地理科学进展  2018 , 37 (7): 933-945 https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2018.07.007

研究论文

京津冀地区台风危险性评估——基于Gumbel分布的分析

李倩13, 俞海洋4, 李婷4, 龙爽13, 邵威3, 王瑛123, 许映军123*

1. 环境演变与自然灾害教育部重点实验室,北京 100875
2. 地表过程与资源生态国家重点实验室,北京 100875
3. 北京师范大学地理科学学部,北京 100875
4. 河北省气象灾害防御中心,石家庄 050021

Hazard assessment of typhoons affecting the Beijing-Tianjin-Hebei region based on Gumbel distribution

LI Qian13, YU Haiyang4, LI Ting4, LONG Shuang13, SHAO Wei3, WANG Ying123, XU Yingjun123*

1. Key Laboratory of Environment Change and Natural Disaster, Ministry of Education, Beijing Normal University, Beijing 100875, China
2. State Key Laboratory of Earth Surface Processes and Resources Ecology, Beijing Normal University, Beijing 100875, China
3. Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China
4. Hebei Meteorological Disaster Prevention Center, Shijiazhuang 050021, China

通讯作者:  通讯作者:许映军(1977-),男,江苏南通人,副教授,博士,主要从事海岸带灾害与资源研究,E-mail: xyj@bnu.edu.cn

收稿日期: 2017-09-4

修回日期:  2018-02-10

网络出版日期:  2018-07-28

版权声明:  2018 地理科学进展 《地理科学进展》杂志 版权所有

基金资助:  国家重点研发计划支持项目(2017YFC1502505,2017YFA0604903)河北省气象与生态环境重点实验室开放基金项目(Z201603H)

作者简介:

作者简介:李倩(1992-),女,河北保定人,博士研究生,主要从事海岸带灾害与资源研究,E-mail: liqian@mail.bnu.edu.cn

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摘要

台风引发的连续暴雨是京津冀地区主要的气象灾害之一,开展台风危险性评估,旨在识别台风灾害高危险区,为京津冀地区台风灾害防灾减灾能力提升和风险管理提供参考。根据1974-2015年间影响京津冀地区的台风资料,选取该地区148个国家气象站点的气象数据,包括最大日降水量、累积降水量及最大风速3个指标。借助Gumbel分布,求出各气象站点5 a、10 a、30 a及50 a一遇水平下的气象指标数值,利用ArcGIS空间插值表征其空间分布,据此评估京津冀地区台风危险性。结果表明,50 a一遇下台风灾害最大日降水最大值为190.62 mm,累积降水量最大值为253.04 mm,最大风速最大值为16.81 m/s。其中北京东南部、天津北部、河北省东南沿海地区和太行山一带的石家庄、邢台、邯郸等地区为高危险区。

关键词: 台风 ; 危险性评估 ; 致灾因子 ; 京津冀

Abstract

Continuous rainstorm caused by typhoons is one of the major meteorological disasters in the Beijing-Tianjin-Hebei region. This study focused on the hazard assessment of typhoons, identified the high hazard areas,and provided references for the disaster prevention and mitigation capabilities of typhoons in the Beijing-Tianjin-Hebei region. Based on the typhoons that affected the Beijing-Tianjin-Hebei region from 1974 to 2015, spatial variations of precipitation and wind speed are examined using 42 years of data from 148 meteorological stations, and the spatial distribution patterns are depicted by ArcGIS. Gumbel distribution is used to calculate the values of meteorological parameters at the stations under different return periods (RP 5 a, 10 a, 30 a, 50 a). The results show that the maximum daily precipitation is 190.62 mm, the maximum cumulative precipitation is 253.04 mm, and the maximum wind speed is 16.81 m/s (RP=50 a). Southeastern Beijing, northern Tianjin, southeastern coast of Hebei Province, and the Taihang Mountains are the high hazard areas.

Keywords: typhoon ; hazard assessment ; hazard ; Beijing-Tianjin-Hebei region

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李倩, 俞海洋, 李婷, 龙爽, 邵威, 王瑛, 许映军. 京津冀地区台风危险性评估——基于Gumbel分布的分析[J]. 地理科学进展, 2018, 37(7): 933-945 https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2018.07.007

LI Qian, YU Haiyang, LI Ting, LONG Shuang, SHAO Wei, WANG Ying, XU Yingjun. Hazard assessment of typhoons affecting the Beijing-Tianjin-Hebei region based on Gumbel distribution[J]. Progress in Geography, 2018, 37(7): 933-945 https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2018.07.007

