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基于1951—1998年的铁路重大洪水灾害资料,对中国铁路洪水灾害频次、致灾程度、时空分布特征及其变化进行了分析。结果表明,1951—1998年,中国铁路年均发生3.1起重大洪水灾害,重大洪水灾害造成全国铁路年均行车中断63 d,其中1954、1960、1981、1991和1996年是铁路洪水灾害严重的年份。铁路洪水灾害主要发生在5—8月,其中7月发生次数最多,但行车中断天数在8月最多。从铁路洪水灾害的地域分布来看,主要分布在东北、西北、华东及华南地区,发生洪水灾害次数最多的线路是兰新线,其次是京广线和陇海线,致灾程度最严重是淮南线。对中国不同区域铁路洪水灾害的致灾原因进行了探讨。 相似文献
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我国铁路水害及其评估模型研究 总被引：7，自引：0，他引：7
文章分析了我国铁路水害的特点,并用1980~1995年的断道时间和次数与同期的大雨、暴雨日数,分别建立了全国和成都、郑州、哈尔滨、沈阳4个铁路局的铁路水害统计模型,为定量评估气候异常对铁路交通的影响奠定了基础。 相似文献
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雷暴大风是影响铁路建设和交通运营安全的主要气象灾害之一,而川藏铁路作为连接四川省和西藏自治区的干线铁路,其沿线地理形势复杂,气候特征多样,被称为“最难建的铁路”,本文旨在定量分析川藏地区和川藏铁路的风场变化特征,以为川藏铁路建设和铁路列车运行、防灾减灾以及实时动态监测预警和风险评估提供科学依据。文章采用2004—2020年地面气象站观测风场和2006—2020年极大风风速资料,结合2000—2020年近21年的NCEP FNL地面风场数据,对川藏地区和川藏铁路沿线拉萨、林芝、雅安、成都4个高铁站附近的风场时空分布特征和变化规律进行分析,研究表明:(1)川藏地区西部风力高于东部,高原内陆风力大于高原东南缘和四川省。11月至次年3月是高原内陆风速最大的月份,月平均风速在高原北部和南缘能够达到7 m/s以上,夏秋季风速较小。(2)选取川藏铁路沿线拉萨站、林芝站、雅安站和成都站4个站点风场进行分析,风速表现为高原西部向东部减小的趋势。(3)在研究时段内,2018—2020年川藏铁路沿线平均风速和极大风速均呈明显增加趋势,拉萨和林芝站的大风日数也有所增加,因此2018年以来川藏铁路沿线处于风速上升期,对铁路的风险处于增大阶段。 相似文献
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根据中—吉—乌铁路(中国段)沿线近10个水文观测站40多年(建站一2000年)最大洪峰流量资料，对中—吉—乌铁路(中国段)最大洪峰流量设计值进行系统的研究。应用统计学导出的P—Ⅲ分布，预测了中—吉—乌铁路(中国段)最大洪峰流量不同概率设计值。这对于中—吉—乌铁路(中国段)工程设计和施工及未来铁路养护等具有重要的科学意义和工程价值。 相似文献
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根据中吉乌铁路（中国段）沿线10多个气象水文观测站40多年（建站至2000年）各历时最大降水量资料，对中吉乌铁路（中国段）暴雨强度进行系统的研究。应用熵气象学导出的暴雨时程方程，预测了中吉乌铁路（中国段）各历时最大降水量。这对于中吉乌铁路（中国段）工程设计和施工及未来铁路客运等具有重要的科学意义和工程价值。 相似文献
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降水是铁路地质灾害的重要触发因子,由于降水引发的地质灾害对铁路运输安全造成重大的经济损失。鹰厦铁路由于其特殊的地形及气候条件,使该线成为全国地质灾害发生较频繁、较严重的铁路之一。利用南昌铁路局2007—2012年辖区内的地质灾害资料,统计鹰厦铁路地质灾害的时空分布特征。根据不同降水类型造成的铁路地质灾害特点不同,进一步研究铁路地质灾害与降水的关系。引入10 min最大降水量、当日最大小时降水量、连续降水量和前20 d累积降水量等降水量因子,运用因子相关性分析和逻辑回归方法筛选对灾害发生贡献率较大的降水量因子,分区段建立鹰厦铁路地质灾害概率预报模型。运用该模型对2013年5月20—22日一次大暴雨过程诱发的地质灾害进行预报,预报准确率达86%,模型应用效果较理想,可为铁路安全气象服务工作提供技术支持。 相似文献
