青海省牧区雪灾预警模型研究

对青海省牧区各气象站的积雪深度、积雪日数等气象资料进行了统计分析,结合青海省牧区积雪状况和草场特点,建立了雪灾预警模型。     

西藏那曲牧区雪灾区域危险度的模糊综合评价研究

在野外调查和分析的基础上,选取10月至次年5月的平均气温和平均降水,以及稳定的积雪日数、平均积雪深度、草场现有载畜量、冷季草地超载比例、冬储草量等7个因子为那曲地区雪灾区域危险度的评价因子,将模糊综合评价的数学模型应用于雪灾区域危险度的评判。以西藏那曲地区的5个县为例,具体介绍了雪灾区域危险度模糊综合评价的方法和步骤。     

登陆中国台风灾害损失预评估模型研究

整理了2000-2008年登陆中国且灾情记录完整的34个台风案例,建立案例集;基于模糊数学法建立了台风灾害损失预评估模型。选择8项影响因子作为模型输入指标,利用层次分析法确定影响因子权重,计算案例集中每个台风的综合评价指数;通过对综合评价指数与受灾人口、农作物受灾面积及直接经济损失等典型灾情指标进行拟合;通过适当调整影响因子权重,拟合得出最优幂函数回归方程,从而实现对台风灾情的定量预评估。     

黑龙江冬春季暴雪变化特征及其对设施农业生产的影响

利用黑龙江省1951-2014年日平均气温、日降水量资料和1981-2012年日积雪深度资料,分析了黑龙江省降雪对设施农业生产的影响。结果表明:1951-1970年暴雪日数变化较为平稳,1971年之后暴雪日数明显增加,尤其是2006年后,年际间波动较大。暴雪日数出现最多的月份为10月和11月,最少出现在2月份;冬春季节降雪对设施农业的影响主要在3月,其次是4月,12月和2月的影响较小,成灾次数呈现自西向东增加的趋势;1981-2012年日累积积雪深度≥5cm的日数呈现南少北多的趋势,出现次数最多的年份为2012年,最少的年份为1981年。     

热带气旋灾害等级预评估方法初探

利用1982-2009年期间48个影响青田县的热带气旋全县灾情记录,选用相应过程全县经济损失占当年GDP的比例和死亡人数作为衡量热带气旋影响程度的主要因子,计算了每个历史过程的灾情指数;再以灾情指数为样本,以对应过程的全县过程平均雨量、过程最大雨量、日最大雨量、最大风速为因子,通过多元线性回归建立了回归方程,为热带气旋影响灾害预评估提供一种参考依据。     

基于等距特征映射降维的台风灾情概率神经网络预评估模型

台风致灾因子、承灾体和灾情之间是一个复杂的非线性动力系统,准确高效地提取重要指标对台风灾情等级进行预评估,是防灾救灾工作的重要依据。采用主成分分析、等距特征映射和信息熵特征提取的承灾体关键指标,和致灾源作为输入神经元,灾情等级作为输出神经元,建立台风灾情概率神经网络预评估模型。结果表明,基于等距映射非线性特征提取的概率神经网络预评估模型的准确率达到90%。     

基于经济损失的河北省雪灾风险定量评估

通过河北省142个国家气象站的逐日积雪深度和历史灾情资料,运用概率分布理论对不同重现期下河北省雪灾致灾因子危险性进行评估,并利用"致灾强度指数-经济损失率"反演法构建脆弱性曲线,对承灾体损失风险进行定量评估。结果表明:河北省的张家口、承德和唐山北部地区海拔较高,雪灾致灾因子危险性高于其他地区。随着重现期的增加,雪灾积雪深度也在增加。在承德、唐山交界以及唐山东南部地区,30年一遇雪深达44 cm,50年一遇高达66 cm。对于雪荷载敏感的结构,承德与唐山交界处、唐山东部应满足100年一遇雪压0.5 k N/m~2以上。承灾体的损失风险受到致灾因子、承灾体暴露度和脆弱性的综合影响。在同等致灾强度下,雪灾经济损失风险与经济暴露度分布大体一致,石家庄、保定、邢台、邯郸的市辖区附近以及唐山遵化县和曹妃甸区的雪灾经济损失高达50万元/km~2以上。     

