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。     

“山竹”台风影响地区的小时降雨动态变化及危险性动态评估

台风暴雨对台风登陆地区有着很大的影响。为探究台风暴雨事件的具体变化过程,以2018年的超强台风"山竹"为例,分析了该台风登陆我国东南沿海地区前后73 h的逐小时降雨变化过程,并评估了暴雨灾害危险性和其动态变化。主要内容和结论包括:①计算该事件的总降雨量与最大小时降雨强度探究事件的整体特征,总降雨量达到389 mm,最大小时降雨强度达到74 mm,且均发生在广东省境内;②计算小时降雨面积分析此次事件的动态变化过程,同时探究台风登陆前、中、后的平均小时降雨面积比例的变化,发现降雨强度在台风登陆前与中最大,随着台风消退而减小,降雨范围随着台风路径移动并逐渐扩大,在台风消退后逐渐缩小;③评估此次事件的暴雨灾害危险性,高危险区出现在广东与海南部分地区,分析台风登陆前后的危险性变化发现台风登陆后12 h内是暴雨灾害危险性最高的时期。分析此次事件的降雨变化过程及评估其暴雨灾害危险性主要目的是为台风暴雨灾害预测研究提供案例与研究经验。     

1951-2006年西北太平洋热带气旋活动时空特征

西北太平洋是全球热带气旋(TC)发生次数最多、强度最大的区域之一,其TC研究受到该区域学者的广泛关注。基于日本气象厅(JMA)东京台风中心西北太平洋TC最佳路径数据资料,分析了该区域1951-2006年的TC频数和强度时空分布特征。首先,统计和分析了56年间(1951-2006年)TC的年际和年内变化,并通过建立1°×1°网格计算了落在每个网格内的TC次数,分析了多年TC的空间分布格局;其次,根据国际气象组织按照风速划分TC等级的标准,统计和分析了56年间不同强度TC的年际和年内特征,通过风速强度指数计算,获取了1°×1°网格单元区域内遭受TC影响的强度等级。结果显示,区域频数和强度时空分布规律较好地反映了该区域的TC影响特征,进而为区域台风灾害预报以及台风灾害风险评估提供了支持。     

长三角地区台风灾害链特征分析

利用1951-2008年58年的历史台风资料分析了台风致灾因子,提取了影响长三角地区的187场台风并根据台风路径频率,将影响长三角地区的台风划分为西行、穿越和北上3类优势路径和一类特殊路径。然后,结合自然环境特征和DEM高程数据,将长三角地区台风孕灾环境划分为海岸带、北部平原和南部丘陵3个区域,并分析了每个区域发生的主要台风灾害链类型。针对"云娜"、"芸妮"和"爱娜斯"3个台风案例,分析了台风路径与不同孕灾环境组合形成的不同台风灾害链。结果表明:海岸带易引发台风-大风-巨浪或风暴潮灾害链;丘陵区域易引发台风-暴雨-山洪、泥石流和滑坡灾害链;平原地区易引发台风-暴雨-平原洪水和内涝灾害链。西行类台风影响海岸带和南部丘陵地区,易形成海岸带和南部丘陵区的台风灾害链;穿越类台风影响整个长三角地区,3种类型的台风灾害链都易发生;北上类台风一般只影响海岸带,易形成海岸带的台风灾害链。     

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。     

广东省湛江市水稻台风灾害风险评估

水稻是南方地区最重要的粮食作物,以其为研究对象进行台风灾害风险评估具有重要意义。基于自然灾害风险的形成机制,综合考虑发灾场敏感性、致灾力危险性和承灾体暴露性等三个方面10个指标,建立评估指标体系,运用突变级数法构建评估模型,以1998—2018年影响湛江市台风资料为基础数据,进行水稻台风灾害风险等级评估。结果表明:湛江市水稻台风灾害承灾体暴露性呈现出中部和北部高的特征;致灾力危险性分布呈现出东部和南部高的特征;发灾场敏感性呈现出东部和中部高的特征。水稻台风灾害风险高的区域在湛江市中部和北部地区,风险指数为0的区域主要分布在徐闻县中部地区、雷州市中部和南部、遂溪县中部地区。研究结果可以为地级市台风灾害的分级风险管理提供依据。     

