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。     

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。     

基于SSPs的未来全球陆地极端降水强度的空间分异特征预估

采用SSPs情景下BCC-CSM2-MR模式输出的2015-2100年的全球日值降水数据,基于采用超阈值取样方法和韦伯分布理论,计算了全球陆地极端降水的阈值和强度的空间差异特征。结果表明:①不同SSPs情景下全球陆地的极端降水阈值空间分布具有相似性,且差异较大的地区主要分布在中纬度地区。其中SSP1-2.6情景下的阈值与SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5情景的空间相关系数分别达到了0.73、0.71、0.70和0.69（n=16 941）,均通过了0.01显著性水平的检验。②不同SSPs情景下的全球陆地极端降水强度空间分布具有相似性,仅在强度和面积上有所差异,呈现出区域和次区域特征。同一SSP情景下的全球陆地极端降水强度之间的空间相关系数,随着重现期的增加而减小。③SSP5-8.5与SSP1-2.6情景下的全球陆地极端降水强度差异在热带和季风区主要以正差异为主,其分布面积和强度随着年遇型增加而增加。     

灾害损失阈值的定义及其意义与应用研究

首次提出了灾害损失阈值的概念。灾害损失阈值的定义和确定,有可能成为灾害预防、灾害损失评估的关键性指标。灾害损失阈值可采用承灾体遭受灾害损失破坏程度的阶跃函数予以描述,还可从承灾体的内在特征(如暴露程度、易损性、防灾抗灾能力等)和所在区域的外在条件(如未来灾害可能达到的强度与频度)来揭示标的物承受灾损程度上下极限的临界值。灾害损失阈值应用于社会科学管理和自然科学研究领域,对揭示灾害孕育机制和制定灾害预防、应急对策等均具有广泛而深远的理论和现实指导意义。     

北京地区极端温度事件的变化趋势和年代际演变特征

利用北京地区20个气象观测站1978-2007年逐日平均温度资料,分析了近30年北京地区极端温度事件的变化趋势以及年代际空间演变特征。研究结果显示,北京观象台近30年的两次迁站对研究极端温度事件并无太大影响;近10年夏季显著的热岛效应,是城区极端高温事件发生频次明显高于其他地区的重要原因;尽管北京地区冬季平均温度的空间分布形态变化甚微,并始终存在着明显的热岛效应,但城区极端低温事件的发生频次有可能发生了与热岛效应无关的突变过程。     

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。     

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。     

云南省山洪地质灾害分布特征及致灾因子分析

云南省受山洪、滑坡、泥石流灾害影响十分严重。基于精细化灾害风险普查,综合全省125个站1971-2016年逐日降水数据,以大雨日数、暴雨日数和大暴雨日数作为强降水因子;以10 min,30 min,1 h,3 h,6 h和12 h极端降水极值作为极端降水因子。结果表明:云南省山洪沟主要分布于河流及河谷周边地区,滇西北南部、滇西南北部、滇东南西部分布密集。泥石流、滑坡呈现西部高于东部、北部高于南部的特征。强降水主要集中发生在滇西南及滇南边缘地区,北部及东部强降水较少。极端降水主要集中在滇东北、滇中以北及滇南边缘地区。怒江、大理西部、丽江东部、德宏、保山、临沧、西双版纳及红河南部的强降水因子和极端降水因子匹配较好,也是山洪、滑坡、泥石流分布最多的地区。     