1961—2017年黑龙江大-暴雪天气形势诊断及其变化特征

基于1961—2017年黑龙江省63个气象站逐日平均气温、降水资料和NECP再分析资料，利用趋势分析、突变检验、变异系数分析、方差分析及相关系数分析，对黑龙江省大-暴雪天气形势及其变化特征进行分析，研究表明：黑龙江大-暴雪降雪量和降雪日数平均值分别以8.95 mm/10 a和0.90 d/10 a的速率显著增加，二者在1987年气温突变年前后均存在显著差异，在空间变化上也均呈现出一致性，表现为东北部和西南部呈显著增加趋势，南部和北部增加趋势不明显；在年代际空间变化上均呈现出一致性，20世纪60年代，黑龙江大-暴雪降雪量和降雪日数主要集中在东南部，70年代主要集中在东部和南部局部地区，80年代以后范围逐渐向西部、西北部扩大。影响黑龙江大-暴雪天气的地面环流系统主要分为9个类型，按其频率出现的大小分别为：蒙古气旋型、日本海低压型、贝加尔湖低压型、低压发展型、倒槽型、低槽型、江淮气旋型、黄河气旋型和其他类型，其中20世纪60年代至21世纪初，日本海低压型和贝加尔湖低压型发生次数显著增加；各天气类型间的降雪日数和降雪区空间分布存在差异，每种类型降雪日数的空间分布与其降雪区基本一致，其中蒙古气旋...     

基于灾害系统的中国南北方雪灾对比研究——以2008年南方冰冻雨雪灾害和2009年北方暴雪灾害为例

基于2008年中国南方低温雨雪冰冻灾害和2009年北方暴雪灾害典型雪灾案例,确定了这两场雪灾影响范围.从区域致灾因子、孕灾环境、承灾体和灾情等方面进行灾害系统对比分析,结果表明:南北方雪灾受灾区域覆盖面积广,重灾区前者为南岭地区,后者为华北平原中部;两场雪灾范围叠加区为南北方过渡地带.南北方雪灾均呈链发式,前者以"雨雪...     

基于遥感的新疆北疆积雪盖度及雪深监测

新疆北疆为雪灾多发区,准确地监测积雪分布及雪深具有十分重要的意义,可为雪灾多发区在冬季做好防灾减灾工作提供依据.目前MODIS数据主要运用归一化差分雪盖指数(NDSI)对积雪进行提取.NDSI是基于雪对可见光与近红外波段的反射特性和反射差相对大小的一种测量方法,然而它只能将像元辨别为积雪或非积雪,满足不了高精度的流域制图及雪盖提取要求.以新疆北疆为研究对象,应用MODIS数据和线性光谱混合模型提取像元内积雪所占比例(积雪盖度),并与NDSI建立关系,讨论了NDSI是否可以作为估算积雪盖度的标准,进而提高NDSI在积雪监测中的应用精度.结果表明,二者具有较好的线性关系,经过野外实测点的验证,25个点的平均绝对误差是0.06.此外,以MODIS数据与地面实测雪深资料为基础,通过分析和研究MODIS窗区通道的光谱特点,探讨了适合于积雪雪深监测最佳的MODIS通道,初步建立起应用MODIS资料监测北疆地区积雪深度的反演模型.     

