下垫面条件对流域极端事件影响及综合应对框架

在剖析下垫面条件变化对流域极端水文事件演变影响的基础上,构建了流域极端水文事件综合应对技术框架,并阐述其中的关键研究命题。结果表明,自然植被条件能够提高流域干旱之前土壤含水量并降低干旱过程中土壤蒸发速率,在一定程度上起到减缓干旱的强度和持续时间的作用;水利工程通过调节流域水资源的时空分布,增加可利用水资源量,能够缓解甚至规避流域干旱事件,但同时可能加剧坝址下游地区的干旱程度。自然植被条件将延长降水坡面产-汇流历时、降低洪峰流量,对极端降水洪涝事件具有一定的消减作用;此外,流域水土保持和修建水利工程等下垫面条件改变有利于河道行洪过程,能够起到缓解洪涝事件的作用。基于下垫面条件变化的流域极端水文事件综合应对技术框架包括旱涝事件监测、机理识别、影响评价和综合应对四个方面的内容,其中的关键研究命题主要为下垫面条件变化对流域极端水文事件影响的定量评估、面向流域极端水文事件合理的水土资源配置及其集成管理等。     

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。     

气候变化下中国极端降水的道路暴露度分析

基于国际耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)中5个气候模式的日降水数据,采用广义极值分布对年最大5 d累积降水数据进行拟合,预估了RCP4.5和RCP8.5两种情景下不同重现期极端降水事件的分布及其变化;并结合Meijer等人整合的中国道路里程数据,在0.5°×0.5°栅格尺度上对中国道路系统对极端降水事件暴露度的时空格局进行分析。研究结果表明:(1)中国年最大5 d累积降水呈现明显的上升趋势,且RCP8.5情景下的增速在2040年之后明显高于RCP4.5情景下的增速。(2)2080年之前,各重现期极端降水事件的影响面积在两情景下随时间不断增加,但之后,RCP4.5情景下增加速度趋于缓和甚至开始下降。(3)道路系统对极端降水的高暴露度地区随时间逐步从我国东南沿海地区向西北地区扩张;至2080—2099年,中国极端降水道路系统暴露度在RCP4.5和RCP8.5两种情景下较2020—2039年分别增加了1.31和1.54倍。     

吉林省夏季极端降水事件特征分析

应用1960-2017年吉林省24个台站日降水量资料,定义4个极端降水指数,采用Mann-Kendall趋势分析、相关性分析、累积距平分析等方法,对吉林省极端降水事件时空分布特征进行了分析。结果表明:吉林省极端降水阈值大值区位于吉林省中部和南部,东部山区站点极端降水阈值相对较小。吉林省夏季极端降水主要集中在7月下旬和8月上旬,吉林省南部和中部的集安、通化、临江、靖宇、梅河口、磐石、桦甸地区,因极端降水量和频数都较大,是灾害应急管理需重点关注的地区;其中,通化、集安地区因4个极端降水指数都很高,是吉林省极端降水灾害性风险最高的地区。吉林省各站点极端降水指数变化M-K趋势检验中,长岭站极端降水事件呈显著减少趋势;二道站呈显著增加趋势;其他站点无显著增减趋势。1960-2017年吉林省极端降水量和强度呈波动变化,但整体平稳,无明显增加和减少趋势。     

近40年增暖背景下岷江流域降水异常变化

气候变化是我国西南地区滑坡、泥石流等主要山地灾害的重要致灾因子,而岷江流域又是山地灾害典型分布区。为此,本文采用1979-2018年流域及其周边47个地面气象站点日值观测资料,综合考虑了海拔高度和距海岸线距离等因素对气温、降水空间分布的影响,基于ANUSPLIN空间插值,利用线性趋势、M-K检验和滑动t检验等方法,分析了增暖背景下岷江流域降水时空变化特征;并通过11个极端降水指数,分析了流域极端降水变化趋势和突变特征,检测了降水异常年份,提取了旱涝急转出现频次;在此基础上,讨论了流域气候变化对典型山地灾害事件的影响。分析表明：1979-2018年,岷江流域普遍增暖,上游山区升温幅度更为突出;年、季降水量整体均呈增多趋势,降水增多主要发生在春、秋两季,且以流域上游、中游西部山地增幅最大;流域高山站点有极端降水量增多、降水强度增大的趋势或突变,流域中下游站点则多表现为极端降水减少、降水强度减弱;降水异常变化与西南涡,特别是更加频繁的九龙涡活动有关;流域由旱向涝急转发生的频次显著增多。上述温湿组合与极端降水变化均加大了岷江流域山地灾害发生概率,使得灾害风险加剧。     