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对1起铁路货物列车双氧水泄漏污染事件的应急处理情况进行分析,总结了铁路突发污染事件应急处理方面应注意的问题. 相似文献
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数值模式预报是阵风预报的重要途径之一,对“中国气象局北京快速更新循环数值预报系统（简称CMA北京模式）”中AFWA、UPP、IUM三种阵风诊断方案在北京地区大风预报中的性能进行了分析评估。两次大风过程的分析以及各季节大风预报的批量试验检验结果显示:三种方案的阵风预报存在明显差异,IUM方案的阵风预报能力优势明显。IUM方案对冷空气大风和雷暴大风预警都有较好的指示意义。其对2020年3月18日冷空气大风过程中大风起始时间、大风区位置和演变以及过程极大风速均有较好的预报效果,对2020年8月2日雷暴大风过程中大风区范围预报偏大且位置存在偏差,但对大风预警的指示意义最强。IUM方案的阵风风速预报整体偏强,但对各个季节达到或超过5级阵风的等级预报较为准确。总体而言,IUM方案对北京地区大风预报性能较好,基于该方案制作的阵风预报产品可为大风预报提供有力支撑。 相似文献
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分析了河西走廊1980~2010年一日大风持续时间的气候特征。结果表明:河西走廊一日大风平均和最长持续时间的空间分布特征与大风日数基本一致,总体上自东向西、自南向北增多,且随海拔高度的升高而增多。全区年大风平均持续时间在7~207 min之间,平均为65 min。大风一日最长持续时间是1 390 min。酒泉市大部、永昌、民勤和乌鞘岭年大风平均和最长持续时间偏长,其余地方偏短。各季大风平均和最长持续时间,春季最长、冬季次长、夏季最短、秋季次短。年一日大风持续时间的频率为偏态分布,在0~2 h的累积频率为0.67。风速偏小站大风的持续时间基本为0~12 h,风速偏大站大风的持续时间在12~24 h,这说明风速越大,大风的持续时间越长。 相似文献
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以1972-2009年石家庄地区17个地面观测站大风资料为依据,运用线性倾向估计、Morlet小波分析、Mann-Kendall突变检验等方法对石家庄地区及5个代表站大风日数时空特征进行分析。结果表明：石家庄地区年平均大风日数空间上呈“几”字形分布;5个代表站大风日数气候特征一致：春天多,秋天少。石家庄市的大风日变化显著,白天出现大风的机率明显高于夜间,尤其是10-16时出现最多,占总次数的45.8%。石家庄地区及5个代表站均表现为20世纪70年代大风日数最多,近38 a来大风日数均呈线性减少趋势;同一年代不同区域的大风日数年代平均值存在明显差异。石家庄地区及5个代表站大风日数的周期性特征显著,各站的长、短周期内均处于大风日偏少期;石家庄地区及5个代表站中有4站的年大风日数发生了突变性减少。 相似文献
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河西走廊东部大风气候特征及预报 总被引：1，自引：0，他引：1
利用河西走廊东部1971—2010年4个气象站大风（≥6级,即10min平均风速≥10.8～13.8m/s）资料,系统分析了该区大风的时空分布、强度和持续性等气候特征。结果表明,河西走廊东部大风天气主要发生在山区和沙漠边缘;年、年代际大风日数总体呈减少趋势,3—5月是大风的高发期,占全年大风日数的34.8%～56.8%,其次是2月、6月和11月;各强度大风日数的变率较大,随着大风强度的增强,大风日数迅速减少;大风天气具有持续性特征,最大风速大多出现在持续大风时段内。采用2003—2007年逐日20时ECMWF数值预报格点场资料,按照Press准则进行预报因子初选,运用逐步回归预报方法进行预报因子精选,使用最优子集回归建立大风预报方程,并用双评分准则（CSC,couple score criterion）确定各季节各地大风预报全局最优的显著性方程,预报方程通过了α=0.01的显著性检验。预报方程回代拟合率为66.7%～73.4%,预报准确率为58.8%～67.5%,达到了一定的预报水平,可为大风的业务预报提供客观有效的指导产品。采用最大靠近原则确定了大风预报临界值和预报、预警的级别。 相似文献
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河北廊坊雷暴大风的气候特征 总被引：1，自引：0，他引：1
