怪异的「碧利斯」

2006年强热带风暴“碧利斯”,气象专家用“怪异”两个字形容它。其特点是,形状怪异,没有统一的台风中心：路径怪异,移动速度忽快忽慢。专家们指出,这类热带风暴风力不是特别强,但含水量比较大,容易发生强降雨。7月14日12时50分,怪异的强热带风暴“碧利斯”如期在福建省霞浦县北壁镇登陆。     

基于数值模拟的台风危险性分析综述(Ⅱ)——随机抽样模拟与极值风速预测

台风危险性分析是台风损失估计及防灾减灾的基础。对基于数值模拟的台风危险性分析所采用的随机台风概率模型、随机抽样模拟方法和极值风速预测进行了回顾与评述,包括台风关键参数概率模型及其相关性、台风路径模型、台风登陆衰减和海陆风速转换模型以及台风极值风速概率模型,并针对我国东南沿海地区台风危险性分析数值模拟采用的相关模型给出了相关建议。     

基于地貌指数的汶川地震灾区单沟泥石流总量计算方法

现行的泥石流总量计算方法普遍存在计算参数较难获取或难以精确获取的问题,加上汶川地震灾区沟谷内分布大量的由崩塌、滑坡体等形成的固体松散物质;所以多数泥石流总量计算公式在汶川震区存在局限性.参考适用于以崩塌、滑坡体为主要物源的泥石流总量计算公式;分析研究区范围内地形地貌发育状态与降雨因素及其地质条件之间的影响关系;将地貌指数(Strahler积分)应用于泥石流总量计算,尝试解决缺乏降雨数据情况下泥石流总量计算问题.根据“8.13”四川清平群发性泥石流数据初步回归分析得到适合于汶川震区的泥石流总量计算模型.     

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.     

台风灾害债券设计——基于广东省数据的实证研究

台风作为全球发生频率最高,影响最严重的一种自然灾害,对我国的影响也非常严重。在巨灾风险证券化、巨灾债券已成为巨灾保险业大趋势的背景下,发展我国台风灾害债券具有重要的现实意义。以我国受台风灾害影响最严重的省份——广东省为研究对象,收集了其近30年相关台风损失数据,利用非寿险精算技术分析其台风的损失分布和次数分布,在此基础上利用CAMP模型和现金流分析对广东省的台风灾害债券做了初步设计。     

台风灾害气象指数保险相关技术方法初探

气象指数灾害保险是目前全球范围内广泛研究的一种风险转移工具,它可以克服传统的自然灾害保险的局限性,在农业保险领域应用前景广阔。以福建省连江县为例,依据连江县台风灾害及台风活动特征,将能够对连江县造成一定损失的台风分成分别以大风、大雨和大风雨为主导的3类。结合连江站相关气象数据及概率分布建立了广义的台风灾害气象指数,最后构建了保险赔付路线图,以供有关部门参考。     

长三角地区台风灾害链特征分析

利用1951-2008年58年的历史台风资料分析了台风致灾因子,提取了影响长三角地区的187场台风并根据台风路径频率,将影响长三角地区的台风划分为西行、穿越和北上3类优势路径和一类特殊路径。然后,结合自然环境特征和DEM高程数据,将长三角地区台风孕灾环境划分为海岸带、北部平原和南部丘陵3个区域,并分析了每个区域发生的主要台风灾害链类型。针对"云娜"、"芸妮"和"爱娜斯"3个台风案例,分析了台风路径与不同孕灾环境组合形成的不同台风灾害链。结果表明:海岸带易引发台风-大风-巨浪或风暴潮灾害链;丘陵区域易引发台风-暴雨-山洪、泥石流和滑坡灾害链;平原地区易引发台风-暴雨-平原洪水和内涝灾害链。西行类台风影响海岸带和南部丘陵地区,易形成海岸带和南部丘陵区的台风灾害链;穿越类台风影响整个长三角地区,3种类型的台风灾害链都易发生;北上类台风一般只影响海岸带,易形成海岸带的台风灾害链。     

台风灾害风险区划模型

台风灾害发生频率高,影响严重,是人类面临的全球性重大问题之一。对台风灾害进行科学、合理的风险评估显得尤为重要。以宁波市为研究对象,在隶属函数和自然灾害风险理论的基础上,综合考虑形成台风灾害风险危险性、暴露性和脆弱性,结合GIS技术建立了台风灾害风险区划模型,绘制了宁波市台风灾害风险区划图;并利用灾级指数对模型结果进行了验证。结果表明:宁波市各区、县的台风灾害风险指数中,宁海、鄞州、余姚、奉化、象山和慈溪台风灾害的总风险指数较大,老城区(海曙区、江东区、江北区)、镇海和北仑较小;宁波市东南沿海、城镇和部分山区台风灾害风险等级较高;灾级指数与台风风险指数的相关性较好,决定系数达到0.7181,且通过了0.01的置信区间。     

2017年广东省台风期间O3污染过程特征及影响因素分析

2017年7月25日至8月2日台风"纳沙"和"海棠"影响期间,广东省出现大范围O_3污染过程,分析了其变化特征和影响因素。结果表明,台风登陆前城市O_3污染逐渐加重,而台风登陆后O_3污染逐渐缓解,污染较重城市集中分布在广东省中部,主要是广州市、佛山市、江门市、东莞市、中山市、汕尾市和清远市。造成台风期间O_3污染的主要原因是:(1)双台风影响期间,广东省总体受海平面高压控制,以高温晴热天气为主,太阳辐射强、气温高、降水少,相对湿度较低,有利于本地光化学反应进行;(2)受台风外围下沉气流影响,垂直方向扩散条件不利,而平流层O_3有可能向下运输;(3)台风登陆阶段,近地面风向以偏北风为主导,且风速小,导致O_3浓度出现明显的上升。     

BP神经网络在台风路径预报中的应用

利用前馈型BP神经网络模型,对发生于中国沿海的热带气旋的移动路径进行了预报应用研究.根据中国<台风年鉴>发布的每个台风过程记录,对预报试验的台风个例分别选取了经度、纬度、中心气压和最大风速等81个因子,由多元回归选取了其中相关性好的因子,进行网络的学习训练,在获取前24h间隔6h的4次台风信息的基础上,用来预报了台风未来24h,48h和72h的短期路径变化.将该方法预报结果与CLIPER模式预报结果进行了比较,结果表明,BP神经网络模式的预报精度比CLIPER模式的高.