共查询到18条相似文献，搜索用时 125 毫秒
1.
十一运会各赛区气象灾害风险评估 总被引：1，自引：1，他引：0
利用山东省17个比赛城市1971—2007年8—10月的逐日气象资料,用统计方法对各种灾害性天气进行了风险评估。结果表明:十一运会期间有9种气象灾害,不同月份的气象灾害风险有差异,其风险等级由高到低依次为:8月雷电、暴雨、台风、大雾、冰雹、大雨、高温、大风;9月雷电、大雾、大风、暴雨、大雨、连阴雨、台风、高温和冰雹;10月大雨、大雾、大风、连阴雨、暴雨、高温、冰雹、台风。开幕式、闭幕式日发生上述气象灾害的概率很小。评估结果在十一运会气象保障中得到应用。 相似文献
2.
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
3.
利用青海东部地区10个气象台站1997—2012年的年平均雷暴日数,2008—2014年闪电定位数据和1997—2014年雷电灾害资料,将雷暴日数、雷击密度、综合灾度、生命易损模数和经济易损模数作为雷电灾害易损性评估指标,采用层次分析法确定指标的权重,建立了雷电灾害易损性评估模型,依据气象灾害学分级统计法划分出雷电灾害易损性等级,形成了青海东部地区雷电灾害易损性区划图。结果表明青海东部地区雷电灾害易损性区域呈分散分布的特征,极高易损区在大通县、化隆县,次高易损区在湟中县、互助县,中易损区在省会城市西宁市、湟源县,低易损区在乐都区、平安区、民和县和循化县。 相似文献
4.
5.
廊坊市雷电灾害易损性分析、评估及易损度区划 总被引：2，自引：0，他引：2
利用1968～2007年河北省廊坊市9个地面气象观测站的雷暴资料及1998～2007年廊坊市雷电灾情统计数据,结合其区域经济状况和人口密度,确定用雷暴日数（M）、雷电灾害频度（R）、经济（GDP）易损模数（E）、经济损失模数（E’）、生命易损模数（L）、生命损伤模数（L’）作为廊坊市雷电灾害易损性评估指标。计算出廊坊市各县（市、区）6个雷电灾害易损性评估指标后分等级进行综合评估与分析,得出各县市区的易损度,并按5级分区法对廊坊市雷电灾害易损度进行区划。结果表明：廊坊市开发区为极高易损区,全市无低易损区和极低易损区。 相似文献
6.
通过对三明市市区及10个县（市）气象观测站1981-2013年雷电观测资料的统计分析,得出了三明市雷电气候特征与变化规律.采用2003-2012年雷电灾害数据,从雷电致灾因子、承灾体因素考虑,选取雷击密度Ng、雷电灾害频度P、经济损失模数D和生命受损模数L作为分析雷电灾害易损度指标参数,通过广泛调研和抽样调查问卷,确定各要素所占权重,计算出三明市区及所属10个县（市）雷电灾害易损性风险值,确定了雷电灾害易损度区划分级指标,绘制雷电灾害易损度区划图,完成了雷电灾害易损度区划研究. 相似文献
7.
根据 2007-2011 年浙江省雷电灾害事故调查资料、浙江省地闪监测资料,选取地闪密度、灾害频数、经济（GDP）损失模数、生命易损模数、雷灾经济损失、人员伤亡等作为浙江省各市雷电灾害易损性评估指标,对浙江省各市进行雷电灾害易损性综合评估,并结合 GIS 方法对浙江省进行了雷电灾害易损性风险区划,为有针对性做好防御雷电灾害规划提供科学依据. 相似文献
8.
在研究区域雷电灾害易损性区划中,大多采用层次分析等方法来确定指标权重值,然而层次分析法在确定指标权重值时,人为主观因素较大,必然会给所建立的综合评估模型带来较大的误差.因此,利用主成分分析法,建立了雷电灾害易损性区划综合评价模型,从而很好地克服了层次分析等方法所带来的缺点,使得模型结果更接近于实际水平.利用海南省雷击大地密度、雷电灾害发生的频数、经济损失模数、生命易损模数以及人员伤亡频数等5个指标数据,采用所建立的雷电灾害易损性区划综合评价模型,对海南省雷电灾害易损性进行了实例分析. 相似文献
9.
利用2000—2009年烟台市14个县市区的雷电灾害统计资料,结合烟台市各县市区的经济发展状况和人口密度特征,引用雷暴日数M,雷电灾害频度P,经济（GDP）易损模数D,生命易损模数L作为各县市区雷电灾害易损性评估指标,在此基础上计算出各县市区综合易损性指标,最后形成烟台市雷电灾害易损度区划。 相似文献
10.
11.
基于风险矩阵理论,初步建立了重大活动气象风险评估方法与流程,并以北京某重大庆祝活动服务为例,在多部门联合共同确定活动期间气象风险源的基础上,利用长时间序列气象资料及短期测风雷达观测资料,分析了庆祝活动期间各类气象风险的可能性,结合对活动可能造成后果的严重程度,利用风险矩阵开展了气象风险评估及风险控制研究。评估结果表明,庆祝活动期间主要气象风险依次为降水/阴雨、白天大风、雾-霾、夜晚大风、高温、雷电、低温等7类。其中,降水/阴雨、白天大风、雾-霾为高风险,夜晚大风为中风险,其余均为低风险,根据评估结果建立的风险控制原则和具体措施成功应用于庆祝活动风险控制中。与现有气象业务服务中天气风险评估相比,本研究实现了重大活动气象风险评估由仅考虑高影响天气出现概率向基于影响的风险评估的转变。 相似文献
12.
