基于环境参数的极端暴雨指数构建及其应用

采用百分位法和1981—2010年30年逐年日降水量资料,设置了河南省极端暴雨阈值和区域极端暴雨标准,据此选取1981—2016年河南省极端暴雨个例13例,使用欧洲中期天气预报中心1°×1°再分析资料(ERA-Interim)对其环境参数进行分析,发现:表征大气水汽、动力及不稳定条件的环境参数,如850 hPa比湿和涡度、700 hPa垂直速度和V风分量,200 hPa散度、整层可降水量、K指数、0~3 km垂直风切变等,在极端暴雨过程中的平均值远远偏离其气候平均值,上述环境参数对极端暴雨预报有指示意义;环境参数的标准差倍数与降雨量具有较好相关性,二者的分位值基本沿y=x的对角线分布,环境参数标准差倍数分位值≥80%时,对异常降水(降水分位≥90%)有明显正相关;而环境参数标准差倍数分位较低时(<40%),则更多对应了小量级降水。单一环境参数的异常往往不能体现降水异常程度,基于对极端暴雨有明确指示意义的8个环境参数,组建了极端暴雨指数(ERI),经13例极端暴雨个例回代和预报效果评估,ERI≥0.7时,极端暴雨TS评分达35%,漏报率为27%,空报率为49%,可将其作为极端暴雨预报的参考阈值。2018年“温比亚”台风极端暴雨过程中应用表明,该指数对极端暴雨落区预报有较好参考意义。

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。

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。

黑河流域暴雨递减指数分析

暴雨递减指数是暴雨计算公式中主要的参数之一,也是无实测流量资料地区,小流域设计洪水计算的重要参数。甘肃省使用的暴雨递减指数值率定于1978年,受当时技术条件限制,在暴雨递减指数值率定时,没有考虑重现期和流域内的地形地貌差异。利用黑河流域最新短历时降水系列资料,进行了研究区暴雨递减指数变化特征的分析和研究。结果表明,暴雨递减指数的取值与暴雨重现期及暴雨发生地的地形条件密切相关。

基于多指标综合降水指数的安徽省暴雨灾害的时空演变

基于安徽省77个气象站点1973—2017年件暴雨事件的雨量、频次、强度、贡献率、持续性等特征,通过与实际灾情比对构建了的多指标综合降水指数,以此探求了研究区暴雨灾害的时空演变。主要结果表明:鉴于大暴雨累积量、暴雨最长持续日数、最大过程降水量与实际雨涝灾情统计数据的线性关联最好,由其构建了适用于研究区风险评估的暴雨灾害指数(RDI);基于RDI空间分布的年代际变化,安徽省暴雨灾害的高风险区域主要分布在江淮之间的大别山地区、长江以南的皖南地区、沿淮地区的西部;安徽省暴雨灾害呈现出一定的增强趋势,特别是呈现显著增加趋势的站点主要集中在沿淮地区;暴雨灾害等级与环流指数呈现出显著的时滞相关性,特别是前冬期西半球暖池指数的数值偏高表征着来年汛期安徽省高危害的暴雨灾害。

暴雨衰减指数在短历时可能最大暴雨研究中的应用

因受资料条件限制,目前国内推求短历时可能最大暴雨尚无成熟的方法可借鉴。通过查阅国内外可能最大暴雨的研究现状,基于可能最大暴雨与10 000 a一遇设计暴雨接近的特点,利用暴雨衰减指数推求短历时可能最大暴雨,该方法可以作为推求短历时可能最大暴雨的一种途径。结合三门核电厂的工程实例,推求短历时的可能最大暴雨,成果具有一定的极大性,可为工程设计提供科学参考依据。

