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我国沿海台风百年遇重大灾害的Poisson分布特征 总被引：5，自引：1，他引：5
使用114年西北太平洋台风资料，50年台风灾害和灾害指数诊断资料与美国70年灾害指数的研究进行对比分析，研究我国沿海地区代表站的百年遇重大台风灾害的Poisson分布特征和灾害指数与台风强度的分布关系。采用Poisson分布对中国沿海热带气旋致灾机理和灾害特征进行分析研究，给出中国北起渤海湾，南到广西的广大海岸线上，台风登陆致灾度（灾害分类、致灾频率，N年遇度等）分析，指出Poisson应用价值。台风灾害指数与台风强度的分析为我国和西北太平洋台风登陆灾害及损失的客观评估提供了重要的参考。 相似文献
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选取四川省强对流大风灾害天气个例,利用2009~2019年自动气象站2min平均风速数据,基于最大熵原理,推导出表征强对流大风灾害天气过程时间、空间、强度的概率分布函数。根据其分布函数,确定可以完整表征强对流大风灾害天气过程时间、空间、强度的气象参量。利用灰色关联度法,以强对流大风灾害的直接经济损失为参考,计算气象参量关联度,确定参量权重,构建出表征强对流大风灾害天气过程的致灾能力指数。结果表明:该指数可以正确反映强对流大风灾害过程的致灾能力强度,指数越大,致灾能力越强,反之越弱。 相似文献
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雷灾作为一种气象灾害在我国较为常见 ,并呈季节性发生。其一旦发生 ,“各级气象主管机构负责组织雷电灾害调查、统计和鉴定工作” ,“对重大雷电灾害事故隐瞒不报的”将给予处罚 (中国气象局第 3号令《防雷减灾管理办法》) ;在湖北省 ,“各级气象主管机构应当组织对灾害性天气及其防御的研究 ,确定气象灾害类型 ,制订灾害标准 ,并做好出证工作。重大气象灾害及突发性气象灾害由受灾地方报告县以上主管机构确认。”(《湖北省实施〈中华人民共和国气象法〉办法》第十六条 )。尽管上述法律法规要求气象主管部门应对雷灾作出鉴定 ,但目前尚无相… 相似文献
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以"东方之星"翻沉事件为例,前期研判结合现场调查分析认为:2015年6月1日21:00—21:15,事发区域出现雷暴、大风、暴雨等灾害性天气,持续时间在30 min左右;此次灾害过程以风灾最为严重,呈现空间分布不连续、小尺度等特点。调查结果表明:事发区域沿江两岸风场同时存在垂直切变和水平切变,雷达监测显示,中气旋从长江西岸向东岸移动,具有涡旋特征。本次过程以风灾为主,受灾严重区域集中在事发点以北8 km范围内,距事发点4 km左右长江东岸的四台村受灾最为严重,该区域风切变强烈,有辐散迹象。受灾体主要为树木、作物、房屋、船只等,对树木造成的破坏最大,受灾点共计31处,占总调查点数的72.1%。事发区域近地面长江西岸树木折断或倒伏方向以东南向为主,长江东岸树木折断或倒伏方向以东向为主,倾倒方向具有明显的一致性,但长江两岸存在水平切变,风向偏转近90°。通过实际灾情结合力学模型的方式,探索风灾定量评估方法,以受灾严重的杨树为个例分析对象,采用抗倾覆力矩计算方法,估算致灾风速,结果显示,强风是造成此次事件的重要原因之一,致灾风速为28.7 m·s~(-1),达10级以上。 相似文献
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本文主要分析了吉林省中西部地区春季大风灾害的空间分布特征，气候变化特征及变化规律．对各年代间风灾的特点进行了比较，并对未来的趋势做了探讨性的展望。 相似文献
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江西省双季稻气象灾害风险评估研究 总被引：3，自引：0，他引：3
利用GIS技术,分析了江西省14个代表台站1956—2012年气候资料,并根据江西省双季稻生长发育对气候条件的要求,对影响江西省双季稻的3个主要农业气象灾害(小满寒、高温逼熟、寒露风)指标进行风险评估。结果表明,江西省早稻主要受小满寒和高温逼熟影响,晚稻主要受寒露风影响。小满寒灾害的高风险区主要包括修水、宜春、景德镇、玉山和广昌等地,高温逼熟灾害的高风险区主要包括赣州、遂川、广昌、吉安、贵溪、玉山和修水等地,寒露风灾害的高风险区主要包括修水和宜春。江西省早稻气象灾害中度风险等级区分布于江西省平原和盆地,重度风险等级区大体分布于周围山地丘陵地区。晚稻气象灾害重度风险区主要位于西南部地区。 相似文献