大震前后暴雪灾害发生机理与预测指标初探

在中国西部大震发生前后冬、春雨季常伴随雪灾。本文根据地气耦合原理着重探讨大震前、大震时和大震后雪害发生的机理和预测雪害的指标,由此探讨由地震活动性指标预测雪害的可能性。     

利用MM5模式对河西暴雪的数值模拟分析

利用NCEP资料和MM5模式模拟分析了2005年3月14-15日出现在甘肃河西西部的一次暴雪天气过程.结果表明:这次暴雪天气过程产生在从低空到高空的急流轴附近;由于600～500 hPa的辐合,促使形成近地面上升运动,从而使地面形成低压系统;相对湿度最大值在750～450 hPa之间,与辐合层基本一致,表明600 hPa附近有一条水汽输送通道,它与高空急流、500 hPa正涡度层、上升运动区等相吻合,为暴雪的产生提供了动力、热力和水汽条件.MM5模式很好地模拟出了暴雪的大致区域,显示了对这种中尺度天气系统具有较好的预报效果.     

2008年江苏持续性降雪中的水汽和动力抬升机制分析

2008年1月下旬江苏省出现了历史罕见的持续性暴雪过程,研究发现,降雪量的大小与低空急流的日变化相对应,暴雪过程中700 hPa西南急流对水汽的输送起着重要的作用,作为大尺度天气系统,700 hPa急流的加速发生在降雪量增大之前,其值阈大小与6 h降雪量之间没有对应关系,急流减弱在暴雪结束以后;降雪的发生和发展与南北风的增大和冷暖平流有关,低层偏北风作为冷垫对暖湿气流的抬升和水汽的凝结起到了一定的作用;江苏降雪过程中水汽主要来源于700～500 hPa,低层东风气流对黄海南部的水汽输送非常有限;强降雪的发生与700 hPa水汽通量散度相对应,水汽通量散度辐合增大,降雪量增大;在降雪过程中垂直运动对降雪量的大小有很好的指示意义。     

黑龙江省暴雪天气分析和预报技术

分析表明，造成黑龙江省暴雪的低压天气系统不仅来自西北、偏西和偏南方向，而且还有在东北和日本海新生成的，其中又以西南和南来的居多；高空影响系统主要是低槽，其次是低涡，但降暴雪时多数是低涡；造成暴雪的锋面系统以暖锋和锢囚锋为最多。另外，从造成降水的成因和水平锋生这两个角度出发，给出了7个暴雪落区的温压场模型。850hPa温度、850hPa温度平流和拔海高度决定了降水（雨、雪）的性质。     

基于GIS的地质灾害风险评估信息系统探讨--以重庆市为例

重庆市地质灾害类型多、分布广、危害性大,传统的预测预报以及评估方法落后.构建一套能快速、准确评价该区地质灾害的危险性、易损性、网络化的风险评价系统具有非常重要的意义.在Windows环境下,以GIS系列工具软件为基础平台,采用数据库管理技术对数据进行采集、存储、管理、分析、计算和图形显示,利用计算机语言的编程功能开发重庆市GHAIS系统,使有关决策部门能够方便的对系统进行查询和分析,获取所需要的地质灾害评估结果(图形或数据),为灾害预测预报以及选取有效而科学的防灾、减灾和救灾措施提供依据.     

基于ASD-KDE算法的超短期风电出力区间预测

为提高含风电场电网经济调度能力并降低电力系统规划决策的保守性,提出了基于原子稀疏分解-核密度( atom sparse decomposition-kernel density estimation, ASD-KDE)算法的超短期风电出力区间预测模型。该模型应用ASD计算出较为精确的点预测值,并采用粒子群优化正交匹配追踪算法提高原子分解过程的预测实时性。同时针对风电序列不同区域所具有的线性及非平稳特性,构建了衰减线性原子库及Gabor原子库,以期达到自适应分解的效果。再通过对原子分量和残余分量分别进行自预测和BP( back propagation) 神经网络预测,获得点预测值。在此基础上,通过对历史风电数据不同区间的划分,构建一维核密度估计模型,逐步滚动获取预测值的置信区间,从而降低了环境变化对预测结果的影响。实际风电场算例验证了所提方法的自适应性、快速性及有效性。     