选用大雾观测资料测算城市地区的雾灾危险性指数,以规则网格作为评估单元,逐网格计算网格区域内的路网密度,以此作为雾灾的空间脆弱性指标,并针对重点设施的分布情况对脆弱性指数进行空间叠加订正;选用网格内的人口密度作为雾灾的易损性指标;危险性、脆弱性及易损性3项指标按5:2:1的分配比例综合测算雾灾的风险指数。实例研究选用北京地区1996年1月—2006年12月的大雾资料,按空间网格化方法对大雾灾害风险进行评估,结果表明:北京地区雾灾脆弱性指数的高值区域与高速路及环城路延伸方向一致,城市中心为人口集中分布地区,其综合风险指数高,与高速路段、环城路及机场等地段均为雾灾的高风险区域,北京东南部地区年平均雾日数相对较多,危险性指数值也较高,是雾灾较高风险区域。 相似文献
13.
利用2010—2020年南疆气象观测逐小时降水及各县暴雨洪涝灾情数据，将灾损指标按百分位法划分为4个等级。基于GIS技术的自然断点法，从暴雨事件和孕灾环境方面，将暴雨洪涝灾害危险性等级划分为低、中低、中高、高4级。结果表明：受灾人口特重区域在和田地区洛浦县、墨玉县和于田县；直接经济损失特重在和静县、沙雅县、乌什县；农作物受灾特重在阿克苏地区沙雅县、喀什地区英吉沙县和岳普湖县。6 h、12 h、24 h最大降水量可作为南疆暴雨洪涝灾害的气象致灾因子，北部高于南部，西部高于东部，山区高于平原；暴雨洪涝灾害风险高区主要集中在和田地区于田县南部山区、阿克苏地区西部北部山区、喀什地区泽普县、巴州北部轮台县山区。 相似文献
14.
基于1956—2019年参证气象站记录的雷暴、闪电、暴雨、高温、低温、雾和霾等气候资料,利用常规气候统计及Morlet小波方法对影响昌北机场安全运营的高影响天气事件演变及周期变化规律进行统计分析。结果表明:1)雷暴多出现于春夏季,年均雷暴日数为49.8 d,呈波动下降趋势。2)春夏季闪电高发,且夏季机场附近存在较明显的闪电集中区域,闪电高频时段为13—20时,最高峰为15时。3)年均暴雨、大暴雨日数分别为5.0 d和0.8 d,呈缓慢增长趋势,暴雨集中在4—8月,大暴雨集中在4、6月,二者均在6月份最多。4)夏季高温日数呈缓慢增加趋势,7月份最多,8月份次之;冬季低温日数呈明显下降趋势,1月份最多,12月份次之。5)年均霾日数大于雾日数,霾多发于秋冬季,雾集中在冬春季,均于12月最常发生。6)冰雹、积雪、结冰、冻雨、沙尘、龙卷风等破坏性天气发生频次较小,但不应忽视此类天气的防范工作。7)暴雨、低温及高温日数均存在准2 a的周期变化。 相似文献
15.
奥运期间天津极端天气气候事件背景分析 总被引：5，自引：4，他引：1
利用1951～2006年天津7月下旬至9月上旬的日最高气温、降水量、最大风速和8月扬沙、雾、雷暴和冰雹的观测资料,统计了对足球比赛影响较大的高温、暴雨、大风、雾和雷暴等极端天气气候事件发生的概率及分布特点,以期为2008年北京奥运会天津分赛场的足球小组赛提供气候背景服务信息。结果表明:在奥运会期间,天津易出现高温、暴雨、雷暴和雾等不利天气;而大风、扬沙、冰雹的概率相对较小。相对而言,8月中旬至9月上旬,这些不利的极端天气气候事件发生的概率小,对各项赛事的开展较为有利。 相似文献
16.
利用1983~2008年河北省灾情直报数据,对造成河北电网安全事故的气象灾害进行统计。大风、暴雨、雷电是造成河北省电网安全事故的主要气象灾害,占事故总数的98.5%。致电网安全事故的气象灾害主要出现在夏半年5~9月,且年变化显著。应用气象灾害风险指数方法,对与电网事故有关的气象灾害进行风险评价,分为高、中、低3个风险等级。结果表明:致电网事故的气象灾害高风险区集中在燕山南麓的唐山和太行山东麓北段的保定;中度风险区出现在太行山东麓中南段的邢台、邯郸,还有沿海的沧州地区。中高风险区主要集中在受地形影响局地强对流天气较多的区域,还有沿海多大风的地区。 相似文献
17.
基于自然灾害形成机理及风险评估原理,利用济南市长清区气象数据、自然地理和社会经济等数据,建立起致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力4个评价指标,采用加权综合评价法和层次分析法,借助GIS空间分析技术,对暴雨灾害风险性进行评价和等级划分,并绘制出长清地区暴雨灾害综合风险区划图。结果显示:长清区暴雨灾害综合风险性分布空间性强,无明显的地域分布界限,东部高于其它地区。暴雨灾害高综合风险区分布面积较为分散且最小,占全区总面积的14.60%;中综合风险区主要分布在高综合风险区的外围,占全区总面积的30.31%;轻、低综合风险区分别占全区总面积的20.72%和34.37%。 相似文献