意外事故(灾害)急救对策研讨会将于年内召开

为了加强城市减灾对策的研究,促进急救医学的发展,提高城市重大意外事故的应急能力,北京急救中心、北京市厂矿企业高校医疗卫生管理委员会首都意外事故(灾害)应急对     

淮河流域极端降水空间分布及概率特征

利用淮河流域110个气象站点1959年1月1日至2008年12月31日的日尺度降水数据,建立了AM及POT极端降水序列,通过4大类33种概率分布函数对其进行了拟合,以建立最优概率分布模型,并利用其参数分析淮河流域极端降水的空间分布及概率特征。研究发现:(1)淮河流域1959-2008年日极端降水的空间分布为东西两端高并逐渐向流域中心降低,且有淮河上游地区及沂沭泗流域东部两处强降水中心;(2)经K-S法检验,Wakeby函数是AM及POT序列的最优概率分布函数。50a一遇的日极端降水预估值与1959-2008年实际最大日极端降水值的误差率随着实际降水量的增加而增大,且大多数站点的误差率在20%以下;(3)通过对最优概率分布模型参数的分析,得出河南省驻马店地区、安徽省阜南和淮南地区以及皖鲁苏交界地区的极端降水发生概率较大,淮河中上游干流周边地区及下游地区的极端降水变化不稳定;(4)以最优概率分布模型的形状、尺度参数为指标,绘制了淮河流域极端降水风险图,为极端降水风险管理与预警工作提供参考。     

中国地震局局长陈建民与北京市市委常委、副市长陈刚举行座谈

2013年6月20日,北京市市委常委、副市长陈刚在市政府会见了中国地震局局长陈建民,就首都防震减灾工作发展进行了座谈交流。陈建民局长结合汶川、芦山地震成因、灾害损失及恢复重建情况介绍了首都圈地区特别是北京地区历史地震情况,同时,简要介绍了我国地震预警工作的进展情况。陈局长指出,提升北京这样特大城市的灾害应对能力,需要建立综合防范体系,提高抗震设防标准,推广抗震节能技术,普及社会宣传教育,加强地     

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。     

2006年《灾害学》杂志总目次索引

第一期可视化灾害数字仿真重构理论及实证研究………………………………………………………………冯凯,等(1)城市灾害应急能力评价研究…………………铁永波,等(8)极端气温对城市人群死亡的影响评估……李青春,等(13)20世纪90年代以来主要气象灾害对我国粮食生产的影响与减灾对策………………………………王道龙,等(18)长三角区域性应急救援体系的建设………张文辉,等(23)甘肃省暴雨洪水灾害分布特征研究………蒲金涌,等(27)山地灾害垂直地带性及其对南水北调西线第一期工程的影响………………………………………汪阳春,等(32)地震荷载作用…     

政府主导下的我国极端洪水灾害风险管理框架研究

极端洪水灾害的频繁发生已经给人类社会生活和经济带来了巨大的灾难。针对极端洪水灾害的发生概率小、损失巨大的特点,根据中国国情,提出政府主导下的经营性政府、保险市场和公众共同参与的极端洪水灾害风险管理框架。利用经济学理论,分析此管理框架的基本运行机制和合理性。综合考虑经营性政府的社会效益、保险公司的收益和公众购买保险的灾后恢复力三者之间的合作和协调的和谐阈值,分析并讨论和谐阈值。     

2005-2020年我国自然灾害救助应急响应时空分布特征及变化

我国已基本形成一套卓有成效的救灾应急响应体系。为增进对我国重大自然灾害及防灾减灾工作的认识,更好地应对未来风险,该文分析了2016—2020年国家救灾应急响应的数量、时空分布特征,与2005—2010年和2011—2015年的特征进行对比分析变化特点,并与同期的灾情损失空间分布进行对比分析格局成因。结果表明：(1)数量上,2016-2020年我国共启动84次救灾应急响应,主要是Ⅳ级响应,针对气象水文灾害的应急响应占84.5%。与2005—2015年相比,启动的频次减少。(2)从空间分布上看,救灾应急响应呈现“南多北少”的格局,气象水文灾害的应急响应主要集中在南方各省;针对地震地质灾害启动的响应呈现出“西多东少”的分布。(3)因灾死亡人口、经济损失的灾情格局显示出：灾情严重的地区集中于人口较密集、经济欠发达、突发重灾较频繁的地区,也是启动高级别救助应急响应较多的地区。川、滇、黔、鄂、湘五省区的自然灾害风险应受到更大的关注。     