三峡库区强降水的数值模拟及其在滑坡灾害预报中的应用

采用中尺度数值模式MM5V3对三峡库区22次强降水过程进行了数值模拟,以检验该模式对库区强降水的模拟能力和对高度场与温度场的模拟状况;详细介绍了该模式对一次强降水过程的模拟结果,并分析了该次降水的成因;将MMSV3模式与关于三峡库区滑坡发生的预报模型相结合,对发生在宜昌的一次滑坡灾害进行了预报试验。结果表明,中尺度数值模式MMSV3对三峡库区的强降水具有较好的模拟能力,能较好地刻画出降水的分布及其成因;模式预报的降水,结合库区滑坡预报方程成功预报了宜昌滑坡的发生;该方法为三峡库区滑坡灾害的预警提供了一种新思路。     

溪洛渡水电站雨水温度骤降分析与预报

对溪洛渡水电站坝址自动气象站进行了改造,在常规遥测雨量筒中加装了雨水温度传感器,得到了2010 - 2011年雨季地面雨水温度资料.在此基础上,对溪洛渡水电站大坝浇筑时碰到的降雨过程雨水温度骤降进行了分析及预报.结果如下:①2010-2011年溪洛渡水电站雨季降雨天气过程所引发的雨水温度骤降出现概率为37％,雨温骤降高值主要集中在7-8月；过程降雨量的大小并不能直接决定雨水降温的幅度,引起雨水温度骤降的因素较多.②利用90次降雨过程的历史数据建立了溪洛渡坝址站雨水温度变化最优子集回归方程,雨水温度骤降回代准确率为73％.该方程对雨水温度骤降的预报准确率达到75％,预报值与实测值的符号一致率达94.4％,表明该方程对溪洛渡坝址站雨水温度骤降预测效果较好.     

基于偏最小二乘法的黄土湿陷性评价模型

基于统计学相关理论的黄土湿陷系数预测及评价方法是简化其工程应用的重要途径。当前采用多元回归方法建立黄土湿陷系数预测模型过程中往往缺乏对自变量间多重相关性对预测精度影响的合理考量。基于上述考虑,该文分别采用普通多元线性回归方法和偏最小二乘回归方法建立了黄土湿陷系数的多因素(天然含水量、初始孔隙比和压缩系数)回归模型并对二者精度进行了对比验证。结果表明:偏最小二乘方法在消除自变量之间多重相关性对结果的扰动方面成效显著,采用偏最小二乘回归分析方法获取的回归模型预测效果明显优于普通多元线性回归方法获取的回归模型。黄土湿陷系数与天然含水量和初始孔隙比之间存在显著的正相关关系。压缩系数对湿陷系数的解释能力较差,即使通过偏最小二乘分析方法依然无法正确体现其对湿陷系数的微弱影响,在后续相关回归分析中不宜将压缩系数作为湿陷系数的自变量。     

地震作用下滑坡水平运动距离概率预测模型∗

地震诱发滑坡失稳是一种常见的地质灾害。如何预测地震作用下滑坡的水平运动距离对该地质灾害的防治具有重要作用。现有经验预测模型存在不能区分有阻碍滑坡和无阻碍滑坡,依据的案例较少且只能提供滑坡水平运动距离的最优估计值而无法提供其预测误差的局限。针对上述不足,首先建立包含380个案例的地震滑坡水平运动距离案例库,基于最大似然法原理,提出可同时考虑有阻碍滑坡和无阻碍滑坡的地震滑坡运动距离经验模型标定方法。单因素回归分析表明,地震作用下滑坡水平运动距离与滑坡垂直运动距离和滑坡体积具有较高的相关性,与滑坡倾角和滑坡表面长宽比相关性较小。在此基础上,通过逐步回归的方法建立滑坡水平运动距离的多因素预测模型。案例分析表明,提出的模型具有较高的预测精度。提出的地震作用下滑坡水平运动距离预测模型可为地震滑坡危险性评价提供参考。