统"分为六个独立功能模块,可查询全省、分地、县市暴雨洪涝灾害出现的次数、造成的灾害影响等;可根据天气预报如预报了某站有大到暴雨,可查询该预报测站所在地区历史灾情资料,依据已经出现的暴雨洪涝灾害情况,做出灾前预评估;系统的建立为日常业务工作提供了一个操作简单、查询暴雨洪涝气象灾害资料方便快捷的工具,评估结果可为政府防灾减灾提供科学依据有一定参考价值,经业务应用,该"系统"实用性较强,且有一定的推广价值。     

温比亚台风暴雨气象服务效益评估与深析

2018年7月17—19日,受台风"温比亚"影响,商丘出现暴雨、大暴雨和区域性特大暴雨。此次暴雨气象服务预报精准、组织精心、服务精细,还体现出信息化手段智慧服务、应急响应准备充足、有条不紊、部门联动有力、信息渠道下沉作用凸显、灾后应对细致、及时的特点,但也存在缺乏针对不同气象灾害的专项服务方案、部门对极端气象灾害的抵御能力不足、气象灾害风险防控能力有待提高等问题,本文从分灾种建立精细化专项服务方案、多举措提高部门对极端气象灾害的抵御能力、切实推动气象保险3个方面提出建议以期解决问题。     

河北省特大暴雨特征及致灾原因分析

分析"16·7"特大暴雨特征及致灾原因。"16·7"特大暴雨降雨量为河北省有气象记录以来第二多,暴雨覆盖范围刷新历史记录,日降雨量突破7月极值,降雨多集中在太行山区,且小时雨强大,持续时间长。共造成全省1 043.6万人受灾,直接经济损失约574.57亿元,从受灾行业来看,基础设施损失最为严重;从受灾区域看,中南部太行山区最重,尤以石家庄、邢台和邯郸3市最为严重。造成此次灾害的主要原因有:降雨强度大,持续时间长,山区部分地区达到百年一遇;太行山海拔落差大,地形因素导致易发山洪,是致灾的次要因素;多种灾害性天气并发,太行山区暴雨伴随强风,沿海大风引发风暴潮,加重灾害发生;不科学的人类活动,占据行洪河道,也是灾害扩大的原因之一。     

山西省近10a来农业气象灾害及其特征分析

通过分析山西省2006—2017年各季度农业气象灾害不同受灾程度的数据,结果显示,山西省12 a来主要农业气象灾害累积成灾面积呈现波浪式下降趋势。其中,干旱成灾面积最大,占57.5%,其次依次是低温冷害、霜冻、冰雹、连阴雨、病虫害、暴雨;从不同季节来看,霜冻、低温冷害主要发生在春季,旱灾、冰雹、病虫害、洪涝、风灾、暴雨主要发生在夏季,连阴雨主要发生在秋季。春旱、低温冷害、霜冻、连阴雨、病虫害、洪涝以及其他灾害呈逐年下降趋势,冰雹、暴雨、风灾呈逐年上升趋势;从不同地市来看,山西省2008—2017年农业气象灾害受灾面积表现为夏季春季秋季冬季。春季受灾面积较大的地市主要分布在中部和南部,夏季受灾面积较大的地市主要分布在西北部,夏季受灾面积的总量较其他季节大。     

勉县水稻生产的主要气象灾害及防御对策

利用2003-2014年勉县气象观测资料和水稻生长发育资料,统计勉县水稻生产过程中的主要气象灾害。结果表明:勉县水稻生产的主要气象灾害是连阴雨、干旱、暴雨和寒潮(每年在4月出现,俗名倒春寒)。连阴雨平均5次·a~(-1),且呈逐年增多趋势;干旱平均1.8次·a~(-1);暴雨主要出现在每年7月;寒潮每年发生在4月,出现几率较低。寒潮在每年4月育秧期间影响秧苗的生长发育,是育秧期间的主要气象灾害。秧苗移栽大田后,连阴雨、干旱、暴雨主要影响水稻的生长发育,是水稻大田移栽后的主要气象灾害。水稻在各生育期的主要气象灾害不同,对水稻的影响也各异,要及时结合当时受害状况,采取积极的防御对策,以减轻主要气象灾害对水稻生产的影响。     

1981-2010年湛江市气象灾害特征及防御对策

该文利用1981-2010年湛江国家基本气象站气象资料,对台风、暴雨、雷电、干旱、高温、大雾等6种主要气象灾害进行了统计和趋势分析.结果表明:台风、暴雨、雷电、高温出现在夏季(5～9月),干旱在一年四季都会发生,春旱和冬春连旱最为严重,大雾的危害出现在春季和冬季.雷电和大雾日数呈增加趋势,其中雷暴日数在2000年以后缓慢增加,大雾在2005年以后增加更为明显.暴雨发生日数呈平稳趋势,高温日数呈波动变化.在分析致灾因素的基础上,提出了气象灾害风险评估、提高气象灾害的监测预警水平、推进预警信息发布提速扩面等建议.     