1 引言

台风泛指热带气旋,包括热带低压、热带风暴、强热带风暴、台风及强台风。台风灾害会造成人员伤亡、房屋倒塌、农作物减产及道路毁坏等损失(陈佩燕等, 2009)。中国是受台风严重影响的国家之一,每年6-10月是台风灾害的高发期。根据中央气象台台风网的资料,1997-2016年间中国共发生台风540次,平均每年27次。台风灾害造成的经济损失巨大,其中广东、福建及浙江等东南沿海地区遭受的影响和损失最为严重,社会财产和人民安全一直受到重大威胁(陈文方等, 2011; 殷洁等, 2013)。

台风对中国内陆地区的直接影响较小,但其间接影响却十分广泛且严重(丛春华等, 2011, 2012)。当台风外围环流或倒槽遇上急流、西风槽、冷空气等西风带系统时,往往会产生远距离暴雨(程正泉等, 2005),此类暴雨能影响中国大陆的27个省(直辖市、自治区),发生高频区为环渤海地区和川陕地区(丛春华等, 2012),由此产生的降水往往比台风本身环流的降水大得多。天气气候分析指出,在浙闽登陆的台风往往会给华北以至东北地区带来100 mm以上的特大暴雨(李江南等, 2003)。1996年8月3-5日,9608号台风“Herb”从福建省登陆,由于其减弱成低压并与副热带高压作用,同时低纬度地区暖湿空气与近地冷空气作用,导致河北、山西等地出现了“63.8”以来的最强暴雨(江吉喜等, 1997; 任振球, 1997; 孙建华等, 2006),其中8月4日河北井陉气象站日降水量高达413.30 mm,平山、元氏、石家庄及赞皇等气象站日降水量均超过了300mm。2012年北京“7.21”暴雨也是台风远距离作用的结果(徐洪雄等, 2014),1208号台风“Vicente”从广东省登陆,虽然在空间上并没有直接影响到北方地区,但台风涡旋的持续水汽输送造成了远距离异常暴雨的发生。此外,在青藏高原东北侧的陕西等地,多数极端暴雨也是由台风引起(丛春华等, 2011),如“77.7”延河大暴雨和“02.6”特大暴雨等。国内学者围绕台风带来的水汽输送过程和天气系统变化展开了研究(井喜等, 2005; 武麦凤等, 2013),指出台风水汽输送过程会造成内陆地区的暴雨灾害,并引发次生灾害(高建华等, 1999)。这种台风引发的远距离暴雨灾害,具有突发性强、降水量大、降水时段集中及影响范围广的特点(单磊等, 2014),在实际预报中难度大,容易引发严重的生命财产损失。

京津冀地区是中国的政治、经济、文化及国际交流中心。京津冀协同发展战略的提出,雄安新区的设立及2022年京张冬奥会的举办,将为地区发展带来新的机遇与挑战。由此必然要求在新形势下谋求可持续发展的同时,必须稳步提升防灾减灾能力。2016年12月,中共中央、国务院发布的《国家综合防灾减灾规划(2016-2020年)》中指出,“十三五”期间主要防灾减灾任务包括:健全防灾减灾救灾体制机制,加强灾害监测预报预警与风险防范能力建设等。京津冀地区气象灾害的相关研究众多,但尚没有对该地区进行台风危险性评估区划的研究。只有全面掌握该地区台风灾害危险性的分布特征,才能更有针对性地制定预警方案和形成应急响应及防灾减灾机制。

2 数据来源与处理方法

2.1 研究区概况

2.1.1 自然经济概况

京津冀地区位于东经113°04′至119°53′,北纬36°01′~42°37′。属于温带半湿润半干旱大陆性季风气候,具有四季分明、雨量集中、日照充足及干湿期明显等特点。地势西北高、东南低,从西北向东南呈半环状逐级下降。京津冀地区作为中国经济的第三增长极,是中国的政治文化中心和北方经济中心。2016年京津冀地区GDP合计74612.60亿元,占全国的10%。2017年4月设立的雄安新区,作为疏解北京非首都功能的集中承载地,和推动高质量发展的全国样板,对区域协同防灾、减灾能力提出了新的要求。

2.1.2 台风灾害概况

相比福建、广东及浙江等东南沿海地区,京津冀地区并非台风主要登陆区,但也受到台风的直接或间接影响(丛春华等, 2011, 2012)。自建国以来,共有7次台风路径进入京津冀地区。1974-2015年间京津冀地区共受到73次台风的直接或间接影响(图1),平均每年发生台风约1.7次,发生月份主要集中在每年的7-9月,其中8月份发生台风影响频次最多,为35次。

图1   影响京津冀地区的台风路径分布(1974-2015)

