城市新区极端雨洪汇流淹没特性与致灾机理调查研究——以郑州“7.20”特大暴雨(郑东新区)为例

近年来全球极端暴雨发生的可能性与不确定性提高,增加了城市遭遇特大洪涝灾害的风险。城市雨洪与河道洪水有显著差异,灾后雨洪信息快速采集与调研对认清雨洪特性与致灾机理尤显重要。本文以郑州2021年“7.20”特大暴雨为例,结合郑东新区地理与社会环境特点,采用野外调查测量、口述记录、多源数据分析、数值模拟对比相结合的方法开展了城市雨洪汇流淹没特性及致灾机理的调查研究。针对城市雨洪洪痕特征,拟定调查基本方法与适宜工作程序,根据调查区93处洪痕数据绘制了区域雨洪淹没分布图,分析了城市雨洪峰值水位分布特征及调查区汇流特性,探索了道路雨洪汇流流速及行洪道路阻力参数的确定方法。研究表明,城市雨洪地表主要泄流通道是街区道路,汇流方向受连续阻水、导水建筑与路网布局影响,雨洪淹没深度分布与下垫面条件和雨洪汇流特性有关。致灾机理研究分析表明,极端暴雨汇流远超城市排水管网泄流能力,雨洪选择阻力小的街道快速行洪,街道交汇处壅阻引起局部积水严重,这是极端暴雨致灾的直接诱因;而城市新区水系泄洪排涝关系不协调以及清障不力,导致城区河流行洪不畅,干支流异常高水位的顶托,严重降低了管网排涝功能,则是城市雨洪严重积涝致灾的深层原因。研究成果可为城市雨洪调查标准方法的建立与城市新区防洪排涝体系规划提供技术参考。

甘肃陇南两次暴雨天气过程对比分析

2017年8月甘肃陇南出现暴雨天气,礼县、武都气象站24 h降水量突破历史极值,极端性和局地性突出。应用欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)第5代全球大气再分析产品ERA5、雷达资料及地面加密观测资料,对2017年8月6—7日、19—20日发生在甘肃省陇南地区的2次暴雨过程进行对比分析,重点讨论2次过程的环流背景以及强降水时段雷达反射率因子、径向速度、物理量特征。结果表明,2次暴雨过程均发生在西风槽偏北气流与中低层偏南暖湿气流交汇处,但是2次过程的主要影响系统及触发条件不同;雷达回波显示8月6—7日由冷式切变线引起的暴雨系统对流性较强,反射率因子值较高、中心高度较低,降水率较大,持续时间短;19—20日暖区降水的反射率因子值较低、中心高度较高,降水率较小,持续时间较长。

诱发台风暴雨型滑坡的降雨阈值研究——以泰顺县为例

在我国东南沿海地区,台风暴雨诱发了大量山体滑坡。建立诱发台风暴雨型滑坡的降雨阈值模型,可为该地区的滑坡预警提供参考依据。基于浙江省泰顺县2007—2022年以来发生的滑坡信息和日降雨量数据,进行了诱发滑坡的台风暴雨事件编目,初步揭示了台风暴雨型滑坡的发育规律和触发降雨特征,通过降雨强度(I)、降雨历时(D)的幂律关系构建了滑坡临界降雨阈值模型,并开展了不同台风降雨雨型的阈值模型对比。结果表明:台风暴雨型滑坡大量发生在与台风登陆方向接近的迎风坡,坡表植被多为乔木和竹林;诱发滑坡的台风降雨一般持续2~3 d,且降雨过程集中,降雨雨型以单峰型为主,总降雨量一般在200 mm以上;台风暴雨诱发滑坡的降雨阈值显著高于一般性的降雨,这种差异与台风降雨模式及大尺度气候环境有关;雨型也会显著影响降雨阈值,随着降雨峰值的后移,阈值逐渐降低,表明台风暴雨型滑坡对长时间降雨后出现的强降雨事件更加敏感。通过降雨阈值模型对9次台风降雨事件是否诱发滑坡进行了预测,预测结果与实际情况比较吻合,证明该模型及研究思路对台汛期东南沿海的滑坡监测预警有较强的参考价值。

