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目前许多城市暴雨洪涝灾害综合风险区划对暴雨在复杂地形下可能引发的山洪与地质灾害造成的高风险以及对城市交通安全风险估计不足,同时常规的气象观测资料已难以描述暴雨致灾危险性精细化分布。本文基于自然灾害风险评估理论,利用遴选的293个北京气象自动站2006—2017年逐时降水观测资料、北京2015年1∶25万基础地理信息、2016年Landsat8晴空遥感影像、灾情资料以及网格化的社会经济资料,在承灾体暴露度基础上充分考虑了承灾体对暴雨引发的城市积涝、山洪与地质灾害灾损敏感性差异,从暴雨致灾危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性3个方面开展了北京地区暴雨灾害1km分辨率的精细网格化风险评估与区划,并结合实际案例进行了分析。结果显示:(1)基于高密度降水观测资料提取的网格化短历时暴雨频次和暴雨量能较为精细地评估致灾危险性;基于遥感与GIS提取的不透水盖度、地形起伏度与河网密度可有效评估暴雨洪涝孕灾环境敏感性;基于1km格网化的GDP、人口密度和路网密度以及灾损敏感系数可有效评估暴雨引发的积涝、山洪与地质灾害对人员、财产和公路交通的易损性;(2)与已有成果比较,本次北京暴雨洪涝风险区划不但凸显了暴雨对城市的积涝风险,也凸显了暴雨引发的山洪与地质灾害风险,同时突出了暴雨对城市交通设施安全的影响;(3)风险区划结果基本反映了北京市暴雨灾害的潜在风险,北京暴雨洪涝灾害防御的重点区域应放在风险较高的三个区域。 相似文献
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介绍了城市近地面高分辨率快速风场模型的构建,以中尺度模式结果作为背景驱动场,5m分辨率建筑物资料作为模型数据输入,通过区块处理、分区函数插值和质量守恒约束,实现了在较短时间(2～3 h)内获得可覆盖城市尺度的高分辨率(10 m左右)的近地面风场。基于该模型对北京四环内主城区(20 km×19 km)在8个典型时刻的10 m分辨率风场进行了模拟和检验,结果如下:(1)在风速方面,模拟值与观测值相比往往会偏大些,夏季4个时刻模拟的准确率在90%以上,冬季4个时刻模拟的准确率在60%以上;在风向方面,8个时刻的准确率均在40%以上。(2)基于该风场模型模拟得到的高分辨率风场能够反映出北京主城区风的山谷风日变化特征;明显的风速大值区往往对应着粗糙度较小的下垫面,而一些密集高层建筑区域始终是流场凌乱的风速小值区。(3)以东二环某一区块为例,该高分辨率风场模型还可对重点街区的精细化风场特征进行展示,可以清晰地反映出流场因建筑物分布产生的分流、汇合、局部环流,以及尾流。综上所述,该城市风场模型为实现短时间内获得覆盖城市尺度的高分辨率近地面风场提供了有效途径。掌握城市尺度的精细化风环境特征,有助于识别亟需改善或限制开发的关键区域,辅助城市通风廊道的合理构建和实施,从而达到优化城市内部通风性能、缓解城市热岛、增加风环境舒适度的最终目标。 相似文献
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目前还没有基于国产卫星的1 km分辨率的全天候陆表温度(LST)产品,FY-3D卫星提供了中分辨率成像仪(MERSI)Ⅱ型1 km分辨率晴空LST产品与微波成像仪(MWRI)25 km全天候LST产品,因此可结合两者优势开展全天候1 km分辨率LST的融合研究。基于地理加权回归(GWR)方法,选择海拔、FY-3D归一化植被指数和归一化建筑指数等建立GWR模型对FY-3D/MWRI 25 km LST降尺度到1 km,并与MERSI 1 km LST进行融合;同时针对MWRI轨道间隙,利用前后1天融合后的云覆盖像元1 km LST进行补值,可以得到接近全天候下的1 km LST。基于以上融合算法,选择了中国区域多个典型日期FY-3D/MERSI和MWRI LST官网产品进行了融合试验,并利用公开发布的全天候1 km LST产品(TPDC LST)对FY-3D1 km LST融合结果进行了评估。研究结果表明,基于GWR法的LST降尺度方法,可以有效避免传统微波LST降尺度方法中存在的“斑块”效应和局地温度偏低等问题;LST融合结果有值率从融合前的22.4%～36.9%可提高到融合后69.3... 相似文献
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A modified Becker’s split-window approach for retrieving land surface temperature from AVHRR and VIRR 
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下载免费PDF全文 In order to provide a long time-series,high spatial resolution,and high accuracy dataset of land surface temperature(LST) for climatic change research,a modified Becker and Li’s split-window approach is proposed in this paper to retrieve LST from the measurements of Advanced Very High Resolution Radiometer(AVHRR) onboard National Oceanic and Atmospheric Administration(NOAA)-7 to-18 and the Visible and InfraRed Radiometer(VIRR) onboard FY-3A.For this purpose,the Moderate Resolution Transmittance Model(MODTRAN) 4.1 was first employed to compute the spectral radiance at the top of atmosphere(TOA) under a variety of surface and atmosphere conditions.Then,a temperature dataset consists of boundary temperature T s(which is one of the input parameters to MODTRAN),and channels 4 and 5 brightness temperatures(T 4 and T 5) were constructed.Note that channels 4 and 5 brightness temperatures were simulated from the MODTRAN