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本文不同于通常的暴雨灾害事后灾情评估,而是单纯采用气象资料来实现暴雨事件的灾前预评估和灾后快速评估。为此,通过对辽宁省区域性暴雨事件历史资料的统计分析,利用平均降水量、降水强度和覆盖范围3个指标,建立了基于距离函数的暴雨事件快速评估模型。在建模过程中,对每个指标进行了正态化转化和正态性检验,并利用正态分布概率密度函数确立了各指标数年一遇的等级标准。采用定义域平移的办法,对模型中各指标的权重系数进行了调整。另外,应用此模型对2005年汛期三次区域性暴雨事件进行了评估应用,结果表明,决策服务效果较好。 相似文献
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建立可监测、可预报的雨涝危险性指数与暴雨洪涝受灾人口的关系模型,对暴雨洪涝灾前、灾中、灾后人口受灾情况快速评估具有重要意义。以湖北省为例,利用小时降水、日最大降水量、累积降水量与暴雨持续天数等气象资料以及水系、高程等孕灾环境资料,构建了雨涝危险性指数。结合历史洪涝受灾人口资料,建立基于雨涝危险性指数的暴雨洪涝受灾人口灾损曲线。按照重现期划分雨涝危险性等级,并通过计算不同重现期雨涝危险性指数的致灾阈值,建立危险性等级与受灾人口的定量关系模型。结果显示:(1)湖北省暴雨高危险区主要位于江汉平原以东,其次是鄂西南南部、江汉平原南部。(2)通过历史暴雨过程受灾情况比较,包含小时雨量和孕灾环境的雨涝危险性指数更能呈现暴雨过程的受灾程度。(3)湖北省暴雨洪涝受灾人口与雨涝危险性指数呈幂函数关系,年及暴雨过程实际受灾人口与拟合受灾人口的相关系数分别达0.800和0.891。(4)利用5 a、10 a和20 a三个重现期将雨涝危险性指数划分为三个等级,当雨涝危险性指数超20 a一遇时,预计受灾人口将达12万人以上。 相似文献
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利用贵州省84个气象观测站点1961—2020年逐日降水数据,定义贵州省区域暴雨标准,构建了综合考虑暴雨过程持续时间、暴雨范围、平均暴雨量3个指标的贵州区域性暴雨过程综合强度评估方法和雨涝年景指数,分析近60a贵州区域暴雨过程次数、强度和雨涝年景指数等特征和变化。结果表明：贵州区域性暴雨过程共出现721次,平均每年12.0次,2015年最多达20次,1961年最少仅4次;区域性暴雨过程3—9月均可出现,6—7月最为集中,6月最多,3月最少;区域性暴雨过程以0.4次/10a 的速率呈弱的上升趋势,年际和年代际特征明显;区域性暴雨过程的影响范围多为6～19站,持续天数为 1～5 d,平均暴雨量多为60～80mm;强、特强暴雨过程呈显著增加趋势,较强暴雨过程呈略微增加趋势,一般性暴雨过程呈略微减少趋势;雨涝年景指数呈显著上升趋势,7个强雨涝年2014、2020、1996、1999、1995、2000和1991年均出现在1990年后。 相似文献
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利用1961—2017年广东86个地面气象观测站逐日降水资料,定义广东区域性暴雨过程的标准,构建了综合考虑区域暴雨过程持续时间、暴雨范围、最大日降水量和最大过程降水量4个指标的广东区域性暴雨过程综合强度评估方法,由此分析近57年广东区域性暴雨过程次数、强度、雨涝年景等特征和变化。结果表明:近57年来,广东共出现1211次区域性暴雨过程,平均每年21.2次,主要出现在4—9月,单次过程平均持续时间是2.3 d;广东区域性暴雨过程的次数和强度存在明显的月际、年际和年代际变化,次数最多出现在5月,强度最大出现在6月;广东雨涝年景指数以0.17/（10 a）的速率显著上升;强和较强等级的广东区域性暴雨过程次数呈显著增加趋势,较弱等级区域性暴雨次数呈显著减少趋势。评估得到广东强雨涝年有5年:2008年、2001年、1973年、1994年、1993年,其中有4年出现在1990年以后。 相似文献
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暴雨综合影响指标及其在灾情评估中的应用 总被引：13，自引：5，他引：8
利用广东省86个站1951～2006年的气象资料、地理信息资料和灾情等,对暴雨的致灾因子、综合影响指标及其在灾情评估中的应用进行了研究。结果表明,暴雨的致灾因子包括降雨量、暴雨强度、降雨持续时间、灾害影响面积等指标中的11个因子,这些因子之间相关显著。利用主成分分析对11个致灾因子进行综合简化,得到了一个物理意义清晰,且方差占总方差大部分的暴雨综合影响指标。根据暴雨综合影响指标,分级评判暴雨的影响程度,可以实现对暴雨灾情的灾后快速评估和预评估。 相似文献
