国内外雪崩试验、流变模型与动力模拟进展综述

高海拔地区水电建设面临雪崩、冰崩等地质灾害的挑战。本文以雪崩为研究对象,阐述关于雪崩试验技术、流变模型及动力学数值模拟的研究进展。国内外通过开展全尺寸雪崩试验或缩尺雪槽试验,结合先进测量技术积累雪崩案例数据;雪崩常被视作复杂流体或颗粒流,采用Voellmy双参数模型、多孔黏弹塑性模型、颗粒流流变模型等描述其流变行为;基于流体动力学和基于连续介质力学的雪崩动态模拟已逐步发展成熟。该研究可为雪崩运动路径的科学预测与灾害风险评估奠定基础。

北疆牧区积雪图像分类与雪深反演模型的研究

利用NOAA/AVHRR晴空气象条件下的资料,建立积雪监测反演模型,动态监测雪灾期间大范围的积雪空间分布状况,对牧区雪灾综合评价及防灾救灾具有重要的意义.使用北疆地区1996-97年2次雪灾期间的4个时相的晴空NOAA卫星数据及20个地面气象台站观测资料,研究了云与雪的判识及图像去云处理方法,提出了云层覆盖下图像缺值插补处理的一种新算法;采用线性混合光谱分解方法,研究了基于像元的积雪覆盖率及积雪空间分类算法,模拟出北疆地区积雪深度遥感地学反演模型.研究结果可为牧区雪情动态监测、分析与综合评价系统的建设提供科学依据.

中国主要牧区雪灾遥感监测评估模型研究

该文以中国雪灾高发区的西藏那曲地区为例 ,主要介绍了在试验区雪灾背景数据库支持下 ,利用NOAA/AVHRR卫星遥感资料对雪灾进行判别、预测及对灾情损失进行综合评估的一些技术和方法 ,其内容包括 :(1)用于雪灾危险等级分析与判定的判别模型 ;(2 )用于灾情发展趋势模拟与预测的预测模型 ;(3)用于灾情损失综合评估与估算的评价模型。并运用这些模型对 1995年 2— 3月发生在西藏那曲的雪灾进行实时分析 ,其结果和实情基本吻合 。

基于GIS的青海省雪灾风险评估模型

通过建立雪灾定量化评估模型,提供反映雪灾地理分布特征的风险区划,以实现快速、准确地对区域雪灾进行大范围监测和情景分析。根据青海基础地理信息数据,以县级行政为评价单元,提取了91.7m×91.7m栅格的坡度、坡向、草地类型等孕灾环境参数值,对雪灾形成的潜在地理条件进行分析;以雪灾规模、频率和密度等为致灾体危险性指标;选取人口密度、经济密度、交通密度以及土地资源丰富度等社会经济背景数据为承灾体易损性评价指标。基于ArcGIS平台,应用数学综合评价法建立了基于空间统计分析的青海牧区雪灾定量化综合风险评估模型,在使用相关基础图件和资料基础上,对属性和图形数据库进行操作,分别得到雪灾的孕灾环境敏感性、灾害危险性、承灾体易损性评价图层,再经过图层叠加、斑块合并以及等级划分等操作,最终得到青海省雪灾风险区划图。研究结果可对牧区越冬前采取有效风险管理以减轻损失,保障草地畜牧业的可持续发展具有重要意义;并且为当地政府及防灾救灾部门制定灾前减灾规划和灾后救助决策提供科学依据,研究方法对于全国其他省区的雪灾风险评估也具有重要参考价值。