Fig.1   Path distribution of typhoons in the Beijing-Tianjin-Hebei region (1974-2015)

部分学者针对京津冀地区台风类暴雨及典型台风灾害的天气过程展开了研究,指出台风过程充沛的水汽输送(张国华等, 2008),使低纬度地区高温高湿的水汽向华北输送,并与近地面弱冷空气相互作用,间接导致了京津冀地区的暴雨灾害,典型的台风远距离降水过程有0509号“Matsa”(景华等, 2005)和9608号“Herb”(江吉喜等, 1997; 孙建华等, 2006)以及1208号“Vicente”(徐洪雄等, 2014)等。北京受台风影响多会发生大雨以上天气过程,持续时间以2d为最多,最长可达5d(丁德平等, 2009)。华北中部和东部夏季降水量与登陆中国台风频数存在显著的正相关(建军等, 2006),副热带高压、西风槽、湿位涡、环流及地形等因素的影响(景华等, 2005; 何丽华等, 2007; 史得道等, 2016),是台风造成京津冀地区暴雨的原因。

京津冀地区台风灾害频次虽然很少,但灾害损失仍不容忽视。如2012年10号台风“Damrey”,造成河北省受灾人口23万人,损毁房屋1.60万间,淹没农田53.90 km2,水产养殖受灾面积100.40 km2,损毁船只152艘,损毁码头2座,损毁防波堤4.15 km,直接经济损失20.44亿元;天津市水产养殖受灾面积1.73 km,损毁海堤、护岸0.80 km,直接经济损失415万元。

2.2 数据来源

台风数据来源于中国气象局上海台风研究所的CMA最佳路径数据集(Ying et al, 2014)及中央气象台台风网,包括1949-2015年西北太平洋海域热带气旋每6h的中心强度、中心经纬度、中心气压及最大风速等。考虑到气象数据的完整性,选取1974-2015年的台风数据,主要包括台风中心位置和观测时间数据。

风和雨是台风灾害的直接致灾因子(陈文方等, 2012)。本文选取京津冀地区148个国家气象站(图2)的日降水量和最大风速。考虑到数据的完整性,确定时间序列为1974-2015年,数据来源为河北省气象局和中国气象数据网(http://data.cma.cn/)。

图2   国家气象站分布

Fig.2   Distribution of national level meteorological stations

京津冀地区的边界数据来源于河北省气象灾害防御中心和中国科学院资源环境科学数据中心。数字高程数据“SRTMDEMUTM 90M”来源于中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台(http://www.gscloud.cn),空间分辨率为90 m。台风灾害灾情数据来源于《中国气象灾害大典》《河北省志·第10卷自然灾害志》《台风年鉴》《热带气旋年鉴》及河北省气象灾害防御中心提供的灾情资料。

2.3 数据筛选

国内外部分学者在界定影响某地区的台风时,会根据研究区的大小和形状,通过划定缓冲圆的方法确定其影响范围,或者参考台风风圈半径及台风距离气象站点的距离筛选台风。台风外围影响范围从几百千米到上千千米不等,台风前飑线距台风中心的最远距离约500 km(埃尔斯本里等, 1994),如美国学者使用距离飓风中心半径500 km的固定圆来定义台风降水(任福民等, 2001);Kunkel等(2010)认为,台风路径距离研究区经度或纬度在5°范围内(约500 km),则认为降水与台风系统有关;Zhu等(2013)以登陆或500 km范围内为界定,分析了德克萨斯州台风降水变化;Malmstadt等(2010)选取100 km的半径界定台风影响,评估佛罗里达州强飓风的大风灾害风险;Lin等(2010)划定半径200 km的缓冲区,评估纽约飓风风暴潮风险。陈文方等(2011)以台风七级风风圈的平均半径353.38 km作为影响半径,评估长三角地区台风风险;韩晖(2005)定义台风中心与任一地面站点的地理距离小于800 km,且该站点当日产生降水,作为界定台风暴雨影响范围。

据此,考虑到京津冀地区直接过境台风次数较少,且台风远距离风雨影响严重,因而在界定影响京津冀地区的台风时,既包括直接过境台风,也包括未登陆京津冀境内但产生风雨影响的台风。界定影响台风的方法参考方伟华等(2011)对中国台风灾害风险评估方法,在台风中心经纬度5°范围内(纬度距离约556.60 km,经度距离约438.40 km),如果京津冀地区存在对应的气象站点记录,则认为此次台风过程对京津冀地区产生影响。此外,台风影响筛选还参考了《中国气象灾害大典》《河北省志·第10卷自然灾害志》《台风年鉴》《热带气旋年鉴》。同时考虑水汽输送、副热带高压及台风倒槽(赵宇等, 2008)等间接引发台风远距离暴雨或大风的情况,通过核查台风登陆期间或之后的1~3日内(王新敏等, 2002),京津冀地区气象站点是否存在明显的降水,筛选和整理了1974-2015年间影响京津冀地区的台风数据集。

