青藏高原东部牧区春季雪灾天气的形成及其预报

对青藏高原东部牧区1967～1996年30年中春季发生的成灾性降雪天气过程进行了较为详细的分析，发现有45％的成灾性降雪过程与该地区的低涡天气系统有关。在归纳总结高原春季降雪天气形成的3种环流模型的基础上，重点分析了通常情况下高原切变线对高原低涡发生发展所起的主要作用：(1)高原切变线西南段区域内为上升运动区且气流的气旋性涡旋处于发展阶段，切变线东北段区域内为下沉运动区且气流的反气旋性涡旋处于发展阶段，是低涡形成的前期条件；(2)高原切变线附近的流场有利于将周围水汽聚拢，使低涡系统得到持续不断的水汽供给，其中负的水汽通量散度扰动中心位于切变线中段南侧，形成水汽汇，正的水汽通量散度扰动最大值部分位于切变线西南段南侧，是低涡水汽的主要来源。文中还给出了高原部分测站降雪量、最低气温的预报方程，可供有关预报人员参考。     

青藏高原东部牧区大—暴雪过程雪灾灾情实时预评估方法的研究

利用青藏高原东部牧区26个县气象站30a的大－暴雪过程资料,以雪灾形成的主导因子－持续积雪日数作为灾情评估的等级标准,应用逐步回归方法,建立了冬半年持续积雪日数对大－暴雪过程的累积降水量、平均气温、最大积雪深度和最低气温降温4个因子的回归方程。经F检验,所有方程的回归效果达到十分显著成显著的水平,从而建立了大－暴雪过程雪灾灾情的灾时预评估方法。通过对1996－1999年资料的对比试用,表明这种预评估方法具有较高的精度和业务化的潜力,可作为雪灾情报服务的一种手段。     

草地畜牧业雪灾脆弱性评价 --以内蒙古牧区为例

从综合减灾和区域可持续发展的角度，建立了雪灾脆弱性评价指标体系及评价模型，并从雪灾区域孕灾环境敏感性以及区域畜牧业承灾体对雪灾的适应性两方面，对内蒙古雪灾脆弱性进行了评价。研究结果表明：内蒙古牧区雪灾脆弱性存在若明显的地域差异，中西部牧区比东部牧区脆弱性大，北部牧区比南部牧区脆弱性大，并且近10年来脆弱性提高的旗县明显增多，草地季节性干旱、北方干旱化以及草场超载过牧、退化加剧是畜牧业雪灾脆弱性呈增加趋势的直接原因。     

西藏那曲牧区雪灾区域危险度的模糊综合评价研究

在野外调查和分析的基础上,选取10月至次年5月的平均气温和平均降水,以及稳定的积雪日数、平均积雪深度、草场现有载畜量、冷季草地超载比例、冬储草量等7个因子为那曲地区雪灾区域危险度的评价因子,将模糊综合评价的数学模型应用于雪灾区域危险度的评判。以西藏那曲地区的5个县为例,具体介绍了雪灾区域危险度模糊综合评价的方法和步骤。     

基于乡镇单元的青海高原果洛地区雪灾致灾风险评估

雪灾是影响青海南部高原牧业生产最主要的自然灾害。通过利用青海、四川两省的气象站点资料,并结合GIS、RS工具,选取积雪深度、积雪持续天数、积雪面积比3个指标,采用层次分析法(AHP)与聚类分析法相结合的方法,对果洛地区44个乡镇的雪灾致灾危险性进行了评估。结果表明:致灾危险性轻度的乡镇数占总乡镇数的9.1%,中度的占31.82%,较重度的占52.27%,重度的占22.6%,其中,致灾危险性程度较重等级以上的乡镇比例占74.87%。因此可以认为,果洛州是一个雪灾致灾风险较高的地区。从空间分布上来看,轻度等级的分布在玛多县的花石峡镇、扎陵湖乡及玛沁县的东倾沟乡和拉加镇;中度、较重度等级的基本上每个县都有分布,但较重度等级的以达日县和甘德县所占乡镇数较多;重度等级的只分布在达日县的桑日麻乡、特合土乡及玛沁县的当洛乡。     

基于网络的突发性灾害预警及救灾系统——以雪灾为例

自然灾害是不可避免的,为减少自然灾害给人类带来的损失,以ArcIMS为平台,引入模糊神经网络构建了雪灾预测模型,建立了基于网络的突发性灾害联动预警及救灾系统.系统可以自动/半自动地进行不同灾害等级的分类,发出灾害预警警报,并在此基础上结合气象对灾害诱发条件的预报,提出预防的工程技术措施,方便具有不同用户权限的用户使用.     

