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。

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。

基于贝叶斯网络和耦合度模型的城市暴雨内涝风险影响机制研究

为研究城市内涝事故致灾因素之间的关联性以及系统展示多因素对整个灾变过程的影响,运用贝叶斯网络和耦合度模型对暴雨灾害链的演化关键参数进行表征,分析单因素或多因素耦合对暴雨内涝的影响。研究结果表明:单因素分析时,环境因素是造成城市内涝的主要原因(80%),其次是城市硬件系统(78%);双因素分析得出城市硬件系统-环境耦合下城市内涝发生概率最大(82%);采用三因素分析得出城市硬件-环境-管理三者耦合后最易导致城市内涝(83%)。随后,以北京“23·7”特大暴雨灾害为例,得出模型评估结果与实际情况具有较好的相符性,并提出相应的预防措施。研究结果对未来城市内涝灾害防控具有指导意义。

城市暴雨洪涝灾害脆弱性评价

基于脆弱性概念阐述暴雨洪涝灾害下的城市脆弱性内涵,从暴露度、敏感性和适应能力3个方面构建了包含11个指标的城市暴雨洪涝灾害脆弱性综合评价指标体系和评价模型,并确定脆弱性等级划分标准。以南京市秦淮区为例,针对100年一遇设计暴雨情景,基于MIKE一二维耦合模型,定量分析指标值,采用构建的评价模型计算了城市暴雨洪涝灾害脆弱性指数,对极端暴雨情景下研究区的脆弱性进行了评价,绘制了研究区脆弱性空间分布图,分析了脆弱性分布特点与成因。结果表明:MIKE一二维耦合模型可用于暴露度指标中最大淹没水深和时段末淹没水深的获取;河流沿岸且地势较为平坦的区域,交通路网中的低洼区域、立交桥下易形成积水的区域,人口稠密、GDP产值高、暴露程度较高的居民住宅区与企业中心等区域脆弱性较高。

重力波在四川盆地东北部一次夜间山地暴雨中的作用初探

利用GPM卫星降水、FY-4A卫星云图和ERA5再分析资料,对2018年7月10—11日发生在四川盆地东北部山地的一次夜间暴雨过程中的重力波作用进行初步探究。结果表明:(1)云水含量的振荡形式及位温场的波状变化在一定程度上反映了波动对中尺度天气系统的影响。(2)风垂直切变指数、热力螺旋度与水汽螺旋度变化的波动趋势存在于波动发生发展期间,一定程度上呈现出重力波特征。(3)风垂直切变指数大值区、热力螺旋度和水汽螺旋度极值中心皆与降水量大值区有良好对应关系。(4)地形扰动、切变不稳定、非地转平衡协同作用下可能形成重力波,并对此次暴雨产生增强作用。理查逊数小值区、非线性平衡方程的非零值区分别对雨带位置、移动方向具有指示作用。理查逊数的诊断表明,垂直切变不稳定在中尺度波动被激发之前形成;而垂直切变不稳定随波动增强而减弱,表明波动部分能量来自不稳定气流。

整合多源遥感数据的洪涝灾害评估恢复——以河南“7·20”暴雨灾害为例

洪涝灾害发生后通过植被指数和灯光指数定量评估灾后恢复情况,对灾区经济建设和生态恢复的评估具有重要科学意义。该文以河南“7·20”暴雨灾害区为研究区,基于日度和月度NPP-VIIRS数据、Sentinel-NDVI、MODIS-EVI数据和统计年鉴数据,构建归一化差异城市指数(normalized difference urban index,NDUI)来表征城市内部空间细节;基于回归模型模拟人口和国内生产总值的空间分布;从研究区的夜间灯光数据和植被覆盖数据2个不同的维度来评估洪涝灾害。结果表明:高危区和中危区总面积为1429.04 km^(2),占研究区总面积的6.06%,高危地区主要分布在郑州西部、新乡东部、安阳东部、鹤壁北部,其中郑州市受灾严重程度最高;从植被覆盖度恢复率(vegetation cover recovery rate,VCRR)来看,卫辉市、淇县、滑县、林州市等地区整体植被恢复情况较差,其VCRR的值大部分在0以下,植被覆盖有恶化趋势。NDUI与社会经济统计数据拟合精度高于0.8,表明NDUI可以在洪涝灾害发生后应用于精确位置救援和灾后针对性重建工作;NPP-VIIRS和MODIS-EVI评估洪涝灾害的结果具有很好的互补性,2种数据的有机结合进行洪涝灾害研究,对灾后救援和恢复评估均有较高的应用价值。