利用1970~2012年廊坊地区9个气象站地面雷暴大风观测资料,采用趋势分析、滑动t检验、小波分析和最大熵谱分析等统计方法,系统分析了该地区雷暴大风天气的时空特征及变化趋势和变化周期。结果表明:廊坊地区的雷暴大风局地性强,43 a间只出现了一次全区性的雷暴大风天气过程,雷暴大风多以单站出现为主。雷暴大风的地域性特征明显,中部的廊坊市及南部的文安、大城站较易出现,而北部发生概率较低。雷暴大风的日、月及年变化特征明显。雷暴与大风主要发生在午后至前半夜,大风发生时间一般落后于雷暴,1 h内的雷暴与10 min以内的大风发生概率最高;雷暴大风3~10月都可出现,主要集中在夏季,发生概率为73.3%;近43 a来,年均雷暴大风日数整体呈现减少趋势,且中部的站点减少趋势最显著,1994年为雷暴大风的显著突变年,其显著变化周期为3.23a。雷暴大风多为"湿"型。 相似文献
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利用1971—2009年河南省110个气象站观测资料,采用气候统计学分析方法,对河南省大风日数时间演变、空间分布及与扬沙和沙尘暴日数的关系进行分析。结果表明：近39a来,河南省年平均大风日数以2.2d/10a的速率显著减少;四季大风日数亦均呈显著减少,表现出春季（0.8d/10a）大于冬季（0.6d/10a）大于秋季（0.4d/10a）大于夏季（0.3d/10a）的特征。无论在年尺度还是季尺度,河南省大风日数表现出随年代增加而减少的趋势。河南省大风天气主要出现在春季和冬季,集中于春季（3—5月）,占全年的40.8%,秋季最少;4月最多（15.5%）9,月最少（1.9%）。河南省大风日数的空间分布与地形有很大关系,大风日数较多的区域主要分布在太行山东南部以及海拔自低至高的河南省中北部地区,而在地势较为平坦的东部地区和山系较多海拔较高的西部地区相对较少。1971—2009年,河南省年平均扬沙日数和沙尘暴日数随时间增加均显著减少,其减少速率分别为0.4d/10a和0.3d/10a。相关分析表明,年平均扬沙日数和沙尘暴日数与年平均大风日数平均呈极显著正相关,其相关系数分别为0.88和0.75;大风日数随时间的变化对沙尘天气随时间的变化具有显著作用,大风日数的减少是沙尘天气减少的主要原因。 相似文献
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根据197l～2001年吐鲁番站的大风资料，分析了吐鲁番市短时大风的气候特征和天气学特征。就变压风和无锋面气旋对解决大风预报难点的作用进行了探讨。 相似文献
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九寨黄龙机场是我国三大高原机场之一,正确认识九寨黄龙机场风的演变规律对于保证飞机的起降安全具有重要意义.本文利用九寨黄龙机场2004～2007年的自动站观测资料,分析了九寨黄龙机场地面风、特别是地面大风的演变特征.此外,还利用WRF模式,模拟了一次大风天气过程.研究结果表明,地面大风的风向和出现时间等均与平均风存在明显的差异.大风主要表现为西北风,均出现在白天.大风出现最多的季节是冬季,而不是平均风速最大的春季.大风的形成与中高纬大气环流的调整密切相关.WRF模式能较好的再现大风的发生时间、强度和风向,这与模式能较好的模拟地表通量和混合层的发展密切相关. 相似文献
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利用机器学习和人工智能技术研发了广西大风短临预报预警系统,该系统的产品与同期广西各地气象局发布的大风预警信号(以下简称“人工预警”)进行比较分析。结果表明:(1)按业务评分规定,大风预警系统在漏报率和命中率方面更优,人工预警在TS评分和空报率方面更优;(2)有效提前预警情况下,大风预警系统在大风蓝色、黄色预警和不分级预警中TS评分较高。基于对大风预警系统和人工预警的数量、TS评分和预警提前量的差异分析,广西大风短临预报预警系统的产品性能达到同期人工预警水平。 相似文献
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以如东海上风电场升压站激光雷达测风资料为基础，提出了一种强风事件识别方法,设计并比较了三种预报强风事件识别方案。基于决策树和一元线性回归方法，分别开展了针对强风事件的订正方法研究。结果发现：三种预报强风事件识别方案中，等分位阈值方案明显更优，事件命中率达到76.1%,匹配时长命中率达到87.6%；采用消偏阈值方案和等分位阈值方案预报的强风事件时长会更接近观测强风事件时长；等分位阈值方案识别的事件基本可以覆盖到各次观测强风事件的全程；两个订正模型相对于模式预报都有一定提升与改进，其中决策树比一元线性回归模型更优，其平均绝对误差、相对误差和均方根误差明显更小。 相似文献