基于Copula函数的海南热带气旋风雨联合概率特征分析

热带气旋灾害的主要致灾因子为大风和降水,易引发风暴潮、海浪、洪涝等次生灾害,具有典型的多灾种灾害链特征。大风和降水是热带气旋灾害的两个具有代表性的致灾因子,如何表达多个致灾因子的综合强度是一个关键性问题。本研究以海南岛为研究区域,以1951-2014年共298场历史热带气旋过程最大3s极值风速风场以及总降水量时间序列数据为基础,首先利用极值理论分别拟合了海南风雨两个单致灾因子的强度概率边缘分布,其次采用Clayton、Frank、Gumbel Copula函数计算了风雨二维联合概率。并通过K-S检验及AIC、BIC检验等方法优选了拟合函数,然后分别计算了风雨单个致灾因子超过阈值(RPor)和两个致灾因子同时超过阈值(RPand)两种联合重现期,最后基于影响海南的9场历史典型热带气旋损失归一化数据检验重现期计算结果的可靠性。结果表明:对于年极值分布拟合最大3s极值风速用Weibull分布、总降水量用Gumbel分布效果较好;对于边缘概率分布的连接函数,Clayton Copula函数的效果较好;联合重现期RPand相比于联合重现期RPor与历史热带气旋归一化损失率具有更好的相关性。     

地形因子对海南岛台风降水分布影响的估算

台风登陆过程中,地形对台风降水有明显的作用,及时了解台风过程中降水的空间分布信息对灾害预测预警有着重要的意义。基于最小二乘的多元线性回归方法,利用1953-2005年间登陆海南岛的台风(不包括其他热带气旋)的降水资料,建立了台风过程中年平均降水量与地形因子(地形高程、坡度、坡向)的关系模型,估算了海南岛台风过程中降水量的分布,分析了地形对其的影响,为后期台风灾害过程中降水的地形影响分析提供参考。     

1980—2015年中国沿海地区热带气旋暴露度变化分析

承灾体的暴露度水平是影响灾害风险和损失的重要因素之一,基于历史热带气旋风场、降水、风暴潮和海浪四类致灾因子的网格数据计算重现期表达致灾因子危险性,以沿海县为研究单元,分析1980—2015年中国沿海10 km范围的土地利用、人口密度和GDP的变化。基于危险性变化和海岸线变化,研究1980—2015年中国沿海10 km范围的土地利用、人口密度和GDP在不同危险性等级下暴露度水平的变化。研究表明：中国沿海地区热带气旋灾害危险性总体上风雨综合危险性大于潮浪综合危险性;1980—2015年中国沿海地区热带气旋灾害暴露度水平在时间范围上呈逐年上升的趋势,且承灾体受热带气旋大风、降水的影响大于受风暴潮、海浪的影响;中国沿海地区热带气旋致灾因子危险性在0.99置信水平下除了广东省南部沿海地区海浪危险性有上升趋势,海南省南部沿海地区海浪危险性有下降趋势,其余地区没有显著的变化趋势。由于总体危险性变化趋势不明显,因而承灾体量的变化是暴露度水平变化的关键,也是造成中国沿海地区因热带气旋损失增加的原因之一。     

珠江三角洲地区热带气旋逐时雨量分布特征

利用广东省自动观测站、常规地面站的逐时降水量资料,对1999-2002年登陆珠江三角洲地区的热带气旋进行了动态合成等分析.结果表明,登陆前后广东的逐时雨量和热带气旋本身的逐时雨量都发生了变化;热带气旋降水具有明显的不对称性,降水量级越强,分布不对称性越明显;随着降水量级的减弱,最大出现概率圈有外移的趋势;极强和强等级时雨量的落区与热带气旋移动方向有关.     

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).     

