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公路积水阻断与降雨关系的探讨 总被引：1，自引：1，他引：0
利用2011—2013年全国公路积水阻断资料,分析了公路积水阻断的时空分布特征,并对公路积水阻断与不同时效降雨的关系进行了探讨。结果表明,公路积水阻断事件发生时间主要集中在5—9月,其中7月最为频繁,公路积水阻断事件以07:00—14:00为第一多发时段,16:00—20:00为次多发时段。公路积水阻断与前24h内的降水关系更为密切。区域不同,公路积水阻断随各强度降水变化的特点也不尽相同。经过开立方根处理后的降水因子与公路积水阻断发生的频次服从于高斯分布。其中,区域1公路积水阻断与处理后的1h最大降水因子关系密切,相关系数大于0.91;区域2和3公路积水阻断与处理后的6h最大降水因子关系密切,相关系数均在0.8以上;区域4公路积水阻断则与处理后的24h最大降水因子关系密切,相关系数在0.75左右。对于任何一个区域,诱发公路积水阻断的不同时效降水都处于一个较大的空间。对于给定的降水量只能判断公路积水阻断发生的可能性大小。 相似文献
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《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
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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
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上海中心城区暴雨内涝阈值研究 总被引：1，自引：0，他引：1
基于上海暴雨积水110报警数据和自动气象站逐小时降水数据,利用时空过程分析法研究了暴雨积水与降水强度以及累积雨量的关系,建立了中心城区暴雨内涝的阈值指标,结果表明,中心城区暴雨积水程度与1 h降水强度和2 h累积雨量密切相关。当降水强度达30~40 mm·h-1时,中心城区就会出现暴雨积水。当降水强度达50 mm·h-1、2 h累积雨量达70 mm时,暴雨积水会明显增多。相对于暴雨发生的时间,暴雨积水具有明显的滞后效应,一般滞后1~2 h。下垫面状况、人口和道路密度也影响到暴雨积水的发生。综合海拔高程、下垫面类型、排水管网等多因素,开展中心城区精细化的暴雨内涝风险情景模拟及灾害损失评估,是下一步的研究方向。 相似文献
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北京城市内涝积水的数值模拟 总被引：6，自引：4，他引：2
北京城市内涝数值模型(BUW)根据北京复杂地形和大城市特点,将各类空间信息剖分为6458个网格及相应的通道,围绕城市地表、河道沟渠、排水管网等城市主要水文水动力学物理过程,模拟积水深度变化情况。以精细化的降水监测为驱动条件,BUW可以较好地模拟出“7·21”城市内涝积水的空间分布,对重点桥区的积水深度,积水过程的模拟也比较贴近实际,具有良好的模拟性能。360 min历时的2年重现期降雨情景下,北京四环内就会产生一定的积水,以孤立的积水点为主。10和50年重现期下,积水的深度和范围都有所增加,且开始呈片状。100年重现期,整个五环内都出现严重的城市积水,南部出现大片超过50 cm的积水区域,部分地区积水超过80 cm。面对“7·21”级别的降水,排水管网直径拓宽20%并不能明显改善城市排水能力。拓宽60%时,四环到五环之间的积水明显减弱,四环以内的大部分积水减弱。拓宽100%时,仅在二环到四环之间还有一些较浅的积水,拓宽140%时,六环内大部分积水消失。 相似文献
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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
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洪涝灾害是中国最常见、影响最严重的自然灾害之一。在当前城市内涝模拟研究中,通常是对降雨过程中积涝最严重状态进行模拟,缺乏面向整个降雨过程的积涝动态过程模拟技术方法。本研究综合运用SWMM模型和GIS技术,通过对研究区的汇水区划分和排水管网概化建模,建立了研究区的SWMM模型,基于SWMM模型对降雨过程中汇水区积水量进行计算,利用地表积水有源扩散算法进行地表积水演进行计算,实现降雨过程中地表积水空间分布和积水风险深度模拟计算。以研究区2016年6月18日的降水过程进行积涝模拟及模拟误差分析,结果表明该技术方法具有良好的模拟效果。 相似文献
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北京强降雨与道路积水统计分析及应用 总被引：2，自引：2，他引：0