台风影响时间是指台风过程从影响开始至结束的时间,在此期间气象站点的降水和风速均受 到台风过程的影响(方伟华等, 2011)。最大日降水量和累积降水量受影响时间的限制,分别为台风影响过程中的日降水量最大值和日降水累积值。由于冀北高原的张家口地区为河北省大风灾害严重区(孙霞等, 2016),内陆风影响较大(俞海洋等, 2017),对台风大风评估存在干扰。所以在最大风速数据处理时,相应气象站点的最大风速数据需要进行风向筛选,以更好地区分台风引发的大风灾害影响。

风向筛选时,主要考虑以下两方面:一是台风大风主要发生在中国东南沿海地区,台风大风的频数由沿海向内陆迅速减少,强度逐渐减弱(杨玉华等, 2004);二是台风影响多从沿海及河北南部地区开始,影响强度向内陆逐渐减弱。因而根据原始风速分布规律,确定风向筛选方法为:一是对所有站点数据保留风向“45°~225°”的风速数据;二是对张家口市所有台风影响站点保留风向“90°~180°”的风速数据,其他市全部站点保留风向“45°~225°”的数据。就台风大风原始数据和上述两个风向筛选的结果进行比较,第二种风向筛选方法得出的台风大风空间分布(图3),基本可以排除河北省西北部地区内陆风的干扰。

图3   京津冀地区台风大风风向筛选

Fig.3   Wind direction selection of typhoon-induced strong wind in the Beijing-Tianjin-Hebei region

3 台风危险性评估方法

“区域灾害系统论”观点认为灾害是由孕灾环境、致灾因子以及承灾体综合作用的产物,并提出灾害系统模式。灾害风险评估是对灾害系统进行风险评估,即综合孕灾环境稳定性、致灾因子强度、承灾体脆弱性进行评估(史培军, 1991; 王静爱等, 2003)。灾害危险性用于衡量致灾因子强度,旨在识别灾害高危险区,为防灾减灾和风险防范提供参考。本文围绕台风灾害致灾因子展开台风危险性评估。

极端天气更容易导致严重灾害事件。极值理论是模拟极端事件分布的模型,在气象水文领域得到广泛应用,是基于历史样本分布情况模拟未来极端事件发生的可能性。常用的极值分布理论有经典极值分布模型、广义极值分布模型、广义帕累托分布模型等,其中经典极值分布模型包括极值Ⅰ型(Gumbel分布型)、Ⅱ型(柯西分布型)和Ⅲ型(Weibull分布型)。本文采用经典极值理论中的Gumbel分布函数,研究台风灾害引起的降水和大风极值分布(方伟华等, 2011; 李颖等, 2013)。Gumbel分布函数表达式如下:

Fx=PX<x=exp-exp-x,-<x<(1)

经典极值分布模型中参数估计方法很多,采用经典矩法(方伟华等, 2011)进行参数估计,假设有N个极值样本,按照从小到大排列:

x1x2xMxN,M=1,2,,N(2)

则Gumbel分布函数可改写为式(3),式中αu为待估计参数,经典矩法估算参数表达式如下:

Fx=exp{-exp[-α(x-u)]}(3)

式中:σM为极大值样本标准差;μM为极大值样本期望值;c为欧拉常数,取值0.5772。

超越某个极限发生的可能性为超越概率(Exceeding Probability,EP),假设X为连续型随机变量,对于任意实数x,小于的累积概率用F(X)表示。“百年一遇”是超越概率的具体体现形式,其中“百年”表征重现期(Return period,RP),表达式如下:

EP=1-FX=1-PX<x=1--xfxdx(5)

RP=1EP=11-F(X)(6)

N年一遇重现期分位数ZN为:

ZN=u-ln-ln1-1RPα(7)

以京津冀地区148个国家气象站数据为基础,采用年极值抽样方法,即对每年抽取一个极大值,构建1974-2015年间受台风影响的最大日降水量、累积降水量及最大风速数据集。借助Gumbel分布函数,计算5 a、10 a、30 a及50 a一遇水平下,台风灾害对应的最大日降水量、累积降水量及最大风速,通过ArcGIS空间插值方法得到京津冀台风危险性空间分布(图4)。

图4   京津冀地区台风灾害危险性评估技术路线

Fig.4   Technical framework of typhoon hazard assessment in the Beijing-Tianjin-Hebei region

