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《内蒙古气象》2017,(5)
以内蒙古58个牧业旗县为分析区域,以北方牧区频繁发生的旱灾为分析对象,从旱灾的致灾因子危险性指标的致灾阈值着手,通过各指标干旱等级阈值的划分,与灾害发生实际情况对比,选择适合不同下垫面的干旱指标等级划分标准,根据此标准确定致灾因子强度,统计发生概率,通过干旱致灾危险性指数的计算方法,完成内蒙古牧区春季旱灾潜在致灾因子危险性区划。分析结果如下:用降水距平百分率指标作为干旱的评定标准,不同的下垫面选用不同的干旱等级阈值,草甸草原、森林植被用气象干旱降水距平百分率指标干旱等级阈值效果较好;典型草原用北方干旱降水距平百分率指标典型草原干旱等级阈值;荒漠草原、沙地植被、荒漠均用北方草原干旱降水距平百分率指标荒漠草原干旱等级阈值;人工植被用气象干旱或农业干旱降水距平百分率指标干旱等级阈值。内蒙古牧区春季干旱潜在致灾因子危险性程度由东北向西南呈逐渐增加的趋势,春季干旱对内蒙古中西部牧区的影响较大。 相似文献
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《气象科学进展》2016,(5)
选取西藏高原北部牧区的13个气象站冬半年(11月—次年4月)的1980—2007年逐日积雪深度和最高、最低、平均气温资料,对藏北牧区草场的融雪量与气温关系进行了分析。利用线性回归模型建立融雪率和最高、最低气温的方程,给出了藏北草场的融雪日数、逐日积雪深度的计算方法,得出草场雪灾等级评估产品,实现在一场降雪后根据日常天气预报业务制作草场逐日积雪深度的预报产品,并实时评估雪灾的严重程度,为草原雪灾气象服务提供定量化参考产品。对2008—2009、2009—2010和2010—2011年的三个冬半年进行了预报效果评估,1~15d的逐日积雪深度的平均绝对误差不超过2cm;积雪日数误差不超过9d,误差在1d以内的占78.5%;雪灾等级的准确率约为84%;该方法具有较好的预报效果,能为藏北雪灾评估提供参考。该方法的缺陷在于,由于没有准确的定量降雪预报产品,故没有考虑后续降雪量的新增积雪影响。 相似文献
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文章确定了锡林郭勒盟牧区冬季白灾气象指标;通过对近60a白灾发生历史和致灾因子的变化分析,总结了不同时期的白灾指标变化规律,讨论了社会因素对致灾气象因子的影响,结果表明:2005-2014年成灾的气象指标有了明显提高,致灾气象因子主要是冬季降雪量、积雪深度和平均温度;影响白灾气象指标的社会因素是社会防灾减灾能力提高,棚圈建设、饲草储备条件改善,畜牧业生产方式转变等。 相似文献
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青海高原牧区雪灾综合预警评估模型研究 总被引：10，自引：2，他引：10
应用灾害学的理论和观点，以青海牧区为研究对象，对造成青藏高原雪灾的致灾因子、孕灾环境和承灾体等要素综合分析。建立从降水、积雪、成灾、灾情评价的综合判识模型，在地理信息背景数据库的支持下，从产生降水之后，进行快速监测，并对不同地区的雪灾发展趋势做动态预测，最后实施灾情评估。结果表明：在青藏高原的雪灾形成过程中，除积雪的直接致灾作用之外，孕灾环境的脆弱性和承灾体的敏感性也起着重要的作用。提出保护草场、加强草原畜牧业配套设施建设等措施，可以发挥人类抗灾的能动性，降低雪灾级别。最后应用综合预警模型，对发生在青海境内的雪灾过程进行了预测，效果较好，模型具有业务应用潜力。 相似文献
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赵广娜 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2013,7(5):71-74
选取累积降雪量、最大日降雪量、连续降雪日数、积雪深度、日最低气温、日最大风速和日最小相对湿度7个气象因子构成城市雪灾气象指数。通过对城市雪灾气象指数的范围划分,得到从低到高的5级城市雪灾气象等级,并给出等级描述及可能影响。 相似文献
