基于Copula函数的汉江中上游流域极端降雨洪水联合分布特征

选取汉江中上游流域作为研究对象,根据流域九个气象站点1969~2008年逐日降雨资料以及丹江口水库同时期日入库流量资料,采用年最大值法(AM)和百分位法两种选样方式选取1 d、3 d降雨和1 d、3 d洪量极值样本,分别运用广义极值分布(GEV)、广义帕累托分布(GPD)、伽玛分布(Gamma)3种极值统计模型对样本进行单变量边缘分布拟合,运用Gumbel、Clayton以及Frank Copula函数模型对样本进行多变量联合分布拟合,遴选出描述流域降雨和洪水联合分布规律的最优概率模型。结果显示:对于AM选样样本,边缘分布为GEV时降雨洪量的二维和三维联合分布Frank Copula函数拟合效果最优;对于百分位选样样本,边缘分布为GPD时降雨洪量的二维联合分布Gumbel Copula函数拟合效果最优,三维联合分布则是Frank Copula函数拟合效果最优;比较二维和三维Copula函数模拟结果,三维联合Copula函数推求的设计值更大,说明三维联合分布考虑了更多的变量和极值信息,能更全面地反映极端降雨洪水事件的真实特征,对工程设计更显安全。     

国外气象灾害防御立法及其我国取向建议

2015年刚刚结束的两会,多位人大代表、政协委员也多次呼吁加快制定我国《气象灾害防御法》.另据《光明日报》报道:“人大常委会建议尽早启动气象灾害防御立法”.     

2016年《灾害学》总目次索引

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夏季强降雨期间千岛湖有机碳的时空分布特征及影响因素

近年来,极端降雨事件在全球发生的强度和频率不断增加,这可能对大型深水水库水体有机碳的时空分布产生深远影响. 为探究强降雨事件对千岛湖有机碳的时空分布特征及影响机制,于2020年5—8月逐月采集了典型大型深水水库——千岛湖100个调查点位水样,分析了千岛湖夏季水体总有机碳(TOC)、溶解性有机碳(DOC)和颗粒有机碳(POC)浓度的时空分布特征和影响因素,重点探讨了强降水过程对有机碳浓度、通量和储量的影响. 结果表明:①2020年5—8月千岛湖TOC、DOC和POC浓度平均值分别为2.06、1.73 和0.33 mg/L,随着强降雨开始,5—7月TOC、DOC浓度呈逐渐上升趋势,而雨量急剧下降的8月(几乎无雨),浓度也随之显著下降;水平分布上,5—7月有机碳浓度高值在全库的分布范围逐渐扩大,整体具有河流区到湖泊区逐渐降低趋势. ②新安江入库碳通量(F_TOC、F_DOC、F_POC)约占全库25条主要河流总入库碳通量的69%,降雨期间5—7月总入库F_TOC分别是8月的11、36和41倍;5—8月有机碳储量(R_TOC、R_DOC、R_POC)平均值分别为44 611、38 452和6 159 t,6月、7月的总入库碳通量均占当月全库水体碳储量的1/5,所占比例分别8月的35和28倍. ③DOC和POC浓度与叶绿素a(Chla)、悬浮颗粒物(SS)、有机悬浮颗粒物(OSS)、无机悬浮颗粒物(ISS)、COD_Mn和TP浓度均呈极显著(P<0.01)正相关,与透明度(SD)呈极显著(P<0.01)负相关. 研究显示:千岛湖有机碳主要受浮游植物内源生产过程以及外源输入过程共同决定,而这两个过程受水文气象因素的综合影响,强降雨过程是千岛湖有机碳时空变化的关键驱动力;强降雨也是有机碳通量升高的关键控制因子,并且高入库碳通量会对全库水体碳储量产生强烈冲击.      

极端梯度提升与随机森林融合的天然气露点预测方法

目的 解决目前水露点数据多为人工采用测量仪器测得,时效性低且成本高昂的问题。方法 建立一种基于极端梯度提升(XGBoost)和随机森林(RF)的天然气水露点预测方法。采用XGBoost方法对所有监测工艺参数进行分析,筛选出主要影响水露点的关键工艺特征参数,以排除无关特征参数对预测的干扰。建立RF预测模型,输入关键特征集参数,实现对水露点的实时预测。以重庆气矿某脱水监测系统监测数据与生产数据为例,对所提预测方法进行对比分析验证。结果 相较于XGBoost、SVM等预测方法,RF模型具有最佳的预测性能,且经过XGBoost特征选择后,RF预测结果的MAE值降低了0.016 9 ℃,RMSE值降低了0.014 6 ℃。结论 基于极端梯度提升与随机森林融合的水露点预测方法具有更优的预测精度与鲁棒性,对指导脱水现场生产具有积极作用。     