里下河地区直播水稻气象灾害风险评估

运用盐城市气象台和盐都区气象局积累的50年气象资料,从气候学角度分析了江苏里下河地区气象灾害对直播水稻的影响程度,并提出相应对策。结果表明:6月10日前播种的早熟品种可在8月31日前齐穗,所受灾害仅为5～6年一遇的暴雨和5年一遇的台风;9月10日前齐穗的所受灾害为5年一遇的暴雨、台风和7年一遇的18℃的低温;对于9月10日以后齐穗的,越往后受灾概率越大。从气候角度而言,里下河地区大麦茬选择早、中熟品种,6月10日前直播,小麦茬选择早熟品种,6月20日前直播,受灾程度均较小,还是可行的。其余时段其它品种直播,受灾风险较大。     

白山Swan灾害风险预警平台运用

基于SWAN系统搭建的业务框架,充分利用全市及太行山防灾减灾协作成员单位现有的气象监测预报预警网络资源,在出现突发暴雨、短历时强降水的背景下,实现对全市山洪灾害气象风险等级的制作和预警信息的发布、传播。该平台引入气象基础数据,以山洪及地质灾害气象预警服务为侧重点,集雨水情监测系统、预警系统于一体,通过对各类数据的整合、查询、分析,提高山洪灾害监测预警效率。     

1981—2011年河南省旱涝灾害的变化特征分析

利用河南省1981—2010年30年间受到旱涝灾害影响的土地受灾面积、绝收面积和受灾百分比、绝收百分比相关数据,分析了河南省旱涝灾害的年际差异和分布情况,并对干旱、洪涝这2种农业气象灾害进行比较,结果表明:农业气象灾害发展具有周期性,干旱和洪涝周期变化的频率越来越高;河南省干旱灾害的分布主要呈现为由西南向东北逐渐加重的态势,虽然从整体来看降水很少,但由于其集中在小的范围和短时间内,常常会出现局部的暴雨洪水;河南省灾害的发生往往在一段时间和地区集中出现,在灾害的相对频发期,常见的几种灾害会同时发生。     

西丰县“山洪”工作分析

西丰县是一个洪涝灾害频发县,洪涝灾害大多是山洪灾害,防御山洪灾害已成为气象工作重点,结合西丰县近年山洪灾害防御工作实际情况,做好西丰县暴雨洪涝灾害风险普查工作,建立起气象灾害预警信息发布平台。做好暴雨的监测预警及发布。继续推进山洪基础工作规范化建设。     

心连心:价值1000万元化肥赈灾

正"心连心集团启动‘抢救良田、重建家园’专项援助活动,联合河南省农业农村厅、新乡市慈善总会,为重灾区捐赠价值1000万元的高效肥及所需物资,并提供专业的农化服务指导,帮助受灾群众渡过难关"7月26日,河南心连心化学工业集团股份有限公司党委书记、董事长刘兴旭在该集团抗洪救灾捐赠工作布置会上说。刘兴旭表示,在此次特大暴雨灾害中,众多农村农田受灾受损严重,农作物绝收,作为涉农企业,心连心有责任、有义务竭尽全力帮助受灾群众尽快恢复生产生活,最大程度减少灾情带来的农业损失。     

水稻暴雨灾害保险气象理赔指数设计

【目的】设计水稻暴雨灾害保险气象理赔指数,为开展水稻政策性农业保险提供技术支撑。【方法】根据水稻遭受暴雨灾害造成的减产率与气象因子、下垫面条件的关系,建立单季稻暴雨灾害减产率模型,利用GIS技术将减产率确定到各种复杂地形下,综合区域产量指数保险和气象指数保险的优点,设计精细化到自然村或村民小组一级的水稻暴雨灾害保险气象理赔指数。【结果】确定了以自然村或村民小组为基本区域的水稻暴雨灾害保险气象理赔指数。不同的典型降雨过程和0716号强台风"罗莎"影响过程资料对单季稻暴雨灾害减产率模型的模拟结果表明,该模型能有效地模拟复杂地形下单季稻遭受暴雨灾害减产率分布,能提供可信度高的单季稻暴雨灾害灾损评估。当模型计算的水稻减产率≤30%时,理赔指数为0,赔付率为0;水稻减产率大于30%时,理赔指数等于水稻减产率,赔付率为水稻减产率。【结论】单季稻暴雨灾害减产率模型能根据降水量、风力计算浙江省杭州市余杭区各自然村单季稻遭受暴雨灾害的减产率,在此基础上结合区域产量和气象指数优点设计的气象理赔指数,在一定程度上有助于降低目前中国传统农业保险中存在的弊病。     

农村气象灾害防御体系建设的思考

党的十九大提出树立安全发展理念,健全公共安全体系,提升防灾减灾救灾能力。气象灾害防御,监测预报预警先行,气象部门始终如一做好消息树、发令枪,守好国家综合防灾减灾第一道防线。近年来,气象灾害及其引发的次生灾害整体上呈现出影响范围广、受灾程度重的特点,而灾害造成的人员伤亡、财产损失农村远高于城镇,广大农村地区仍然是气象灾害防御工作的薄弱环节。因此持续推进气象防灾减灾工作、突发事件预警信息发布、现代农业综合信息服务体系建设,依然是气象部门保护农民生命财产安全、服务"三农"的重要工作。     

开封市暴雨灾害分析及城市防汛抗灾对策研究

随着全球气候变暖,气象灾害频发,严重影响了我国的整体经济,造成了严重的损失。主要出现的气象灾害有暴雨、干旱、冰雹等,主要分析了开封市暴雨灾害,并对城市防汛抗灾对策进行了研究。