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赵广娜 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2013,7(3):71-74
摘要：本文选取累积降雪量、最大日降雪量、连续降雪日数、积雪深度、日最低气温、日最大风速和日最小相对湿度7个气象因子构成城市雪灾气象指数。通过对城市雪灾气象指数的范围划分,得到从低到高的5级城市雪灾气象等级,并给出等级描述及可能影响。 相似文献
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内蒙古牧区黑白灾气候特点分析邸瑞奇，樊建平（内蒙古气候中心）引言黑白灾是我区牧区冬季发生最频繁的气象灾害。本文选取１８个牧区代表站，从建站—１９９５年的资料，对黑白灾进行标准划分，揭示其地域、时空分布规律并提出预防措施。１黑白灾标准考虑到我区天然草场... 相似文献
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章论述了黑白灾标准的技术要求及冬季黑白灾标准及其制定和选用气象因子的说明，研究了白灾标准中草场分型的作用，阐述了黑白灾标准在长期天气预报制作、灾情分析和气候评价工作中的意义。 相似文献
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利用青藏高原东部牧区26个气象站30年的大～暴雪过程资料,以雪灾形成的主导因子—持续积雪日数的长度作为灾情评估的等级标准,应用逐步回归方法,建立了冬半年持续积雪日数倚大～暴雪过程的累积降水量、过程平均气温、过程最大积雪深度和过程最低气温降幅4个因子的回归方程。经F检验,所有方程的回归效果达到十分显著或显著的水平,从而建立了大～暴雪过程雪灾灾情实时预评估方法。通过1996～1999年的试用,表明这种预评估方法,具有较高的评估精度和业务化的潜力,可作为雪灾情报服务的一种手段。 相似文献
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利用西藏高原高海拔牧区1979年10月至2013年4月19个气象站逐日积雪资料、月降水量和月平均温度资料,依据积雪深度和积雪持续日数组合的雪灾指标,分析了不同等级雪灾的气候变化特征及温度和降雪对雪灾变化的影响。结果表明,11月至翌年2月是西藏高原雪灾多发期且灾害程度重,全年发生中度以上雪灾的概率大,占总站次的54%;1979年以来雪灾变化总体呈现减少趋势,但存在着年代际变化,即1980 1997年代表现为波动性上升,1998 2007年呈显著减少趋势,此后略有回升,突变点在1999年和2008年;温度与雪灾相关性比降雪更高,温度具有显著增暖而降雪变化不明显,温度对雪灾气候变化起着决定性作用。分析了大气环流系统与雪灾变化关系得出:西风带南支槽活跃和东半球极涡偏强、东亚大槽和副热带高压偏西时雪灾易发生,反之则然;西风带南支槽和东半球极涡的变化趋势及突变点与西藏高原雪灾的变化趋势和突变点非常一致,是西藏高原雪灾变化的一个可能原因。 相似文献
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研究低温雨雪冰冻天气过程对越冬作物的影响及塑料大棚积雪致灾指标对开展区域农业冬季灾害防御、塑料大棚雪灾监测预警具有现实意义。为此,以湖南省为研究区域,基于全省97个地面气象观测站逐日气象资料,结合农作物、塑料大棚灾情资料,采用S-W检验、正态分布置信区间估计方法,研究2018年12月27日—2019年1月3日低温雨雪冰冻天气过程对农业生产的影响,并构建了湖南省塑料大棚积雪致灾气象指标;利用多元线性回归方程,模拟了积雪深度变化,探讨了冬季大棚灾害的主要影响因素、冰冻持续与气温要素的关系。结果表明:过程中全省大部分地区出现了≥4 d轻度及以上低温,伴随中度冰冻,其中湘西南、湘东北和湘北是受灾最严重的地区,塑料大棚和油菜、冬季蔬菜、柑橘等作物受灾严重;构建得到湖南大棚致灾积雪深度指标为5 cm,独立样本验证结果与实际灾情有较好一致性;日最高气温、最低气温、降水量3要素与积雪增量呈显著线性相关,可用于积雪深度预测;塑料大棚受损程度与农村人均可支配收入、致灾因子强度密切相关;地区冰冻观测状态与日最低气温关联程度高,农业生产中需更加关注日最低气温低于0℃的出现和持续时间。 相似文献