中国未来极端降水事件的变化——基于气候变化预估结果的分析

利用区域气候模式PRECIS单向嵌套Hadley气候中心海-气耦合模式HadCM3高分辨率的大气部分HadAM3P,分别进行了气候基准时段(1961—1990年)和2080 s时段(2071—2100年)中国区域各30年时间长度的模拟试验,以分析PRECIS对当代中国区域极端降水事件的模拟能力和SRES B2情景下2080s时段相对于气候基准时段中国区域极端降水事件的可能变化趋势。气候基准时段模拟结果与观测值的对比分析表明:PRECIS能够较好地模拟出中国区域年平均极端降水事件的空间分布特征,但模式模拟的大雨事件和湿日数高值区范围较观测值偏大,对华南地区暴雨事件和日最大降水事件的模拟结果较观测值偏低。SRES B2情景下,2080s时段年平均大雨事件除东北和华南地区外,全国均呈增多趋势。暴雨事件在西部地区以减少为主,而东部地区主要呈增加趋势。年平均日最大降水事件的分布型与大雨事件基本一致。湿日数除华北、西北和青藏高原部分地区外均呈减少趋势。未来长江流域洪涝灾害事件发生的频率将可能增大。     

陕西2012年极端天气气候事件与气象灾害

利用极端天气气候事件监测系统监测结果,分析了陕西1981-2012年极端天气气候事件出现次数和强度,发现2012年陕西极端天气气候事件次数少于多年平均值,但华阴7月2-4日、佳县7月24-28日极端降水事件强度之大,为历史罕见,佳县27日降水量、26-28日3d降水量均超过百年一遇的水平,造成严重人员伤亡和经济损失.说明即便是在极端天气气候事件出现次数少,气候年景较好的年份,局地也会出现历史罕见的极端事件和灾害.此外,还分析了极端天气气候事件次数与灾情年景评估指数之间的相关性.     

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。     

1991年江淮流域特大洪涝与厄尼诺

1991年初夏,持续性大暴雨导致江淮流域特大洪涝灾害.本文分析了降水量与洪涝的分布和演变及其基本大气环流特征,并着重研究了洪涝的主要成因——厄尼诺现象.文中指出.江淮流域的大或特大洪涝,大多发生在厄尼诺事件的同年或次年.厄尼诺、反厄尼诺与北半球低纬100和500hpa大气环流有长达15个月(从同年6月至次年8月)的显著性相关.厄尼诺事件的影响以各种复杂机制,先在低纬作纬向扩展传播.再向中高纬度频散传播.从而对气象与海洋灾害作出严重影响.     

气候变化背景下北京市极端降水时序特征研究

基于NEX-GDDP数据集,采用气候倾向率法、Mann-Kendall突变检验和小波分析法对北京市2006—2099年极端降水时序变化特征进行分析。结果表明：在RCP4.5和RCP8.5情景下,本世纪内北京地区极端降水呈现增加趋势,世纪末期有较大幅度增加,RCP8.5情景下极端降水增加程度更大。在RCP4.5情景下,年降水量、大雨日数、SDII等多数极端降水指数在2040年前后发生增加突变,而在RCP8.5情景下极端降水表现出更为稳定的上升趋势。极端降水事件在RCP4.5和RCP8.5情景下的主周期均为56年,在该特征尺度下各指标呈现少→多→少→多→少的循环交替,RCP8.5情景下降水量、降水频率和降水强度震荡更加明显。     

中国西南地区时雨量分布特征与时月变化

利用2005-2017年夏半年国家大监站的逐小时降水量资料,14个要素被设计来进行多角度分析。多数要素与地形高度有良好的负相关关系。时段雨量最大值主要集中地是四川盆地西部,其次是贵州南部,云南南部边缘地带有少许站点,云贵高原主体及其与青藏高原交接带内没有最大值出现。多个要素在9到12时出现日变化最高峰。月际变化一般在7月出现最大值。随月份推进,强降水区会在贵州西南部、云南南部边缘出现后,跳跃到川渝地区出现。时段累积雨量最大值随时间增加而增加,多个要素的时间增加一倍时雨量增大10%到20%。以小时而言,西南地区降水几率平均为1/10,最多的可以达到1/4,最少的不到1/14。6月份降水时数最多,10月的雨时数仅次于6月,4月最少。连续时段与标准日界时段雨量的显著差异出现在川渝地区;白天12 h降水与夜间12 h降水的显著差异也出现在川渝地区。总体而言,连续时段的累积雨量大于标准日界的相同时间长度的累积雨量,白天降水量大于夜间降水量。     

