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1.
利用东莞城市内涝预报验证系统的积水和降雨数据、SWIFT自动站资料、NCEP再分析资料、广州雷达基本反射率资料,对2017年3月—2019年9月东莞城区内涝特征及内涝与降雨的关系进行分析,结果表明:东莞城区内涝发生频繁,重度内涝较多,内涝事件多发生在前汛期(4—6月),以5月最多;与长时间降雨相比,短时强降雨更易导致城区积水较深的内涝,1 h降雨量达27.6 mm以上时,城区大部可达中度内涝等级,1 h降雨量在51.2 mm以上时,城区大部将可能出现重度内涝;过程总雨量和1 h雨强都对长时间积水有影响,但过程总雨量较大更易导致积水长时间维持;积水一般滞后降雨约5~30 min出现,积水峰值滞后5和30 min才出现。 相似文献
2.
《湖北气象》2016,(6)
基于2012—2015年期间上海市多次明显强降水过程的逐时110积水报警数据(积水灾情)和气象站降水量数据,分析降水和积水灾情两者之间的关系和时空动态变化,建立了上海城市人口密集区强降水积水的阈值指标。结果表明:上海中心城区强降水积水的起始阈值为1 h降水量30 mm,当中心城区1 h降水量在70 mm以上时,积水会显著增多。上海区县人口密集居住区强降水的起始阈值为1 h降水量35 mm。降水积水的严重程度不仅与降水强度相关,也与累积降水量和降水持续时间的长短有关。当2 h累积降水达到40 mm以上时,也有积水灾情。积水灾情相对于降水有1—2 h左右的滞后期。 相似文献
3.
利用2009-2013年上海市加密观测自动站降水资料和110报警信息资料,对上海市短时强降水进行统计分析,了解其地理分布特征、概率分布特点的同时,找出降水极端性与暴雨红色预警标准的对应关系,以及110报警次数与短时强降水的关系。结果表明:1)自动站1 h雨量≥30 mm、≥50 mm和3 h雨量≥50 mm、≥100 mm的5 a累计频数的大值区基本集中在市区及其周边地区,郊区次数明显减少,出现次数最多的是3 h雨量≥50 mm的情况,出现次数最少的为3 h雨量≥100 mm的情况。2)从不同降水强度的发生概率分布来看,郊区弱降水发生概率大于市区的,市区强降水(1 h雨量≥25 mm)发生概率大于郊区的。3)对流降水情况下,降水累积概率为1%时,对应的1 h雨量市区为63.6 mm、郊区为58.7 mm,接近暴雨红色预警标准;对应的3 h雨量市区为90.8 mm、郊区为86.8 mm,较暴雨红色预警标准的阈值小。4)报警次数与降水量的关系:1当1 h雨量40 mm或3 h雨量60mm时,报警次数变化不大,基本在10次以下;当1 h雨量≥40 mm或3 h雨量≥60 mm时,报警次数逐渐增多,大部分在20次以上;当1 h雨量≥60 mm(达到暴雨红色预警标准)、3 h雨量≥80 mm(未达到暴雨红色预警标准)时,报警次数明显增多,基本超过30次,最多达100次以上。从报警次数的角度来看,暴雨红色预警的3 h标准设定为80~90 mm更合适。2当逐1 h和逐3 h雨量不是很大、但累积降水量较大(特别是累积降水量超过100 mm)时,报警次数急剧增多,很多超过100次,说明报警次数还与降水的持续时间有关。3当累积降水量、逐1 h和逐3 h雨量都增加时,报警次数增加最快。4报警次数的极值并非都出现在逐1 h和逐3 h雨量大值时,在1 h雨强不是很强,但降水持续时间长,累积降水量大的时候,也十分容易出现报警极值。 相似文献
4.
论述了南昌市城市暴雨积水仿真系统的数学原理和开发成果,并应用实况降水对该系统的模拟精度进行测试。结果表明:大多数(62.6%)模拟计算结果的绝对误差在10 cm以内,只有极少数(2.4%)实际积水与模拟结果的误差超过30 cm。暴雨积水等级试验结果表明,中度以上暴雨积水地段的预报准确率达98%,轻度积水和无积水地段的预报准确率达92%。总体来看,暴雨积水趋势(等级)预报基本准确,定量(积水深度)预报有误差,平均相对误差为6%,模型的预测结果与实况基本相符。通过人工给定不同强度的雨量来模拟南昌市两个重点积水地段的积水过程,得到结论:当降水强度达到20 mm/h时,开始产生积水,降水强度超过30 mm/h时将产生严重积水;两个积水点因排水条件不一样,退水时间差异较大。排水条件差的地段,中—大雨需要15 h退完,暴雨需要24 h以上才能退完;在不同降水强度和排水条件下,最大积水深度出现的时间有明显区别;在暴雨情况下,绝大部分(76%)积水点的最大积水深度出现在2~3 h内。此外,讨论了模拟误差产生的原因。 相似文献
5.