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。     

基于泊松-对数正态复合极值模型的洪水灾害损失分析

在国际紧急灾害数据库的支持下,得到了中国在1980-2008年间发生的年洪水灾害发生次数、年单次洪水灾害经济损失极大值和年洪水灾害经济总损失3个统计指标;根据复合极值理论,利用泊松-对数正态复合极值模型对洪水灾害经济损失进行了分析。研究结果表明:(1)洪水灾害经济损失遵从对数正态分布;(2)单次极值经济损失与年经济总损失具有高度相关性;(3)复合极值方法可有效地用于洪水极值重现期的重建;(4)与传统的经验频率计算方法相比,该方法能克服因资料年限短、数据不足而造成的洪灾重现周期估算困难。     

应用联合极值分布评估热带气旋影响风险——以“海葵”对上海地区影响为例

热带气旋成灾是致灾因子、受灾对象的物理暴露与脆弱性以及应对灾害能力等共同作用的复杂的非线性过程。在应灾能力无显著变化的前提下,受灾风险大小及灾情轻重常与热带气旋风雨的影响强弱相一致。热带气旋风雨越大,越趋于小概率事件时,其超出承灾体忍受能力或设防标准可能性越大,导致严重灾害的可能性越大。所以,可根据热带气旋风雨强度的出现可能性大小确立风险阈值判据,以此评估影响风险程度。该研究应用了气象随机现象在时间域与空间域分布上具等价性的原理,以热带气旋"海葵"对上海地区影响为例开展试验,建立了以日降水量区域极值、极大风速区域极值为边际分布的热带气旋风雨影响强度联合分布模型。结果显示,根据联合分布模型得出的热带气旋影响风雨共现超越概率能较好地表征影响风险程度,尤其对受灾严重的高风险区有相当确定的鉴判。这为基于气象资料提高极端事件影响评估的准确性提供了有价值的思路,也为规避及转移风险或合理利用资源提供客观依据。     

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.     

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。     

遗传—神经网络集合预报方法在广西热带气旋降水预报中的应用

利用多维尺度分析可以从一系列数据集的相似性信息中发掘其中的潜在结构信息,并通过样本点间的相似度构建相似矩阵,再将相似矩阵映射到低维欧氏距离空间获取新的特征的能力。论文以1980—2015年共36年的广西热带气旋逐日降水量为基础,综合考虑热带气旋降水的数值预报产品物理量预报因子,采用多维尺度分析的预报因子信息数据挖掘技术,以进化计算的遗传算法,生成期望输出相同的多个神经网络个体,建立了一种新的非线性人工智能集合预报模型,进行遗传—神经网络的广西热带气旋降水集合预报模型研究。遗传—神经网络的集成个体的输入因子是通过选出相关程度较高的数值预报产品的物理量场格点因子,同时网络的输出是通过多维尺度降维方法对初选预报因子群进行合理的降维处理来实现的。通过对2011—2015年影响广西的22个热带气旋共94个独立样本的试验预报的统计结果表明,对于暴雨以上量级的预报,广西89站的预报平均TS评分达到了0.3;同区域同样本的对比分析表明,新预报模型5年的TS评分比欧洲细网格的TS评分提高了15%以上;进一步对大量级的降雨落区的预报对比分析表明,新方案的预报效果比欧洲中心的预报更理想。     

3个深入内陆热带气旋产生大暴雨的成因——对比分析

利用常规气象观测资料、NCEP等资料,对2006年3个深入内陆的热带气旋产生大暴雨的水汽、动力和热力条件进行了对比分析。结果表明:(1)碧利斯虽强度属3个热带气旋中最弱的一个(只达强热带风暴等级),但由于它与南侧强西南季风结合,使其产生暴雨的水汽、动力和热力条件异常强盛,因而导致其暴雨强度最强、范围最大、灾害最严重;(2)螺旋度垂直分量20×10-7hPa.s-2等值线包围区的水平范围和螺旋度正值区垂直伸展高度及各层中心值强度与暴雨强弱有较好的关系,且暴雨区主要落在700 hPa 20×10-7hPa.s-2等值线包围区内;(3)暴雨发生时,3个热带气旋的湿位涡MPV1场均呈现下负上正分布,说明低层为不稳定层,同时均出现高层MPV1正值区向低层下伸的现象,反映不稳定能量开始释放;(4)由于3个热带气旋均未与冷空气结合,故MPV2值均较小,因此湿位涡的湿正压项(MPV1)对产生暴雨的作用大于湿斜压项(MPV2)。     