湘江流域洪涝灾害与降水的关系

洪涝灾害是中国最为严重的自然灾害之一,给湘江流域（位于长江中下游）带来了众多的人员伤亡与巨大的经济损失,成为该区域可持续发展的严重障碍。以4—8月份总降水量和大雨强度（日降水量大于25mm）以上降水的频次为指标,分析了湘江流域近50年（1951—1998年）的降水与灾害严重程度的关系。研究表明：（1）湘江流域洪涝灾害程度在1981年前后发生了突变,呈现出显著上升趋势;根据其年代际波动特征可分为3个阶段：即1951—1965年的波动加剧阶段,1965—1973年的波动减轻阶段以及1973—1998年的波动加剧阶段;（2）近50年来湘江流域4—8月份总降水量和大雨强度以上降水频次没有明显的趋势变化,但其存在年代际尺度上的波动,可分为4段：即1951—1967年的波动减少阶段,1967—1977年的波动增加阶段,1977—1992年的波动减少阶段以及1992—1998年的波动增加阶段;（3）自每年4月1日开始,每5天统计一次该时段内的大雨强度以上总降水量,结果表明,自1980年以来,大雨强度以上降雨在时间上有向5、6月份集中的趋势;（4）随着社会经济财富的增加,洪涝灾害在加剧,人类对洪涝适应性对策（包括消极的经济欠发展行动和积极的兴修水利策略）在一定程度上可以缓解洪涝灾害。     

适用于我国华南广西区域冬季的冷湿指数计算方法研究

根据我国华南冬季气温、降水的气候特点,使用广西国家级地面气象站的逐日平均气温和降水量数据,进行了我国南方湿冷程度表征指标的计算方法分析研究,通过细分不同量级的降水量对冬季低温冷害程度的影响,提出一种适用于华南广西区域冬季的冷湿指数计算方法,将这种新的冬季冷湿指数计算方法与以往的计算方法进行对比分析,结果表明,新指数在很大程度上修正原冷湿指数受降水量干扰太大的缺陷,是一种更为合理的适用于华南广西区域的冬季低温冷湿指数计算新方法。利用这种新方法计算的冷湿指数,以区域性低温雨雪冰冻事件为基础,同时兼顾低温雨雪冰冻事件的时间持续性,识别出一般区域性低温雨雪冰冻事件89例,严重区域性低温雨雪冰冻事件12例。识别结果与实际灾情记录比较符合。     

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...     

气候变化背景下贵州省典型区域设计暴雨再分析及其潜在风险

极端降水背景下的基础设施安全是当前面临的重要问题，喀斯特区域复杂的水汽来源和下垫面条件导致该区域的时空不确定性更高。研究以典型的喀斯特区域贵州省为例，基于最大24 h暴雨量(1951—2019年),在分析其变化趋势和显著性水平的基础上，按照30 a的最低设计资料年限要求，以1980年为初始时段(1951—1980年),逐年分析(1951—1980,1951—1981,1951—1982,……,1951—2019年)各区域典型频率下设计暴雨的动态变化过程和空间差异，并揭示其产生的偏差和潜在风险水平。结果表明：典型重现期水平下设计暴雨变化的显著性水平均明显高于最大24 h暴雨量，其原因是基于PⅢ型曲线推求设计暴雨量时，要求Cs≥2CV的约束条件导致估算结果更大，同时适线时极端值在曲线拟合过程中占有较大的权重；对于同一站点，设计暴雨量与设计频率(或重现期)呈较好的对数关系，并且在相同频率下设计暴雨的极差平均为10%～20%,最大可达45%。因此，设计暴雨的变化趋势比降水敏感，基于不同时段监测资料的设计暴雨量差异较大。相关部门在开展洪水防治相关规划和应急管理时，需要充分考虑上述问题，不能简单地...     