台风灾害危险性主要是对最大日降水量、累积降水量及最大风速进行评估。一次台风过程,上述3个指标分别表征不同气象要素的空间分布情况,而台风灾害危险性是上述指标共同作用的结果。熵权系数法是根据指标信息载量的大小确定权重的客观赋权方法(王靖等, 2001),运用熵权系数法评估台风过程各指标所占权重,能客观地评估京津冀地区台风灾害危险性。

以台风灾害最大日降水、累积降水量及最大风速50a一遇为例,计算最大日降水量、累积降水量及最大风速表征的台风危险性。为消除不同指标量纲不一致的影响,对不同气象指标的进行标准化处理,借助熵权系数法求出权重,公式如下:

Xij=xijmaxxj(8)

fij=Xiji=1nXij(9)

ei=-ki=1nfijlnfijk=1lnn,fij=0,fijlnfij=0(10)

wi=1-eii=1m(1-ei)(11)

H=Wpre×hpre+Wcum_pre×hcum_pre+Ww ind×hw ind(12)

式中:Xij为气象指标j中第i个数据标准化值;xij为气象指标j中第i个数据;fij为样本j中第i个数据的比重;ei为样本j中第i个数据的信息熵;wi为指标权重;n为站点数;m为气象指标数;H为京津冀地区台风灾害危险性;WpreWcum_preWwind分别为最大日降水量、累积降水量及最大风速所占比重;hprehcum_prehwind分别为最大日降水量、累积降水量及最大风速的标准化值。

4 台风危险性评估结果

4.1 降水时空分布特征

台风暴雨是台风灾害最重要的致灾因子,台风过程最大日降水量和累积降水量能反映台风引起的暴雨强度(Goldenberg et al, 2001),表征台风灾害发生时降水的空间分布情况。1974-2015年间台风降水数据显示(图5),1978、1979、1984、1994、1996及2005年台风影响期间站点单日降水量为特大暴雨年,出现大暴雨年份15年,暴雨年份14年。

图5   台风影响下最大日降水量趋势图(1974-2015)

Fig.5   Trend of maximum daily precipitation under typhoon influences (1974-2015)

根据台风降水危险性评估结果,将京津冀地区台风危险性划分为6个等级。其中,台风灾害引起的降水高危险区主要分布在京津冀地区中东部和西南部的太行山沿线地区(图6)。其中,中东部地区以北京西南部、天津北部、唐山、秦皇岛及廊坊北部为主;太行山沿线以河北省西南部的石家庄、邢台及邯郸为主要降水区域。50 a一遇台风灾害日最大降水量最高达到190.62 mm。京津冀地区台风引发的连续暴雨高危险区分布在石家庄中西部、唐山、秦皇岛、廊坊北部、天津北部及北京东南部地区(图7),与最大日降水量高危险区分布基本一致。其中,50a一遇台风灾害累积降水量最高达到253.04 mm。

图6   京津冀地区不同重现期台风灾害最大日降水量分布

Fig.6   Distribution of maximum daily precipitation caused by typhoon disasters in the Beijing-Tianjin-Hebei region with different return periods

图7   京津冀地区不同重现期台风灾害累积降水量分布

Fig.7   Distribution of accumulated precipitation caused by typhoon disasters in the Beijing-Tianjin-Hebei region with different return periods

将京津冀地区高程与最大日降水量、累积降水量等值线叠加(图8),可知太行山一带的石家庄、邢台及邯郸等高海拔地区,复杂地形造成的迎风坡、喇叭口等效应,使其成为暴雨和大暴雨的多发区(闫冠华, 2013)。由于地形的抬升和阻挡,能显著增加台风降水(程正泉等, 2005)。例如9608号“Herb”台风,造成河北和山西等地出现大范围暴雨,其中河北省石家庄、邢台等地发生特大暴雨(徐国强等, 1999),两市迎风坡降水均在400 mm以上。其次,唐山和秦皇岛等东部沿海地区,由于水汽输送充

图8   京津冀地区海拔高程和台风灾害降水分布(a. 最大日降水量;b. 累积降水量)

Fig.8   Spatial distribution of elevation and precipitation in the Beijing-Tianjin-Hebei region (a. maximum daily precipitation; b. cumulative precipitation)

足,距海较近,台风扰动更加明显,台风引起的降水也显著增多。

4.2 风速空间分布特征

相比中国东南沿海地区,京津冀地区台风灾害对最大风速的影响较小。50a一遇台风灾害的最大风速最高达到16.81 m/s,约为7级风。风速较大地区分布于东南部地区,其中天津、秦皇岛、唐山、沧州、衡水、邢台及邯郸等市的风速较大(图9)。