水土保持生态建设下的黄土高原典型流域水沙响应

为探讨黄土高原多沙粗沙区流域水沙关系演变特征及其对水土流失治理的响应,以黄河中游无定河流域为研究对象,综合采用水沙关系曲线、数理统计等多种方法,系统分析1956—2019年间无定河流域水沙关系多时间尺度演变特征及其与水土流失治理的协同响应。研究结果表明:1)研究时段内,无定河流域年径流及年输沙量呈锐减趋势(P<0.05),且均在1970年左右发生减少突变;2)流域水沙关系在年际和场次洪水尺度上均发生深刻变化。2010年以后,暴雨频发导致流域内侵蚀物源头供应明显增加,流域河道泥沙输送能力小幅提高;3)水土保持措施实施对流域水沙锐减影响较大。2000年前后在相似降雨条件下,单位降雨量径流量和单位降雨量输沙量较20世纪70年代减少47%和62%。水土保持措施面积增加与流域径流输沙减少呈现较好的一致性,流域水土流失治理在提高黄河多沙粗沙区流域下垫面抗侵蚀能力等方面发挥重要作用。研究结果可为科学认知区域水土流失治理成效及入黄泥沙锐减成因提供参考。

面向气候韧性社区建设的北京东四社区暴雨内涝灾害风险研究

利用气候数据和社会经济数据,分析了北京市东四社区降水特征,评估了社区尺度的暴雨内涝灾害风险。研究表明,20世纪80年代以来,东四社区年降水量、极端日降水量、连续5日最大降水量和大雨日数均呈增加趋势,进一步分析暴雨内涝灾害风险空间分布情况,高风险区主要集中在东四社区西北区域,包括东四北大街沿线,东四九条、八条和七条的西段、月牙胡同的部分区域。研究方法和结果可为社区层面的气候韧性城市适应目标、具体规划建设的提出和实施提供参考。

江淮梅雨期持续性暴雨和极端强降水事件的位涡比较分析

基于我国气象台站观测降水数据和欧洲中期天气预报中心(ECMWF)第五代大气再分析资料(ERA5),从位势涡度(位涡)强迫垂直运动的角度,揭示了江淮梅雨期持续性暴雨和极端强降水事件的动力学机制及差异。基于改进的两种事件定义方法,识别出1979—2020年梅雨区共发生了24次持续性暴雨事件及24次极端强降水事件。事件合成分析表明,持续性暴雨事件最强雨带主要位于长江及其以南地区,而极端强降水事件最强雨带则位于长江及其以北地区。持续性暴雨事件与热带大气低频振荡密切相关,其中南亚高压偏东、西北太平洋副热带高压偏西,因而高空偏南的西风急流附近具有高值位涡的干冷空气向南和向低空入侵,在中低层与西南暖湿气流辐合并形成梅雨锋区。极端强降水事件更大程度地取决于偏北的西风急流南侧的高空辐散及位涡强迫的强冷空气。对于极端强降水事件位涡收支的定量诊断表明,在强降水达到峰值及之前,高层负的位涡倾向主要由负的垂直位涡平流所导致,而中低层正的位涡倾向则主要取决于垂直非绝热加热的位涡制造和垂直位涡平流。结合典型个例的垂直速度分解,进一步证实梅雨区上空水平位涡平流随高度增加的垂直分布激发的上升运动分量在极端强降水事件起着重要作用。

沿江城市降雨特性及雨洪关系分析——以四川泸州市为例

沿江城市气候多变,外洪和内涝之间关系复杂,相互影响、相互制约,洪涝统筹是沿江城市面临的最主要问题。分析掌握沿江城市的暴雨、洪水特征,可提前预测不同降雨条件下河道洪水的特性及其对城区排涝的影响,对于城市防洪系统和排涝系统统筹兼顾、合理规划、洪涝预报预警,都具有重要意义。以四川泸州市为例,对暴雨时空分布特征、洪水特征规律等进行了分析探讨,以期为新形势下沿江城市防洪减灾体系建设提供参考。