output spectral radiance by convolving them with the spectral response functions(SRFs) of channels 4 and 5 of AVHRRs and VIRR.The coefficients of modified Becker and Li’s split-window approach for various AVHRRs and VIRR were subsequently regressed based on this temperature dataset using the least square method.As an example of validation,one AVHRR satellite image over Beijing acquired at 0312 UTC 27 April 2008 by AVHRR onboard NOAA-17 was selected to retrieve the LST image using the modified Becker and Li’s approach.The comparison between this LST image and that from the MODIS level-2 LST product provided by the University of Tokyo in Japan indicates that the correlation coefficient is 0.88,the bias is 0.6 K,and the root mean square deviation(RMSD) is 2.1 K.Furthermore,about 70% and 37% pixels in the LST difference image,which is the result of retrieved LST image from AVHRR minus the corresponding MODIS LST image,have the values within ± 2 and ± 1 K,respectively. 相似文献
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利用华北地区2007年的NOAA18 1B卫星资料和402个气象站点的观测数据,建立了利用NOAA18 1B卫星资料和气象资料估算光能利用率(Light Utility Efficiency,LUE)的新技术方法,并研究了华北地区植被LUE及其时空变化。结果表明:利用NOAA18 1B卫星资料来估算华北地区植被LUE,效果较好。华北地区植被的年LUE介于0%～1.13%之间,最大LUE为2.83%。北京、河北、天津、山西及内蒙古各省(区)平均LUE依次为0.57%,0.52%,0.47%,0.39%和0.26%。各种植被类型LUE为森林与灌丛为0.35%～0.74%,草原为0.11%～0.35%,农田为0.44%～0.51%,建筑用地为0.30%,荒漠裸地仅为0.02%。华北各省(区)夏季平均LUE为0.52%～1.14%;秋季和春季平均LUE分别为0.16%～0.49%和0.08%～0.31%;冬季的大部分时间LUE极低,接近零。 相似文献
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一次“普通”的天气过程导致2万亩余亩水稻受损，1万余亩水稻成为“白穗”，历史罕见。成灾原因，众说纷纭。笔者经过实地调查，全面分析后认为：雅安2000.7.29水稻“白穗”是特定时期、特定环境下多种气象要素综合作用的结果。该诊断意见对今后改进农用天气的预报服务、类似现象的解释和农业防灾减灾方案设计都有一定的启迪或指导作用。 相似文献
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依据灾害学原理,利用1952—2011年北京历史冰雪灾情资料分析构建了冰雪灾害对北京城市交通运行的预警评估指标体系:发生时间、冰雪强度、交通脆弱度、预警能力和减灾能力,利用层次分析法构建了城市冰雪灾害预警评估模型和评判标准,并对北京历史上38次冰雪灾害事件进行了影响评估及研究分析。研究结果表明:各预警评估因子对冰雪灾害影响贡献的权重分别为冰雪强度0.4404、交通脆弱度0.2789、减灾能力0.1797、发生时间0.05264、预警能力0.0484,建立的预警评估模型准确率达76%。冰雪强度不再是唯一的决定性因子,而是与城市化背景下的多种因素共同决定着冰雪灾害对北京城市交通运行的影响程度。 相似文献
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风电场存在着明显的局地气候效应，但陆/海两种不同类型风电场是否存在局地风环境效应的明显差异？以河北尚义陆地风电场和江苏如东海上风电场为例，利用风电场周边气象站及测风塔典型年份观测资料，开展了陆/海风电场对湍流强度（TI）和风切变指数（WSE）的影响差异初步分析研究。研究结果表明：陆/海风电场对TI和WSE会产生显著影响；其中，陆/海风电场对TI均为增强效应，建设后年均TI分别增加31%和37%，最大增幅分别发生在春季（47%）和冬季（49%）；影响差异主要为陆地风电场TI增幅在高层明显大于低层，夜间大于白天，而海上风电场不同高度TI增幅及日变化则较为平稳；陆/海风电场对WSE影响差异显著，陆地风电场建设后WSE白天增加、夜晚降低，日变化明显减小，年均降低8%，最大降幅发生在秋季（12%）；海上风电场建设后WSE白天、夜晚均明显增加，年均增加24%，最大增幅发生在春季（37%）。 相似文献
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开展北京松柏植被的高分辨率空间信息提取及其花粉致敏风险评估对花粉浓度监测及预报具有重要意义。本文利用2019—2020年冬季304景高分辨率哨兵2A号（Sentinel 2A）卫星影像，引入新型增强型归一化植被指数（Enhanced normalized Vegetation Index,EVI）和地表水分指数（Land Surface Water Index,LSWI），开展了10 m空间分辨率的北京松柏植被分布制图研究；同时依据风险评估原理，结合2020年北京松柏花粉浓度观测数据，建立了基于松柏植被分布的花粉致敏风险空间评估方法，并初步开展了影响松柏花粉浓度范围与花粉致敏风险空间评估研究。结果表明：①基于冬季合成晴空Sentinel 2A卫星影像，利用EVI和LSWI可有效提取北京10 m空间分辨率的松柏植被分布，用户精度可达80%以上；②松柏花粉观测站14 km范围内松柏植被对该站花粉浓度具有正贡献，其中6 km范围内的松柏植被贡献最大；③松柏花粉致敏相对高风险区主要分布在西北部山区、昌平北部以及门头沟东部、石景山西北和海淀西南等地区。 相似文献