西风带和南亚季风对三江源雨季水汽输送及降水的影响

为了进一步明确西风带和南亚季风对三江源流域的水汽输送作用及对流域降水的影响,利用ERA-20C再分析数据集对三江源流域1948—2010年雨季水汽通量场进行经验正交函数(Empirical Orthogonal Function,EOF)分解,得到可表征西风带和南亚季风水汽输送在三江源流域强弱关系的经验正交函数模态及指标,揭示当西风带和南亚季风分别控制流域时的水汽输送和降水分布规律。结果表明:西风带控制流域水汽输送时,流域内部水汽输送方向为由西北向东南,西风带和南亚季风在流域南边界附近汇集,流域东部及南部(澜沧江源区大部,黄河源区东部)降水显著增加;南亚季风控制流域水汽输送时,流域内部水汽输送方向为由南向北,两支水汽输送路径在流域以北汇集,流域北部(长江源区大部,黄河源区偏北部)降水显著增加。西风带和南亚季风的水汽输送均对三江源流域具有重要作用,两支水汽输送路径分别控制流域时可引起流域内部不同区域降水的显著增加。

黄河流域源区与上中游空中水资源特征分析

黄河是中国的母亲河,黄河流域的水资源问题一直是我国的一个核心议题。黄河之水天上来,随着气象科学和人工影响天气技术的快速发展,空中水资源应逐步纳入我国的水资源体系,进行空地统一的水资源分析与管理。黄河流域处于我国北方半干旱区,年均370亿m^3的可用水量支撑沿黄9省(区)超过1亿人口的社会经济发展,因此进行空地水资源统一分析与管理的需求最为迫切。本文以黄河源头和上中游地区为例,对比分析了源区(12.7万km2)与上中游地区(66.7万km2,不含源区)的空中水资源特征,结果表明:黄河源区每年空中水汽输入量约为8 700亿m^3,其中约3 700亿m^3为空中水资源,区域降水量约为680亿m^3,考虑区域内蒸发对空中水资源的补给,空中水资源的降水转化率约为16.3%;黄河上中游每年空中水汽输入量约为36 000亿m^3,其中约10 000亿m^3为空中水资源,降水量约为2 920亿m^3,空中水资源的降水转化率约为22.3%。因此,黄河源区空中水资源的丰度较上中游地区高,降水转化率偏低,但产流系数较大。黄河源区更适合进行空中水资源的开发利用,合理适度地利用空中水资源对提高黄河流域的水资源安全保障能力具有重要意义。

基于智能手机互动的资料缺乏山区洪水预警系统

山区降雨预报的不确定性强,实际降雨信息难以实时测报,使得准确及时的洪水预警难以实现。从群测群防角度看,山区居民可粗略测量各自位置上的实时降雨量,但不了解上游流域内的降雨情况,也不掌握对洪水进行可靠估计的方法。基于智能手机、云计算等信息技术,提出并初步实现了一个用于资料缺乏山区洪水预警系统的框架。该系统综合了群测群防思想和水文模拟技术,在降雨发生后通过居民的智能手机终端收集地理坐标和雨量估计值,驱动云端的数字流域模型自动运行,根据径流模拟结果推定不同地理位置的预警级别,并将预警信息推送到雨量信息提供者和潜在受灾者,使用户在洪水到达前接收到预警信息。该系统的应用将提高群测群防的技术水平。

粤港澳大湾区气候变化及极端天气分析

气候变化已成为当今社会经济发展中重要的决策因素,频发的极端天气灾害给人口集聚的城市带来了越来越多的安全问题。为研究粤港澳大湾区历史气候变化特征及未来演变趋势,利用香港天文台1890-2020年及大湾区内地7个站点1961年以来的气象资料,分析了大湾区平均气温及降水量的总体变化特征。以香港天文台为代表,分析了大湾区四季气候变化特征及演变规律;最后采用日尺度数据分析了大湾区极端天气(高温、干旱及暴雨)的发展趋势。分析结果表明,大湾区面临气温加速上升、干湿季节两级分化及极端天气增加的严峻局面,这对大湾区城市群的韧性发展与应急管理工作提出了更高的要求。