上海市城市暴雨内涝评估建模及模拟研究 总被引：3，自引：2，他引：1
随着城市化的推进,暴雨内涝逐渐成为许多城市的主要自然灾害,但当前暴雨内涝模型大多基于水动力学方法,需要大量的输入参数,不便于推广和应用。研究采用概化方法针对外环内中心城区构建上海暴雨内涝评估模型(Shanghai Urban Flooding Assessment Model,SUM),通过对接逐时次的降雨量,实现了对城市内涝的逐小时连续模拟。在此基础上,利用报警灾情资料和区内积水监测数据对模型模拟结果进行了评估。结果表明,该模型可以较好地模拟本市中心城区的内涝积水状况,且随着降雨量的增大,积水面积的增幅也逐渐变大;致灾阈值的分析表明浦西地区的内涝致灾雨量总体上低于浦东,其中本市黄浦、徐汇、虹口、闸北等中心城区以及宝山区部分街道的致灾雨量相对较低。 相似文献
6.
《湖北气象》2017,(2)
使用浙江省69个基准站2006—2015年5—9月以及同期杭州城区58个区域自动站小时降水资料,利用Gamma分布计算浙江省短时强降水的累积概率,同时综合其频率分布,揭示杭州市小时降水强度的分布特征。此外,以杭州市区为例,利用探空资料分析不同量级(≥50 mm·h-1、30~50 mm·h-1、20~30 mm·h-1、20 mm·h-1)小时雨强出现的环境指标,并基于核密度估计方法提取预报指标。结果表明:杭州城区出现小于等于10 mm·h-1的降水概率高达98.4%,≥20 mm·h-1的概率仅0.05%;受杭州湾偏东气流影响,杭州市区发生短时强降水频率相对较高,尤其是余杭区的东部和西北山区;自2008年以来杭州市区每年短时强降水日数为18~28 d,其中大于等于50 mm·h-1的短时强降水日所占比例高达10%~20%(除2009年和2012年低于10%外);可用于预报杭州市区短时强降水的最佳环境因子依次为整层可降水量、K指数、最佳抬升指数、沙氏指数、925 h Pa露点温度和强天气威胁指数;在判断杭州市区短时强降水强度上表现最好的环境因子为整层可降水量,其次是850 h Pa垂直速度和925 h Pa散度。 相似文献
7.
利用高密度自动站观测记录和长序列气象站观测资料,对2012年7月21日北京地区特大暴雨过程的时空演化规律进行了分析。结果表明:"7·21"特大暴雨期间,全市累积降雨量大于100mm的站数达到211个,占全部测站数的92%,96个站累积雨量大于200mm,12个站大于300mm;多数地区降雨时长超过16h,密云大成子站降水时间最长,达到20h,强降雨时长在西南房山和门头沟最大;最大小时雨强中心出现在东北和西南区域,东北部最大雨强中心较突出;平均雨强高值阶段出现在21日18:00—21:00,其中19:00雨强最大,达到22mm/h,但最大雨强在70mm/h以上的高强度降雨发生在21日13:00—14:00(门头沟龙泉站)和19:00—22:00,20:00—21:00平谷挂甲峪站高达100.3mm/h;城区及其附近地带20mm以上量级的小时降雨强度较大,同时傍晚阶段平均累积雨量增长速率快,平均小时降水强度偏大;房山站21日雨量位居1961年以来逐年最大日降水量第2位,仅次于1979年7月18日降雨量,而全市15站平均21日雨量打破了1961年以来的最大日降水量记录,比处于第2位的1963年8月9日平均雨量高出43mm。 相似文献
8.