近62 a华南“龙舟水”气候特征及变化

每年端午节前后龙舟竞渡之时,是华南前汛期降水最多、最为集中的时段,容易引发严重洪涝灾害,并对早稻生产造成严重影响,称之为“龙舟水”。对华南“龙舟水”期间暴雨过程的频次和强度进行研究是当前防灾减灾的迫切需求。利用1961—2022年华南192个国家气象观测站逐日降水资料,采用EOF、线性趋势、M-K突变等方法,分析了华南“龙舟水”期间降水量的时空特征及变化;构建了一个表征华南“龙舟水”暴雨过程的综合强度指数,由此分析华南近62 a“龙舟水”期间暴雨过程频次、强度以及“龙舟水”强度年景指数的特征和变化。结果表明,华南“龙舟水”一致性变化是其最主要的特点。1961—2022年“龙舟水”期间,华南共出现229次暴雨过程,平均每年3.7次。近62 a来华南区域平均“龙舟水”降水量和暴雨过程频次变化趋势不显著,但“龙舟水”强度年景指数以1.2·(10 a)^(-1)的速率显著上升。评估得到近62 a华南“龙舟水”最强暴雨过程出现在2022年6月4—21日,华南“龙舟水”强年有4 a,分别出现在2022年、2020年、2008年和2006年。

近62 a三峡地区区域性暴雨过程气候特征及长期变化规律

【目的】充分认识三峡地区区域暴雨过程的气候特征及长期变化规律对于科学防汛以及合理利用水资源具有重要意义。【方法】基于三峡地区33个国家级气象观测站1961—2022年逐日降水量资料和目前重庆市气候中心业务采用的区域性暴雨过程监测指标,对三峡地区区域性暴雨过程进行客观识别,并利用多种数理统计方法分析区域性暴雨过程的气候特征和长期变化规律。【结果】结果表明:(1)三峡地区近三分之二的暴雨以区域性过程形式出现,平均每年区域性暴雨过程有8.4次,主要出现在5—9月,尤以6—7月为集中发生时段。区域性暴雨过程首次开始日期多年平均为5月8日,末次结束日期为9月17日。平均每次过程的暴雨覆盖范围为8.6站,持续时间1.3 d,平均暴雨强度为74.7 mm/d。(2)三峡地区区域性暴雨过程年频次存在2~3 a和8 a左右的变化周期,年平均区域性暴雨过程覆盖范围存在4~6 a和8~11 a周期变化。(3)近62 a三峡地区区域性暴雨过程的首次开始日期显著提前,末次结束日期无明显变化,发生期显著变长;发生频次没有明显变化趋势、平均持续时间、平均覆盖范围、平均综合强度也均没有明显变化趋势,但平均暴雨强度呈增强趋势。(4)近62 a,三峡地区区域性暴雨过程的各项指标均未发生突变现象。【结论】研究成果为三峡地区防汛减灾、水资源管理以及回应三峡工程对局地气候影响的社会关切等提供科学支撑。

基于知识图谱的暴雨灾害链挖掘与预测研究

暴雨灾害不仅会引发崩滑流、内涝等次生灾害,更会造成交通中断、供电中断、市政设施损毁等一系列衍生后果,这种现象被称为暴雨灾害链。为了把握暴雨灾害链演化发展的客观规律,有效防范暴雨灾害链的风险,本文提出了一种基于知识图谱的暴雨灾害链挖掘与预测方法。首先,将承灾体影响纳入暴雨灾害链本体模型,构建了暴雨灾害链知识图谱;其次,提出了基于链路耦合的暴雨灾害链挖掘方法,构建了基于贝叶斯网络的暴雨灾害链预测模型;再次,以珠三角地区为例,挖掘暴雨灾害链,并预测某次暴雨事件的灾害链。结果表明:①构建的暴雨灾害链知识图谱能够全面展示出暴雨次生灾害链及其衍生的承灾体后果;②基于知识图谱链路耦合的暴雨灾害链挖掘方法完整地挖掘出了暴雨灾害链,主要类型包括自然灾害类、城市生命线影响类、人员伤亡类、设备和建筑事故类、生产生活潜在影响类;③提出的基于贝叶斯网络的暴雨灾害链预测模型,在暴雨灾害发生初期就能准确预测出暴雨灾害链的发生概率。