空中水资源及其降水转化分析

本文在回顾空中水资源利用的愿景和相关研究成果、分析空中水资源的概念和内涵的基础上,定义了白水,用以代表空中水资源.白水指的是通过地表某处上空的统计意义上具备降水潜力的水物质通量.白水和其他水资源一样,一般表述为年度水量,其本质是水物质的更新通量.将空中水物质的水平运动垂直积分投影到地表二维空间,对于地表任一点,白水的量纲为[L^2 T^(-1)],与地表水资源常用的[L^3 T^(-1)]不同.将某地的降水通量与相应时段的白水的比值定义为白水降水效率,量纲为L^(-1),代表白水每运动单位距离产生的降水量占其自身的比例.将白水概念扩展到地表流域,则可通过沿流域边界积分得到进入某一流域的白水,量纲为[L^3 T^(-1)].将该流域上空全部白水输送路径上的降水效率沿各自路径积分后加权平均,即得到流域的白水降水转化率(无量纲)为流域内的降水占进入该流域的白水的比例,可以采用降水量除以白水与径流量的1/2之差来近似计算.本文采用再分析数据研究了我国大陆附近的白水降水效率的空间分布特征,并选择长江、黄河、珠江、三江源流域开展相关特征参量对比分析.结果表明,白水降水效率是反映气候和地理条件的降水转化能力的公允度量,可直接用于不同地区的对比分析;流域的白水降水转化率可用于分析流域空地水资源循环中的数量关系.研究和评估白水及其降水转化特征,是空地水资源耦合分析及空中水资源开发利用的基础.通过技术手段提高局部地区的白水降水转化率,并与地表水利工程联合调控,有望实现一定规模的空地水资源耦合利用,是水资源开源的新机遇.

多尺度多模型的梯级水库优化调度决策支持系统

梯级水库群优化调度因来水预报不确定性强、水库群优化变量维数高、决策评估目标多等特点,一直是学术界和工程界的研究热点.本文分析了不同时间尺度的水文预报模型与优化调度模型的基本特征与数据需求,建立了多尺度多模型的梯级水库优化调度决策支持系统.该决策支持系统将数值天气预报的有效预报期(15d)作为短期调度模块与中长期调度模块的时间分界.短期调度模块采用数值天气预报降水量和数字流域模型预测未来15d的日径流过程,使用预报结果进行短期的梯级水库优化调度;中长期调度模块采用基于自回归和遥相关的组合预报模型,预报未来1年的月径流过程,用于中长期的优化调度.本文采用面向服务的软件架构(SOA),将年、月和日尺度的预报和调度模型集成,构建决策支持系统,可以实现多时间尺度的水情滚动预报和梯级水库优化调度.本系统在黄河上游干流梯级水库群和大通河流域梯级水库进行试验应用,结果表明该系统能够快速集成分析相关水情数据,开展梯级水库优化调度演算,及时为决策者提供清晰有效的决策辅助信息.

天空河流:发现、概念及其科学问题

介绍了天空河流的发现、概念及未来研究.对气象再分析数据的分析发现,大气水汽通量场中不仅存在通量强度相对周围区域更大的局部性条带结构,而且整个水汽通量场中都存在着通量相对较高的水汽输送网络结构,形成了全球及区域水汽输送的主干通道.由于这些通量强度很高的条带构成的网络结构是水汽汇聚、输送最为集中、强度最大的网络,与地表河流具有类似的分级属性,我们可将这种水汽输送的网络结构上称为'天空河流(River in the Sky)',或简称'天河(Sky River)'.天河是对水汽集中输送带概念的升华和深化,新的概念的提出有利于我们认识大气中的水汽输运规律,对研究地球水循环长期演化规律的统计特征及其与地表水文、泥沙等流域过程的相互作用机制具有重要的价值.

叶尼塞河流域界线

叶尼塞河(英文:Yenisei;俄文:Енисе?й)流域是指叶尼塞河与安加拉河(又称上通古斯卡河)、中通古斯卡河、下通古斯卡河、克姆契克河、阿巴坎河、图巴河、坎河等支流的汇水区域。叶尼塞河起源于蒙古境内的库苏古尔湖以南,在源头由伊德尔河和木伦河汇合,向下鄂尔浑河汇合为色楞格河。出贝加尔湖后为安加拉河。然后几乎沿95°E-85°E经线由南向北流,在喀拉海入北冰洋。