利用2007—2011年汛期(6—8月)北京市人民政府防汛抗旱指挥部办公室每日发布的汛情通报、北京市20个气候站日降雨量和200多个自动气象站逐小时降雨量监测数据,对近5年北京强降雨及降雨强度与城区出现道路积水的关系进行统计分析,找出北京城区出现道路积水的降雨量特征、小时降雨强度和2 h降雨量道路积水临界指标。通过在2011年汛期(6—8月)10次道路积水中应用表明,该道路积水临界指标具有较好的参考价值,可为今后北京道路积水预报服务工作提供参考依据。 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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提出一种以搜寻正方形网格边上之流线值点为计算函数的流线客观分析方法。该方法简便易行，计算量小。用此方法分析的流线图，同日常预报业务中手工分析的流线图基本一致。 相似文献
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许盘清 《南京气象学院学报》1981,(2)
本文直接从定义出发证明:若μA和μB是凸模糊度,则μA■μB也是凸模糊度。方法是先把μA和μB分成几种情况.然后逐一加以证明,这样可得出μA■μB在一般情况下是凸模糊度的结论。 相似文献
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使用高精度高程、路网、河网、排水管网、工程设施以及防洪调度等数据,将各类空间信息剖分为7 287个无结构不规则网格及相应通道,并针对城市立体化交通设施,对模型进行调参,最终构建了合肥城市暴雨内涝数值模型。采用城市地表、明渠河道、排水管网等主要水文水动力学物理过程,模拟积水深度及演进情况。在此基础上,将短时临近预报系统INCA (Integrated Nowcasting through Comprehensive Analysis)的降水估测产品和降水预报产品(空间分辨率1 km,时间分辨率1 h)作为驱动条件,得到未来6 h逐时的积水深度预报及内涝风险预警产品。研究结果表明:城市内涝模型对积水深度及积水演进过程的模拟和实况较为吻合,体现出对河网、路网、社区积水良好的模拟能力。对2017年8月25日合肥西南部严重内涝过程的检验表明,积水深度预报效果很大程度上依赖INCA的降水预报质量,对于短时强降水,INCA在临近时效预报效果相对较好,因此积水深度预报产品可在临近时效内较为准确的预报积水区域以及积水变化过程。可见利用高时空分辨率降水预报产品和城市暴雨内涝数值模型耦合制作内涝风险预警,可有效增加内涝灾害的预见期,为城市防涝减灾提供科学参考。 相似文献
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1996－07-10-18：30～20：40（本文所用时间均为世界时）咸阳机场雷雨，降水量为13．3mm，其间19：51～19：55下了黄豆般大的冰雹，历时4min，当时地面阵风达10m·s－1。本文就针对本次过程进行一次定性及物理量定量分析。1环流背景和主要影响系统1．1500hPa形势由当日00时资料看，副高活动在南海及青藏高原上，整个华北及西北主要是受西北路来的系统影响，当时在河套东部有一气压槽，配合有一个572的低压中心，温度槽落后于气压槽，并配合有一12C的冷中心，其位置位于银川附近，气压槽后出现了大片的负变高和负变温区。平凉凸H。。—－7… 相似文献
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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
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高速公路路面干湿状态判别及积水模型应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为了探明公路路面积水(积雪)过程和干湿状况的变化及其气象因子的影响,以江苏省金坛试验基地试验路段的道路气象数据作为模型输入数据,利用改进的Sass道路积水物理模型对3次降雨(雪)过程中的道路积水量进行模拟,通过对模型模拟结果的分级和与仪器记录、人工观测结果的对比,验证模型模拟路面状况的准确性,并探讨了气象因子对路面积水量的影响。研究结果表明:(1) 改进的Sass模型可用于对道路干湿状况的模拟,且准确性较高,可推广到高速公路路面状况的实时监测和预报;(2) 排水过程中,径流和蒸发在不同时期对排水量的贡献率差异较大,从总量上讲,径流对排水起了主要作用;(3) 气象因子对道路积水的影响主要体现在降水量直接影响道路积水,而其他气象因子则通过对蒸发量的影响来间接影响积水量。 相似文献
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我们在1991年设计了“单站全年各月逐日“多要素天气图”和“天文周期计算全年各月逐日多要素预报图”作中长期预报，经过几年的实践，摸索到一些经验、取得一些效果，认为这两种天气图有实用意义，值得继续探讨和完善。It法与分析我们采用25X35cm的计算纸，在其25cm的边上作某年l～12月的横向排序，35cm的边上作l～31天的纵向排序，纵横相交的每个格点表示1天。把某日的平均气压（P）、日平均气温（T）、日平均对湿度（Z）、日平均低云量（NL）、日最大风的风向风速（XXX、ddd）和田雨量（R）等多个要素值按有关填图规则境手相应的格… 相似文献