海平面上升叠加风暴潮对2050年中国海洋经济的影响研究

本研究基于ArcGIS的淹没模型与夜光遥感的GDP空间化处理结果,同时结合对2050年中国海洋经济增长预测,评估海平面上升叠加风暴潮三种情景对中国沿海各省市海洋经济的影响效应。模拟结果表明:海平面上升叠加风暴潮与天文潮的CHmax-0.3 m情景下全国海洋经济损失最大,2050年损失达到35444.59亿元,占海洋生产总值的9.39%;从2050年各省海洋经济损失比例来看（CHmax-0.3 m情景）,辽宁省损失比例最大,其次为广东省,福建省和广西省;从各省海洋经济损失的绝对值来看,在海平面上升0.3 m的三种情景下,广东、辽宁、江苏、山东均为海洋经济损失绝对值最大的四个省份。     

基于联立方程模型的风暴潮灾害自然等级预报研究

风暴潮灾害为重大海洋灾害之一,灾害发生的频繁性对经济的可持续发展造成严重影响。因此,准确的灾前预报成为风暴潮灾害管理的关键。文章首先参照国家制定的《风暴潮、海浪、海啸和海冰灾害应急响应标准》制定出超警戒水位和浪高相结合的风暴潮自然等级划分标准,运用多指标分级方法将风暴潮自然等级强度划分为超警戒水位强度和浪高强度两个方面,并依据超警戒水位强度和浪高强度建立风暴潮等级预报联立方程。最后对比分析了基于国家划分标准和本文划分标准的风暴潮自然等级与灾情等级结果,以此验证风暴潮等级划分标准的准确性与科学性。     

基于多线程技术的中国海风暴潮数值预报可视化程序开发

首先简要介绍了中国海的风暴潮及灾害情况,对杭州湾一带的风暴潮进行了重点阐述。在风暴潮二维数值模型FBM的基础上开发了具有可视化界面的数值计算程序,能直观的显示风暴潮发展时历,包括风暴潮最大增水、台风风向和移速。采用了多线程技术,可节省时间,程序具有Windows风格的人机交互界面,操作方便。通过几个算例测试,本程序计算结果符合工程预报需要,可为同类研究做一些参考,具有推广意义。     

明清苏浙沿海台风风暴潮灾害序列重建与特征分析

在系统搜集、整理明清苏浙沿海潮灾记录基础上,建立风暴潮频率辨识方法,复原台风风暴潮灾害750次,据此建立逐年风暴潮频率序列。分析显示,1460~1480年、1570~1595年、1715~1745年、1785~1810年、1880~1890年为风暴潮活跃期。明清苏浙沿海风暴潮存在45 a、25 a、14 a三种时间尺度周期,其中45 a周期最为显著。气候跃变分析表明,1402年、1457年、1566年、1624年、1652年、1711年、1846年、1880年风暴潮活动趋于活跃;1444年、1477年、1543年、1634年、1799年、1856年风暴潮趋于平静。与1470年以来温度距平曲线对比显示,气候冷暖与风暴潮发生频率有一定正相关性,全球变暖背景下苏浙沿海可能面临更为严重的风暴潮威胁。苏浙地区明清时期风暴潮灾害空间分布差异明显,大部分风暴潮记载集中于长三角、杭州湾地区,苏北地区风暴潮数量少但影响范围广,浙东地区受地形和经济发展程度影响,风暴潮记载数量少且集中于滨海。     

沿海城市风暴潮灾害风险评估研究述评

对风暴潮灾害形成机理、风暴潮灾害风险评估方法、灾害风险区划与等级评估、灾害损失评估等方面进行了梳理和分析,认为:①风暴潮灾害风险评估指标体系目前多为主要社会因子和经济损失因子,而忽视主要气象水文指标(最大增水、中心风速等)对风暴潮灾害的影响,研究发现,最大增水和风暴潮灾害呈正相关关系;可通过主成分分析等相关数学模型提取指标因子,避免指标选取主观随意性,又能够客观的确定指标因子的权重;②应建立统一的风暴潮灾害风险评估综合指标;提出建立灾害熵综合风险评估方法,定量的反映所研究区域灾害损失整体水平,灾害熵值也可作为划分灾害等级的分级量度。     

当暴风雪来袭时

2月27日,一场突如其来的暴风雪挟裹着海潮卷席了胜利油田桩西油区,引发了桩斜139稠油热采站的风暴潮,职工们不畏暴风雪,奋力抢险,在抗击风暴潮的战斗中演出了一幕幕动人的场景。让女工们先撤早上6:40,风大雪猛,道路不通,油区不断出现险情。上午8:40,采四线等多条线路闪停,各处油水井、注水站等均告瘫痪。海油陆采平台桩斜139稠油热采站海潮已上井台     

当暴风雨来袭时

2月27日,一场突如其来的暴风雪挟裹着海潮卷席了胜利油田桩西油区．引发了桩斜139稠油热采站的风暴潮,职工们不畏暴风雪,奋力抢险,在抗击风暴潮的战斗中演出了一幕幕动人的场景。     

风暴潮洪水风险图制作研究

在对洪水灾害风险图进行研究和归纳的基础上,根据上海市的地形、沿海提防、洪涝灾害等特点,分析了上海市风暴潮洪水灾害的成因,以及这些因素与洪灾危险程度间的相关关系。借助模糊数学方法,求出危险程度隶属度。在地理信息系统平台上,采用多边形叠置分析和聚类分析等手段,研究洪水灾害危险程度区划的方法,进而绘制成洪水风险图。风险的评估采用了多指标综合评估方法,不仅计算了洪水的自然风险,同时考虑了防洪工程风险的影响。     

基于RS-SVM模型的风暴潮灾害损失测度

论文以现有的风暴潮灾害研究为基础,通过构建评估指标体系提出了基于粗糙集-支持向量机模型(RS-SVM模型)的风暴潮灾害损失测度方法。RS-SVM模型较好的将二者优点进行结合,消除数据冗余信息的同时可以快速、准确解决非线性问题。在上述研究的基础上,对比单纯使用SVM方法与RS-SVM组合使用下的风暴潮经济损失测度效果,发现粗糙集与支持向量机在数据属性约简并进行预测过程中,确保了较高的拟合度与较低的误差率。     

中国东部沿海省市风暴潮经济损失风险区划

风暴潮是我国沿海省市面临的重大自然灾害之一,给这些地区造成了难以估量的损失。选取1989-2008年沿海11省、市、自治区风暴潮的历史数据作为研究样本,运用因子得分基础上的聚类分析和熵值评价等方法,对这些地区风暴潮灾害经济损失的风险进行了评估,最终按风暴潮灾害的经济损失程度将沿海省市划分为3个区域:即上海为第1区,表示风暴潮经济损失风险最小;海南、福建、浙江、广东4省为第3区,风险最大;其他省、市、自治区为第2区,表示经济损失风险居中。3个区域的灾害区划,为我们从更深层次上认识风暴潮的发生及是造成的损失情况提供了新的视角。