1949～1999年西北太平洋热带气旋活动时空分异研究

采用西北太平洋热带气旋年鉴数据 (1949～ 1999年 ) ,进行了统计分析 ,然后以每次热带气旋的中心位置资料 ,建立起 1°× 1°经纬度的热带气旋路径频数分布图 ,从季节、年际变化全面分析了西北太平洋热带气旋的时空变化规律。结果表明 :(1) 1949年到 1999年 ,西北太平洋热带气旋活动频繁 ,2 0世纪 6 0年代是热带旋多发期 ,70年代后期以后逐渐减少 ;而从年内的变化来看 ,7,8,9,10 ,这 4个月热带气旋发生的次数占绝大多数 ;(2 )热带气旋频数的分布大体以中国南海地区、菲律宾群岛以及马里亚纳群岛附近这 3个密集区为中心 ,向各个方向呈辐射状减少 ;(3)热带气旋频数空间分布存在着明显的季节变化 ,而年际变化不明显。     

基于Copula函数的沿海城市雨潮复合灾害风险研究

沿海城市极易受到极端降水和风暴增水引发的复合洪涝灾害影响。定量分析极端降水和风暴增水之间的结构依赖,准确评估雨潮复合洪涝灾害风险,对沿海城市防洪除涝及应对措施的制定具有重要指导意义。本研究以上海市为例,利用研究区1979-2014(36a)年日累积降水与吴淞口风暴增水数据,通过K-S、AIC和BIC检验方法优化边缘分布函数,并采用Copula函数定量评估了不同联合重现期下降水和风暴增水组合的复合洪涝风险。研究表明：（1）上海市36a最大日降水量和吴淞口相应风暴增水均适合运用GEV分布进行拟合,Frank Copula函数对雨潮遭遇联合分布特征拟合效果最好;（2）上海市在5、10、20、50和100a雨潮联合重现期下,降水风暴增水遭遇的联合概率是同现概率的4.12、7.51、14.21、34.27、67.72倍;（3）100a联合重现期下的降水与风暴增水分别约为276 mm和3.5m,说明上海市沿海地区要预防百年一遇的强降水或风暴增水,须在考虑天文大潮的基础上,设计构筑至少3.5 m的防汛墙。此研究表明二元Copula函数能够较为准确地计算出不同联合重现期下的设计降水和风暴增水,为优化防...     

基于阻滞增长模型的台风强度演变模拟

我国位于西北太平洋的西岸,是全球范围内受热带气旋影响最为严重的国家之一。从1963-2019年,热带气旋在我国造成的损失占自然灾害损失的50%甚至更多。可靠的台风危险性量化分析对政府部门制定防灾减灾规划、金融机构（如保险及再保险业）以及个人家庭都很重要。全路径随机台风模型可以合成出大量的台风从生成到消亡的路径和强度样本,可对大范围区域台风进行危险性分析,是评估台风危险性最有潜力的模型。其基本思想是先对路径分段模拟,再组合成完整的路径和强度。文中针对西北太平洋区域的台风活动建立了基于阻滞增长模型的热带气旋强度模型,模拟热带气旋在其生命周期内的强度演变。在模型中纳入海气环境因素的影响,并依据热带气旋强度增减状态以及强度等级将样本数据划分为10类,分别建立基于阻滞增长模型的强度模型。最后通过对比西北太平洋1979-2018年JTWC最佳路径数据和模型模拟结果,发现文中建立的模型模拟的强度与历史的平均强度较为吻合,但是对于强度的快速增强模拟效果不佳,这可能与样本数据不足有关。     

黄淮海夏玉米不同发育阶段对旱涝灾害的敏感性

夏玉米发育不同阶段对旱涝灾害的敏感性不同,明确最敏感时段和了解不同时段间敏感性的定量差异将能为玉米生产中的趋利避害提供依据。以黄淮海流域夏玉米为研究对象,利用WOFOST作物生长模型,分析了夏玉米生长对初始土壤含水量、不同发育时段降水量和根层土壤含水量等水分条件的敏感性。结果表明,夏玉米对干旱的敏感时段依次为抽雄-乳熟期、出苗-七叶期以及拔节-抽雄期,对涝渍的敏感时段主要为出苗-七叶期、拔节-抽雄期以及七叶-拔节期。初始土壤含水量比降水量对玉米最终生物量的影响更大,前者降低50%可能导致夏玉米减产14.5%。     