重庆市长寿区暴雨特征及基于“配料法”的暴雨预报模型研究

利用2011-2018年地面常规观测、高空探测等资料分析重庆市长寿区暴雨特征,研究表征暴雨过程中水汽、动力、热力、不稳定条件的比湿、散度、垂直速度等物理参数及暴雨发生时各物理参数的阈值,构建基于“配料法”的预报模型,并对模型进行试用、检验和评估。结果表明:长寿区暴雨多发生在5、9月,影响暴雨的主要天气系统按出现频率自高到低排列依次是高空槽、地面冷锋、西南涡、切变线、低空急流,32.1%的暴雨是在高空槽、切变线、西南涡和地面冷锋的共同作用下产生的,其他天气系统配置下较少产生暴雨。基于“配料法”的主观预报方法准确率较EC提高27%,漏报率较其他模式明显减小,TS评分较EC提高0.15;客观方法准确率较EC提高16%,TS评分较EC提高0.03。

基于强降水时序特征的TSVGG-Light暴雨灾情指数预测模型构建及风险灾情一致性分布验证

文章针对强降水灾情预测问题,提出了一种基于强降水时序特征的TSVGG-Light暴雨灾情指数预测模型。该模型利用气象观测数据中的降水时序特征作为输入,对数据进行特征提取和建模,预测出未来一段时间内的强降水灾情指数。为了验证模型的有效性,文中还进行了风险灾情一致性分布验证。实验结果表明,TSVGG-Light模型在强降水灾情预测上具有较高的准确性和稳定性,并且模型预测结果与实际灾情分布具有较好的一致性。TSVGG-Light模型可以成为预测和评估强降水灾情的有效工具。

2012—2021年湘南暖区暴雨特征分析

基于2012—2021年3—9月66个暖区暴雨个例,利用地面、高空等常规资料及再分析数据,分析了湘南地区暖区暴雨的时空分布特征,分冷锋前暖区型、南风型和暖切变暖区型三类建立天气学概念模型,并提取暴雨发生前各物理量指标,结果表明:(1)湘南暖区暴雨年变化呈现波动增长趋势,日变化峰值出现在19—22时,5月范围最广,6月次数最多,日雨量极值最大,7—9月局地性强;(2)南风型占比和日雨量极值最大,暖切变暖区型次之,冷锋前暖区型最小,三种类型分别多发于4—6月、5—8月和6—7月;(3)冷锋前暖区型、暖切变暖区型短时强降水(小时雨量≥20 mm)日变化较剧烈,南风型略平缓;(4)湘南暖区暴雨发生的高频区与南岭、罗霄山脉和阳明山地形分布息息相关,东江湖对暖区暴雨也有增幅作用,冷锋前暖区型更易发生在西南部的喇叭口地形处,暖切变暖区型集中于南部南岭迎风坡和不均匀下垫面附近,南风型发生点较分散;(5)湘南暖区暴雨的主要影响系统是高空低槽、低空和超低空急流、地面倒槽和辐合线,另外200 hPa分流区、850 hPa暖脊和显著湿区以及地形作用对降水起到增幅效果;(6)700 hPa、850 hPa、925 hPa急流分别对冷锋前暖区型、暖切变暖区型和南风型暖区暴雨的水汽输送起重要作用;(7)湘南暖区暴雨发生前各物理量平均值显示,q_(850)(850 hPa比湿)≥13 g·kg^(-1),CAPE(对流有效位能)≥1100 J·kg^(-1),K指数≥37℃,SI(沙氏指数)≤-1.5,T_(850-500)(850 hPa与500 hPa温差)≥23℃,LCL(抬升凝结高度)在0.6~0.9 km间,0℃层高度在4.9~5.1 km间,0~6 km的垂直风切变在10~16 J·kg^(-1)间。

基于Sentinel-1和Sentinel-2影像的河南扶沟县洪涝灾害遥感监测评估研究

洪涝灾害是我国最主要的自然灾害类型之一,发生频率高、影响范围广,对社会经济发展和人民生命财产安全构成严重威胁。选取河南郑州“7·20”特大暴雨事件中受灾较为严重的河南扶沟县为研究区,基于洪涝灾害发生前后的Sentinel-1和Sen-tinel-2影像,利用支持向量机对灾前的Sentinel-2影像进行土地利用分类,基于Sentinel-1影像利用水体指数SDWI对灾中、灾后的水体范围进行提取,并结合GIS对研究区的灾情进行评估。结果表明:①基于支持向量机提取的土地利用分类图,总体精度达95.85%;②利用SDWI水体指数法提取的水体范围结果显示灾中、灾后的水体面积分别为36.468 km^(2)、18.770 km^(2),总体精度分别为97.6%和95.4%;③由灾情评估结果可得,曹里乡的受灾情况最为严重,最大水体变化面积达到12.63 km^(2)。