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21世纪初青海省牧区雪灾的变化特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用1961—2017年青海省主要牧区积雪深度资料,分析雪灾变化特征,结果表明:1961—2017年青海省主要牧区雪灾以微弱趋势增加,倾向率为0.438次/10a;特大灾微弱减少,倾向率为-0.014次/10a,轻灾、中灾、重灾以微弱趋势增加,增加趋势不明显;1961—2000年青海省主要牧区各级雪灾呈显著增加趋势,2001—2017年呈减少趋势;唐古拉地区、巴颜喀拉山地区、阿尼玛卿山地区、环青海湖地区1961—2000年均呈增加趋势,除唐古拉地区外,其它增加趋势显著,2001—2017年呈减少趋势,减少趋势不显著;1961—2000年、2001—2017年全省平均发生雪灾9.7站次、7.9站次,2001—2017年较1961—2000年减少1.8次。全省和各区均呈减少趋势。 相似文献
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基于实际灾情的青海高原雪灾等级（评估）指标研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用1951—2008年青海高原雪灾实际灾情资料,通过统计计算各年份雪灾造成的牲畜死亡率,并进行排序,参照了计算SPI(标准化降水指数)不同等级干旱在全部干旱中所占比例的过程,确定了不同雪灾等级的阈值,制订了基于实际灾情的雪灾指标。并对几次典型雪灾过程进行评估检验,结果表明:本研究确定的雪灾等级与DB63雪灾标准基本一致。在青海高原牧区,用雪灾造成的实际牲畜死亡率来确定雪灾等级指标,评估雪灾受灾程度,是一种较为科学和具有很好的现实指导意义的新方法。 相似文献
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利用青海省主要公路沿线43个气象站和26个交通气象站2004年10月—2016年5月的地面气象观测中的降雪量和积雪深度资料及2013—2016年的交通事故、交通管制、道路形态和车流量等资料,在分析青海省公路沿线强降雪时空分布特征、引起交通事故天气类型、路面状况和交通管制气象因素的基础上,分析了青海省公路交通沿线道路孕灾环境、承灾体和致灾因子。以强降雪致灾因子为基础,加上承灾体、孕灾环境权重系数,最终研究建立了青海省公路沿线强降雪灾害性天气风险等级区划模型,并绘制了等级区划图。西宁地区、海北地区、都兰县是强降雪灾害性天气高风险区,此外,东部地区强降雪灾害性天气风险显著高于西部地区。 相似文献
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新疆是我国积雪资源最丰富的区域之一,也是雪灾多发区之一,预测最大积雪深度,可以为雪灾的预警与防范提供参考和依据。本研究基于建立的雪灾灾损指数,确定了新疆特重雪灾区域;进一步聚焦特重雪灾区的8个县（市）,包括阿勒泰市、福海县、青河县、塔城市、托里县、沙湾市、尼勒克县和伊宁县,分别建立县域RBF网络模型,预测2021—2050年年最大积雪深度,结果表明：该模型可用于新疆特重雪灾区最大积雪深度预测,但预测精度仍有待提升;塔城市、尼勒克县将于2025—2029年连续出现最大积雪深度偏高事件,2039年青河县将出现最大积雪深度的极大值,因此应关注可能发生雪灾的年份与县(市),积极做好雪灾的防御工作。 相似文献
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新疆是我国积雪资源最丰富的区域之一,也是雪灾多发区之一,预测最大积雪深度,可以为雪灾的预警与防范提供参考和依据。本研究基于建立的雪灾灾损指数,确定了新疆特重雪灾区域;进一步聚焦特重雪灾区的8个县（市）,包括阿勒泰市、福海县、青河县、塔城市、托里县、沙湾市、尼勒克县和伊宁县,分别建立县域RBF网络模型,预测2021—2050年年最大积雪深度,结果表明：该模型可用于新疆特重雪灾区最大积雪深度预测,但预测精度仍有待提升;塔城市、尼勒克县将于2025—2029年连续出现最大积雪深度偏高事件,2039年青河县将出现最大积雪深度的极大值,因此应关注可能发生雪灾的年份与县(市),积极做好雪灾的防御工作。 相似文献