南海和西北太平洋台风潜在破坏力的气候特征初步研究

本文在定义台风潜在破坏力(TYDP)、台风破坏时间(TYDT)和台风潜在破坏强度(TYDS)基础上,利用中国气象局上海台风所整理的最优路径数据集资料,分析了南海和西北太平洋上三者的分布特征和变化特征。结果表明:台风破坏力和破坏时间主体分布在南海中北部、台湾岛和菲律宾以东的西北太平洋;主要集中在下半年,高峰月主要分布在9月、8月或10月,南海各区台风活动期长度和高峰月有明显差异;南海和西北太平洋区域台风潜在破坏力、破坏时间及破坏强度主体呈减小(少、弱)趋势,但存在一定的空间差异;台风破坏强度减弱倾向的空间一致性较好,南海和西北太平洋区域的东西两侧呈微弱的增强趋势。     

西北太平洋热带气旋风险分析

选取1949-2000年西北太平洋每6小时热带气旋中心位置的风速资料,统计了2×2经纬度网格的热带气旋中心位置次数,并构造了风速强度指数分析其大风强度.同时,选取风速为指标,计算了西北太平洋热带气旋风险,给出了10年一遇、20年一遇和50年一遇大风分布图.结果表明:(1)热带气旋中心点位置基本集中在以中国南海、菲律宾群岛以东以及马里亚纳群岛附近这3个地区,与热带气旋发生源地和路径频率图较为一致;(2)风速强度指数和热带气旋中心位置次数的分布相差不大,但风速强度指数最高值范围明显比热带气旋中心位置次数高值区分布范围广;(3)西北太平洋热带气旋最大风速的概率分布呈指数函数分布,主要分布在小于50m/s的范围内,小75m/s的大风占到99.41%,75m/s以上的大风比较罕见;(4)10年一遇和20一遇热带气旋大风高值区主要分布在菲律宾群岛附近、南海南部及台湾岛以东的地区,相对集中,而50年一遇风速分布图中,具有多个高值中心.     

基于层次分析模型的北京雷电灾害风险评估

城市气象灾害风险评估应用研究选用北京地区近10年的雷电监测资料,以区县行政区域为评估单元,利用层次分析模型评估各区县的雷电灾害风险.模型充分考虑了灾害冲击频次和城市社会经济组成结构等因素,拟定以"灾害历史发生频次、人口密度和人均GDP"等作为评估的主要指标,以此建立风险评估方程,划分风险等级.计算得出的风险估算值变化与该地区近10年中实际的雷电灾害发生频次的区县间的变化趋势大体一致.评估结果表明,北京雷电灾害除与自然闪电的空间分布有一定的关联外,还与下垫面易损特征及"承灾体"分布密切相关.评估结果的正确性也说明了评估方法的合理性.     

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。     

江苏省风电场的气象灾害风险评估

在分析江苏省风电场气象灾害特征的基础上,建立了以江苏省为例的风电场气象灾害风险性评价模型,确定台风密度、龙卷风密度、雷暴密度、风机密度、单机发电功率、人均GDP这6个因子作为评估指标。结合GIS技术和层次分析法对江苏省长江以北各县市风电产气象灾害风险度进行了区划。结果表明,江苏省长江以北的沿海城市:南通和盐城区域为风电场气象灾害的极高风险区和高风险区,而同样为沿海城市的连云港与苏中地区的泰州市、扬州市和苏北地区的淮安为风电场气象灾害的中风险区,宿迁和徐州均为风电场气象灾害的低风险区。     

中国大都市群地区的水灾风险与应急管理研究

在经典风险评价理论模型的基础上,结合自然灾害系统理论,建立了简明水灾综合风险评价模型,完成了中国九大都市群的水灾风险评价.结果表明:我国都市群水灾风险呈现出以都市区中心市为核心的(近)圈层状分布;水灾风险由高到低依次为长三角、珠三角、长江中游、京津唐、吉黑、中原、成渝、辽中南和山东半岛都市群.基于上述研究,强调应建立包含水灾综合风险评价、水灾风险应急预案编制与情景模拟以及水灾风险区划与规划的水灾风险应急管理体系.     

