基于灰色关联度的黑龙江省暴雨事件灾害评估和预评估模型研究

通过对黑龙江省1984-2013年各台站历史暴雨灾害资料的统计分析,采用灰色关联度方法进行灾害等级划分,研究暴雨灾害与气象因子之间的关系,建立了反映暴雨灾害程度的5项单指标及综合评估指数,在此基础上建立了评估和预评估模型,最终实现对暴雨灾害事件的快速评估。利用该评估模型方程对2013-2014年的明显暴雨灾害事件进行评估,结果表明,实况与评估结果基本相符,可以满足决策服务需求。     

基于智能网格预报的江西暴雨灾害风险预评估研究

利用1951—2022年江西降水实况、逐日智能网格降水预报产品、暴雨灾情损失，地形DEM、河网密度及GDP、人口等数据，分析了江西暴雨灾害风险的主要影响因素，从暴雨灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾体易损性三方面，构建了江西暴雨灾害风险评估模型。利用模型对2010—2020年135次暴雨过程灾害风险进行评估检验，结果显示该模型较为合理；对2019年6月6—11日江西暴雨过程进行灾害风险评估，结果显示该过程中吉安北部至赣州东北部、上饶东部为重度到极重度受灾区；再对2022年6月12—15日江西暴雨过程进行灾害风险逐日预评估；两者结果均与灾情实况分布大体一致，总体效果较好。     

基于频繁模式挖掘的上海市气象灾害致灾因子识别

气象灾害是上海等超大城市面临的重大挑战,而如何定量挖掘气象条件的致灾影响是当前亟须解决的问题。研究基于近10年的气象类报警灾情数据,采用FP-Growth频繁模式挖掘算法开展气象灾害的致灾因子识别,得到气象对于典型承灾体的致灾影响阈值,并且基于挖掘结果构建了气象条件与典型承灾体的气象致灾知识图谱。结果表明：暴雨灾情主要分布在100～250 mm的大暴雨区间以及50～100 mm的暴雨区间,其主要承灾体为房屋、车辆、道路和小区;大风灾情主要分布在10.8～17.1 m/s(6～7级风),其次为17.2-24.4 m/s(8～9级风)区间,主要承灾体为车辆、道路、树木、房屋及相关构筑物。并且在不同统计时段灾情通常都集中于风雨共同影响的区间范围,呈现出较为明显的对角线分布特征。通过FP-Growth挖掘可以得到一些较为明显的致灾特征,如强降水会导致工厂、加油站、市场、学校、幼儿园、仓库、车库等积水,强风会导致电信设施、加油站、围墙和大棚受损。此外,强降水和大风的共同影响还会造成加油站、学校、幼儿园等灾情高发。本研究通过构建定量化的气象致灾影响知识框架,从而加深对于灾害性天气致灾影响的认识,为...     

基于机器学习方法的上海市暴雨内涝灾情预测模型研究

本文基于区域灾害系统理论,综合考虑致灾因子、暴露度和脆弱性,提出了一套暴雨内涝灾情预测指标体系;在此基础上利用上海市应急联动中心110接报暴雨内涝灾情数据,构建了暴雨内涝灾情预测BP模型(Back Propagation Model)和XGBoost模型(Extreme Gradient Boosting Model),并对比分析了预测模型效果,实现对上海市暴雨过程内涝灾情数量预测;最后对内涝灾情影响等级进行阈值划分,以期为暴雨内涝影响预报与风险预警业务、服务及灾害管理提供技术支撑。结果表明:1)综合考虑致灾因子、暴露度、脆弱性指标且不经主成分分析降维的指标组合作为暴雨内涝灾情预测指标体系时,BP模型和XGBoost模型的预测精度最优;2)全量样本XGBoost模型总体表现最优,暴雨内涝灾情的右偏分布和内涝灾情的异常高值均对XGBoost模型预测误差有不同程度的贡献;3)综合评价法在历史灾情百分位法和模拟灾情百分位法基础上,结合多年业务实践经验和用户对于110灾情的处置承受力对暴雨内涝灾情进行阈值划分,在实际应用中具有一定参考意义。     