陕西三次强致灾性初夏区域性暴雨动力诊断对比分析

利用常规气象观测资料和0.25°×0.25°逐小时ERA5再分析资料,对综合评价强度指数300以上的三次陕西初夏区域性暴雨过程从水汽、动力垂直结构上进行对比分析。结果表明:①强致灾性初夏区域性暴雨发生前,中高层水汽输送来自西南气流,低层来自偏东气流,低层水汽辐合发展加强,动力强迫主要表现为700 hPa以下正涡度区发展加强并向高层延伸,对应200 hPa附近出现强负涡度中心;②暴雨开始后,低层偏东水汽输送在暴雨过程中会发生变化,水汽辐合持续加强并向高层持续输送,散度场出现低层强辐合、高层辐散的结构,而关中有双重辐合-辐散特殊结构,且正涡度区继续向高层延伸、动力抬升促使上升运动延伸至400 hPa及以上;③初夏暴雨陕南动力强迫相比关中较弱,但水汽输送、水汽含量比关中好,降水效率更高、降水总量更大。

不同天气尺度强迫下陕西暴雨的成因对比

选取常规高空观测资料、地面加密观测资料和ERA5(0.25°×0.25°)再分析资料,对2020年8月4—7日陕西持续性暴雨过程进行诊断分析,并探讨了暴雨发生发展的物理机制。结果表明:暴雨过程分为两个阶段,分别是5日陕北区域暴雨和7日陕西中南部暴雨,二者的环流背景差异显著;5日暴雨的主要影响天气系统是高空槽、低空急流和低涡,中低层急流强且维持时间长,系统涡度大、辐合强,天气尺度强迫强;7日暴雨的主要影响天气系统是短波槽和低层切变,中低层大气风速小,系统涡度小,辐合相对弱,天气尺度强迫较弱。4—5日中低层大气水汽输送强,水汽输送较气候态偏大3~4σ;700 hPa西南急流和850 hPa东南急流给陕北带来充沛的水汽,中低层大气存在明显低涡,大气湿斜压性强,同时低涡南侧有明显锋生,次级环流增强上升运动,水汽在低涡中心及右侧强烈辐合抬升,强降水得以维持;800~700 hPa存在条件对称不稳定,进一步增强上升运动,异常充沛的水汽供应和偏强的低涡造成持续的上升运动是本阶段产生极端大暴雨的主要原因。6—7日陕西中南部水汽输送较弱,水汽辐合强度较小,但本地可降水量大;暴雨区为暖湿大气控制,对流不稳定较强,对流有效位能大,切变线辐合抬升触发对流,降水对流性更强;本阶段强降水较为分散,但雨强大且持续时间短,与地形关系密切。

人员通行角度下城市内涝地下工程韧性评价

近年来城市极端暴雨内涝事件频发,给地下工程的安全及韧性带来了巨大的挑战。鉴于此,本文提出了一种暴雨内涝条件下城市地下工程韧性评价方法。首先,通过暴雨情景模拟,研究了地下工程进水过程的规律。其次,从人员安全通行率的角度建立了暴雨内涝条件下地下工程性能函数,揭示了不同进水情况下地下工程可通行的性能变化规律,提出了从安全通行角度出发的地下工程韧性指标定量计算方法。最后,通过典型案例进行了方法应用,考虑暴雨重现期和挡水设施等因素,揭示了暴雨内涝条件下典型地下工程韧性的变化规律。研究结果表明:暴雨内涝条件下,地下工程韧性随暴雨强度增加而减小,随挡水设施高度增加而显著增加。