图9   京津冀地区不同重现期台风灾害最大风速分布

Fig.9   Maximum wind speed caused by typhoon disasters of different return periods in the Beijing-Tianjin-Hebei region

4.3 典型台风案例分析

以8408号“Freda”和9608号“Herb”台风作为典型案例进行分析。8408号“Freda”台风为路径到达京津冀地区的7次台风中,过境范围最大、过境距离最长的一次台风灾害。9608号“Herb”台风成为损失严重的台风之一。

8408号“Freda”台风(图10)是1984年8月8日从福建省登陆,途径江西、湖北、河南、山东等地,于8月10日进入河北和天津境内。此次台风灾害主要影响北京、天津、唐山和秦皇岛等地区。降水高危险区主要集中在台风路径两侧,影响强度向外逐渐减弱。

图10   8408号台风累积降水量

Fig.10   Accumulated precipitation of No. 8408 typhoon

9608号“Herb”台风(图11a)是1996年8月1日从福建省登陆,途经江西和湖北等地。8月3-5日受其影响河北省发生了“96.8”暴雨灾害。通过分析8月3-5日累积降水量的分布情况(图11b),石家庄、邢台及邯郸等地区发生了特大暴雨,暴雨中心位于石家庄市的西部地区,北京、廊坊保定部分地区也发生暴雨。此次台风造成了京津冀地区远距离降水,形成暴雨灾害。

图11   9608号台风路径(a)和累积降水量分布(b)

Fig.11   Path (a) and accumulated precipitation distribution (b) of No. 9608 typhoon

4.4 台风灾害危险性

利用熵权系数法求出最大日降水、累积降水量及最大风速50 a一遇情况下的台风灾害危险性,最大日降水量、累积降水量及最大风速3个指标的权重分别为46.86%、42.44%及10.70%。借助ArcGIS空间插值,以自然断点划分为5个危险性等级,即:极高、高、中、低及极低。京津冀地区台风灾害高危险区主要分布于北京东南部、天津北部、唐山、秦皇岛、石家庄及邯郸等地区(图12),与降水高危险区分布基本一致。

图12   京津冀50 a一遇台风危险性

Fig.12   Typhoon hazard in the Beijing-Tianjin-Hebei region (50 a)

5 结论与讨论

本文利用京津冀地区148个国家气象站的气象数据,以及1974-2015年间影响京津冀地区的台风数据,评估京津冀地区台风灾害危险性,主要结论有:

(1) 台风对京津冀地区的影响多为间接影响,表现为大范围、高强度的远距离连续降水,但引发的台风大风并不明显。区内存在2个台风灾害的高危险区:一是太行山沿线的石家庄、及邯郸等地区;二是中东部的北京东南部、天津北部及河北省沿海的唐山和秦皇岛等地区,台风引发的暴雨天气多数集中出现在上述两类地区。

(2) 台风灾害5 a、10 a、30 a、50 a一遇的最大日降水最大值分别为68.31 mm、106.52 mm、164.26 mm、190.62 mm,累积降水量最大值依次为82.42 mm、134.07 mm、215.75 mm、253.04 mm,最大风速最高依次为9.90 m/s、12.06 m/s、15.32 m/s、16.81 m/s。

参考以往的研究,本文在选取影响京津冀地区的台风时,以直接过境和虽未登陆境内但产生风雨影响的台风作为影响京津冀的台风数据基础,分析不同重现期的台风降水和台风风速空间分布。考虑到京津冀地区直接过境的台风数据不足,且台风远距离风雨灾害影响严重。因此,未来对京津冀地区台风远距离风雨实际影响的不确定性有待进一步研究。

台风灾害对京津冀地区的降水影响较明显,同时也会引发沿海风暴潮及洪水等次生灾害。灾前准确预报对于实施精准救灾十分重要,直接影响灾害发生时的应急处理工作,例如人口转移、水库调蓄及物资协调等。了解台风灾害的高危险区,有针对性地制定不同致灾因子强度下的应急预案,着重针对台风灾害高危险区开展重点防范,可以更加有效地进行台风灾害防御。

在京津冀协同发展背景下,提升防灾减灾任务刻不容缓。北京及天津部分地区位于台风灾害高危险区。此外,2016年《河北省新型城镇化与城乡统筹示范区建设规划(2016-2020年)》中提到,石家庄和唐山两大城市作为建设规划的两翼,也是台风灾害高危险区。针对高危险区,不仅要加强台风灾害管理,更要注重台风灾害的预防和治理,例如在基础设施建设时充分考虑灾害强度,衡量承灾体的设计标准,才能进一步提升京津冀地区应对台风灾害的综合能力。此外,雄安新区周边地区亦存在台风暴雨危险区,因而新区规划建设应考虑周边台风暴雨危险因素,防范由暴雨引发的洪涝等其他灾害。现有的台风灾害灾情数据尚不全面,涉及人员伤亡、粮食减产、房屋倒塌、交通毁坏及畜牧养殖业等灾情统计有待进一步加强,以为后续台风灾害防治及研究工作提供数据支持。

The authors have declared that no competing interests exist.


