基于FY-3A的海南岛橡胶林台风灾害遥感监测——以“纳沙”台风为例

以登陆海南岛的1117号台风"纳沙"为例,根据通过高分辨率卫星数据提取的海南岛橡胶分布范围,利用FY-3A遥感数据分析了台风登陆前、后海南岛橡胶归一化植被指数的变化。借助GIS技术平台,提取受损橡胶的分布信息(INDVI0)。根据建立的橡胶林台风灾害等级标准,绘制了橡胶林台风灾害损失等级分布图,实现了橡胶林台风灾害的遥感监测。通过遥感监测结果与灾情实际调查结果的对比分析发现,二者总体趋势一致,而遥感监测更加快速、直观、精细,说明橡胶林台风灾害遥感监测是可行的。     

台风降水对江西水资源与水稻生产的影响

为了掌握江西省台风降水的分布情况及其降水资源的贡献程度,定量评估其对水资源的影响及时空分布规律,采用1951-2005年影响江西的台风的资料,利用空间插值、趋势分析、个例分析等方法,揭示了江西台风降水的时空分布特点。结果表明:(1)江西台风降水量基本上遵循从南到北递减分布,但赣北的庐山附近有一高值区;(2)台风降水量占年总降水量比例仅为1.9%~9.0%,但对局部地区的降水资源的贡献较大,弥补了部分地区降水量的不足;(3)台风强降水对局地河段、水库有很大影响,局地河段水位一般都有一个快速、大幅度的涨落过程,但水库经调控,水位涨落幅度可调;(4)7-8月份台风降水最为丰富,此时全省易受副高控制,高温少雨,晚稻、中稻需水量仍较大,台风降水适时补充了水资源的不足。     

庐山台风暴雨环境背景与云型特征分析

使用近10年来登陆台风对庐山降水影响的历史资料进行了分析,结果表明:(1)影响庐山降水的台风移动路径主要为中路;其它登陆台风,中心位置低于北纬25°N或高于北纬30°N,对庐山的影响都很小。(2)500 hPa平均场以上和500 hPa平均场以下,天气系统的特定配置易引发庐山台风暴雨。(3)庐山地形对台风降水的增幅作用十分明显。(4)台风影响庐山主要有3种云型:分别表明台风3个不同阶段的云型特征。     

台风过程引发洪涝灾害的风险评估——以海南岛为例

海南岛是一个受台风影响频繁的区域,台风过程中的暴雨过程极易引发洪涝灾害。在分析洪涝灾害形成的各主要因子的基础上,提出了基于G IS的台风过程引发海南岛洪涝灾害的评估模型,以台风过程中发生的暴雨的危险性指数、地形因子和社会经济易损为主要指标,得出了海南岛台风过程引发洪灾的风险综合区划图。     

海南岛7314号台风灾害

“气象灾害”在海南岛可谓灾害之首,在首害当中应属台风灾害为最。每年5～10月台风季节海南岛均受到不同程度的影响并带来灾害,特别是1973年9月7314号台风给海南岛东部的琼海县以毁灭性的破坏。 1 移动路径及强度 7334号台风,9月12日由菲律宾以东洋面移入南海东部海面后,由热带低压逐渐加强,13日中心附近最大风力增强到12级,并直向西移,于9月14日晨4～5时在海南岛东部琼海县博敖港地区登陆。以后继续向偏西方向移动,穿过海南岛中部,14时左右台风中心由海南岛西     

“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。     

我国台风灾害成因分析及灾情预估

利用1980-2004年的台风基本资料,对我国台风(包括热带气旋、热带风暴、强热带风暴、台风、强台风和超强台风)灾害的成因进行了初步分析,结果表明:台风引起的大风和降水以及登陆台风的强度和登陆点位置等都是我国台风致灾的重要因素.综合表征台风灾情的ATDI指数和台风造成的直接经济损失与台风大风、降水、登陆台风强度及移速关系密切,而房屋倒损则主要与台风引起的大风有关,农田受淹则主要取决于台风降水.在此基础上,建立了综合表征台风灾情的ATDI指数以及因台风而倒损的房屋数、受淹的农田面积和造成的直接经济损失等的预估模型.对历史样本拟合和对2005年6个台风的独立样本回报表明:模型具有较好的预估能力,对台风灾害各等级的拟合和预估误差不大于1个等级的样本约占总样本数的83%～96%(完全准确的样本在50%以上).     