考虑暴雨灾害动态影响的城市应急车辆救援路径优化研究

近年来,极端天气事件发生频次不断增加,强度不断加大,其中,由暴雨引发的城市内涝导致交通应急事件发生概率进一步增大。为提升暴雨灾害下应急救援响应速度,本文开展应急车辆救援路径优化研究。以通行时间最短为目标,考虑路面积水对车辆通行速度的动态影响,构建应急车辆救援路径优化模型,提出动态最短路径优化算法求解模型。选取上海市长宁区东北部作为研究区域,根据SWMM(Storm Water Management Model)模拟得到的50年一遇暴雨条件下城市道路路面的积水情况,设定应急救援场景,求解应急救援路径。通过本文提出算法求解得到的路径与传统静态最短路径算法求解结果对比可知,通行用时同比减少了25.42%。同时,考虑应急物资储备情况分配应急救援任务,扩展了算法的应用场景,形成可靠和高效的应急响应方案,可为提升暴雨灾害下应急响应效率提供参考。

一维管网与二维地表双向耦合的城市暴雨内涝模拟

为快速、准确模拟城市暴雨内涝演化过程,提出一种排水管网与上覆地表动态水力交互方法,构建了一维管网模型(SWMM)与二维水动力(LISFLOOD-FP)双向耦合的模型,解决了一维管网和二维地表的双向流量交换和时间同步难题。以上海外高桥地区为例,采用两次短历时降雨过程对耦合模型进行校准和验证,比较分析了单向、双向耦合的淹没范围与水深变化。结果表明:双向耦合模拟精度较高,在研究区具有良好的适用性;对于占比80%以上的轻度(<0.2m)积水区,单向、双向耦合的模拟积水面积比为1.21;对于中等(0.2~0.3 m)和重度(>0.3 m)积水区,单向耦合模拟结果趋于严重,该比值分别增至1.88和2.1。所构建的双向耦合模型能够揭示城区内涝积水、扩散及消退的全过程,可用于城市暴雨内涝推演,为内涝治理和灾害防御提供科学依据。

山西极端暴雨环流特征及水汽异常研究

研究山西极端暴雨发生规律对开展预报预警、灾害防御具有重要意义。本文利用常规观测资料和欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)第五代大气再分析资料(ERA5),采用标准化距平作为异常度,运用环流分析和物理量诊断等方法,研究1981—2018年6—9月山西17次极端暴雨的气候特征、环流影响系统和水汽异常特征。结果表明:山西极端暴雨主要出现在7—8月,暴雨区主要位于中南部,2010年以来极端暴雨明显多发;影响系统主要是700 h Pa低涡和台风系统,有偏南和偏东两支水汽通道。极端暴雨过程中,低层水汽含量明显偏高,从暴雨区平均比湿的过程最大值看,大部分过程850 h Pa超过14.2 g·kg^(-1),700 h Pa则可超过9.8 g·kg^(-1)、对应暴雨区平均异常度达1.6以上;水汽的极端性在低层水汽通量辐合中心表现突出,17次极端暴雨700、850 h Pa暴雨区水汽通量辐合中心过程最大值的异常度均值分别达-8、-6,其中台风减弱低压影响下的极端暴雨850 h Pa水汽通量辐合中心最大异常度达-12。根据以上环流和水汽特征建立极端暴雨概念模型,并给出极端暴雨低层水汽含量和水汽通量辐合强度预报参考指标。

基于注意力机制的CNN-LSTM-XGBoost台风暴雨电力气象混合预测模型

极端台风暴雨灾害具有非线性、极差大以及多峰值等特点。为使电网及时获取预警信息,提出一种基于注意力机制的CNN-LSTM-XGBoost台风暴雨电力气象混合预测模型。首先,利用基于注意力机制的卷积神经网络(CNN)辨识关键台风暴雨灾害特征;然后,利用长短期记忆网络(LSTM)训练时间序列预测模型以挖掘台风暴雨时序特征,使用极限梯度提升算法替换模型输出层以缓解过拟合问题;最后,以2023年台风泰利为例验证所提方法的有效性。算例分析表明,所提模型具有较高的准确性,对预测精度的提升可达40.84%以上。

