1990—2019年全球主要自然灾害大小灾损失及趋势对比

基于EM-DAT全球1990—2019年5种主要自然灾害损失数据,对因灾死亡人数与直接经济损失进行标准化处理后划分大小灾,分析全球及典型国家大小灾相对重要性及损失变化趋势。结果表明:1990—2019年全球洪水损失以小灾为主,且小灾发生率与损失率均上升;滑坡造成的死亡人数以小灾为主且小灾发生率显著上升;风暴造成的经济损失以小灾为主;地震与极端气温造成的损失均以大灾为主且无明显变化趋势。而典型国家洪水造成的经济损失、滑坡造成的死亡人口则以大灾主导。典型国家总损失趋势通过显著性检验的大部分为下降趋势,小灾损失大部分为上升趋势,洪水和风暴灾害损失趋势显著的国家数量较多。就灾种而言,地震与极端气温灾害应重点关注大灾,风暴灾害和滑坡灾害应重点关注小灾带来的影响,尤其要关注洪水小灾带来的损失及其变化趋势,加强对于小灾累计影响的评估与防范。

基于高精度房屋类型数据的海口市台风次生洪涝灾害损失评估

采用高分辨率房屋建筑物轮廓栅格数据、城市规划以及百度POI等资料构建了海口市房屋建筑物的使用类型及经济价值分布;基于实地调研的损失数据及参考现有研究,拟合了海口市各类房屋建筑物脆弱性曲线;结合模型模拟的海口市历史台风事件和台风暴雨-洪涝-风暴潮联合概率情景的洪涝淹没数据,开展了海口市台风次生洪涝情景下的房屋建筑物损失评估。研究表明:①高精度的承灾体数据可以实现对单体房屋的损失估算及空间分布规律分析。江东新区、海甸岛以及新埠岛等沿海区域的房屋洪涝灾害暴露度较高,商业用地、工业用地及在建工程等房屋使用类型发生洪涝损失的概率较大。②相同台风暴雨-洪涝-风暴潮重现期水平下,海口市房屋室内财产损失率呈现北高南低的分布格局,损失率较高的区域主要分布海甸岛、新埠岛以及江东新区等南渡江入海口附近。③相同台风暴雨-洪涝-风暴潮重现期水平下,海口市房屋建筑物洪涝损失主要集中在北部沿海及河流沿线,空间分布与洪涝危险性空间分布趋同。

1970—2019年全球陆地破坏性地震人员伤亡时空特征及其贡献率分析

基于区域灾害系统理论,梳理了1970—2019年全球陆地破坏性地震灾害数据,运用地理探测器模型量化了地震致灾因子(震中烈度)、承灾体(人口密度、人均GDP)、孕灾环境(海拔、相对高程、坡度)以及房屋损毁对地震人口伤亡的贡献率。结果显示:①1970—2019年全球陆地破坏性地震灾害频次呈现波动上升趋势,地震造成的人员伤亡呈现增加趋势,近20 a来7.0级以下地震造成的伤亡人数有下降趋势。②全球陆地破坏性地震灾害约60%分布于地中海-喜马拉雅地震带,约35%分布在环太平洋地震带。③房屋损毁对地震造成的人口伤亡贡献率最大,其次是震中烈度和人口密度。海拔、相对高程和坡度三者中相对高程对地震造成的伤亡人数贡献率最大。④环太平洋地震带和地中海-喜马拉雅地震带上各个影响因子对地震人口伤亡的贡献率存在差异。

近40年大尺度气候因子对中国洪涝灾害的可能影响

基于中国1980-2018年0.5°×0.5°逐日降水数据、紧急灾害数据库数据(EM-DAT),分析了厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)和北大西洋涛动(NAO)对中国极端降水频次及强度、洪水发生率及损失的可能影响.结论如下:1)当冬季厄尔尼诺发生后,次年我国东部沿海及黄河、长江下游地区秋季极端降水强度增加26%;当冬季拉尼娜发生后,次年我国东部地区春、夏季极端降水强度分别增加8.8%、5.1%.2)当NAO为正位相时,我国大部分地区春、夏、秋季极端降水频次较高,华东地区夏季极端降水强度增加8.5%.3)与正常年份相比,冬季厄尔尼诺或拉尼娜发生后,次年我国春季洪水损失偏多14.5%,秋季洪水发生率偏低30%;NAO为正位相时,我国春季洪水损失偏少20%,秋季洪水发生率偏高14%.4)当拉尼娜发生后及NAO正位相、负位相时,我国长江、黄河和珠江流域极端降水与洪涝灾害的变化具有一致性.