基于水动力方法构建的广州城市暴雨内涝模型,结合精细化降水预报,对内涝点的积水深度及风险等级进行模拟,结果表明,模型对近两年内涝点内涝风险等级命中率达65%,对总降水量为50～100 mm的降水过程命中率最高为72.8%。模型对2020年“5.22”特大暴雨过程模拟的积水深度和实况相比偏弱,误差主要分布在30 cm以内,大约占64%,大部分模型模拟积水深度偏小,主要位于广州中北部地区;此外,模型对积水1m以下内涝点的积水有不错的模拟能力,而对2m左右的深积水模拟能力还有限。不同重现期雨情下,广州中心城区的降雨量和历时越大,积水面积越大。1 h重现期雨情下,积水深度一般在20 cm以下,部分在20～59 cm;3 h降雨情景下,积水明显加深,积水深度一般在20～59 cm,部分在0～20 cm和60～119 cm。总体而言,模型模拟结果与实测内涝积水情况基本一致,模型准确度可满足业务需求。 相似文献
9.
《气象科技》2014,(5)
利用高密度自动站观测记录和长序列气象站观测资料,对2012年7月21日北京地区特大暴雨过程的时空演化规律进行了分析。结果表明:"7·21"特大暴雨期间,全市累积降雨量大于100mm的站数达到211个,占全部测站数的92%,96个站累积雨量大于200mm,12个站大于300mm;多数地区降雨时长超过16h,密云大成子站降水时间最长,达到20h,强降雨时长在西南房山和门头沟最大;最大小时雨强中心出现在东北和西南区域,东北部最大雨强中心较突出;平均雨强高值阶段出现在21日18:00—21:00,其中19:00雨强最大,达到22mm/h,但最大雨强在70mm/h以上的高强度降雨发生在21日13:00—14:00(门头沟龙泉站)和19:00—22:00,20:00—21:00平谷挂甲峪站高达100.3mm/h;城区及其附近地带20mm以上量级的小时降雨强度较大,同时傍晚阶段平均累积雨量增长速率快,平均小时降水强度偏大;房山站21日雨量位居1961年以来逐年最大日降水量第2位,仅次于1979年7月18日降雨量,而全市15站平均21日雨量打破了1961年以来的最大日降水量记录,比处于第2位的1963年8月9日平均雨量高出43mm。 相似文献
10.
气候变化情景下随着城市雨岛效应的增强,极端降水呈逐渐增加的趋势,从而将加重城市未来的防汛形势。本文采用上海暴雨内涝评估模型(SUM),分析各排水区块的暴雨内涝脆弱性特征,并基于未来降雨强度的模式模拟结果进行极端降雨条件下中心城区内涝情景模拟,分析气候变化对城市排涝的影响,评估RCP4.5和RCP8.5情景下上海市暴雨内涝适应性。结果表明:上海市的静安、黄浦、虹口和长宁等区的暴雨内涝脆弱性相对较高,在未来气候变化情景下上海市中心的城区内涝逐渐增强,以3年一遇的降水强度为例,中心城区积水面积增幅约为3.74km2/10a;在当前排水能力下,上海市中心城区各排水区块平均每10a增加14.86%的透水面积才能抵消气候变化所带来的城市内涝的增加,其中浦东地区的透水面积预期增幅总体上低于浦西。 相似文献
11.
《高原气象》2017,(6)
采用SCS-CN模型,通过对城市降雨径流过程的模拟,结合上海地区径流曲线系数和排水能力分布,以淹没5 cm深度作为致涝阈值,反演上海市短历时强降水1 h致灾临界面雨量,接着选取4个110积水报警较多和造成灾害较重短历时强降水典型个例,根据4个典型强降水过程逐时雨量与报警点的空间分布及逐时最大雨量与积水报警数的关系,验证分析上海地区短历时强降水引起积水灾害时的小时雨量。综合反演计算结果和验证分析,确定上海地区短历时强降水致灾阈值:当雨量达30~40mm·h~(-1),在上海市区和郊区大部分地区,就会出现淹没灾情和积水报警;当雨量大于等于50 mm·h~(-1),淹没区域增加到郊区一些新建城镇灾情加重,积水报警也明显增多;当雨量大于等于70 mm·h~(-1),上海市各个地区都有可能出现淹没现象灾情严重,全市都会出现积水报警且密集出现。短历时强降水致灾阈值的研究结果可为上海城市制定有效预防强降水积水淹涝灾害措施提供可靠的科学依据。 相似文献
12.
《湖北气象》2017,(5)
以合肥市为例,设计了4个内涝风险等级,并运用"Flood Area"模型确定了两种排水条件下典型易涝点致灾阈值,开展城市内涝动态淹没模拟,评估不同风险下承灾体的可能损失。结果表明:岳西新村各等级致灾阈值为4级56.9 mm·h~(-1),3级65.9 mm·h~(-1),2级100.8 mm·h~(-1),1级162.3 mm·h~(-1)。在4个内涝风险等级下,岳西新村内涝积水主要集中在社区东北部低洼区,且随降水强度的增大,社区内积水面积和住宅财产损失率也相应增加。长江东街下穿桥致灾阈值为4级49.0 mm·h~(-1),3级53.0 mm·h~(-1),2级78.0 mm·h~(-1),1级108.0 mm·h~(-1),当出现2级以上内涝风险时,长江东大街下穿桥路面积水将对过往车辆造成重大损失。 相似文献
13.