城市化背景下合肥暴雨时空演变和水汽输送特征

[目的]研究城市化背景下合肥暴雨事件的演变、水汽输送来源,可以为当地暴雨预报和制定适应性防灾减灾政策提供科学依据。[方法]利用趋势分析、Mann-Kendall非平稳性检验、GIS空间插值等多种方法探究合肥暴雨事件的时空分布,在此基础上基于拉格朗日方法的后向轨迹HYSPLIT模式对暴雨水汽输送特征进行分析。[结果](1)合肥城市热岛强度呈上升趋势(0.266℃/10 a),不透水面持续增多,增幅达4.99%。城—郊暴雨月分布呈单峰型,大尺度年际变化具有不对称性,城市暴雨雨量和暴雨日数增多,暴雨强度减少,减少趋势1.7 mm/(10 a·d);郊区暴雨雨量和日数减少,暴雨强度增多,线性趋势1.1 mm/(10 a·d)。暴雨强度大值区空间分布从城区向郊区扩展。暴雨事件均发生由少到多的突变。(2)城市化对下风向区暴雨事件存在增加效应,暴雨雨量和日数分别增多26.84 mm/10 a和0.11 d/10 a,且快速发展阶段的城市化效应比缓慢阶段更显著,城市化影响对暴雨雨量、暴雨日数的正贡献度分别为41.2%和50.1%。(3)暴雨异常偏多年份,来自印度洋、孟加拉湾—中国南海和西太平洋的水汽输送贡献分别占总水汽的44%,64%和54%,且源自西南方向的水汽气团初始高度较低、比湿大,是暴雨过程的主要水汽来源。[结论]合肥城郊暴雨事件年际变化的不对性在城市化快速发展阶段更显著,未来应加强对城市化快速发展阶段暴雨事件变化机理的研究。

气候变暖背景下云南省暴雨灾害风险区划研究

为进一步研究气候变暖背景下云南省暴雨灾害风险,利用25个气象站1990~2020年的逐日降水数据、社会经济、地理国情和历史灾情数据,基于ArcGIS的空间分析功能,运用暴雨灾害风险指数法、加权综合评价法、层次分析法和百分位数法通过建立由暴雨灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力组成的综合暴雨灾害风险评估模型,实现了对云南省暴雨灾害风险的区划研究。结果表明,云南省中东部和南部暴雨灾害风险较高,其中昆明中部及南部、曲靖南部、红河南部、西双版纳南部等地区暴雨灾害风险最高;暴雨灾害中等风险区主要位于曲靖北部、文山西南部、普洱西部、保山北部、楚雄西北部等地,而西北部的迪庆和怒江两州的暴雨灾害风险较低。区划结果能在一定程度上反映出云南暴雨灾害的分布情况,具有较好的理论意义和实际指导价值。

基于TIGGE资料的四川盆地暴雨中期预报性能评估

选取2007—2019年6—8月四川盆地气象观测站点逐时降水资料、ERA5再分析资料和ECMWF模式00时起报1~10 d累计降水预报资料,在评估ECMWF模式对四川盆地总降水量、暴雨累计降水量、暴雨日数、暴雨强度预报能力的基础上,基于降水观测资料挑选出170个四川盆地暴雨个例,采用K-means均值聚类法对其500 hPa位势高度场进行客观分型,将四川盆地暴雨分为3型并计算其TS评分,初步分析了造成各类暴雨可预报性差异的原因。结果表明:(1)ECMWF模式预报的四川盆地总降水量偏多,暴雨累计降水量和暴雨日数偏少,暴雨强度偏弱;随预报时效增加,总降水量、暴雨累计降水量、暴雨日数逐渐增多,暴雨强度无明显的变化趋势。模式对中小雨量级降水空报较多,暴雨量级降水存在漏报,暴雨累计降水量大值中心主要是降水频次较多所致,而非较大降水强度。(2)四川盆地暴雨可分为全盆型、盆东型和盆西型。全盆型和盆东型暴雨最优预报时效为1~4 d,盆西型为1~3 d;1~10 d预报时效内,全盆型和盆东型暴雨TS评分最低时段分别为6~7 d,盆西型为4~5 d;6~8 d预报时效内,盆西型暴雨预报效果最好;全盆型TS评分整体上高于盆东型。(3)四川盆地500 hPa环流形势和850 hPa风场、比湿预报优劣与TS评分高低关系较为密切,可能是影响四川盆地暴雨预报的主要因子。