过去两千年长江干流历史洪水事件的时空变化研究

理解极端洪水事件活动特征及其与气候变化、人类活动的相互关系一直是全球变化研究的热点问题。现代器测数据较短对洪水事件变化规律预测存在不足,而利用历史文献记录研究百年-千年尺度洪水事件的发生规律则成为一个较好的选择。洪水灾害是长江流域最为严重的自然灾害之一。本文以官方现存历史记载为依据,构建了过去2000年长江干流上、中、下游洪水事件序列,并将其与气候和人类活动代理指标进行对比。结果表明,1350年之前,长江干流洪水事件受东亚季风(EASM)、西南季风(ISM)、厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)、热带辐合带(ITCZ)移动等多种气候因素驱动,且气候驱动机制在同期不同区、同区不同期存在显著差异。此外,1350年之后人类活动的增强可能明显加剧了长江干流洪水事件的频率和强度。     

河南省汛期极端降水事件分析

利用河南1961～2006年50个气象站台站汛期（6～8月份）逐日降水量资料，定义95%降水分位数为极端降水事件的阈值，建立不同站近46年汛期极端降水事件发生频次的时间序列。在此基础上采用趋势分析、最大熵谱分析等统计技术方法，对河南降水事件发生频次的空间分布及年际变化特点进行了分析。结果表明：空间变化上总体具有北多南少的特点，而且汛期降水量的比重与极端降水事件发生频次的高低存在着很好的一致性；空间分布上主要有全省一致型、西北 东南型、南阳盆地型和中部分布型等4种类型，其中全省一致分布型为最主要的空间模态；年际变化趋势各地有所不同，豫西、豫南区为减少趋势，而豫中、豫北、豫东和豫西南区表现为增加趋势，而且在振荡形态上各有同异，以2~8年和10年左右的年代际变化最为普遍。     

海南岛半干旱区农用地土壤重金属富集因素、健康风险及来源识别

为了解海南岛半干旱区农业土壤中重金属富集因素和污染状况,在感城镇采集1818件表层土壤样品,测定其重金属含量和化学组成.采用相关分析、地累积指数（I_geo）、综合生态风险指数（RI）、危害指数（HI）、致癌风险指数（CR）和正定矩阵因子分析（PMF）开展重金属风险评价和来源识别.结果显示,重金属ω（As）、ω（Cd）、ω（Cr）、ω（Cu）、ω（Hg）、ω（Ni）、ω（Pb）和ω（Zn）的平均值分别为22.7、0.128、33.4、14.5、0.032、9.32、32.5和43.3 mg ·kg^-1,除Zn外,均高于海南岛土壤背景值.相关分析表明,重金属富集与土壤中Fe、Mn、Al和有机质含量密切相关.I_geo结果表明,研究区农业土壤主要受到As的污染,其次为Cd和Cu;RI结果显示,高风险以上的样品占比为29.4%,其中As是潜在生态风险的主要贡献者;健康风险评估结果显示,As、Cr和Ni对儿童存在致癌风险,需要引起注意.基于PMF模型,确定了研究区重金属的4种主要来源,其中Hg主要来自工业排放;As主要来自农业活动;Ni、Cu、Cr和Zn主要来自与成土母质密切相关的自然来源;Pb和Cd主要来自农业活动和机动车尾气的混合源.研究表明PMF模型与相关分析相结合,能够有效识别土壤重金属来源.     

经济学视阈下极端旱涝事件分析——以四川盆地近50年夏季气候为例

四川盆地地处中国西南地区,其气候湿润,地势多变,是中国五大的粮食产业基地之一。通过标准化降水指数法对逐日降水量进行处理发现,50年间盆地夏季期间极端干旱频次呈上涨趋势,空间分布呈现出由局部向整体蔓延的势态;而极端洪涝发生频次基本保持不变,分布基本覆盖整个盆地地区,但是近些年发生强度大幅增加,盆地东部洪涝存在明显20年周期。     

气候变化背景下京津冀极端高温事件变化特征研究

基于京津冀地区174个气象台站1981—2020年逐日最高气温、最低气温数据资料，统计计算了京津冀地区极端高温事件相关指标(极端最高温TXx、高温日数Htd和闷热日数Swd),利用多种统计方法分析了京津冀地区近40年极端高温事件的时空分布特征，并探究了在气候变化背景下两个典型年代Htd和Swd的空间变化情况。结果表明：(1)近40年年极端最高温(TXx)、高温日数(Htd)和闷热日数(Swd)均呈上升趋势，京津冀地区极端高温事件强度增强、频次增加，并且年代际呈波动变化特征。(2)京津冀地区极端高温事件主要集中发生在6—8月份，其中TXx和Htd主要发生在6、7月份，Swd集中发生在7月份；冀北山区的高温、闷热日集中发生在7月份。(3)京津冀地区高温日和闷热日初(终)日呈提前(显著推迟)趋势，高温和闷热日更早发生且持续时间更长、同步性增强。(4)京津冀地区极端高温事件多发生在南部，TXx和Htd空间分布均呈南高北低的分布特征，Swd呈东南高、西北低的分布特征；极端高温事件显著增加的地区主要集中在经济人口发展较快的北京、天津和石家庄三个大城市。(5)M-K突变分析发现京津冀地区极端高温事件...