黄土高原极端温度事件的时空变化

极端温度事件对农业生态系统有显著影响,其变化趋势需要进行评估。基于黄土高原50个站点的日序列最高和最低温度数据,经定义极端温度事件及其衡量指标(频率、强度、年极值和日温差)后,评价了黄土高原1961-2007年极端温度事件的空间分布和长期变化趋势。结果表明1,961-2007年黄土高原极端温度事件不同指标的空间分布有显著差异,基本上沿东南—西北方向呈梯度变化。多数站点极端温度事件的变化具有单调趋势,但趋势具有显著意义的站点数有很大差异,96%以上站点极端高(低)温事件的频率显著升高(降低);70%站点的日温差(46%降低和24%升高)和最低温度年极值的升高趋势具有显著性;约50%站点极端低温事件的强度和最高温度年极值的增加趋势显著;其他指标的显著性趋势较少。黄土高原极端温度事件对全球变暖的响应有其特殊性。     

辽东山区春季极端低温时空分布特征及发生概率预测

利用辽宁省东部山区13个气象站1960—2014年春季(3-5月)逐日最低气温等观测资料,采用EOF和Morlet小波分析法分析研究区春季极端低温的时空分布特征,在此基础上用Gumble-I型分布、Weibull分布和正态分布对各站极端低温序列进行了概率分布模型拟合,并检验筛选出最佳模型计算了不同重现期的极端低温及其发生的概率和空间分布。结果表明:(1)辽东山区春季极端低温空间分布主要表现为全区一致分布型、南北相反分布型和东西相反分布型;(2)全区域极端低温存在明显的5年和10年左右的周期变化;(3)所选13个站的极端低温概率分布模型拟合结果显示:Weibull分布为最适宜的分布模型。不同重现期极端低温预测与实测值对比结果表明,所选模型预测结果误差较小(绝对值1℃,R~2=0.98);(4)北部区和高海拔区容易遭受春季低温的灾害,低温灾害发生的概率及分布区域范围以轻度为最大,中度次之,重度最小。综上所述,该研究结果可为该区域极端低温预测及春季回暖后再次遇到低温灾害的防御提供科学参考依据。     

基于POT-GPD模型的地震巨灾损失分布研究

极值理论关注风险损失分布的尾部特征,通常用来分析概率罕见的事件,它可以依靠少量样本数据,在总体分布未知的情况下,得到总体分布中极值的变化情况,具有超越样本数据的估计能力。因此,基于GPD(generalized pareto distribution)分布的POT(peak over threshold)模型可更有效地利用有限的巨灾损失数据信息,从而成为极值理论当前的主流技术(以下简称,POT-GPD模型)。针对地震巨灾发生频率低、损失高、数据不足且具有厚尾性等特点,利用POT-GPD模型对我国1969年至2013年间的地震直接经济损失数据进行了统计建模;采用样本Hill图及区间筛选算法选取阈值,并对形状参数及尺度参数进行了估计。模型检验表明,POT-GPD模型对巨灾风险厚尾特点具有较好的拟合效果和拟合精度,为地震巨灾风险估计的建模及巨灾债券的定价提供了理论依据。     

我国年最大雪深概率分布的优选模型

采用我国记录时间长度大于40年的120个气象台站的年最大雪深数据,对我国年最大雪深的概率分布模型进行了统计分析。结果发现,大部分台站的年最大雪深数据更偏向于服从对数正态分布。因此,若需在全国范围内采用单一的概率分布模型对年最大雪压(或雪深)进行统计建模,对数正态分布是更佳选择。采用对数正态分布后,根据不同的拟合方法,120个台站估算得到50年一遇最大雪深(即基本雪深)较之极值I型分布的估算结果平均上升约6%到13%不等。     

福建省不同短历时暴雨变化特征及天气背景分析

利用福建省17个气象站1964—2012年逐日逐分钟降水数据,构建1 h、3 h、6 h暴雨频数和暴雨极值序列,研究不同短历时暴雨频数和极值的空间分布特征以及年代际气候变化特征,并对暴雨形成的天气背景进行分析。结果表明:福建省沿海地区不但暴雨频数多,且强度强;西部地区虽然暴雨频数相对较多,但强度相比沿海略弱;中部地区暴雨频数及极值均属全省最少的地区。各短历时暴雨频数和极值均表现为一定的增加趋势,其中6 h暴雨频数、1 h暴雨极值增强最显著。突变分析表明1 h暴雨频数和极值在20世纪90年代初期突变,3 h和6 h在20世纪80年代末期突变,表明近20多年来福建省短历时暴雨增强增多。内陆地区短历时暴雨的天气背景主要是锋面暴雨,各历时频数占总频数的70%以上;沿海地区1 h历时锋面暴雨频率为50%左右,多于台风暴雨,随着历时的增加,6 h时锋面与台风暴雨的频率相当,或台风略大于锋面暴雨。     