黑龙江流域

黑龙江(亦称阿穆尔河Amur River)流域是指黑龙江及其支流(乌苏里江、松花江、布列亚河、结雅河、呼玛河、石勒碦河、海拉尔河等)汇水区域。黑龙江流域最高处为黑龙江的发源地、位于蒙古首都乌兰巴托东部的肯特山,海拔2,473 m;最低处为黑龙江入鞑靼海峡海口,海拔0 m。黑龙江流域西起蒙古人民共和国肯特山,向东北沿着雅布洛诺夫山脉、斯塔诺夫山脉(外兴安岭),向东至斯卡利斯特山(2,412m)、戈罗德-马基特山(2,295 m)、经布列亚山(2,071 m),在尼古拉耶夫斯克市附近入鄂霍次克海的鞑靼海峡。

地下埋设管道穿河段的洪水危险度评价

地下埋设管道下穿河流,由于不同河流的汇水面积、地形、降雨、下垫面条件等因素可存在较大差异,不同工程段遭遇洪水的危险程度不同,需要简单有效的方法进行洪水危险度评价。以陕京三线输气管道山西临县段为例,定量分析了每个管道穿河段的洪水风险因子,包括汇水区的面积、降雨、高差、形状、土地利用、植被指数等因子,穿河点的纵向比降和横向高差等因子。根据因子间的相关性和因子与穿河管段实际水毁次数间的相关性,选定了影响洪水危险度的三个核心因子。采用多元线性回归模型和Logistic回归模型建立了洪水危险度评估模型,并绘制了陕京三线山西临县段洪水危险度分布图。成果为管道运行安全防护措施的制定和实施提供依据,方法可为类似线状工程的洪水风险评价提供参考。

渭河流域界线数据

渭河流域是指渭河及其支流(泾河、北洛河等)汇水区域。渭河是黄河第一大支流。渭河流域边界自甘肃省渭源县鸟鼠山(2,609 m),向东南经麦积山(1,658 m),至秦岭主峰太白山(3,767 m),向东至终南山(2,604 m),华山(2,160 m),至潼关入黄河口[1–2];从鸟鼠山向东北经隆中高原,华家岭(2,450 m),经六盘山(2,928 m),向东至白于山(1,823 m),沿黄龙山南下至黄河会合处[2–3]。

基于预报因子聚类分级的日径流预报深度信念模型及应用

径流预报是水库运行调度的重要决策依据,提高入库径流预报精度,对水库优化调度和水资源高效利用具有重要意义.本文提出一种基于大样本数据分级策略的深度信念网络模型（Deep Belief Networks,DBN）,以龙羊峡入库径流预报为例,采用Fuzzy C-means（FCM）聚类方法,将总样本训练集分为不同训练样本子集;不同样本子集下,对不同预报因子（只考虑降雨、考虑不同时期的降雨及同时考虑降雨及前期径流）,分别建立DBN模型和人工神经网络模型（Artificial Neural Network,ANN）,分析样本分级和考虑不同因子情况下不同模型的预报结果.结果表明：与不考虑预报因子分级的预报模型相比,基于时间序列聚类的预报模型显著提高了径流预报的精度;通过FCM聚类,将样本分为3类,考虑降雨及前期径流作为预报因子进行分级时,比只考虑降雨、考虑不同时期的降雨时建立的预报模型的预测精度更高.用该模型进行龙羊峡水库入流日径流预报,提高了预报精度,可为龙羊峡水库调度提供决策支持.

基于迹线方法的黄河源区降水来源分析

黄河源区是青藏高原生态屏障的重要组成部分,也是黄河的主要水源地,具有重要的生态环境与社会经济意义.本文基于拉格朗日迹线观点,利用自主研发的高效并行大气迹线求解软件pyTraject获得黄河源区1980~2018年全部6h累计降水量大于1mm的降水来源迹线,采用水汽源归因法对这些降水进行溯源分析,并采用已有的类似软件hysplit进行对比验证.结果表明,黄河源区降水中有43%左右的水汽由青藏高原贡献;青藏高原、南亚和四川盆地的水汽贡献对黄河源区的降水变化起主导作用;青藏高原东南部、四川盆地、柴达木盆地等地对黄河源区降水的水汽贡献呈显著增长趋势.基于拉格朗日观点的降水来源解析可为更好地理解区域的水物质循环,尤其是空中的水物质输送过程,以及其历史演变过程提供参考依据.