喀尔力克山南坡中低山区暴雨递减指数分析

暴雨递减指数是小流域暴雨洪水计算的重要参数,对计算成果影响较大。为提高设计暴雨计算精度,选用哈密头道沟水文站暴雨资料,推求喀尔力克山南坡暴雨递减指数。成果显示该区域暴雨递减指数总体随频率的增大而减小,随历时的增加而增大,且以1h为界可分为两段,在常用频率下n1在0.334―0.356之间,n2在0.662―0.746之间。分析成果填补了该区域暴雨递减指数率定的空白,可提高周边小流域暴雨洪水计算成果精度。

暴雨递减指数对特克斯河中游河段山洪沟暴雨洪水计算的影响

为了解决新疆特克斯河中游河段山洪沟暴雨洪水计算问题,确定排洪建筑物的规模,利用该地区水文站实测数据对山洪沟设计洪水计算中的重要参数暴雨递减指数进行推算,并用不同的暴雨递减指数计算洪峰流量,其结果对比表明,暴雨递减指数的变动对小流域设计洪水计算结果影响较大。因而在计算山洪沟设计洪峰流量时,若本地有实测降雨资料,建议尽量用本地实测的雨量数据推算暴雨递减指数,这样不仅保证计算结果的可靠性,而且确保工程的安全性及经济性。

暴雨递减指数对特克斯河中游河段山洪沟暴雨洪水计算的影响

为了解决新疆特克斯河中游河段山洪沟暴雨洪水计算问题,确定排洪建筑物的规模,本文利用该地区水文站实测数据对山洪沟设计洪水计算中的重要参数暴雨递减指数进行推算,并用不同的暴雨递减指数计算洪峰流量,其结果对比表明,暴雨递减指数的变动对小流域设计洪水计算结果影响较大。因而在计算山洪沟设计洪峰流量时,若本地有实测降雨资料,建议尽量用本地实测的雨量数据推算暴雨递减指数,这样不仅保证计算结果的可靠性,而且确保工程的安全性及经济性。

三段式暴雨衰减指数条件下的小流域暴雨产流计算

针对现行的《电力工程水文勘测计算手册》小流域暴雨洪水计算方法中的暴雨衰减指数n适应性不足问题,推导提出了暴雨衰减指数n_3存在情况下的暴雨产流计算公式,并推导出了由径流系数计算入渗率的公式,从而完善了计算方法,为手册的修订提供技术依据。

新疆木垒县低山区暴雨递减指数分析

"推理公式法"作为集总式雨洪模型常用于小流域暴雨洪水计算,暴雨递减指数作为敏感参数对计算成果影响较大。为提高模型计算精度,选用跃进水库入库水文站暴雨资料,分析率定新疆木垒县低山区暴雨递减指数。成果显示该区域暴雨递减指数随频率的增大而减小,随时段的增大而增大,以1h为界,n1在0.163―0.330之间,n2在0.597―0.764之间。分析成果可供周边设计暴雨计算及雨洪模型使用。

暴雨衰减指数在中小流域雨型设计中的运用探讨

求得设计雨量后,还需拟定设计暴雨时程分配过程,简称"雨型"设计,现今通常采用典型暴雨过程同频率放大而得。鉴于实测典型雨型偶然性较大,通过引入暴雨衰减指数(np)这个量化指标来进行雨型设计。并根据浙江省中小流域特点,分析时段为1h、3h、6h的暴雨衰减指数、区间暴雨衰减指数来提高雨型设计的计算精度,并应用于工程实际。

乌鲁木齐河低山丘陵区暴雨递减指数分析

选用英雄桥水文站暴雨资料分析乌鲁木齐河低山丘陵区暴雨递减指数。成果显示当时段<1 h时暴雨衰减指数n1在0.278~0.280之间,当时段>1 h时暴雨衰减指数n2在0.704~0.835之间,总体随频率的增大而减小,随历时的增加而增大。经验证分析成果可显著提高乌鲁木齐河低山丘陵区小流域暴雨洪水计算精度。

