多维灾体模型在气象灾害损失年景评估的应用

本文采用气象灾害灾情损失和社会经济数据,应用多维灾体模型对黑龙江省近20 a的年景进行科学评估。结果表明,近20 a黑龙江省因气象灾害导致的受灾面积和受灾人数呈明显下降趋势;2003-2009年黑龙江省86%的年份气象灾害损失较大,年景评估在偏重以上,年景较差,2010-2022年77%的年份气象灾害损失较小,年景评估等级为偏轻,年景较好,结论与实况相符;灾体模型中死亡失踪人数、直接经济损失的指标排名在灾害评估等级中起到了较大作用。

农业气象灾害灾情等级划分与年景评估

利用福建省1980—2004年农业成灾面积资料,计算主要气象灾害(干旱、洪涝、风雹和低温冻害)的成灾率及其变异值,在此基础上将4类气象灾害分为5个等级,并给予相应的分值,采用灰色关联分析方法,计算4类气象灾害与总灾害的关联度,得到其对农业生产的影响权重为旱灾>冻害>风、雹灾>水灾,建立农业气象灾情的综合评价模型并对25a的农业年景进行分级和综合评价。结果表明:福建农业气象灾害中灾及以下灾情的出现频率占到了总数的88%,灾情最重的年份为1999年,灾情最轻的年份为1984年;农业气象灾害对农业生产的危害随年代增大,而且波动加剧。

辽宁省春玉米全育期的气候适宜度及年景评估

为评价气候变化对玉米生长的影响,以辽宁省为例选取1969—2018年18个气象站点的逐日实测气象数据,利用模糊数学法建立春玉米气候适宜度评估模型,以地理信息技术为依托,探究春玉米气候适宜度的时空特征,并在此基础上进行玉米气候年景的综合评估。结果表明:①辽宁省春玉米全生育期内日照、温度、降水适宜度波动幅度较大;然而春玉米种植气候适宜度的空间差异性较弱。②春玉米各生育期气候适宜度由高到低为:出苗期>开花期>成熟期>播种期。全生育期温度适宜度最高,日照适宜度次之,降水适宜度最低。③春玉米播种期、出苗期、开花期和成熟期的气候适宜度最高值分别出现在辽阳、葫芦岛、营口和铁岭。④春玉米气候年景准确率达64%,表明该评估方法可以较为准确地反映气候年景。近50 a辽宁省春玉米偏好的年景有4个年份(1971、1979、1993、1998年),较差的有1969年(4.98%)及1973年(5.59%)。

中国水资源年景评估方法及其应用研究

根据产水模数及水资源利用率两项指标 ,将我国水资源状况分为三类 :常年缺水区、旱年缺水区、常年不缺水区 ,确定北方地区为水资源评估业务服务的重点地区。为实现年水资源的定量评估 ,利用降水历史资料和水资源总量资料 ,根据水资源总量、产水系数与降水的关系 ,建立了全国及各省 (市、区 )年水资源总量的评估模型 ,并形成水资源年景评估业务系统。

海南省台风和暴雨灾害年景评估及其变化分析

利用海南省1982—2017年的气象观测资料、台风和暴雨灾情资料以及社会经济数据,构建了可较好去除物价上涨因素的灾害影响综合评估指数,并按照百分位法确定了灾害的气候年景等级阈值,给出了历年灾害年景的评估结果,分析了灾害年景的变化及其影响因素,结果表明:(1)所研制的灾害年景评估方法可以客观地反映海南省台风和暴雨灾害的年景分布;(2)近36年海南省台风和暴雨灾害年景等级年际间的波动剧烈,且在20世纪80年代后期至20世纪末存在3～6年的显著周期,21世纪初期存在短暂的4～5年和2～3年的显著周期.在年代际变化方面,1982—1996年期间,灾害年景等级基本处于相对偏高的阶段,1997—2017年灾害等级进入相对偏低的阶段,但未发生突变;(3)近36年来,尽管登陆海南岛的热带气旋的年最强登陆强度有增强趋势,热带气旋所造成的重度区域性暴雨过程的年频次亦有增加趋势,但由于热带气旋年登陆频数的减少以及防灾减灾能力的增强,台风和暴雨灾害所造成的人员死亡、房屋倒塌以及直接经济损失均有减少趋势,因而导致了台风和暴雨灾害年景有转好趋势;(4)海南省台风和暴雨灾害年景的年际变化与登陆海南岛的热带气旋年频数、年最强登陆强度以及热带气旋造成的重度以上区域性暴雨过程的年频次密切相关.