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设施种植的主要气象灾害有低温（冷冻害）、寡照、风灾、雪灾及其复合灾害等,从国内设施种植气象灾害指标、灾害监测预警、灾害风险及灾害影响等方面对前人研究成果和进展进行归纳总结。灾害指标的研究所采用的方法主要是人工控制试验或对历年实际发生的灾害样本进行分析总结;灾害监测预警方法一般是用设施内小气候或设施外气象条件作为灾害指标,将灾害指标植入计算机系统,对灾害进行监测预警;风险评估多是从灾害的危险性角度去研究,确定灾害的风险概率、风险指数等;灾害影响的研究多集中在对作物生理生态反应等方面。同时从设施种植气象灾害研究存在的薄弱环节出发,提出设施种植气象灾害指标、灾害监测预警评估方法及灾害的影响等方面仍是今后一段时间研究的重点和热点。 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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根据1995—2005年北京市18个区县的雷暴日和雷电灾害统计资料, 结合北京市的经济和人口密度特征, 提出了雷暴日数、雷电灾害频度、生命易损模数及经济易损模数作为北京市雷电灾害易损性评估指标, 并在此基础上, 给出了北京市雷电灾害易损度评估结构。采用4级分区法对上述雷电灾害易损性评估指标进行了分级, 并赋予各等级如下定值:极高级为1.0, 高级为0.8, 中级为0.5, 低级为0.2。将北京市18个区县按照4个雷电灾害易损性评估指标的所属等级获取相应等级值, 将各区县4个评估指标的等级值累加, 得到平均值作为雷电灾害易损性评估的评价指数。最后通过对北京市各区县雷电灾害易损性进行综合评估, 并利用4级分区法形成北京市雷电灾害易损度区划。结果表明:城区和丰台区为雷电灾害极高易损区, 海淀区、朝阳区、昌平区和石景山区为雷电灾害高易损区, 延庆县、大兴区、门头沟区和平谷区为雷电灾害低易损区, 其他区县为雷电灾害中易损区。 相似文献
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根据1996—2009年北京市逐日电网灾害资料分析了北京市电网雷害的发生规律, 结果显示:北京市电网雷害存在季节变化和日变化特征。结合同期气象观测站的雷暴日资料、北京市各区县的经济和人口密度特征提出了电网雷害概率、电网雷害频度、电网雷害密度、经济易损模数和生命易损模数作为北京市电网雷害风险评估指标。在此基础上,采用4级分区法对上述电网雷害易损性评估指标进行分级,并将北京市各区县按照5个电网雷害评估指标的所属等级值累加,得到电网雷害综合易损风险评估的评估系数。结果表明:北京地区电网雷害高风险区集中在北京城区中心附近,山区和山前迎风坡地带尽管电网雷害频次较高,但电网雷害风险却相对较低。 相似文献
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青海省冰雹灾害分布特征 总被引：10，自引：3，他引：10
根据青海省近40年冰雹灾情统计资料,研究了青海省雹灾发生频数及受灾面积、成灾率的时空分布特征。结果表明:雹灾发生频数自20世纪60年代逐渐上升,80年代出现高峰值,90年代后有逐渐减少的趋势。青海省冰雹灾害发生的时间为5~10月,6~8月最多,属夏季多雹区类型;东北部区占总雹灾频数的86.35%,成为全省雹灾高峰区;但是雹灾高峰区与冰雹发生高值区并不一致。雹灾面积也呈逐年上升的趋势,与全省雹灾发生频数的变化趋势基本一致;各区平均受灾面积与成灾率有月际变化,东北部区平均受灾面积7月达到最大值,成灾率9月达到最大值;青南区受灾面积最大值出现时间与东北部一致,成灾率最大值出现在7月。形成雹灾的冰雹直径出现频数最多在20~30 mm之间,受灾面积随冰雹直径的增大而增加,成灾率也随之增大;冰雹直径超过40 mm后,对作物的危害是毁灭性的。 相似文献
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1961—2010年青海省霜冻灾害变化特征及风险区划 总被引：2，自引：0，他引：2
基于青海省历史日最低气温、青海省农作物种植总面积、农作物产量等要素,运用数理统计构建致灾因子危险性、暴露性和灾损敏感性指数,采用图表法和指数乘积法开展青海省霜冻灾害变化特征及风险区划。结果表明,青海省作物种植区均有霜冻灾害,中心集中在东部农业区的门源、大通、互助、湟源和湟中,柴达木盆地东部的德令哈、都兰和乌兰,以及贵南和共和等地;发生时段主要在4—9月,5月发生频率最高;年际间霜冻灾害呈波动增加趋势,但趋势不显著,年代际间霜冻灾害呈显著波动增加趋势;霜冻灾害高风险区主要分布在东北部的门源、互助、大通和祁连东部。 相似文献