江苏省暴雨洪涝灾害特征分析

通过引入灾度模型,对2004-2013年江苏省253次暴雨洪涝灾情进行了综合评估,给出了灾害等级的划分标准,分析了暴雨洪涝灾害发生频率与降雨量间的关系,确定了临界雨量,构建了灾度预测模型。结果显示:江苏省的暴雨洪涝灾害以轻灾及中灾居多。灾害多发且较重的区域位于西北部、东部及长江沿江地区;灾害少发且较轻的区域位于沿淮及苏南地区。梅雨锋引发的灾害频次最多,热带系统引发的暴雨灾害的灾度最大,而中小尺度对流系统所引发的灾害频次最少、灾度最小。引发暴雨洪涝灾害的临界雨强是18~20 mm/h,过程最大24 h降水量的临界值为35~40 mm。通过选用降水量因子建立的逐步回归方程对轻灾及中灾的空报率偏高,但对大灾及重大灾害的预测结果还是可以接受的。     

极端降水事件概率分布识别方法对比研究

识别极端降水的概率分布对于区域水旱灾害的预测防治具有重要意义。研究针对广泛采用的L-矩分析、KS检验和卡方检验3种方法,基于四川盆地24个气象站1951—2011年的日数据,对最大日降水量、连续最长无雨天数的概率分布分别进行了识别和误差分析。结果表明:KS检验结果的相对误差最小且大都小于0.05,并且与基于卡方检验的结果接近;基于L-矩分析识别结果的误差较大,尤其是连续最长无雨天数的平均误差在多个回归水平下超过10%;此外,具有相同概率分布的站点,基于KS和卡方检验结果的空间连续性更好。上述结果和一些研究优先推荐L-矩分析识别水文序列概率分布的结论不一致,原因是这些研究主要针对径流而非最极端的降水情况,且降水序列的空间异质性大。     

热带气旋降水重现期估算研究

强降水是热带气旋灾害的重要致灾因子,热带气旋的降水重现期估算对灾害管理具有重要的意义。首先,基于《热带气旋年鉴》(1951-2009年)中存档的纸质总降水等值线图,在GIS系统中进行了数字化,并利用距离平方反比法插值得到了784场1 km×1 km网格的热带气旋的降水栅格分布图。其次,基于极值理论,估算了全中国和各1 km×1 km网格热带气旋各重现期下的年总降水量(ATP)和年最大降水量(AMP)。结果表明,ATP和AMP呈自东南沿海向西北内陆递减。然后,定量探讨了可能影响重现期估算结果的因素。结果表明,Gumbel分布函数能较好地估算重现期;样本量越大,重现期估计可靠性越高;相同重现期样本下,样本的采样时段差异会引起结果估计的差异;1km-ATP重现期估计值在沿海地区及晋-冀-辽-蒙地区对样本选取较为敏感,而1 km-AMP在晋-冀-辽-蒙一带、浙北-苏南、辽东以及长江以南等斑块区域对样本较为敏感。     

利用欧洲数值预报产品制作哈尔滨市七日天气预报

阐述了利用已有数值预报产品和NCEP历史资料通过相似方法制作哈尔滨市24～168h的七日天气预报(包括降水、最高气温、最低气温)。根据高空形势场、地面形势场和物理量场相同条件下,其天气现象一般相同的天气学原理,将高空预报形势场与历史形势场作形、值相似比较,筛选出关系较好的相似个例,导出相似个例的要素,以其作为预报日的要素预报参考,并结合T639降水量预报和日本降水数值预报作出降水的综合预报。     

基于核密度估计的清代中国自然灾害时空分布特征

基于《清史·灾赈志》中的历史灾害信息,提取清代（1644-1911年）自然灾害共24 537县次,重建逐年灾害频次序列,以核密度估计法对5类主要灾害（水灾、旱灾、蝗灾、疫灾、冷害）的空间分布特征进行分析。结果表明:清代自然灾害频次序列没有明显的趋势性特征,而体现为阶段性波动,基于灾害频次30年滑动平均值可提取出4个峰值时段（1644-1673、1721-1750、1812-1841和1872-1901年）;相比于现代,清代灾害类型更加集中在农业灾害,最为多发的是水灾和旱灾,合计占总数的近80%,其次是蝗灾、疫灾和冷害;灾害最为多发的高风险区分布在黄淮海平原和长江三角洲,前者集中了水灾、旱灾、蝗灾的极端多发区,后者除了水旱多发,还是疫灾和冷害的极端多发区; 4个峰值时段的灾种类型组合和灾害多发区均有明显差异,时空变化受到致灾因子、暴露度和脆弱性因素的共同作用。上述工作有助于更好地认识历史灾害发生规律,对于当前及未来的防灾减灾工作具有重要参考价值。