畜牧业雪灾致灾成害过程和风险评估研究进展与展望

畜牧业雪灾是牧区冬、春季节最严重的自然灾害之一,往往会造成大量牲畜伤亡,严重威胁和制约了牧区畜牧业生产和高质量发展,未来气候变化使得畜牧业雪灾风险存在着更大的不确定性。论文基于区域自然灾害系统理论,梳理了畜牧业雪灾致灾成害过程和风险评估的理论框架,从致灾因子、孕灾环境、承灾体等方面系统总结了当前研究进展,以及存在的主要问题。最后针对今后畜牧业雪灾研究进行了展望,主要包括以下6个方面:(1)增强草高估算和雪深反演精度研究;(2)深化积雪分配过程研究及多致灾因子与孕灾环境耦合的危险性分析;(3)强化缺氧环境对畜牧业雪灾致灾成害过程的影响机制研究;(4)加强牲畜暴露分布的时空变化研究;(5)推进畜牧业雪灾减灾措施的成本效益分析;(6)加强气候变化背景下畜牧业雪灾风险定量评估和多学科交叉研究。

青藏高原地表大气氧含量空间格局及自然地带“三维分异”的新认识

青藏高原地表氧含量是海拔、地势、气候、水域、植被、土壤综合作用的结果,其中海拔、气温、植被覆盖度与叶面积指数的相对贡献分别为-39.58%、35.50%、24.92%。青藏高原地表氧含量首先呈现东南向西北递减的差异,这主要与依赖水热条件的植被产氧有关;其次是东西延伸、南北更替的差异,这主要与依赖气温与地势的大气压对氧含量的影响有关;第三是随海拔变化的垂直分异,这主要与依赖地势、气温的大气压,以及依赖温度与水分的植被产氧有关。地表氧含量可以定量展现地表自然地理特征的时空格局,据此,本文把青藏高原自然地带划分为3个一级区、17个二级区,即:东南部亚热带森林—森林草原区域,地表年均氧含量为20.35%,7月平均值为20.45%,1月平均值为20.27%,含2个二级区;东部温带森林—草原—草甸区域,地表年均氧含量为20.10%,7月平均值为20.23%,1月平均值为20.00%,含5个二级区;西部寒带温带草原—荒漠—草甸区域,地表年均氧含量为20.00%,7月平均值为20.10%,1月平均值为19.91%,含10个二级区。

青藏高原植被产氧量及其对近地表大气氧含量的贡献率

青藏高原极端缺氧环境对人畜健康有巨大影响,研究植被对青藏高原大气氧含量的贡献率,有助于厘清青藏高原大气氧含量变化对人畜健康的环境效应。目前关于青藏高原植被对大气氧含量贡献率的研究较少,且缺乏青藏高原植被产氧量对近地表大气氧含量贡献率的时空分布图。本文使用植被净初级生产力时空分布数据计算青藏高原的植被产氧量,并使用大气相对氧含量经验方程和理想气体状态方程计算青藏高原大气绝对氧含量,进而获得植被产氧量对近地表大气氧含量贡献率的时空分布。结果表明,青藏高原植被在2019年的全年总产氧量为1.0353×10^(9) t,其对青藏高原全域近地表大气氧含量贡献率的理论上限值平均为0.2788%/d,但存在巨大的时空差异(0.00~4.62%/d):时间上贡献率在年内呈“∧”型的变化特征,一年中贡献率最低值出现在12月,最高值出现在8月中旬;空间上贡献率呈现自东南向西北逐渐降低的分布格局,最低值分布在西北部,最高值分布在东南部。从各植被类型来看,单位面积的贡献率由高到低依次为森林、栽培植被、草原、沼泽湿地和灌丛。从海拔分布来看,单位面积的贡献率总体上呈现随海拔升高而逐渐降低的变化特征。本文首次制作了青藏高原植被产氧量对近地表大气氧含量贡献率的时空分布图,并揭示了青藏高原植被产氧量对近地表大气氧含量贡献率的理论上限值及其时空差异,可为青藏高原近地表大气氧含量变化及其对人畜健康的环境效应研究提供参考。

北京地区景观城市化进程对暴雨过程的影响——以“7·21”暴雨为例

利用美国环境预测中心(NCEP)和美国国家大气研究中心(NCAR)等美国科研机构开发的气象模式WRF 3.8版本,采用北京地区不同时期的土地利用数据,选取影响北京的一次典型暴雨过程,应用包含多层城市穹顶模式的模式参数化方案对其进行模拟研究。从小时降水模拟结果来看,景观城市化区域(城市下垫面)的扩张使得暴雨持续更久,使用2010年土地利用数据模拟的2012年7月21日暴雨过程小时降水量大于16 mm的时长较使用1990年土地利用数据模拟的结果增加了1 h;从累积降水结果来看,使用2010年土地利用数据模拟的24 h累积降水大于150 mm的区域较使用1990年土地利用数据模拟的结果增加了1534 km^2。本文中模拟的逐小时降水与实际情况存在一定的差距,未来的工作会深入研究模式的参数化方案和降水产生的机理进而深入地研究景观城市化进程对暴雨过程的影响。进一步研究需针对城市人为活动产生的大气气溶胶粒子、景观城市化密度变化等因子,探究景观城市化对暴雨的可能影响。