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41.
长三角地区台风灾害链特征分析 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
42.
台风灾害风险区划模型 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
43.
我国台风灾害救助应急响应的时空分布特征 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
44.
长三角地区台风危险性定量分析 总被引:1,自引:0,他引:1
台风灾害是影响我国最主要的自然灾害之一。由于地处西北太平洋西侧,长三角地区每年都会受到台风的侵袭。根据中国气象局公布的1949-2010年西北太平洋台风最佳路径数据,首先提取了影响长三角16个城市的台风最大风速数据,分别从台风影响频次、强度和最大风速极值分布的角度定量地分析了各个城市的台风灾害危险性,并通过对比分析得出了台风灾害危险性在长三角地区的分布状况。结果显示,台风影响频次和强度都呈现从东南向西北递减的趋势,综合台风影响频次、强度和极端台风重现水平,这16个城市可以划分为3个危险等级:"高危险"城市,包括台州、绍兴、宁波和舟山;"中危险"城市,包括杭州、上海、嘉兴、湖州、无锡和苏州;"低危险"城市,包括南通、常州、镇江、南京、泰州和扬州。致灾因子危险性定量评估是灾害风险评估中重要的一环,研究结果可供制定长三角地区台风灾害防灾规划参考。 相似文献
45.
46.
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。 相似文献
47.
48.
气象卫星是空间技术、遥感技术、计算机技术和通讯技术等多种高技术相结合的产物。它从空间遥感地球大气,解决了气象观测中长期无法解决的海洋、沙漠和高山等人烟稀少地区的观测资料获得问 相似文献
49.
50.
BP神经网络在台风路径预报中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
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. 相似文献