杭州市极值暴雨的统计建模与频率计算研究

以杭州市1951—2012年的逐日降水资料为基础,通过极值统计理论中的广义极值分布和广义帕累托分布分别模拟城市暴雨的年最大值序列和超阈值序列,采用极大似然估计法估计模型参数,采用分位数图和Kolmogorov-Smirnov方法对拟合结果进行拟合优度检验,并借助轮廓似然函数估计方法估计模型关键参数及设计暴雨的置信区间。研究结果表明:虽然广义极值分布和广义帕累托分布的分布类型和样本序列存在一定差异,但两种分布关于杭州市暴雨极值的统计推断结果比较相近。在样本资料长度有限的条件下,应重视暴雨极值不确定性的分析研究。轮廓似然函数法可以反映重现期长短对设计暴雨置信区间的影响,有助于定量估计设计暴雨的置信区间。此方法和研究成果对于评估杭州市暴雨极值及其不确定性具有理论与实际意义,可为城市洪涝规划与工程设计提供技术支撑。     

近50年东北地区≥10℃农业热量资源对气候变化的响应

气候变暖背景下,系统研究我国东北地区农业热量资源对气候变化的响应仍具有重要的现实意义。根据1961-2010年东北地区64个气象台站的逐日资料,采用公认的农业气象指标,分析了80%保证率下东北地区稳定通过10℃农业热量资源的时空变化特征及演变趋势,探讨了近50a东北地区农业热量资源对气候变化的响应规律。结果表明:从1960-2010年,东北地区农业热量资源存在年代际变化,且80年代到90年代是该地区农业热量资源增加最快的时期。以1980年为界线,≥10℃初日出现的日期先推迟再提前,终日出现的日期推迟,持续日数先减少后增加,积温呈持续增多趋势;近50a东北地区热量资源增加趋势明显。东北地区农业热量资源地域差异明显。热量资源较丰富的是辽宁省西部和南部,较匮乏的是黑龙江省的大兴安岭地区,且由南向北随纬度增大呈初日出现日期延迟、终日出现日期提前、持续日数减少、积温减少的变化规律。     

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.     

近50年华北平原干热风时空分布特征

干热风是影响华北平原冬小麦生长发育及产量形成的重大农业气象灾害之一,利用华北平原48个站点1961-2008年的逐日气象资料,分析了近50年来各站点的干热风(高温低湿型/雨后青枯型)日数及区域分异规律,结果表明:就地理空间而言,华北平原干热风日数总体上呈现中部高南北低的分布趋势;在发生时间上,除南部个别地区有增加的趋势外,大部分区域干热风日数呈明显的递减趋势。进一步的分类研究则表明:高温低湿型的与干热风总体时空分布趋势相近,而雨后青枯型虽然也呈下降趋势,但下降幅度远小于干热风总体情况,并且在南部、西北部日数反而呈现增加趋势。了解干热风的时空分布特征,可为进一步建立干热风监测预警模式奠定一定的理论和应用基础,并可为当地农业生产决策提供参考。     

淮河流域极端降水空间分布及概率特征

利用淮河流域110个气象站点1959年1月1日至2008年12月31日的日尺度降水数据,建立了AM及POT极端降水序列,通过4大类33种概率分布函数对其进行了拟合,以建立最优概率分布模型,并利用其参数分析淮河流域极端降水的空间分布及概率特征。研究发现:(1)淮河流域1959-2008年日极端降水的空间分布为东西两端高并逐渐向流域中心降低,且有淮河上游地区及沂沭泗流域东部两处强降水中心;(2)经K-S法检验,Wakeby函数是AM及POT序列的最优概率分布函数。50a一遇的日极端降水预估值与1959-2008年实际最大日极端降水值的误差率随着实际降水量的增加而增大,且大多数站点的误差率在20%以下;(3)通过对最优概率分布模型参数的分析,得出河南省驻马店地区、安徽省阜南和淮南地区以及皖鲁苏交界地区的极端降水发生概率较大,淮河中上游干流周边地区及下游地区的极端降水变化不稳定;(4)以最优概率分布模型的形状、尺度参数为指标,绘制了淮河流域极端降水风险图,为极端降水风险管理与预警工作提供参考。     