青海牧区雪灾综合风险评估

本研究收集了影响青海省雪灾发生的社会经济、自然及气象共计19种因素,通过主客观结合的方法筛选基础因子,再利用Logistic回归模型自我挑选变量功能对初始因子进一步筛选,得到五项风险评价因子,即人均GDP、年均温、最大雪深、积雪覆盖日数及坡度,最后基于ArcGIS平台得到青海地区2001-2007年的雪灾平均风险区划图,并对其划分等级,分析不同雪灾等级在空间上的分布特征。得到以下结论:1)通过主客观的分析方法,得到诱发雪灾形成的关键因素与自然因素、气象因素、社会经济等因素有关;2)青海雪灾平均风险分布与风险因子最大雪深、坡度、积雪覆盖日数具有基本一致的趋势,而与年均温和人均GDP的分布趋势相反;3)青海地区平均雪灾风险呈现南高北低的态势,其中高风险区主要分布在研究区南部的称多县、玉树县、囊谦县、达日县、甘德县以及玛沁县等地,相反,西北部的柴达木盆地和东部的农业区为低风险区;4)受地形地貌的影响,4000m以上的山岭地带,即祁连山、昆仑山、唐古拉山、巴颜喀拉山、阿尼玛卿山等为青海雪灾高风险分布之地。

草地畜牧业雪灾灾害系统及减灾对策研究

畜牧业雪灾灾害系统是由雪灾致灾因子子系统、雪灾孕灾环境子系统和畜牧业雪灾承灾体子系统共同组成的一个复杂系统,畜牧业雪灾脆弱性的形成和变化是畜牧业雪灾灾害系统整体结构和功能不断变化的结果,与各子系统及其组成要素相互联系、相互制约。在此理论基础上,提出了实施区域雪灾防灾、抗灾、救灾的组织措施,并进一步构建了区域畜牧业雪灾承灾体脆弱性形成机制与可持续发展模式,即纯牧业区畜牧业承灾体脆弱性与可持续发展模式、农牧交错区畜牧业承灾体脆弱性与可持续发展模式。

我国牧区雪灾遥感判别初步研究——以西藏那曲地区为试验区

积雪是最为活跃且具有多重属性的自然因素。在我国主要牧区,不同程度的雪灾几乎每年都会发生,已成为严重制约我国这些地区经济建设与牧业发展的重要因素之一。因此,本文根据我国雪灾分布的地域特点,以雪灾高发区之一的西藏那曲地区为试验区,在建立以NOAA/AVHRR气象卫星资料为更新内容的雪灾背景数据库的基础上,在PC ARC/INFO地理信息系统的空间分析操作支持下,通过运用数理统计学原理而设计的雪灾逐步判别模型,对牧区雪灾进行判定和雪灾危险程度分类分析,从而对一场降雪能否成灾及其危险程度进行判别,为抗灾救灾提供准确的信息。

雪灾对草地畜牧业影响的评价模型及方法研究——以新疆阿勒泰地区为例

根据草地畜牧业的特点,建立了以草地、家畜、饲料储备和牧区人文经济为主体的四类三级雪灾评价指标体系.通过格栅获取法和模糊Borda数分析法,确定了指标体系各因素的权重,建立了雪灾对草地畜牧业影响的定量评价和雪灾损失计算模型.提出了以载畜量、受灾面积、积雪与牧草高度之比和气候为变量因子的不同等级雪灾损失指数模型.用模糊评价和德尔菲法相结合的方法,综合评价了雪灾对草地畜牧业的影响.结果表明:雪灾对草地畜牧业的有利影响度为0.481,不利影响度为6.8.以新疆阿勒泰地区为例,估算了该区2000年雪灾对草地畜牧业影响的综合评价值和损失率,取得了较好的效果.

青海省牧区雪灾预警模型研究

对青海省牧区各气象站的积雪深度、积雪日数等气象资料进行了统计分析，结合青海省牧区积雪状况和草场特点，建立了雪灾预警模型。

冰雪灾害对北京城市交通影响的预警评估方法

依据灾害学原理,利用1952—2011年北京历史冰雪灾情资料分析构建了冰雪灾害对北京城市交通运行的预警评估指标体系:发生时间、冰雪强度、交通脆弱度、预警能力和减灾能力,利用层次分析法构建了城市冰雪灾害预警评估模型和评判标准,并对北京历史上38次冰雪灾害事件进行了影响评估及研究分析。研究结果表明:各预警评估因子对冰雪灾害影响贡献的权重分别为冰雪强度0.4404、交通脆弱度0.2789、减灾能力0.1797、发生时间0.05264、预警能力0.0484,建立的预警评估模型准确率达76%。冰雪强度不再是唯一的决定性因子,而是与城市化背景下的多种因素共同决定着冰雪灾害对北京城市交通运行的影响程度。