黄、渤海恶劣天气影响船舶安全的风险预估技术初探

在黄渤海船舶类型调查和事故调查的基础上,将船舶航行作为由人-船-环境组成的多因素复杂系统,将气象海况条件作为操船环境因素之一,依据风险决策ALARP准则,调查得到黄海、渤海海区大风浪条件下5 000 t以下货船和客滚轮的不同风险等级标准,具有一定的可操作性。依托精细化的数值预报产品,建立气象保障支持系统,并加工不同船舶的风险预估产品。对实际出现的海难事故进行风险预估,证明了方法的可用性。还需要研究更多船型的风险预估方法和黄海、渤海海区航行船舶的风险区划;已有方法也有待深化。     

内蒙古雪灾保险费率的厘定——基于自然灾害系统理论的研究

中国巨灾保险赔款占直接经济损失的比率比国际平均水平低的多,2008年初南方雨雪冰冻灾害和"5.12"汶川地震两次巨灾过后,国家加紧推进巨灾保险体系的建立。其中,巨灾保险费率厘定是基础。基于自然灾害系统理论,构建了以危险性曲线和脆弱性曲线为核心的巨灾风险保险费率厘定方法体系,改进了以往农业保险仅从致灾因子角度厘定费率的片面性。最后,借鉴美国洪水保险、日本地震保险以灾种为对象(而非承灾体种类为对象)构建巨灾保险体系的优势,以雪灾保险为例,厘定了内蒙古12盟市雪灾保险费率。结果显示,位于中部地区的锡林郭勒盟雪灾保险费率最高,为3.10%;位于西部地区的阿拉善盟、乌海市雪灾保险费率最低,为1.09%。     

中国北方草原雪灾的致灾机制探讨

北方草原雪灾是天灾 ,更是一种人祸。受拉尼娜事件影响的异常气候固然是致灾的客观原因 ,但是不合理的人类经济活动 ,如超载放牧、耕地过垦、滥挖草药、滥用水资源等社会经济压力 ,超过了草原生态阈限 ,使脆弱的草原生态平衡遭到严重破坏 ;粗放经营 ,草原基础设施落后 ,也使草原生态系统抵御灾害的能力降低 ;草原公有、牲畜私有之间的所有制相位差是激发牧民掠夺式利用草原资源的最根本原因。为了追求私人经济利益的最大化 ,放牧者往往置公共草原的承载能力于不顾 ,严重恶化的草原生态环境也许正是“公共物品悲剧”的真实写照。     

雪灾对常绿阔叶林树木损伤程度的影响及受损特征分析

分析雪灾对常绿阔叶林树木损伤程度的影响及受损特征,以便未来应对雪灾时采取合理措施保护常绿阔叶林树木。以福建省君子峰自然保护区为研究区域,划分雪灾影响下树木损伤程度,树木压弯或少量断枝为轻度受损、树枝大量断枝为中度受损、折断或倒伏为重度受损。雪灾能够提升常绿阔叶林土壤养分有利于树木未来发展,但是却对次生林造成不可挽回打击。与落叶林相比常绿阔叶林更容易受到雪灾伤害;严重受损常绿阔叶树木主要集中在较高大、树冠密度适中、低海拔、高坡度、胸径较大的树木中,反之在雪灾中的常绿阔叶树木则为轻度或中度受损。     

基于经济损失的河北省雪灾风险定量评估

通过河北省142个国家气象站的逐日积雪深度和历史灾情资料,运用概率分布理论对不同重现期下河北省雪灾致灾因子危险性进行评估,并利用"致灾强度指数-经济损失率"反演法构建脆弱性曲线,对承灾体损失风险进行定量评估。结果表明:河北省的张家口、承德和唐山北部地区海拔较高,雪灾致灾因子危险性高于其他地区。随着重现期的增加,雪灾积雪深度也在增加。在承德、唐山交界以及唐山东南部地区,30年一遇雪深达44 cm,50年一遇高达66 cm。对于雪荷载敏感的结构,承德与唐山交界处、唐山东部应满足100年一遇雪压0.5 k N/m~2以上。承灾体的损失风险受到致灾因子、承灾体暴露度和脆弱性的综合影响。在同等致灾强度下,雪灾经济损失风险与经济暴露度分布大体一致,石家庄、保定、邢台、邯郸的市辖区附近以及唐山遵化县和曹妃甸区的雪灾经济损失高达50万元/km~2以上。     

基于致洪暴雨预报的三峡水库洪水预估系统及试验评估

介绍了一种基于致洪暴雨预报,结合水文控制站水位、流量信息,运用多元统计回归模型开展的三峡水库洪水程度分级预估的方法.通过历史回代和2010、2011年预估试验应用表明:该预估系统稳定可靠,适用于三峡水库洪水程度预估,对三峡上游暴雨引发的洪水程度能进行准确的预估,而且对三峡上游支流的暴雨洪水预测也有一定的预见性.应用该系统三峡水库的洪水预见期可达3d以上,能为防汛决策和三峡水库防洪调度赢得时间.     

清代后期湖南的虫灾、风灾、雹灾和冰冻雪灾

除水旱灾害之外,清代后期对湖南危害较大的灾种主要为虫灾,风灾、雹灾、冰冻雪灾偶有发生.本文对上述灾害的灾情进行了论述.     