Change of Low-level Jet in a Heavy Rainstorm Process of Xiangtan in July 2016

Based on the previous research on the model of rainstorm weather with low-level jet in Xiangtan,using the classification result of radar echo characteristics,the wind profile data provided by new generation of weather radar in Changsha and hourly rainfall data,a thorough study of the heavy rainfall from 2 to 5 July 2016 in Xiangtan was conducted. It was concluded that heavy precipitation had the characteristics of the WPSH pattern of rainstorm with low-level jet at early stage,and then it converted to cold shear jet pattern in latter stage. When low-level southwest jet began to have momentum download,that is to say,there was more than 12 m/s of southwest jet below 1 km,and it rapidly strengthened and expanded downward,it was conducive to the occurrence of short-term rainstorm. The low-level jet would not immediately cause a strong precipitation when it reached the station,with a certain lag. A positive correlation existed between the increase of low-level jet index and precipitation intensity,and low-level jet index could predict the occurrence of heavy rainfall and rain intensity.

安徽省暴雨致灾危险性评估

致灾危险性评估是暴雨灾害风险评估与区划的关键。基于安徽省所有国家气象观测站及区域自动气象站建站至2020年逐日逐时降水量及地理信息等资料,采用信息熵赋权法确定单站暴雨过程四个特征量的权重,并计算出暴雨过程强度指数及年雨涝指数,运用百分位数法将暴雨过程强度等级划分为四级,依据海拔高度和地形变化,分别计算山洪和平原内涝的孕灾环境影响指数及致灾危险性指数,并将两者进行叠加,得到安徽省暴雨综合致灾危险性分布。结果表明:基于50%、75%和90%三个百分位数的安徽省暴雨过程强度指数的阈值分别为0.059、0.095和0.154;年雨涝指数呈现“南高北低”的空间分布,大别山区、沿江中西部及江南西南部较高,而沿淮淮北及江淮之间中部相对较低;山洪和平原内涝的孕灾环境影响指数与地形密切相关,大别山区和皖南山区山洪孕灾环境影响指数较高,合肥以北、沿江大部及江南东部平原内涝孕灾环境影响指数较高;根据风险就高的原则,将山洪和平原内涝进行叠加,得出融合山洪和平原内涝的暴雨综合致灾危险性分布图,高危险区主要位于安徽省西南部,而低危险区主要位于淮北北部、沿淮中西部及江淮之间中部。评估结果可用于全省气象灾害综合风险普查专项工作、实时气象防灾减灾业务服务以及规划计划、重大工程建设气候可行性论证等工作。

2018年山东一次极端暴雨的环境场特征分析

利用多源气象数据资料,对2018年8月17—20日台风“温比亚”引发山东历史极端暴雨的环境场进行研究。结果表明:(1)台风“温比亚”影响山东,引起的前期强降水位于鲁南地区,主要为台风外围螺旋云系降水,19日白天至夜间是此次强降水主要时段,主要受台风和西风槽相互作用引起,落区主要集中于台风倒槽附近。(2)副高稳定少动、中低纬系统相互作用及低空急流的稳定维持是此次台风强降水的主要原因。(3)超低空急流相比低空急流对出现强降水更具指示意义,强度大小影响降水的强弱程度,且超低空(500 m以下)出现20 m·s^(-1)以上的强风速对短时强降水有明显指示作用。低空急流指数对强降水特别是中小尺度强降水及雨强大小有一定预示作用。(4)特殊地形在此次台风暴雨中有较大作用,地形的迎风坡效应在山地产生的强迫抬升作用及山脉阻挡引起的水汽在山前积聚等动力和热力共同作用触发湿对流是此次台风出现短时强降水的重要触发机制。(5)此次台风暴雨过程Q矢量散度负值的强弱对于未来6 h雨强大小有较好的指示意义。另外,此次台风特大暴雨与冷空气密切相关。