我国台风灾害救助应急响应的时空分布特征

基于2005 - 2010年历次台风灾害救助应急响应的启动和损失情况,在统计分析响应频次和响应灾情的基础上,研究分析了国家台风灾害救助应急响应的时空分布特征.结果表明,国家台风灾害救助应急响应的时空分布特征大致反映了我国重大台风灾害损失的时空分布特征和我国台风灾害救助工作的发展变化和新思路:①2005 - 2010年,国家共针对24次台风过程启动救助应急响应51次,平均每年8.5次,其中四级、三级响应分别为41次、10次,平均每年6.8次、2.5次,分别占80％和20％.②7-9月国家启动台风应急响应最多,10月、5月和4月偶有分布.③近年重大台风损失2005 - 2006年严重,2007 - 2010年则较轻;国家针对台风灾害启动响应从东南沿海向内陆和北方沿海省份递减.④紧急转移安置人口是启动响应依据最多的指标,且呈现明显的逐年下降趋势,反映了近年来国家对台风灾害救助工作的重视和以“预防为主”的应急管理新思路.     

基于DFA法的江苏省极端降水时空分布特征研究

为进一步掌握江苏省极端降水的时空分布特征,基于该省1961-2010年均一性较好的逐日降水数据,利用去趋势波动分析法确定了全省13个站点的极端降水阈值,并通过Morlet小波及Mann-Kendall法分析了江苏省极端降水频数的振荡周期及其突变。结果表明,江苏省极端降水年频数和夏季极端降水均呈现8～10 a的变化周期,且1998年和2006年分别为其突变增加年,而秋季极端降水主要呈2～3 a与5～7 a的变化周期;极端降水与降水总量的空间分布具有较好的一致性,均呈南部大、北部小的特征。     

辽东山区春季极端低温时空分布特征及发生概率预测

利用辽宁省东部山区13个气象站1960—2014年春季(3-5月)逐日最低气温等观测资料,采用EOF和Morlet小波分析法分析研究区春季极端低温的时空分布特征,在此基础上用Gumble-I型分布、Weibull分布和正态分布对各站极端低温序列进行了概率分布模型拟合,并检验筛选出最佳模型计算了不同重现期的极端低温及其发生的概率和空间分布。结果表明:(1)辽东山区春季极端低温空间分布主要表现为全区一致分布型、南北相反分布型和东西相反分布型;(2)全区域极端低温存在明显的5年和10年左右的周期变化;(3)所选13个站的极端低温概率分布模型拟合结果显示:Weibull分布为最适宜的分布模型。不同重现期极端低温预测与实测值对比结果表明,所选模型预测结果误差较小(绝对值1℃,R~2=0.98);(4)北部区和高海拔区容易遭受春季低温的灾害,低温灾害发生的概率及分布区域范围以轻度为最大,中度次之,重度最小。综上所述,该研究结果可为该区域极端低温预测及春季回暖后再次遇到低温灾害的防御提供科学参考依据。     

基于P-center问题的国家级应急物资储备设施选址优化布局研究

中国是世界上受自然灾害影响最严重的国家之一,合理规划国家级应急物资储备设施将极大地减少灾害所造成的损失。考虑到应急管理更关注救援的有效性,本研究构建国家级应急物资储备设施选址模型(EFLP),即拓展的P-center问题,该模型考虑了地区人口分布、经济条件、交通状况和多重覆盖关键地区等综合因素,并利用变邻域(VNS)算法完成求解。研究结果表明,优化布局应急物资储备设施,能够保证应急物资及时送达灾区;同时,实验计算结果显示了变邻域算法的良好性能。     

川藏铁路四川段沿线诱发地质灾害降水阈值研究

利用2009—2019年川藏铁路沿线四川段地质灾害数据、国家气象中心逐小时降水量资料,统计了地质灾害与降水的关系,发现研究区89%的滑坡灾害和96.6%的泥石流均发生在汛期,且地质灾害高发路段位于青衣江暴雨区,与四川地区降水时空分布特征相吻合。分析雨型、降雨强度、前期降雨等因子对地质灾害的影响,发现快速激发,中速激发和慢速激发的地质灾害分别约占33.3%、25.9%、40.8%,表明降雨历时并不是影响地质灾害发生的最直接因子,前期降雨的作用不可忽视;结合环境因子对地质灾害进行了分区,基于降雨历时-雨强(I-D)预报模型建立了川藏铁路沿线四川段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2019年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。