简介:IPCC发布的《管理极端事件和灾害风险,推进气候变化适应》特别报告(SREX)指出,极端事件和灾害的影响很大程度上取决于社会经济系统的风险暴露程度及其脆弱性特征.这意味着,不合理的发展过程将加剧灾害风险及其损失,另一方面,采取积极的减灾和适应行动,能够减小灾害风险并促进社会、经济、环境的可持续发展.SREX报告有助于启发决策者与社会公众,为充满不确定风险的未来进行合理规划,包括关注未来因人口和社会财富增长导致的暴露度和脆弱性增加,在国家和部门层面整合适应、减灾与发展政策,利用多种政策工具加强决策的科学性和灵活性,发挥不同主体在适应治理与灾害风险管理中的作用等等.
简介:采用区域性极端低温事件客观识别技术对1960—2009年的区域性极端低温事件进行检测,并分析其空间分布和时间演变特征。结果表明:区域性极端低温事件指标中最低温度和几何中心纬度的频次分布为双峰特征,发生频次较高的纬度主要位于30°N和42°N附近,且1980年代中期以前南北两个带并存,之后则以30°N附近为主;1960—2009年事件的发生频次、强度和最大覆盖面积等呈总体减弱趋势,在1980年代后期存在显著的转折,1990年代后期变化逐渐趋于平缓,并且这种变化主要是由占总数10%的持续时间长和空间范围广的事件作用的结果。此外,对体现事件多方面影响的综合指标进行等级划分并分析其变化特征。
简介:利用1960—2009年辽宁58个测站逐日降水资料,分析了区域性暴雪气候变化特征。结果表明:辽宁区域性暴雪主要出现在每年11月下旬至翌年3月15日,2月为最多月。近50a区域性暴雪过程次数呈上升趋势,并且存在9、5a和3a的周期变化;9a的周期变化信号一直存在,但强度自20世纪60年代末开始增强,70—80年代最强;5a的周期变化信号自70年代初期开始出现,强度在70年代中期开始增强;3a的变化信号一直存在,强度在70年代中期、80年代最强。区域性暴雪过程次数和暴雪总量自东南部向西北部逐渐减少,空间分布有3个中心,分别为:沈阳—抚顺—本溪一带、鞍山附近和丹东凤城地区。辽宁区域性暴雪落区主要有4种分布,分别为中东部暴雪型、东部暴雪型、南部暴雪型和西部暴雪型。
简介:利用PV-阻塞高压指数,研究了欧亚大陆阻塞高压对低温雨雪冰冻灾害期间出现连阴降水的影响。结果显示:1978-2008年1月10日至2月2日我国南方连阴降水具有明显的地域特征,区域连阴降水持续日数有比较明显的年际变化,2008年连阴降水持续日数远远超过历史同期;合成分析的结果显示,连阴降水较强年份,500hPa位势高度场上乌拉尔山和贝加尔湖西部地区同时有阻塞高压存在,但阻塞高压所起的作用对于南方各省连阴降水所起的作用不完全一样,冬季1月10日至2月2日,乌拉尔山阻塞高压的频繁发生有利于湖北大部和江西、安徽局部连阴降水的增多,而不利于贵州北部的连阴降水发生;贝加尔湖地区阻塞高压偏多有利于湖北南部和安徽西部一些地区连阴降水的发生;鄂霍次克海阻塞高压偏多有利于贵州大部和湖北西部连阴降水的偏多。2008年1月10日至2月2日这段时间7省1市冬季的异常降水中,关键区阻塞高压所起的作用很复杂。贵州、江西地区异于常年的降水,可能与阻塞高压和其它天气系统的异常配置有关。
简介:不断变化的气候可导致前所未有的极端天气和气候事件.这些事件能否构成灾害,在很大程度上取决于脆弱性和暴露度水平.虽然无法完全消除各种灾害风险,但灾害风险管理和气候变化适应的重点是减少脆弱性和暴露度,并提高对各种潜在极端事件不利影响的恢复力,从而促进社会和经济的可持续发展.全面的灾害风险管理要求更加合理地分配对减灾、灾害管理等方面所付出的努力.过去的主流是强调灾害管理,但目前减灾成为关注焦点和挑战.这种主动积极的灾害风险管理与适应有助于避免未来的风险和灾害,而不仅仅是减少已有的风险和灾害,同时这也是灾害风险管理和气候变化适应更加紧密联系的一个背景.灾害风险管理促进气候变化适应从应对当前的影响中汲取经验,而气候变化适应帮助灾害风险管理更加有效地应对未来变化的条件.