利用1960-2006年陕西黄土高原地质灾害和降水资料,统计分析该区域诱发崩塌、滑坡地质灾害降水因子特征。结果发现：地质灾害发生次数与月平均降水量、前10d平均累积降水量、暴雨频次成正相关,与前10d的平均累积降水量的正相关性最高。降水强度为30～60mm／d时,地质灾害主要发生在次日和当日;降水强度在60mm／d以上时,地质灾害主要发生在当日。陕西黄土高原地质灾害属于多日降水诱发型,诱发崩塌、滑坡的连续降水以3d为主。连续降水累积量达75mm以上,崩塌大量发生;累积雨量达100mm以上,滑坡大量发生。 相似文献
14.
雨滴谱的垂直变化特征对于认识降水过程、改进模式和雷达定量估计降水等具有重要意义。利用2016年6月1日-9月30日雨量筒、微雨雷达（micro rain radar,简称MRR）和PARSIVEL雨滴谱仪连续4个月的观测数据,在对比3种仪器观测结果的基础上,研究了层状云降水不同降水强度下微物理特征量和雨滴谱垂直演变特征。结果表明:MRR与PARSIVEL雨滴谱仪观测降水强度相关性较好,且两种仪器观测的雨滴谱在中等粒子段（0.5~2.5 mm）表现出较好的一致性,而对于小粒子段（雨滴直径小于0.5 mm）PARSIVEL雨滴谱仪观测的数浓度明显低于MRR。对于弱降水（降水强度R ≤ 0.2 mm·h-1）,液水含量和降水强度随高度降低减小,雨滴在下落过程中蒸发明显。对于较强降水（R>2 mm·h-1）,随高度降低,雷达反射率因子增大,小滴数浓度减小的同时大滴数浓度增加明显,雨滴下落过程碰并作用明显。所有高度直径不超过0.5 mm的小滴对数浓度贡献均为最大。高层雨滴直径不小于1 mm的小粒子对降水强度的贡献可达50%,小粒子对降水强度贡献随高度降低减小。 相似文献
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城市内涝的发生与气象条件紧密相关,强降水是致灾的关键因素。通过分析把握剑河县城降雨变化趋势,结合城区的易涝点及历史积水资料,得到内涝灾害风险的分布特征及演变规律,进一步开展气象条件致灾关键环节分析,有助于剑河县内涝灾害气象决策服务更加精细化,为加强城市灾害的应急处置和应对防范能力体系建设提供气象支撑。通过对剑河县国家气象观测站2007～2021年降水数据进行分析,剑河县城降水主要集中在4～9月,占全年降水的74.5％,该时段也是剑河县城短时强降水、大雨、暴雨的集中高发期,4～9月大雨以上量级降水出现日数呈增多趋势,近15a来1h最大降水量呈逐年波动增加趋势,且主要发生在4～9月。结合DEM数字高程数据得到的易积水路段点及历史积水内涝资料分析,当短时强降水发生时,县城易积水路段会出现不同程度的积水,当小时雨强达到20mm且未来降水持续时,有积水达到10~20cm的风险,对行人过往造成影响,需加强监测并提示相关部门注意易积水路段可能出现积水风险;小时雨强超过30mm时,有积水超过20cm的风险,对车辆及低洼路段建筑影响较大,需及时联系相关部门建议在易积水路段采取相应排水措施,避免出现积水内涝情况影响居民工作生活,同时开展公众服务建议居民注意出行安全;小时雨强超过50mm时,将出现30cm以上积水,对过往车辆及低洼段建筑影响很大,行驶车辆应当就近到安全区域暂避,避免将车辆停放在低洼易涝等危险区域,如遇严重水浸等危险情况应当立即弃车逃生。相关应急处置部门和抢险单位应当严密监视灾情,做好内涝可能引发的其他灾害应急抢险救灾工作。 相似文献
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通过对康定市历史泥石流灾害资料与历史气象降雨资料进行统计分析,揭示了康定市泥石流灾害与降雨的关系特征,并在此基础上,研制了康定市1h、3h降雨量诱发泥石流预警指标。结果表明:康定市境内各地均有发生泥石流灾害的可能性,东部地区是泥石流的高易发区。康定市境内泥石流灾害发生与当日降雨量、短时强降雨、前期有效降雨量关系密切。降雨量大且降雨强度强的月份（6~8月）易发生泥石流灾害。短时强降水的强度越大,发生灾害的风险越大,强降水出现频率最高的时段（19:00~02:00）也是泥石流高发时段。当降水强度<10mm/h和20mm/3h时,有出现泥石流的可能性,泥石流灾害气象风险等级为4~5级;当降水强度达到10~20mm/h、21~35mm/3h时,发生泥石流的可能性较大,风险等级为3级;当降水强度达到21~35mm/h、36~50mm/3h时,泥石流发生的可能性大,风险等级为2级;当降水强度>35mm/h、50mm/3h时,泥石流发生的可能性极大,风险等级为1级。 相似文献