基于小程序的海洋牧场台风灾害预警预报服务

台风多要素信息及灾情状况是海洋牧场各方急切想掌握的,而应用于海洋牧场灾害预警专报服务还未见报道,基于此开发了海洋牧场台风灾害预警预报服务小程序.结合wx.request请求获取第三方要素数据与自建云数据库访问灾情数据.搭建海洋牧场台风灾害预警预报服务的层次结构体系构架,推出海洋牧场气象要素预警预报、海洋牧场水文要素预警...     

城市暴雨灾害风险评估及防御对策研究——以江苏省南京市为例

以江苏省南京市为例,从气象灾害发生维度评估城市暴雨气象灾害风险性。从致灾因子、孕灾环境和承灾体三方面构建南京暴雨灾害风险评价体系,采用2003-2012年统计数据对南京暴雨灾害风险评价指标进行等级划分,构建隶属函数判定评价因素与评价等级的隶属程度,建立二级模糊综合评价模型评估南京暴雨灾害风险,并选取2012年南京暴雨实例进行数据演算,验证该评价模型的有效性,最后提出南京暴雨灾害的防御对策。     

陕西省延安市地质灾害气象预警信息系统研究——以“7.3”暴雨为例

基于降雨在黄土地质灾害发生过程中的关键作用,在集成地质、地理等基础数据,以及降雨等实时数据的基础上,设计并开发了延安市地质灾害气象预警系统。以Client/Server和Browser/Server模式建立系统的框架,利用信息量模型进行延安市地质灾害易发分区评价,设定三类降雨预警指标实现延安市地质灾害气象预警分级系统,应用系统的预警分析模块计算全区气象预警级别,并发布预警信息。经2013年"7.3"暴雨过程期间进行的汛期灾害调查结果验证分析,预警准确率达到94.3%,证明了系统的可靠性和准确性,该系统可作为合适的地市级地质灾害预警平台予以应用。     

青岛环胶州湾地区暴雨特征及暴雨灾害风险分析

通过37年(1971-2007年)的气候资料分析了青岛地区暴雨气候特征和暴雨发生概率及重现期分布特征。基于暴雨是对青岛地区城市建设和发展影响较大的气象灾害,结合1984-2007年的暴雨灾情普查资料,进行了暴雨气象风险评估。总的看来,青岛环湾地区暴雨灾害风险最高的地区在崂山区、胶南市和市北区。     

利用欧氏距离函数评估海河流域暴雨灾害

考虑气象数据的特点和灾后评估的时效性,针对暴雨灾害的平均降水强度、最大降水影响范围、持续时间,利用欧氏距离等数学方法,研究了海河流域暴雨灾害的气象评估模型.利用该评估模型对1960 - 2008年间的海河流域暴雨进行了评估,结果表明,等级划分合理,所评估的暴雨气象等级级别与海河流域历史上对应的洪灾事件影响程度非常吻合.     

气象灾害灾情评估指标研究与应用——以陕西为例

为了定量评估气象灾害造成的灾情,利用陕西1984-2007年气象灾害普查数据库,建立人员死亡率、农作物种植面积受灾率、直接经济损失率3个灾情因子评估指数并计算灾情综合指数,构建灾情因子和综合灾情年景定量评估指标,将气象灾情年景分为严重、较严重、一般、较轻和轻5类。利用建立的年景评估指标对陕西2008-2010年气象灾害灾情年景进行评估,应用到年度气候影响评价业务服务中。分析每种气象灾害灾情因子指数和灾情综合指数多年平均值,确定陕西危害度最大的气象灾害依次为暴雨、干旱、冰雹、连阴雨、气象地质灾害等。研究结果表明:陕西气象灾害造成的人员死亡率呈现减少趋势,多年平均值为3.23/百万,直接经济损失率变化趋势不明显,多年平均值为1.51%,农作物种植面积受灾率呈明显增加趋势,多年平均值为21.99%。