2010年陕西主要气象灾害及灾情年景评估

利用气象灾害灾情评估指标对2010年陕西气象灾害灾情年景进行定量评估,对主要气象灾害的特点进行分析,结果表明:2010年陕西气象灾害造成的人员死亡率、农作物受灾率、直接经济损失率分别为1984年以来的第6、第4和第3高值。气象灾害灾情综合指数为1984年以来第3高值,2010年属气象灾害灾情严重年。暴雨、高温闷热天气频次高,危害大,为近20多年少见。

近50年台风变化特征及灾害年景评估

根据近 50年的气象资料 ,对西北太平洋台风生成和登陆的基本变化特征进行了分析 ,同时根据近 2 0年的社会经济和台风灾情资料 ,对全国范围的台风灾害年景进行了定量分析评估 ,并得出了一些有意义的结果 ,可供气象科技工作者和有关部门参考。

庆阳市主要农业气象灾害特征分析及年景评估

根据庆阳市多年灾情数据,分析农业气象灾害的时空分布特征,采用受灾率及其标准化值,开展农业气象灾害分级及年景评估。结果表明,庆阳市主要农业气象灾害为冰雹、暴雨洪涝、干旱以及低温冻害,每年均受到不同程度的农业气象灾害影响;秋冬两季发生气象灾害次数较少,春、夏、秋初季次数相对较多,主要集中在4—9月,6—8月较为明显;干旱造成的农业灾害最为严重,其次为冰雹灾害,暴雨洪涝和低温冻害最轻;塬区农业气象灾害相对较少,受灾程度较轻,川道区天气现象复杂,受灾程度严重;冰雹灾害造成的农业致灾程度均在大灾及以下,暴雨洪涝、干旱以及低温冻害3种致灾程度极端性明显,年景评估中轻灾年出现频率最多。

安徽省近33年农业气象灾害年景评估

利用安徽省1978—2010年农作物播种面积、受灾类型及其受灾面积资料,分析农业气象灾害时空分布特征;采用灰色关联度及农业气象综合灾损模型,开展农业气象灾害年景评估。结果表明:安徽省气象灾害造成的农作物受灾面积年际波动大;农业气象灾害空间分布特点为淮北地区最重,江淮之间南部和沿江地区次之,大别山区、皖南山区以及部分城市周边相对较轻。各类气象灾害对农业受灾的影响大小依次为:暴雨洪涝>旱灾>风雹灾>低温雨雪冰冻灾,其中暴雨洪涝和旱灾影响大,受灾程度重;安徽省农业气象灾害较轻年景出现频率为55%,其中灾害最轻年份为1981年,而较重年景占12%,灾害最重的年份为1991年。上述年景评估结果与安徽省农业受灾历史记录较吻合。

河北省农业气象灾害等级划分与年景评价

利用1949～2005年河北省干旱、洪涝、风雹灾和低温冻害等农业气象灾害和作物生产资料,采用统计分析和灰色关联分析方法,建立农业气象灾情综合评价模型,开展河北省农业气象灾害等级划分与年景评价。结果表明：灾情最重的年份为1977年,灾情指数达7.20,灾情最轻的年份为1967～1969年;4类农业气象灾害对农业生产的影响大小为旱灾〉涝灾〉风雹灾害〉低温冻害;农业气象灾害对河北省农业生产的危害程度逐渐加大,旱灾逐渐取代涝灾成为影响河北省农业生产的最主要灾害因子。

用经济-气候模型模拟粮食单产的方法探讨

综合考虑作物生育期内逐旬光、温、水气候条件的影响,通过SVD和EOF方法构建一个综合气候因子,结合经济资料建立吉林省经济-气候模型,并应用于吉林省粮食单产的模拟和年景评估。结果表明:综合气候因子对吉林省粮食单产的影响主要为正效应,经济-气候模型能对吉林省粮食单产和年景进行较好的评估。

干旱对阜新粮食产量的影响研究

利用2000-2017年阜新地区旱情、降水量和粮食产量等相关资料,对阜新农作物生长季干旱与粮食产量关系进行了分析和研究。得出的结论是:阜新农业干旱存在大小周期。其中,小周期有3年、6年,大周期15年。干旱年多呈连续性,最多连续干旱4～5年,出现在大周期;最少连续干旱1～2年,出现在小周期。春、夏、秋各季重特大干旱几率比为3:4:3。重特大干旱、中轻旱、不旱的几率比为7∶2∶1。春、夏、秋三季连续重特大干旱、二季重特大干旱、一季重特大干旱之间的几率比为1. 7∶2. 5∶5. 8。中轻度干旱年,粮食年景为8～10成年;一季重特大干旱年,粮食年景为6～7成年;二季重特大干旱年,粮食年景为5～6成年;三季重特大干旱年,粮食年景为2～3成年。阜新粮食总产量与全市各乡镇3～10月平均降水量相关性最好,相关系数为0. 814;玉米平均单产与全市各乡镇6～8月平均降水量相关性最好,相关系数为0. 836。阜新生长季降水量对粮食总产量的平均贡献率为0. 088亿kg/mm。