甘肃省最大点雨量量级分布规律及其暴雨衰减指数分析

甘肃是一个短历时暴雨多发的省份,每年暴雨都会形成灾害;同时,暴雨也是水文循环中的活跃因子。分析了下垫面对暴雨的影响以及10min、60min、6h、24h、3d等5个不同时段的最大点雨量在河西内陆河流域、黄河干流区、渭河流域、泾河流域和长江流域的量级分布规律,介绍了不同时段实测或调查最大、次大等点暴雨值及其发生的时间和地点,分析确定了暴雨量～频率～历时曲线上不同转折点情况下的暴雨衰减指数n的均值和变化范围,并结合甘肃省地理、暴雨特性对n值的变化规律进行了讨论。

短历时暴雨递减指数与等值线图的编制

针对有关暴雨递减指数的若干特性及暴雨等值线图的编制问题进行了详细的分析论述,并对暴雨递减指数的内涵、其对暴雨等值线图编制的影响、不同历时的暴雨递减指数之间的关系以及设计条件下暴雨递减指数的应用等,结合实际资料加以了说明,以期有助于暴雨等值线图的编制和设计上的应用。

推理公式计算淤地坝设计洪峰时暴雨递减指数取值研究

推理公式法是现行淤地坝设计洪峰计算的主要方法,推理公式法中的暴雨递减指数n的取值具有随历时、频率、点面雨量不同而变化的特点,n的取值对淤地坝设计洪峰的计算结果具有较大影响。淤地坝地处小流域,洪水汇流时间短,一般小于1 h,其洪峰由超短历时雨峰形成,在运用推理公式法计算淤地坝设计洪峰流量时,应选取由10 min、1 h时段的点雨量资料分析得出的相应频率的暴雨递减指数值,才能计算出合理的洪峰流量值。

元江最大点暴雨分布及其衰减指数的分析

初步分析高程对元江最大点暴雨分布的影响,选择了有代表性的11个自记雨量站最大10 min、30 min、1h、6 h、12 h、24 h、3 d等7个时段的暴雨资料样本分别进行频率计算,并在双对数纸上点绘各站设计暴雨平均强度-频率-历时曲线,结果表明:各站设计暴雨平均强度-频率-历时曲线是一条多折点变斜率的线,暴雨衰减指数值随历时的变化较大,但各站相同时段的值较为接近,具有较稳定的变化规律。通过分析该地区暴雨衰减指数的变化规律,有助于元江最大点暴雨参数等值线图的绘制和合理规划开发水资源。

朝阳地区暴雨衰减指数分析

为探索辽西半干旱地区暴雨衰减指数n值及其区域合理性,提高设计洪水精度,首次利用具有代表性的大凌河流域中游朝阳水文站降雨历史观测资料,推求本地区暴雨衰减指数n值,以供小流域(<100 km2)及无资料类似地区设计洪水使用。

安徽省夏季暴雨时空分布特征的成因分析

利用安徽省16台站1960—2012年逐日降水资料,建立暴雨指数,分析了安徽省夏季暴雨雨量、日数及强度的时空分布特征,并讨论了暴雨不同空间型的大气环流和海温特征。结果表明:安徽省夏季暴雨雨量、日数及强度均呈北少南多分布。暴雨区从6月至8月由南向北推进,有明显的月变化和地区性差异。暴雨指数空间型主要分为三类:一致型、南北型和中间型,其中一致型占41.5%,南北型占22.6%,中间型占15.1%。一致型与同期东亚—太平洋遥相关(EAP)关系密切,其负相位对应暴雨指数偏强年,反之亦然。同时其与前期冬季亲潮海区温度异常有正相关,相关性最强在同年1月;南北型与中高纬冷空气南进程度及垂直运动有关。

本溪地区暴雨衰减指数分析

为了推算本溪地区太子河水系、浑江水系暴雨衰减指数n值的合理定量,提高设计洪水的精度。用本溪站、桓仁站50年自记降雨资料,推求暴雨衰减指数n值,以供小流域(100km2以下)河流的设计洪水分析计算使用。