“1410”台风麦德姆强降水与地形关系的分析

利用多种资料对2014年第10号台风麦德姆的降水实况和环流形势进行分析;并以欧洲中心ERA-Interim资料为背景场使用WRF模式,对山东半岛地形对麦德姆强降水的影响进行敏感性试验。结果表明:中纬度西风槽和台风系统结合,冷空气从对流层低层入侵使麦德姆发生变性。山东半岛地形对麦德姆的移动路径、强度和降水均有一定影响。地形高度与强降水中心强度有较好的对应关系。地形高度的强迫抬升作用有利于水汽辐合增强,从而使降水量增大。地形高度与降水量减少不是简单的线性关系。     

东南地区引发地质灾害降水分型及阈值分析

降水是引发地质灾害的最重要因素。该文综合利用2013-2016年东南地区(浙、闽、粤三省)地质灾害数据、国家气象中心逐小时降水量资料,通过对灾害特征和降水量等资料的统计,初步分析了降水因子与地质灾害的关系,并重点针对地质灾害的降水影响因子进行灾害降水的分型,根据降水分型(短临降水型、短时降水型、短期降水型、长历时降水型),基于最小临界雨量法,建立了各类型降水在东南地区的引发地质灾害的降水阈值分布。利用该降水阈值的分布特征,检验了2017年的各分类降水引发地质灾害的降水量,发现阈值雨量的判别方法较为科学,具有较强的参考价值。     

Landsat 8在橡胶林台风灾害监测中的应用

台风对橡胶林的影响是一个复杂的过程。选择1973年以来登陆华南的最强台风"威马逊"(201409)作为研究案件。通过台风登陆前后的Landsat 8遥感数据,利用橡胶林NDVI值的变化表示橡胶受损的程度,分析了它与台风破坏潜能、地形指数的相关性,并建立了台风对橡胶林植被的影响力指数,借此可以开展台风对橡胶林植被的影响预测。结果表明:(1)橡胶NDVI值的变化能从一定程度上反映橡胶受台风影响的程度,说明Landsat 8遥感数据能用于监测台风对橡胶的影响。(2)风速是决定橡胶林破坏严重程度的主要因子,台风破坏潜能指数能客观反映台风对橡胶林的影响程度。(3)定义的台风对橡胶林植被影响力指数,能从一定程度上预测台风对橡胶林的可能影响程度,但仍需要大量个例对其进行验证。     

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。     

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。     

改进的物元可拓模型在台风灾害预评估中的应用

以数值天气预报产品为信息源,选择降水量、降水强度、最大风速、经济易损性作为评价因子,建立了可拓模型,并进行了台风灾前的灾害预测性评估。针对物元可拓法在台风灾害预评估应用中的不足之处(当待评估的数据超出某一指标评价指标范围,其关联度函数就会出现无法计算的情况),对原有模型中经典域的量值作规格化处理和改变关联度计算,以海南岛的台风历史灾害数据为基础,建立了新的评估模型,并将GIS与评估模型结合开展实例应用,结果表明:该方法是可行性。     

台风对我国农业的影响及防御对策

由于所处的独特和复杂的地理环境,我国是一个自然灾害多发的国家,其中台风灾害是主要的自然灾害之一。从台风对我国农业生产利弊的两方断进行了分析,在弊端方面,分析了从1950年至今台风造成的农作物受灾情况、引发的病虫害和导致的农田耕地污染;在有利方面,分析了台风带来的降水对旱情的缓解作用。最后,针对我国农业生产的特点以及台风自身的规律和特征,提出了“防御先行,防抗结合”的农业防台风策略。     

广西台风灾害性大风的气候特征

通过对40年广西台风大风实测资料的研究,分析了台风灾害性大风的时空分布特征,探讨其成因机制,进一步分析了各种灾害强度大风和各灾害地区大风的月分布特征及台风路径的差异性。分析表明:广西台风灾害性大风的气候分布特征为东南多,西北少,是特定的台风流场结构与广西地理地形条件相互作用的结果,并与台风活动路径和中心风力有关。大中范围风灾的高峰值出现在7月,小范围风灾的高峰值出现在8月。桂西南、桂南沿海和桂中地区台风大风主要由1类路径的台风引起,桂东南和桂东地区则受1、2类路径的台风影响。40年内共有238个台风影响广西,其中148个造成大风,造成大风的台风中约10.8%造成15站以上大范围风灾。值得注意的是,造成大范围风灾的均为进入北部湾北部海面的强台风。     

