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基于1980~2010年拉萨-林芝铁路沿线17个地面站的气象资料、2019年西藏统计年鉴和西藏自治区地理信息数据资料,运用自然灾害风险综合指数法、层次分析法以及GIS空间处理技术,分析了孕灾环境脆弱性、灾害因子危害性和承灾体脆弱性,建立了拉萨-林芝铁路沿线主要气象灾害的风险研究模型,完成了拉萨-林芝铁路沿线主要气象灾害风险等级区划。结果表明:拉萨-林芝铁路沿线闪电高发季节是夏季和早秋,占91.23%;暴雨高发季节是盛夏和秋季,占93.60%;暴雪主要发生在冬季,占87.06%;大风主要发生在春季,占74.59%。拉萨-林芝铁路沿线暴雪灾害高风险区主要分布在林芝东南部和米林以东,大风灾害高风险区主要分布在加查和朗县附近,闪电和暴雨灾害高风险区主要分布在林芝市和山南市附近。 相似文献
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利用NCEP/NCAR(2.5°×2.5°)再分析资料和常规、非常规观测资料,通过环境场和中尺度特征较全面细致地分析了孟加拉湾风暴费林(Phailin)对西藏特大暴雪的影响。研究表明:“费林”对强降水的影响主要是登陆减弱为低压后,低压云系分两个阶段形成三个中尺度对流云团,对流云团在南支槽的作用下上高原。而强降水的发生和南风风速的大小有直接的对应关系,西南低空急流建立后西藏南部才出现强降水,而低空急流的建立是靠南支槽的贡献。南风风速和强降水的这一重要关系为此类天气提供了预报着眼点。 相似文献
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NOAA RFE 2.0在西藏高原的验证 总被引:1,自引:0,他引:1
随着卫星探测技术的不断提高和资料处理方法的不断改进,出现了许多卫星遥感降水估算产品。每种产品都有优点及不足,且卫星间接式降水估算方法的精度也有限,但对地形复杂常规气象站台站稀少且分布极不均匀的大面积地区如西藏高原来说,卫星遥感不失为估算区域降水的有效方法之一。鉴于卫星遥感降水估算精度的局限性,每种产品需要利用地面观测数据来定量化降水估算误差,分析和评价这些资料的可用性。利用NOAA气候预测中心(CPC)研发的RFE 2.0降水估算产品,从西藏高原东南部到西北部不同气候区选取11个典型气象站2005—2006年6—9月的日降水量观测资料,验证了RFE 2.0降水估算产品在西藏高原的应用效果。结果表明,西藏高原的主要气候区RFE 2.0估算值与地面观测值之间的相关系数在0.45~0.86,平均为0.74;RFE 2.0估算的正确率POD (Probability Of Detection)一般大于73%,而空报率FAR(False Alarm Rate)为2%~12%;仅在喜马拉雅南麓地区估算精度相对较差。 相似文献
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深厚河床覆盖层地基上建设的超大型群桩基础,其沉降是安全监控的关键问题。针对苏通大桥群桩基础沉降监测中存在的问题,在基础沉降监测中综合运用了永久散射体干涉测量(PSI)和人工角反射器干涉测量(CRI)监测技术。结合大桥自身的永久散射体特性和桥位区重点监测部位安装的人工角反射器,利用EV-InSAR软件的CTM模块对该地区2003-2008年(主体工程施工期间)间获取的20景Envisat卫星单视复数据(SLC)进行差分干涉测量处理,利用PSI和CRI联合算法成功提取出了桥位区的永久散射体点,并解算出各永久散射体点在施工过程不同阶段的变形量,客观、全面地反映了苏通大桥在建设过程中基础的沉降。将获取的主墩处的永久散射体沉降量与有限元计算结果进行了对比,两者相对误差为4.64%。研究结果表明,PSI和CRI联合算法是一种极具潜力的大型桥梁地基基础沉降监测技术。随着监测区合成孔径雷达(SAR)数据的不断累积,利用该技术可以不断获取运营中的苏通大桥基础的高精度沉降量。 相似文献
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