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。     

台风灾害的模糊风险评估模型

台风灾害的致灾因子具有多重性，这使得台风灾害的风险评估相对于其它灾害来说更加复杂。本文以广东省14个市辖区为例，分别从台风暴雨和台风大风的角度分析了台风致灾因子的时、空、强规律；结合进行研究区承灾体的易损性分析，即选择研究区人口密度、人均GDP和农业占GDP的比重等3个指标综合反映研究区台风灾害的潜在损失风险。在此基础上，本文进一步评估了研究区台风灾害所造成的风险水平的地区差异。结果表明，阳江、深圳、汕尾、珠海、湛江是广东省14个市辖区中受台风灾害影响风险最高的5个区域。     

汕头市风灾减灾对策探讨——从"尤特"台风谈起

对风灾频繁的城市而言 ,有计划地确立合理的减灾对策是城市必须面对的课题。本文在简要分析城市风灾减灾研究现状的基础上 ,通过汕头市抗击“尤特”台风的实例 ,提出了跨入新世纪时汕头市在确立风灾的减灾对策中的思路。     

气候变暖背景下西南四省市暴雨洪涝灾害风险变化

为了对西南地区气候变暖前后四省市相对灾情指数变化、暴雨洪涝相对灾情概率分布和暴雨洪涝灾害致灾因子危险性风险进行评价,采用西南地区四省市83个气象站点的逐日降水和气温资料、以及灾情数据等,首先利用突变检验确定气候变化突变年,然后借助灰色关联法、信息分配法以及熵权法等进行分析。结果表明:西南地区四省市年平均气温于1998年发生突变,总体以0.26℃/10年的速率呈显著性上升趋势;四个省市1978-2018年间的相对灾情指数主要集中在0.65~0.85之间,其中以小灾、中灾居多,变暖后较变暖前大灾发生频次增加显著;暴雨洪涝致灾因子危险性评估中指数变化主要呈西南-东北走向,两边为危险性增加区域、中间地区增幅较少或有所减小,川渝地区在变暖前后暴雨洪涝灾害危险性均高于云贵地区。     

"艾利"台风异常路径与登陆地点分析

2004年18号台风“艾利”的移动路径在登陆前发生了两次左折，是一次十分罕见的异常路径。从大尺度环流、天气尺度特征分析发现，双台风作用使两个台风产生逆时针旋转效应，及由东西环副高联成的东西向高压坝的阻挡作用，台风西北侧我国江南一福建的偏东一东北气流的加强和沿海地形摩擦效应的综合效果是造成台风“艾利”异常路径的原因。“艾利”台风第二次左折向西南方向移动，沿着福建海岸线的移动阶段，利用沿海多部雷达的高时空分辨率的定位，准确及时地反映了台风西折的动向，为防台抗灾提供了重要的信息，从一定程度上弥补了第二次左折路径预报存在一定偏差的不足。分析还发现，“艾利”台风在第二次左折前后，多普勒雷达速度图象上出现了明显的风速极值区不对称特征，西北象限风速极值大于其它象限的不对称分布可能是导致并维持AERE台风向西南方向移动的重要原因。最后，利用沿海地区稠密的自动气象站探测到的风和气压资料，较好地验证了雷达定位的准确性，同时能够更精确地判定台风的登陆点。     

广东省台风灾害特点及减灾对策

根据《台风年鉴》等台风资料,分析了广东省台风灾害的特点,讨论了台风灾害对广东省经济,社会及生态环境的影响,并针对广东省台风灾害的特点提出了减轻台风灾害的对策。