广西夏季异常降雨量的前馈网络预报模型

以1957～2001年广西37个基准站的夏季(6～8月)平均降水量为基础,将夏季降水量距平百分率大于等于20%、小于等于-23%作为异常多雨和少雨年,建立广西夏季降水量"0、1"化的异常序列,利用前馈网络的非线性映射技术,构造广西夏季降水异常预报模型.通过对该模型的预报检验分析发现,该预报模型不仅能准确地报出历史样本的异常多雨和异常少雨年,并且对2002～2004年的独立样本预报也全部正确.这为异常降水的短期气候预测业务工作提供了新的思路和方法.     

气候变化与极端气象灾害对宁夏农业经济的影响评估

综合气候学与经济学交叉学科理论,定量评估了气候变化与极端气象灾害对宁夏农业经济的影响。结果表明,年平均温度和降水量均非线性影响农业经济,温度对农业经济的影响大于降水,北部引黄灌区对平均温度和降水的变化更加敏感;≥35℃极端高温和重旱显著负面影响农业经济;中南部非灌溉区面临“高温干旱”复合型灾害影响,北部引黄灌溉区面临“旱涝急转”型灾害影响。在宁夏南北部“暖湿”和“暖干”可能进一步分异的背景下,决策者与生产者要抓住有利气候条件,规避极端气象灾害不利影响,促进地区粮食丰收和乡村产业振兴。     

西安市降水频率变化特征分析

利用1951-2005年西安市的逐日降水资料,分析了西安市降水量和降水频率的年、季变化特征,探讨了各等级降水的频率变化对总降水量变化的贡献。结果表明:(1)50多年来西安市降水量有所减小,降水日数显著减少且在春夏秋冬四季均有反映,降水日数的减少速率以秋季为最大;(2)5mm以下小雨的降水频率有显著的逐年代降低趋势,而5～10mm的小雨和中雨的降水频率基本上没有变化,大雨和暴雨及以上的降水频率低,且其变化具有随机性;(3)自20世纪80年代以来,春夏秋冬四季的小雨降水频率均有所降低,其中夏季小雨降水频率的减少系主要由微量降水雨日的减少引起;(4)小雨降水的频率比重和总量比重自20世纪80年代以来显著降低,中雨降水总量比重也有所降低,而大雨和暴雨及以上的降水量比重基本没有变化。所以小雨和中雨降水总量减少是多年来总降水量减少的主要原因。研究结果显示,人类活动排放的气溶胶可能是造成西安市降水频率降低和总量减少的主要原因之一。     

气候变化条件下21世纪中国九大流域极端月降水量时空演变分析

基于广义极值分布(GEV)建立了极端降水统计模拟模型,以20 a一遇重现期定义极端降水事件,利用误差订正与空间分解方法(BCSD)降尺度后的耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)的全球气候模式模拟及预估月降水数据,对中国九大流域未来21世纪极端月降水量时空变化进行了预估分析,同时评估了CMIP5数据(降尺度后)对中国区域极端降水事件的模拟效果,探讨了极端降水和平均降水之间的相关性特征。结果表明:CMIP5数据在中国区域模拟效果良好,基本能保证在一个较高的可信度水平;1901-2005年历史极端月降水量呈"东南多、西北少"的分布格局,未来21世纪上下半叶各流域极端月降水量分别表现出+3.2%~+12.8%和+7.7%~+24.7%不同程度的增长趋势,增强变化形成近似由西北往东南"高-低-高"的空间分布格局;未来情景模式假定的辐射强迫加剧了未来极端月降水量的增长变化,尤其表现在21世纪下半叶;极端降水和平均降水在未来变化方面,北部和中部流域基本保持正相关性,而南部东南诸河流域和珠江流域呈负相关性。