简介:乡镇级气象灾害风险评估,是政府主导、部门联动、社会参与防御和应对气象灾害中最基础的一环,对基层灾害风险管理和灾害防御具有直接的指导意义。然而,乡镇行政单元往往空间区域较小,风险空间差异的反映需要有高精度的致灾因子、承灾体和灾情数据来支撑,而现阶段较为匮乏。为此,本研究拟通过阈值筛选、权重赋值及空间插值等地学统计方法,尝试建立一套在当前数据条件基础上,大致正确反映乡镇级别气象灾害风险空间格局的方法,并以浙江省永嘉县为例,对台风、暴雨、雷电、低温灾害进行了乡镇气象灾害风险评估,以期为各部门切实进行不同灾种的灾害防备和增强基层群众气象灾害风险防御行动提供科学依据。
简介:气象要素是资源、环境和灾害以及全球变化等领域研究的数据基础,格点化数据在未来研究应用中显得日益重要。基于中国境内667个基本和基准地面气象观测站点的基本气象资料,使用ANUSPLIN专用气候插值软件对1961—2006年逐日气温、降水进行插值,并利用未参与插值的全国1667个加密站点对插值结果的准确性进行检验,同时与反向距离权重法和普通克吕格法等插值方法的结果进行对比。结果表明:利用667个站点使用ANUSPLIN软件进行逐日平均气温插值有92.0%的误差在2.0℃以内,75.0%的误差在1.0℃以内,0.9%的误差在5.0℃以上,平均绝对误差为0.8℃;对逐日降水进行插值,75.0%的误差小于5.0mm,85%的误差小于10.0mm,平均绝对误差为6.4mm,误差大小与降水量呈现出正相关性,对局地强降水的插值效果不好,这可能与参与局部拟合插值的样本数太少有关;同时,夏季的温度插值误差小于冬季,而冬季的降水误差小于夏季。将ANUSPLIN的局部薄盘样条插值结果分别与反向距离权重法和普通克吕格法的插值结果进行对比,显示ANUSP-LIN软件的插值误差最小。结果同样表明,适当增加站点数量和提高DEM精度可进一步提高ANUSPLIN软件的插值精度。
简介:对于中尺度数值天气预报来说,初始条件的准确与否已成为影响预报技巧的主要因素之一。现有的大气观测资料在时空分布上的不均匀,以及存在的观测误差,使得我们必须引进资料同化方法,为中尺度数值模式提供最优的初始场。由于传统的三维变分同化(3DVar)方法缺乏模式约束以及背景误差协方差矩阵(B矩阵)不具有流依赖性,因此本文提出一种基于历史样本投影的3DVar(HSP-3DVar)方法,它不仅具有流依赖的B矩阵,而且比传统的3DVar简单易行。为了评价HSP-3DVar的同化性能,我们基于区域暴雨预报模式AREM(AdvancedRegionalEtaModel)对其进行了观测系统模拟试验(OSSE),结果表明:HSP-3DVar能够有效融合观测信息,模式初值在各层的均方根误差都显著地降低。
简介:利用闪电定位系统、MP-3000A地基微波辐射计、雷达、地面雨量计和探空等观测资料对2015年5月14—15日湖北地区一次强对流过程中降水量、闪电、水汽、液态水含量的时空分布特征等进行分析,并基于闪电和微波辐射计资料联合估算对流性天气中的降水量。结果表明,降水发生前,微波辐射计探测到空中水汽密度和液水含量明显增加,闪电活动峰值提前于降水峰值2h。水汽密度与云闪数有较好的相关性,相关系数为0.98。利用水汽密度和地闪资料估算对流性降水结果与观测结果比较一致,估测的降水量好于仅用地闪资料的估算,且基于水汽密度、地闪得到的单个闪电表征的降水量为1.94×10~7kg·fl~(-1)。
简介:基于中国气象局国家气象信息中心2012年发布的《中国国家级地面气象站基本气象要素日值数据集(V3.0)》,选取一定空间范围内相关性、数据完整性均较好的邻近站降水资料,构建参考序列,结合标准正态检验和台站历史沿革信息对我国2342个台站年、月降水资料进行均一性检验.采用相关系数权重平均方法和一阶差分方法相结合得到参考序列,以降低因计算方法和邻近站序列长度不一致等引起的参考序列不确定性.最终结果显示:98个台站降水序列存在断点,仅占总站数的4.2%.采用比值法订正上述非均一性的降水序列,订正后的序列在一定程度上消除了人为因素的干扰,部分台站降水量变化趋势(1960-2009年)异常的问题得到改善.
简介:根据全国512个气象站1961~2010年的逐日气温观测资料,采用日平均气温稳定通过10℃的日数(≥10℃日数)作为划分我国温度分布的指标,经过旋转经验正交函数分析(REOF)方法处理,找出时间演变过程中变化相似的区域归为一类.在此基础上,采用快速样本聚类法(K-means法)、分层聚类法(Ward法)、聚类统计检验法(CAST法)3种聚类分析方法对全国范围的温度变化区域差异进行客观分区,结果分别将全国温度变化区划分为10个地区、9个地区、13个地区,且不同区域分界线与中国地形分布有很好的一致性.研究表明:K-means法运算简单快捷,结果会不断修正到最佳为止;Ward法聚类过程清晰明了,可以选取需要划分的类别数;CAST法使样本通过显著性检验,不但有助于气候变化的客观分区,而且在划分温度区时客观考虑气候变化对分区结果的影响也有很重要意义.