福建沿海历史街区风荷载特性数值模拟与风险防控方法

通过ANSYS Fluent软件选用RNG k-ε湍流模型,以福建沿海历史街区为对象,数值计算分析街道形态与路网形式对极值风压系数分布的影响并探讨风灾防控的策略。研究表明:单一街道在全风向下高宽比(1.33)产生爬越流时极值负压系数绝对值较大,最大负压系数绝对值产生于风向与街道垂直且高宽比最大(1.33)的条件下;随风向由垂直于街道变为平行,多条街道相交与单一街道风压系数变化一致:整体的正、负压系数绝对值和范围均大幅度降低,单一街道、同一高宽比的极值负压系数绝对值最大降低64.74%,平均降低了43.93%。对三坊七巷与和平路历史街区造成风致破坏的最重要因素是临近历史街区的高层建筑带来的极值正压与负压系数,其次为开敞空间与街区道路走向。极值负压系数绝对值在建筑间距/高度3.5～5.8时成正相关,拟合曲线为抛物线,在建筑间距/高度大于5.8时极值负压系数绝对值均趋于稳定值。当风向与方格路网垂直时,高密度低矮建筑的风荷载极值与建筑所在的道路走向(平行或垂直)不相关。历史街区的风灾防控可从绿化配置和建设控制地带建筑优化两方面实现。     

东北地区落叶松毛虫灾害气象风险区划初步研究

利用黑龙江省牡丹江市海林市松毛虫发生情况与气象因子进行相关性分析,筛选出≥10℃积温正距平、夏季气温正距平和日最高气温≥30℃天数正距平、冬季气温正距平以及3-10月降水量负距平与松毛虫大发生有较好的相关性。其次,基于东北地区76个气象站,利用上述关键气象因子作为利于东北地区松毛虫大发生的气象条件进行分析。结果表明,1971-2010年40年东北地区年≥10℃积温、夏季和冬季气温均呈明显增加趋势,3-10月降水呈微弱的降低趋势,也就是说40年来东北地区气候变化趋向于利于松毛虫灾害发生。另外,对东北地区1971-2010年上述关键气象因子单因子利于松毛虫灾害发生的历史风险以及综合气象因子利于松毛虫灾害发生的历史风险进行分析,得出东北地区松毛虫灾害气象风险区划分布,结果表明吉林省中部、黑龙江大小兴安岭、牡丹江半山区的南部和西部松毛虫灾害气象风险约为10年二、三遇;辽宁大部,吉林省东南部、黑龙江松嫩平原和三江平原松毛虫灾害气象风险约为10年三至四遇。     

福建沿海输电线路设计风速取值探讨

根据福建省崇武气象台1973~2006年的风速资料,分别采用极值Ⅰ型Gumbel分布、极值Ⅱ型Frechet分布、极值Ⅲ型Weibull分布对该地区的风速进行了统计分析。结果表明,该地区发生强风的概率很大,受台风的影响,年最大风速一般发生在7~10月份,且其风速值随着年代的推后有下降的趋势;经柯尔莫格洛夫拟合优度检验,极值Ⅰ型Gumbel分布是该地区的风速概率分布的最优曲线;极端风速是影响沿海输电线路安全的一个重要因素,可采用差异化的设计方法予以考虑。     

东北地区生长季潜在蒸散量的变化特征分析

采用1998年联合国粮农组织修订的Penman-Monteith模型计算了东北三省1960-2008年期间各地的潜在蒸散量。东北地区潜在蒸散量的基本分布特征为南多北少,随着纬度的增加,潜在蒸散量随纬度递减的特征越来越明显。近50年来东北地区生长季潜在蒸散量呈显著的增加趋势,东北北部增加趋势比南部更为显著,其中9月增加趋势最为显著。     

18世纪中叶以来不同时段的中国水灾格局

以县域为基本统计单元。以年均水灾次为基本指标,以数字地图技术支持下,编制了一套信息来源不同、时段相对连续的中国水灾格局图。分析表明：中国水灾格局以胡焕庸线为界,呈现东西分异;水灾高值区呈现团块分布,与地貌格局关系密切;近百年来全国水灾中心呈现由黄淮海平原向东北、西部和南方转移的趋势;近50年来,华北成为水灾低值区,水灾由东向西形成4个梯度区。这些研究为揭示水灾格局对水灾过程影响机制的研究提供了科学依据。     

吉林省夏季极端降水事件特征分析

利用吉林省46个气象站1961-2010年逐日降水资料,采用百分位定义极端事件阈值的方法,对吉林省极端降水事件的时空分布及变化趋势特征进行了分析。结果表明:(1)吉林省极端降水事件主要发生在夏季,其中5%的降水日数贡献了该季度25%～30%的降水量;夏季极端降水强度以通化地区最强、东部山区最弱,极端降水频率东部山区最大、西北部最小;(2)吉林省100mm以上的极端大暴雨天气也时有发生,通化地区南部发生几率最大,约为4～6 a一遇;中部一带约为8～10a一遇;西北平原区和东部山区出现大暴雨概率很小。(3)近50a吉林省夏季极端降水事件稍有增多的趋势,而强度变化趋势不明显,但存在明显的地域差别,西北部表现为频率减少、强度减弱,中部和东南部表现为频率增多、强度增强。(4)极端降水事件存在年代际差异,20世纪70年代极端降水频率最小,90年代极端降水强度最大,60年代初期极端降水强度存在由强转弱的突变。     