简介:1755年(清乾隆二十年)我国东部大范围、多流域严重雨涝,其后1756、1757年黄河中下游雨涝,连续2年呈现较少见的北涝南旱降水分布格局,这是小冰期中相对温暖时段气候背景下的重大气象灾害和极端气候事件。依据历史文献记载复原多雨的天气实况和气候特征,绘制各年多雨、水灾和伴生的饥荒、虫灾、疫疾的发生地域实况图。结果表明,1755年黄河、长江中下游和淮河流域持续多雨,其中黄淮地区连续雨日超过40d。有早梅雨,长江下游的梅雨期长达43d,是18世纪最长的梅雨期,南京的年降水量达1378mm,是18世纪的最高值。1755年气温偏低,夏寒、秋霜早、冬季寒冷等特征与典型的极端多雨年1823和1954年相同,这3例极端多雨年都是太阳活动周的极小年。
简介:简要介绍了精细化天气预报和气象数据挖掘应用的现状,在对BP神经网络预测方法详细分析的基础上,研究了基于时间序列数据挖掘实现精细化温度预报的方法。该方法基于时序分析技术,建立起适合于BP神经网络的输入样本模型,通过反复学习从温度时序中建立预测模型,将其用于未来24h的精细化温度预报。同时,对BP神经网络算法和步骤做了简要介绍,针对原有的BP算法存在的不足,做了一些改进。最后,通过对预测挖掘系统的设计和在Matlab6.5仿真平台上的试验,建立了温度预报模型,以兰州市观测站数据为时间序列研究对象,对精细化温度预报进行了仿真实现。对基于时序的数据挖掘理论的应用和开发精细化温度预报方法做了有益的探索。
简介:为提高数值求解大气方程的速度,研究了预处理JFNK(Jacobian—FreeNewton—Krylov)方法及其在大气方程中的应用。这是一种非线性外循环Newton迭代与线性内循环Krylobv迭代相结合的快速算法,其优点是进行外循环Newton迭代时不要求Jacobian矩阵的形成和存储;它的有效性取决于内循环中线性系统的预处理。首先介绍了JFNK算法,然后以浅水波方程为例,描述了非线性残值的形成、预处理矩阵的构造及其在JFNK算法中的应用。试验结果表明:对内循环线性系统进行适当的预处理,能大幅度提高JFNK算法的运算速度。因而,JFNK是一种值得在大气方程中推广应用的方法。
简介:采用LAPS中尺度分析模式大气资料,对2008年7月一次西南涡暴雨过程进行天气学降水运动的中尺度诊断计算与分析。诊断计算包括:可降水量、层结不稳定能量、对流可降水量、水汽权重平均风速、水汽通量散度、云水、云冰总量及其通量散度和垂直速度与凝结函数降水率等。结果表明:"西南涡—切变线"系统的暴雨发生在暖湿气团与变性冷气团之间的中尺度风场辐合上升运动区,中尺度雨团发生在层结不稳定的暖湿气团一侧。计算的中尺度垂直运动与凝结函数降水率场,降水率为暴雨到特大暴雨。计算的水汽通量辐合降水率与凝结函数降水率不会完全重合,且水汽通量辐合既可致中尺度"雨",又可成大尺度"云",并且云水、云冰通量辐合/辐散,可解释为它们的"正"/"负"碰并增长,而碰并增长产生水凝物增量(降水率)促成大暴雨。因此,在凝结函数降水率场中产生的中、小尺度对流雨团,加上水汽与云水、云冰通量辐合及其碰并增长,并且借助层结不稳定能量释放和可能产生的强迫"次级环流"及水汽与云水、云冰输送,是"西南涡—切变线"系统造成襄樊特大暴雨的天气学成因。