锡林郭勒盟草原雪灾社会影响评价

为探究草原雪灾发生后对草原牧区社会与人们活动造成的影响,以锡林郭勒盟为研究区,以2010年为典型案例年,收集了案例年的气象数据和社会经济数据并结合实地调查数据,选取社会与个体、社会与家庭、社会与机构、社会与秩序、社会与稳定和社会与心理为指标,利用熵组合权重法、加权综合评价法建立了锡林郭勒盟草原社会影响评价模型,对研究区雪灾产生的社会影响进行初步定量评价及区划。结果显示:锡林郭勒地区草原雪灾社会影响具有明显的空间差异性,总体特征为中部偏低,两边偏高,东部地区雪灾社会影响最高;雪灾对锡林郭勒盟社会秩序、社会稳定和社会心理三个方面的影响较为明显;降雪量与草原雪灾社会影响存在趋同效应。研究结果可以为内蒙古锡林郭勒盟雪灾管理提供参考。

广西重大低温雨雪冰冻天气过程概念模型分析

利用多因子综合评估技术选出20次广西低温雨雪冰冻过程,通过合成分析方法对其特征进行分析。结果显示:低温雨雪冰冻过程的影响1970-2008年总体趋势是减弱的,如果单从出现冰冻日数因子和极端最低气温因子看,2000年代比1990年代出现冰冻灾害的概率是增加的。广西重大低温雨雪冰冻天气过程的天气概念模型分三类:乌山阻塞型、两槽一脊型、多波动型。实况天气图中850 hPA的温度图上大陆华东区域,0℃线由东北向西南伸展,而大陆西南区域0℃线则呈现西南向东北扩展的特征,主要交界在四川东部到贵州中南部,这里是低温雨雪冰冻天气最严重的区域,广西北部也是重要的影响区域。

冻融循环条件下岩石-喷射混凝土组合试样的力学特性试验研究

选取2008年极端冰雪受灾地区灰色砂岩,制作岩石与C20喷射混凝土组合试样,通过冻融循环试验、单轴压缩试验、中/低不同围压三轴压缩试验、中/低不同轴压直剪试验及微观扫描试验系统研究岩石-喷射混凝土组合试样的宏观物理力学性质及微观破坏机制。试验结果揭示研究对象在不同含水状态(干燥或饱和)、不同冻融循环次数条件下的损伤模式、破坏准则及强度指标变化规律。在此基础上,建立冻融前后组合试样的损伤软化统计本构模型。经与三轴压缩试验曲线对比,该本构模型能较真实地反映破坏的全过程,可靠性较高。

DEM在西藏那曲雪灾遥感信息提取中的应用

数字高程模型(DEM)广泛用于计算地形因子、辅助遥感影像的信息提取及参与地理信息系统(GIS)的空间分析操作。本文主要介绍了 DEM 在西藏那曲雪灾遥感信息提取中一些技术和方法的应用。结果表明,DEM 不仅可以消除由于地形因素的影响造成的像点太阳高度角偏差,提高积雪信息提取的精度,而且还是判别成灾状况的重要因子,是那曲雪灾遥感监测系统的重要部分。

基于CGE模型的极端冰雪灾害经济损失评估

结合极端冰雪灾害的特点及传导途径,构建了极端冰雪灾害经济损失综合评估的总体框架,并以湖南省可计算一般均衡模型(HNUGE)为基础,通过在传统模块的基础上增加农业损失传导模块、电力业损失传导模块和交通业损失传导模块等三项冰雪灾害传导模块,实现了对传统HNUGE的拓展和改进,构建了更具针对性的极端冰雪灾害经济损失综合评估的可计算一般均衡模型。该模型能够更科学地估计极端冰雪灾害造成的综合损失,通过对2008年湖南冰雪灾害进行实证分析,发现模型运算结果与实际情况基本一致,验证了该模型的实用性和可行性。