典型降雨情景下北京市十渡镇山洪灾害风险评估

基于北京市十渡镇"7.21"特大暴雨山洪事件淹没特征展开模拟,获得了适用于研究区的水文水动力模型参数,进而模拟了研究区20 a、50 a、100 a一遇降雨情景下的山洪危险性特征,并根据灾损模型计算了相应情景下的山洪灾害经济损失。结果显示50 a一遇降雨情景下的淹没范围比20 a一遇增加了2.2 km~2,并且由于受河道排水能力影响,100 a一遇与50 a一遇淹没范围相似,主要增加的淹没深度区间为0.5～1.5 m。经济损失主要位于河道两侧,20 a、50 a、100 a一遇情景下经济损失分别为14.69亿元、18.16亿元以及20.40亿元。淹没特征模拟值与历史实际值具有较强相关性。情景风险评估结果可为类似十渡镇的山地旅游小镇防洪减灾提供参考依据。     

河南省冬小麦晚霜冻害风险区划

基于河南省冬小麦遥感种植面积数据、DEM数据和111个气象站1971-2010年逐日最低气温资料,采用基于GIS的逐日最低气温空间插值技术,根据冬小麦晚霜冻灾度指标及其等级划分标准,计算各空间单元轻霜冻、中霜冻和重霜冻日数,综合考虑霜冻害日数和冬小麦实际种植面积比例因素,构建冬小麦晚霜冻害风险评价指数,分析河南省冬小麦不同等级晚霜冻害日数及其风险的区域特征.结果表明:河南省冬小麦轻霜冻日数高值区主要分布在河南省北部、东部和西部丘陵山区,中霜冻和重霜冻高值区以分布在西部丘陵山区为主,霜冻日数最大值分别为67 d、48 d和120 d；轻霜冻风险较高的区域主要分布在河南省除郑州地区以外的驻马店和南阳盆地以北地区,中霜冻主要分布在东部和西部丘陵山区,重霜冻主要分布在河南省西部丘陵地区,风险指数最大值分别为28％、18％和17％.总体上看,河南省冬小麦晚霜冻害日数和风险空间分布特征明显；轻霜冻日数及其风险的覆盖面积最大,其次为中霜冻,重霜冻最小；河南省的东部、北部和西部丘陵山区为晚霜冻害的主要防御区域,各级霜冻之间以防御轻霜冻为主.     

海啸波高重现值的统计推算

地震海啸是一种破坏性极其严重但发生次数较少的地震次生海洋灾害。如何确定地震海啸波高重现值,对于海岸地区海啸的防灾减灾规划与工程设计具有重要意义。以美国Crescent海岸地区实测海啸过程中出现的最大波高序列为例,首先采用5种极值分布(Gumbel、Weibull、Pearson III型、对数正态和广义极值分布)对海啸波高进行拟合,选取拟合较好的分布型式;然后考虑海啸发生过程的泊松分布,采用4种泊松复合分布(Poisson-Weibull、Poisson-Pearson III型、Poisson-对数正态和Poisson-广义极值分布)计算了地震海啸波高重现值,实现了对海啸波高的长期统计分析。计算结果表明:考虑地震海啸发生次数的泊松分布,采用泊松复合极值分布,可以很好地估计海啸最大波高的重现值。     

新疆极端降水概率分布特征的时空演变规律

依据新疆地区53个雨量站1957-2009年日降水资料,根据研究需要,定义了8个极端降水指标。运用K-S法确定降水指标最适概率分布函数,确定10年一遇极端降水量值;在此基础上,采用Copula非参数估计方法,通过Akaike information criterion(AIC)法确定两降水指标联合分布函数,系统分析1980年以后极端降水单变量极值及降水极值二维联合概率分布特征变化的时空演变特征,研究结果表明:①新疆有湿润化趋势,北疆湿润化趋势比南疆显著;②从降水天数和极端降水天数角度来看,新疆极端强弱降水同时出现的概率减小,从极端降水雨量和强度来看新疆中部、南疆西部、北疆东部及北部极端强弱降水同时出现的可能性减小,而天山西部与南疆北部的可能性增加;③1980年后新疆地区发生涝的概率增大,发生旱的概率减少。