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利用西安市市政部门2007—2012年城市内涝资料及相应时段西安城区自动气象站逐小时降雨资料,对西安城区17例内涝过程进行了时空分布特征分析,对58个内涝点内涝进行了内涝等级划分并研究了积水深度与降雨强度的关系,建立了部分内涝点积水深度与降雨量方程。结果表明:西安城市内涝点空间分布较为均匀;内涝发生频率最高为41%,最低为18%;7—8月为城市内涝发生高峰期,占年内涝总次数的70%;07:00—08:00、15:00—16:00为城市内涝日变化中两个明显的高峰时段;城市内涝按积水深度划分为微风险、低风险、中风险、高风险四个等级,其中中风险等级内涝占西安总内涝次数的45%;短时强降水是造成城市积涝的主要原因,1h和3h降雨量是积水深度的重要影响因素。 相似文献
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2021年“21·7”河南特大暴雨打破我国大陆小时气象观测纪录,该极端天气事件位列2021年中国十大天气气候事件第2位。已有研究使用气象地面站雨量观测资料对此次过程进行雨情分析和极值统计,但降水时空分布不均匀,单一来源资料存在不确定性。通过对比气象站和水文站雨量资料,分析两套业务观测系统记录“21·7”河南特大暴雨过程的异同,发现气象站和水文站雨量在时间和空间分布上具有很好的一致性,两者不同等级的累积降雨落区、逐日和逐时降雨演变趋势均一致性强,但累积雨量和雨强极值的空间分布和数值存在差异,两套资料在暴雨中心（过程雨量大于600 mm）的系统性偏差小于1%。气象站和水文站的融合资料呈现比单一资料更细致的降雨分布、更全面的演变特征。此外,基于融合资料发现累积雨量排名前3位的城市（郑州、鹤壁、新乡）均具有累积雨量大、小时雨强极强、强降雨集中、雨强突然增长的特征,鹤壁和新乡最强降雨时段分别比郑州晚26 h和28 h。 相似文献
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承德市两次局地性短时暴雨过程的中尺度特征对比分析 总被引：1，自引：0，他引：1
2014年6月17日和7月15日,同样在冷涡系统影响下,河北省承德市区先后出现了两次局地性短时暴雨天气过程(小时雨强分别为39.6和66.1 mm·h~(-1),最大10 min雨强分别为15和18 mm)。本文利用常规观测资料、5~10 min加密自动站资料、多普勒雷达数据、卫星云图数据以及NCEP再分析资料,对这两次短时暴雨过程的中尺度特征进行对比分析。结果表明:分钟级降水观测显示,"6·17暴雨"过程10 min雨量随时间表现为持续时间分别约为半小时的双峰型分布;"7·15暴雨"过程降水呈单峰型,持续时间不足1 h;两场局地暴雨是在高空冷涡环流背景下产生的,其触发系统均为地面中尺度辐合中心(辐合线),降水峰值与东南风或风速增大相关联,6 m·s~(-1)的东南风有利于强降水的维持。卫星资料显示,"6·17暴雨"过程直接影响系统为β中尺度对流系统,强降水与TBB低值区对应,"7·15暴雨"强降水对流系统则表现为γ中尺度,与TBB大梯度区对应。"6·17暴雨"过程对应水平尺度近20 km,生命史约半小时,回波强度达65 dBz对流单体回波的合并增强。"7·15暴雨"过程则表现为多个水平尺度不足5 km,生命史不到1 h,回波强度达55 dBz的对流单体回波依次经过承德市区,因"列车效应"造成。两次降水过程中逆风区的出现时间都与强降水时段有很好的配合,且逆风区的持续时间越长,产生的降水强度也越大。 相似文献