基于GIS的内蒙古中部牧区雪灾风险评估模型研究

针对内蒙古中部牧区,基于灾害学理论,使用GIS的空间分析技术,从致灾因子、孕灾环境和承灾体多方面开展综合分析。通过雪草高度比、积雪持续时间和气温通过模糊综合评判方法以及因子的绝对数值危险的大小得到雪灾的危险性;通过基础地理数据中的草地载畜量、牲畜密度、GDP以及畜牧业产值等方面的因素,加权综合分析得到脆弱性;根据灾害学理论的危险性和脆弱性的作用关系通过组合对照的形式组合得到最终的雪灾风险等级。针对研究区2000年2月上旬进行评估,结果表明,在呼伦贝尔地区和锡林郭勒盟部分地区有较高的风险,这与灾情统计资料的描述基本一致。

长春市强冰雪冻害天气系统及物理量特征

应用1971—2000年长春气象站10月至次年3月的逐日降水量、气温资料以及相应的NCEP／NCAR再分析资料，通过对资料的统计分析，给出了确定长春市发生强冰雪冻害天气的标准；根据对36个历史个例的高低空环流形势的分析，建立了4种强冰雪冻害的天气概念模型：冷涡型、深槽型、浅槽型、锋区平直型；进一步分析了长春市冰雪冻害天气的物理量场、要素场的特征。

AREM对2008年西南地区低温雨雪天气预报能力的检验

采用客观检验方法,就AREM模式对2008年初发生在我国南方的低温雨雪冰冻过程的预报进行了检验。检验结果表明:AREM模式对地面气温预报比较成功,对降温过程显著的成都、重庆、贵阳三站的降温起止时间,降温过程中温度的时间演变特征预报均与实况吻合较好,且预报温度值误差亦较小;对降温不明显的昆明和拉萨站,模式较好地预报出了温度的波动,只是预报温度值误差较大,尤以拉萨为最。此外,AREM模式对此次过程的最大降温区也有较好的预报。从过程平均的Ts评分看,AREM的降水预报能力相对弱于T213和日本模式。

山区公路冰雪灾害预警评估模型研究

利用主成分分析方法对山区公路雪灾因子进行分析,由此得知温度、湿度、降雪量和积雪日数是决定公路雪灾的主要因素。在此基础上,提出基于主因子的专家打分方法的山区公路冰雪灾害强度模型和预警评估模型。运用山区公路冰雪灾害强度模型和冰雪灾害强度分级标准,在预警评估模型的支持下对重庆地区的历史雪灾进行判别和归类,结果与实情基本吻合。

社会对极端冰雪灾害响应程度的定量评估研究

为了定量评估社会对极端冰雪灾害响应的速度和程度,以湖北省影响较大的媒体《楚天金报》2008年1月9日至2月5日每天刊载相关文章的版面位置、版面数、专版数为基础数据构成一个综合指标,研究其动态变化及与气象因子的关系,建立了综合指标的气象评估(预测)方程和社会应急响应程度的气象因子预测(评估)模型,划分了灾害等级及对应的气象指标,可供今后防灾工作借鉴。结果表明:(1)该指标能较好反映社会对冰雪灾害应急响应的速度和程度,其峰谷变化与积雪深度变化一致,并能反映灾害逐步加重以及认识逐步加深的3次过程;(2)该指标与积雪深度正相关且最显著,与低温负相关、与日雨雪量或雪量不相关,但与前2-3天的雪量正相关,与雪量累积以及低温累积的相关性显著提高,说明短期的降雪和低温对社会危害有限,只有持续较长时的降雪、深厚积雪、低温才会对社会产生严重危害;(3)当积雪深度超过8.0(19.0)cm,或者累积最低气温低于-7.0(-43.0)℃,或者累积雪量超过24.0(54.0)cm时,就会开始产生严重(极其严重)危害,社会关注度和响应度就会开始(明显)提高。