参考文献

[1] 埃尔斯本里, 弗兰克, 霍兰, . 1994. 热带气旋全球观[M]. 陈联寿, 董克勤, 金汉良, 等译. 北京: 气象出版社.

[本文引用: 1]     

[Elsberry R L, Frank W M, Holland G J, et al.1994. Global view of tropical cyclones[M]. Chen L S, Dong K Q, Jin H L, et al. Trans. Beijing, China: China Meteorological Press.]

[本文引用: 1]     

[2] 陈佩燕, 杨玉华, 雷小途, . 2009.

我国台风灾害成因分析及灾情预估

[J]. 自然灾害学报, 18(1): 64-73.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-4574.2009.01.010      URL      [本文引用: 1]      摘要

利用1980-2004年的台风基本资料,对我国台风(包括热带气旋、热带风暴、强热带风暴、台风、强台风和超强台风)灾害的成因进行了初步分析,结果表明:台风引起的大风和降水以及登陆台风的强度和登陆点位置等都是我国台风致灾的重要因素。综合表征台风灾情的ATDI指数和台风造成的直接经济损失与台风大风、降水、登陆台风强度及移速关系密切,而房屋倒损则主要与台风引起的大风有关,农田受淹则主要取决于台风降水。在此基础上,建立了综合表征台风灾情的ATDI指数以及因台风而倒损的房屋数、受淹的农田面积和造成的直接经济损失等的预估模型。对历史样本拟合和对2005年6个台风的独立样本回报表明:模型具有较好的预估能力,对台风灾害各等级的拟合和预估误差不大于1个等级的样本约占总样本数的83%~96%(完全准确的样本在50%以上)。

[Chen P Y, Yang Y H, Lei X T, et al.2009.

Cause analysis and preliminary hazard estimate of typhoon disaster in China

[J]. Journal of Natural Disasters, 18(1): 64-73.]

https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-4574.2009.01.010      URL      [本文引用: 1]      摘要

利用1980-2004年的台风基本资料,对我国台风(包括热带气旋、热带风暴、强热带风暴、台风、强台风和超强台风)灾害的成因进行了初步分析,结果表明:台风引起的大风和降水以及登陆台风的强度和登陆点位置等都是我国台风致灾的重要因素。综合表征台风灾情的ATDI指数和台风造成的直接经济损失与台风大风、降水、登陆台风强度及移速关系密切,而房屋倒损则主要与台风引起的大风有关,农田受淹则主要取决于台风降水。在此基础上,建立了综合表征台风灾情的ATDI指数以及因台风而倒损的房屋数、受淹的农田面积和造成的直接经济损失等的预估模型。对历史样本拟合和对2005年6个台风的独立样本回报表明:模型具有较好的预估能力,对台风灾害各等级的拟合和预估误差不大于1个等级的样本约占总样本数的83%~96%(完全准确的样本在50%以上)。
[3] 陈文方, 方建, 徐伟, . 2012.

长三角地区台风危险性定量分析

[J]. 自然灾害学报, 21(1): 1-8.

URL      [本文引用: 1]      摘要

台风灾害是影响我国最主要的自然灾害之一。由于地处西北太平洋西侧,长三角地区每年都会受到台风的侵袭。根据中国气象局公布的1949-2010年西北太平洋台风最佳路径数据,首先提取了影响长三角16个城市的台风最大风速数据,分别从台风影响频次、强度和最大风速极值分布的角度定量地分析了各个城市的台风灾害危险性,并通过对比分析得出了台风灾害危险性在长三角地区的分布状况。结果显示,台风影响频次和强度都呈现从东南向西北递减的趋势,综合台风影响频次、强度和极端台风重现水平,这16个城市可以划分为3个危险等级:"高危险"城市,包括台州、绍兴、宁波和舟山;"中危险"城市,包括杭州、上海、嘉兴、湖州、无锡和苏州;"低危险"城市,包括南通、常州、镇江、南京、泰州和扬州。致灾因子危险性定量评估是灾害风险评估中重要的一环,研究结果可供制定长三角地区台风灾害防灾规划参考。

[Chen W F, Fang J, Xu W, et al.2012.