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该文以福建省为例,探讨了区域性暴雨过程的识别方法和综合强度评估模型。采用福建省66个国家级气象观测站1961—2010年逐日降水量资料,首先在给定区域性暴雨过程识别方法的基础上,筛选出941次区域性暴雨过程;其次选取区域最大日降水量、区域最大过程降水量、区域暴雨范围和区域暴雨持续时间4项暴雨过程指标,采用百分位数方法分别确定4项指标的等级划分标准;采用相关系数法确定各指标权重,构建福建区域性暴雨过程的综合强度评估模型,并给出福建区域性暴雨过程的综合强度等级划分标准。业务服务和历史事件验证表明:采用该方法的评估结果较为合理,且与历史重大暴雨事件具有良好的一致性。 相似文献
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《气象研究与应用》2017,(3)
利用1961-2014年海南省逐日降水量资料和4个暴雨过程评估单项指标,采用百分位法建立分项等级评估指标,再分别利用等权重法和百分位法建立区域性暴雨过程综合强度的定量评估模型和确定综合强度等级划分标准。利用该模型对海南省历史上发生的不同等级区域性暴雨过程进行了检验,并对2015年夏、秋季和2016年夏季的9次区域性暴雨过程进行评估应用检验。结果表明:综合考虑区域性暴雨过程的极端强度、持续时间和影响范围等不同指标构建的区域性暴雨过程评估模型,可以较为客观和全面反映海南省区域性暴雨过程的综合强度,并能实现对当地区域性暴雨过程的逐日滚动评估,可较好地满足当地区域性暴雨事件快速、准确评估的业务和服务需求。 相似文献
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针对2005年8月8～10日辽宁区域性台风暴雨过程,以常规气象资料、自动站资料及卫星云图资料为基础进行分析。结果表明:暴雨是台风、副热带高压与西风槽相互作用的结果,较好的水汽条件是产生台风暴雨的重要条件之一,低空急流是水汽输送的通道,也是台风暴雨的明显特征之一;结合单站气压连续变化以及云系变化判断“麦莎”登陆时间地点;应用基于概率分析的暴雨事件快速评估模型对暴雨灾害进行评估,评估表明暴雨过程为三级暴雨灾害,属中度级别。 相似文献
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热带气旋致灾因子综合影响强度评估指标研究 总被引：3，自引：1，他引：3
整理了1949—2008年311例热带气旋影响浙江时各气象站的风雨资料、海洋观测站风暴潮资料、灾情资料等，用典型相关分析、历史灾情反演等方法建立了反映热带气旋致灾因子(风、雨、风暴潮)综合影响强度和影响范围的评估模型与等级指标。研究结果将浙江热带气旋致灾因子综合影响强度分为5级，1级最强。根据评估模型与指标对311个热带气旋进行了等级评价，并分析了各等级影响强度出现频率的空间分布特征。研究表明，1～5级影响热带气旋都有可能给浙江省带来损失，特重灾情一般由1级影响热带气旋造成，2级影响热带气旋带来的灾情也很严重，年均1.1个热带气旋的综合强度在3级以上，有可能带来较严重灾情；全省各地受热带气旋影响的强度自东而西递减，其中1级(特强)影响区域主要在东部沿海地区。 相似文献
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利用1961-2012年吉林省逐日降水资料、暴雨灾情资料、逐年GDP和人口资料采用灰色关联度分析方法建立重大暴雨过程指数及灾损指数,利用相关分析法对重大暴雨过程造成损失的影响因素进行探讨,采用多元回归法建立重大暴雨过程影响损失评估模型,并进行拟合和试评估检验。结果表明：吉林省重大暴雨过程造成的损失与前7 d雨量及重大暴雨过程指数相关显著;利用前7 d雨量和重大暴雨过程指数建立的影响损失评估模型拟合和试评估效果均较好,可在实际业务中应用;由于在重大暴雨过程发生前,评估因子就可获得,因此,可以对其灾害损失进行定量预评估,在实际业务中指导意义较大。 相似文献
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草原火灾灾情评估方法的研究 总被引：5，自引：0，他引：5
依据灾害发生原理及一般灾情评估方法，建立了草原火灾灾情评估指标及一般数学模型，并将灾情划分为重灾、大灾和小灾3个等级。以锡盟地区草原火灾灾情评估为案例进行了模型检验，评估结果与实际情况相符。 相似文献
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利用贵州省84个国家级气象观测站1991-2020年逐日、逐时降水量资料,以暴雨过程中持续天数、累积降水量、最大日降水量、最大小时降水量4个评价指标为基础,得到年雨涝指数和最大降水量阈值,再结合地形、水系及地质灾害等影响,对贵州省雨涝危险性进行评估和区划。结果表明：(1)贵州省大部分地区年雨涝指数为中等以上的等级,其中安顺市大部、黔西南州东部达到极强;(2)雨涝危险性程度具有西南部和东北部高、西北部低的分布特点,高危险性等级虽然占比小,但分布较为集中连片,易产生区域性影响;(3)针对不同时间长度,不同重现期的可能最大降水量阈值进行了分析,对预警服务及决策有一定的参考价值。 相似文献