基于RBF神经网络模型的砂土液化震陷预估法

以我国海城地震、唐山地震和日本新漏地震中建筑物地基的液化震陷实测资料为基础,地震动方面选取地震烈度,,上部结构特征方面选取基底压力P、基础类型r、宽深比BD。和建筑物的长高比L/H,地基土方面选取土的相对密度Dr、上覆非液化土层厚度Da、地下水位dw,共8个影响建筑物地基震陷的主要因素作为神经网络模型的输入参数,地基震陷量与液化土层的深度之比SD作为神经网络模型的输出,采用径向基函数神经网络模型建立建筑物地基的液化震陷预估模型,并利用该模型建立了因素影响趋势线,通过对该神经网络模型的建立、运行和检验,得到了各因素对砂土液化引起的地基震陷量大小的若干影响规律。     

基于NEX-GDDP降尺度数据的山东省夏玉米生育期极端高温时空特征研究

极端高温灾害严重,在未来很有可能会加剧。研究基于NEX-GDDP高时空分辨率降尺度数据及历史观测数据,将35℃作为极端高温阈值,对当前及未来不同情景下夏玉米生育期(6-9月)极端高温时空分布特征进行分析。结果显示:在各个时期、各情景下山东省日最高气温空间上都呈现出东部沿海较低向西部内陆地区逐渐升高的趋势,随时间逐渐增高,在RCP8.5排放情景下增加更显著,且西部地区较东部沿海地区增加幅度大;极端高温日数同样呈现增加的趋势,特别在未来远期RCP8.5排放情景下增加迅速,超过50%地区达到80d以上。NEX-GDDP数据具有较好的应用效果,未来极端高温灾害频发,夏玉米生产将面临严重威胁。     

青藏高原及邻近区域的大震危险性分析和探讨

用青藏高原及周边区域的历史地震和近代地震的分布特征来分析本区域的地震危险性。通过用1889年以来的7级以上大震的面波震级对印度块体推挤作用所积累的能量进行了分析和计算,结果表明每年在该区域将会积累的地震波能量在2.09×1016J左右。分析认为,由于应力的不均匀分布,能量得不到全面释放,所以大的地震将会在一些断层带上重复发生。     

新冠肺炎疫情冲击后的中国经济恢复发展预估

新冠肺炎疫情的突如其来严重影响了人们的生命安全,同时也对中国经济发展带来了严峻的考验。为了模拟疫情后经济恢复期内的动态变化过程,预估疫情对宏观经济的影响及部门间影响的差异化,该文结合疫情对经济冲击的特点和超额生产能力的参数引入,调整ARIO模型（Adaptive regional input-output model）对疫情后经济恢复发展进行模拟预估。结果显示:①基于官方公布的2020年第一季度GDP数据对模型结果进行了验证,预估结果与实际统计资料相比,误差范围低于一个百分点,故该模型是有效的,误差可接受;②超额生产能力的提高有利于短期内经济的快速恢复和经济总损失的降低,到2020年底,更高的超额生产能力下总体经济恢复91%,较生产能力不变提高了5%,且在两种生产能力约束范围的恢复期内总经济损失约为12%~20%;③住宿和餐饮业、批发和零售业是受疫情经济影响最为严重的两个部门,经济产出总损失约为24.4%和36.2%,产业部门间经济影响的波及传导作用,导致初期经济产出稳定的第一产业和信息技术业、金融业在恢复期内经济损失分别约为15.6%、17.4%和18.9%。随着未来各季度经济统计数据的公布,期待本研究能进一步验证模型结果同时调整参数设置,以更加全面且准确的认识新冠肺炎对中国经济发展的影响。     

青藏高原北缘P波波形线性度的动态跟踪及其变化的物理机制初探

利用数字化近震Ｐ波波形资料，追踪研究了青藏高原北缘１９９０年２月～１９９５年８月Ｐ波波形时间线性度的变化过程。发现该区较大地震发生前线性度有一定程度的下降现象。分析认为：大震前孕震区应力场的不均匀分布可使通过孕震区及其周缘的地震波产生频散，可能是较大地震前波形时间线性度下降的物理本质     

基于遥感数据的渤海海冰灾害风险研究

从海冰带来的严重灾害问题出发,针对传统监测方法的局限性,阐述了遥感技术在海冰灾害监测中的优越性.以渤海海冰为例,提出一种海冰灾害风险等级划分方法,即利用遥感技术和地理信息系统制作经纬度间隔为0.2°的网格,然后得到渤海海冰密集度,选择最大冰密集度、平均冰密集度、冰厚和冰期作为等级划分的指标.根据现场观测和多年调查研究,把海冰灾害风险程度分为3个等级零风险、低风险和高风险.结果表明该指标能够反映海冰灾害的风险程度,用该方法描述海冰灾害风险等级可以为海洋预报提供依据.