50年来上海市台风灾害分析及预评估

依据1949~2005年中国气象局上海台风研究所的实测数据和前人的研究成果,筛选出对上海地区造成严重影响的84个台风,对这84个成灾台风的最大风速、过程雨量以及吴淞口、黄埔公园潮位站数据分析,结合收集到的其中57个台风的完整灾情数据计算灾情指数。综合研究得出:近50年来,成灾台风生成频数的年际变化比较明显;台风造成的人员伤亡、农田受淹面积和房屋倒损3个灾情参数在这50年里有一定的起伏变化,但综合灾情指数变化的幅度不大,从1980年代开始灾情指数有上升趋势。成灾台风灾情指数与上海市郊吕泗站最大风速和过程雨量成正相关。吴淞口、黄埔公园的潮位站数据与成灾台风直接经济损失对应性较好。     

长三角地区台风危险性定量分析

台风灾害是影响我国最主要的自然灾害之一。由于地处西北太平洋西侧,长三角地区每年都会受到台风的侵袭。根据中国气象局公布的1949-2010年西北太平洋台风最佳路径数据,首先提取了影响长三角16个城市的台风最大风速数据,分别从台风影响频次、强度和最大风速极值分布的角度定量地分析了各个城市的台风灾害危险性,并通过对比分析得出了台风灾害危险性在长三角地区的分布状况。结果显示,台风影响频次和强度都呈现从东南向西北递减的趋势,综合台风影响频次、强度和极端台风重现水平,这16个城市可以划分为3个危险等级:"高危险"城市,包括台州、绍兴、宁波和舟山;"中危险"城市,包括杭州、上海、嘉兴、湖州、无锡和苏州;"低危险"城市,包括南通、常州、镇江、南京、泰州和扬州。致灾因子危险性定量评估是灾害风险评估中重要的一环,研究结果可供制定长三角地区台风灾害防灾规划参考。     

基于GIS的台风灾害损失评估模型研究

由于台风灾害所造成的损失有些是无法用精确的数学模型来描述,其损失可能是一个区间值。为准确及时地了解台风灾害过程中可能造成灾害损失等级的大小,选择了降水量、降水强度、最大风速、经济易损性作为评价的指标。采用可拓分析方法,将评价指标及其特征值作为物元,通过计算综合关联度判断灾害损失的等级;建立基于GIS的台风灾害损失评估模型,以实现台风灾害的动态评估。     

考虑地形和土地覆盖影响的参数化台风风场模拟

现有参数化台风风场模型通常采用单一地表粗糙度假设,忽略地形和土地覆盖的影响,使得参数化台风风场模型不能真实反映台风风场。本文基于GTOPO30(Global Topographic Data of 30 arc seconds)全球数字高程数据和USGS(U.S.Geological Survey)全球土地覆盖数据,将地形地貌效应等效为地表粗糙长度,建立了受西北太平洋台风影响的东亚地区的地表粗糙长度空间分布;并对比验证了3个典型地貌的地表粗糙长度。然后,对参数化台风风场模型进行了适当修正,使其能耦合地形起伏对风场产生的抬升和沉降作用。以WRF(Weather Research and Forecasting)模式的模拟结果为基准,采用3个历史台风案例,考察了地形地貌对参数化台风风场模拟的影响。对比结果表明,考虑地形地貌效应可以显著提升参数化台风风场模型对台风空间结构的模拟能力。考虑地形地貌影响的参数化台风风场模型的模拟结果与实测结果吻合较好。     

台风灾害债券设计——基于广东省数据的实证研究

台风作为全球发生频率最高,影响最严重的一种自然灾害,对我国的影响也非常严重。在巨灾风险证券化、巨灾债券已成为巨灾保险业大趋势的背景下,发展我国台风灾害债券具有重要的现实意义。以我国受台风灾害影响最严重的省份——广东省为研究对象,收集了其近30年相关台风损失数据,利用非寿险精算技术分析其台风的损失分布和次数分布,在此基础上利用CAMP模型和现金流分析对广东省的台风灾害债券做了初步设计。