江苏扬州市洪涝灾害风险评价与区划分析

利用江苏扬州市基础地理信息数据、2017—2020年社会经济数据及2001—2020年的逐日降水气象资料,运用层次分析法、加权综合评价法等方法,结合ArcGIS(地理信息系统软件)技术从孕灾环境敏感性、致灾因子危险性、承载体易损性、防灾抗灾能力4个方面选取指标,评价扬州市暴雨洪涝灾害风险水平并划分风险区域等级。评估结果显示:高风险区主要分布在扬州市北部,如降雨量丰沛的宝应县。低风险区主要分布在东南部。研究结果为扬州市暴雨洪涝灾害防御和风险管理提供了参考和借鉴。

基于统计估算法的可能最大暴雨递减指数研究

基于工程设计所需,短历时的PMP估算是PMP估算研究的前沿与热点问题之一。梳理了统计估算法和暴雨递减指数的计算方法及特点,基于统计估算法的优点,在现有实测暴雨资料的基础上,提出了通过计算不同历时的PMP值来推求PMP量级暴雨的分段递减指数值的新方法,并以岔巴沟流域为例进行了实例分析。结果表明:该方法推求的PMP短历时暴雨递减指数中,1~6 h时段的暴雨递减指数n 2值小于6~24 h时段的暴雨递减指数n 3值;各时段的暴雨递减指数值与相当量级的万年一遇设计暴雨递减指数值基本接近,可以反映PMP量级暴雨的递减指数特征。该研究结果可为类似区域由长历时PMP推求短历时PMP的暴雨递减指数值提供一种新的思路。

巴彦淖尔市2012-07-20典型极端暴雨过程特征分析

文章使用MICAPS常规气象资料及多普勒雷达资料对2021-07-20/21巴彦淖尔市东南部地区的大到暴雨过程进行特征及成因分析。文章介绍了天气实况与环流背景,分析了影响系统与演变特征、雷达资料和探空资料,同时进行了Ec数值预报模式检验并给出了预报指标量值。所得结论以期为今后预报预警业务的开展提供参考。

2022-08-06/07呼和浩特市多地暴雨过程特征分析及预报方法研究

文章利用常规气象观测资料和ECMCF数值预报产品,对2022-08-06/07发生在呼和浩特市多地的暴雨过程进行天气系统演变、物理量特征等分析;文章还分析了抬升条件、水汽条件和层结条件对此次暴雨的贡献作用,并总结了具有指示意义的物理量场指标,从不同角度阐释了此次过程多地暴雨的成因。

区域暴雨指标与作物洪涝受灾率的关系(英文)

利用北京地区1985～2008年逐日降水数据资料,运用IPCC极端天气气候事件指标确定方法计算得到北京地区暴雨天气指标在10.4～38.8mm之间波动,暴雨气候指标为日降水量≥27.5mm。以暴雨天气指标、暴雨气候指标和国家暴雨标准计算历年的暴雨日数和暴雨量,统计分析年降雨日数、暴雨日数和年降水量和暴雨量与作物洪涝受灾率的相关关系,得出年降雨日数和暴雨日数都不能真实地反映作物洪涝受灾率,而年降水量和暴雨量与作物洪涝受灾率则具有明显的线性正相关关系。以区域暴雨气候指标统计的暴雨量与作物洪涝受灾率相关程度最高,笔者建议以暴雨量来预测评估洪涝灾害时,采用区域暴雨气候指标。

区域暴雨指标与作物洪涝受灾率的关系

利用北京地区1985～2008年逐日降水数据资料,运用IPCC极端天气气候事件指标确定方法计算得到北京地区暴雨天气指标在10.4～38.8mm波动,暴雨气候指标为日降水量≥27.5mm。以暴雨天气指标、暴雨气候指标和国家暴雨标准计算历年的暴雨日数和暴雨量,统计分析年降雨日数、暴雨日数和年降水量和暴雨量与作物洪涝受灾率的相关关系,得出年降雨日数和暴雨日数都不能真实地反映作物洪涝受灾率,而年降水量和暴雨量与作物洪涝受灾率则具有明显的线性正相关关系。以区域暴雨气候指标统计的暴雨量与作物洪涝受灾率相关程度最高,建议以暴雨量来预测评估洪涝灾害时,采用区域暴雨气候指标。

一次短时暴雨天气的稳定度和能量参数分析

利用常规探空资料,对2006年8月25日发生在郑州市的短时暴雨过程中的稳定度和能量参数进行了诊断分析,结果表明：对流有效位能和深对流指数在暴雨开始前有较明显的增大,且峰值与降水增强时段有6-12 h的提前量;稳定度指数也与短时暴雨的发生、发展有着良好的对应,当测站对流稳定度指数在-10℃以下、K指数达到35℃以上、A指数值增大到10℃以上时,遇有触发机制,极易产生强对流暴雨。