机器学习模型在城市内涝模拟预报中的应用综述

近年来,频发的极端暴雨天气易引发城市内涝灾害,直接影响到人民生活和生命财产安全。为提高城市应急管理水平,有效制定城市防灾减灾策略,亟需建立1个准确且高效的城市内涝模拟预报模型。随着人工智能技术的快速发展,其在城市内涝模拟预报方面逐渐显示出巨大潜力和价值。通过对近10 a发表的相关文献进行系统检索和综合分析,梳理了城市内涝的背景、趋势成因和研究热点。基于近5 a发表的基于机器学习算法的城市内涝模拟预报模型研究进展,总结了基于机器学习算法的城市内涝模拟预报模型的技术流程,并提出了目前存在的一些技术瓶颈和可能的解决方案。最后,展望了机器学习模型的技术优势、发展方向和应用前景,旨在为将来的城市内涝模拟预报和防灾减灾研究提供参考。

一种基于图论重构MODIS EVI时间序列数据集的新方法

MODIS的增强型植被指数(EVI)时间序列数据早已广泛应用于植被观测、生态环境和全球气象变化等研究领域,但即使EVI时间序列数据已经经过严格的预处理,其中仍然存在着一些噪声。因此,本文开发了一种简单有效的方法来重构EVI时间序列数据,减少EVI时间序列数据中的噪声,尤其是一些由大气云层和冰雪覆盖产生的噪声。新方法的理论来源于图论,利用拉普拉斯矩阵的关系对EVI中选定的邻域窗口的像元权重进行赋值,得到中心像元的拟合。新方法已应用于2016—2018年的MODIS MOD13A1产品,并与S-G滤波法、谐波函数法、双逻辑斯蒂拟合法和非对称高斯函数法进行了比较。结果表明,在荒漠、草原和林地中,新方法留一验证测试的绝对差值最小,相较于其他方法效果较优;在拟合不同植被类型的EVI时间序列数据时,图论邻点方法呈现出更好的细节拟合曲线;其在5类植被类型中的RMSE值分别为200.59、46.58、63.48、165.47和40.95,在5种方法中均为最小值,在获取高保真和高质量的EVI时间序列数据方面优势更明显有效。本文的方法研究可以给植被遥感时序数据的去噪和生态环境的研究提供有益借鉴。

应急准备体系建设的目标及路径探讨

2022年全国应急管理工作会议提出,要强化应急准备和救援能力建设,始终把“应急准备好了没有”作为履职尽责的检验标尺,在平时下足功夫、在关键时刻赢得主动。进入新发展阶段,新发展理念、新发展格局对应急管理工作提出更高要求。应急准备是应急管理的一项重要基础性工作,我们必须更加深刻认识应急准备的重要性,以科学的理论和方法指导应急准备体系建设,并发挥我国制度性优势,摸清应急准备突出短板,进一步健全完善应急准备体系,抵御各类风险冲击,化解各类危机事件。本期主题围绕健全完善应急准备体系的意义、目标和路径等话题进行探讨。国务院应急管理专家组组长、国家减灾委专家委员会副主任闪淳昌,中共中央党校(国家行政学院)教授游志斌,中国安全生产科学研究院副总工程师李湖生,武汉市应急管理局总工程师张伟,沈阳市应急管理局规划和科技处处长唐洪刚,广东南方应急管理研究院常务副院长王文杰等专家学者和《中国应急管理》杂志崔涛、张广泉、付瑞平参与了专题研讨。本文由广东南方应急管理研究院组织撰写,荆潇、王健男、陈文斌、张爱民、李俊卿对稿件亦有贡献。

基于云原生的青藏高原河湖水情预测与风险评估系统研究

全球气候变化背景下,青藏高原气象、水文及生态环境正在发生显著变化,但由于地面监测站点稀少,青藏高原河湖水情预测面临着巨大挑战.因此,集成多源数据并构建多尺度预报模型对研究青藏高原河湖水情变化趋势及其潜在风险具有重要意义.基于云原生架构设计并研发了青藏高原河湖水情预测与风险评估系统,该系统构建了基于容器的模型并行计算方案,可根据任务规模动态分配和部署容器,有效提高了模型的计算效率和预报的时效性.同时,采用容器部署地理数据库及微服务,实现了复杂决策系统对各类数据请求和地图服务的高效响应.开展了不同容器化部署方案的并发性能测试,验证了该系统在可用性和性能方面的优势.该系统实现了基于云原生架构的多模型并行计算与复杂地理信息可视化展示,可直观地展示水情变化及风险预警信息,对推动河湖水情管理和水利信息化发展具有参考价值.