Quantitative analysis of typhoon hazard in the Yangtze River Delta region

[J]. Journal of Natural Disasters, 21(1): 1-8.]

URL      [本文引用: 1]      摘要

台风灾害是影响我国最主要的自然灾害之一。由于地处西北太平洋西侧,长三角地区每年都会受到台风的侵袭。根据中国气象局公布的1949-2010年西北太平洋台风最佳路径数据,首先提取了影响长三角16个城市的台风最大风速数据,分别从台风影响频次、强度和最大风速极值分布的角度定量地分析了各个城市的台风灾害危险性,并通过对比分析得出了台风灾害危险性在长三角地区的分布状况。结果显示,台风影响频次和强度都呈现从东南向西北递减的趋势,综合台风影响频次、强度和极端台风重现水平,这16个城市可以划分为3个危险等级:"高危险"城市,包括台州、绍兴、宁波和舟山;"中危险"城市,包括杭州、上海、嘉兴、湖州、无锡和苏州;"低危险"城市,包括南通、常州、镇江、南京、泰州和扬州。致灾因子危险性定量评估是灾害风险评估中重要的一环,研究结果可供制定长三角地区台风灾害防灾规划参考。
[4] 陈文方, 徐伟, 史培军. 2011.

长三角地区台风灾害风险评估

[J]. 自然灾害学报, 20(4): 77-83.

[本文引用: 2]     

[Chen W F, Xu W, Shi P J.2011.

Risk assessment of typhoon disaster at county level in the Yangtze River Delta of China

[J]. Journal of Natural Disasters, 20(4): 77-83.]

[本文引用: 2]     

[5] 程正泉, 陈联寿, 徐祥德, . 2005.

近10年中国台风暴雨研究进展

[J]. 气象, 31(12): 3-9.

[本文引用: 2]      摘要

登陆台风造成的灾害往往由暴雨引起,因此在台风研究领域中,台风暴雨一直是最受重视的研究课题之一.近10年来,随着我国一系列台风外场科学试验加密观测数据的获得、天气监测网的逐步完善、大气模式的改进以及电子计算机的飞速发展,台风与中纬度系统的相互作用、台风与地形下垫面相互作用、台风中小尺度及其动力学等方面均得到深入研究.概述了近10年该领域取得的研究进展,并对目前存在的问题进行讨论.

[Cheng Z Q, Chen L S, Xu X D, et al.2005.

Research progression typhoon heavy rainfall in China for last ten years

[J]. Meteorological Monthly, 31(12): 3-9.]

[本文引用: 2]      摘要

登陆台风造成的灾害往往由暴雨引起,因此在台风研究领域中,台风暴雨一直是最受重视的研究课题之一.近10年来,随着我国一系列台风外场科学试验加密观测数据的获得、天气监测网的逐步完善、大气模式的改进以及电子计算机的飞速发展,台风与中纬度系统的相互作用、台风与地形下垫面相互作用、台风中小尺度及其动力学等方面均得到深入研究.概述了近10年该领域取得的研究进展,并对目前存在的问题进行讨论.
[6] 丛春华, 陈联寿, 雷小途, . 2011.

台风远距离暴雨的研究进展

[J]. 热带气象学报, 27(2): 264-270.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-4965.2011.02.016      URL      [本文引用: 5]      摘要

台风是最强的暴雨天气系统,针对台风暴雨的研究由来已久,并把台 风暴雨分为台风环流本身的暴雨和台风远距离暴雨.近几十年来,有关台风远距离暴雨的研究有了一些新的进展和成果.2007年的第十四届全国热带气旋研讨会 上还给出了最新的台风远距离暴雨定义.谨从此定义出发,简要总结国内外在台风远距离暴雨方面的研究成果,并在分析归纳的基础上提出存在的问题和可能的研究 方向.

[Cong C H, Chen L S, Lei X T, et al.2011.

An overview on the study of tropical cyclone remote rainfall

[J]. Journal of Tropical Meteorology, 27(2): 264-270.]

https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-4965.2011.02.016      URL      [本文引用: 5]      摘要

台风是最强的暴雨天气系统,针对台风暴雨的研究由来已久,并把台 风暴雨分为台风环流本身的暴雨和台风远距离暴雨.近几十年来,有关台风远距离暴雨的研究有了一些新的进展和成果.2007年的第十四届全国热带气旋研讨会 上还给出了最新的台风远距离暴雨定义.谨从此定义出发,简要总结国内外在台风远距离暴雨方面的研究成果,并在分析归纳的基础上提出存在的问题和可能的研究 方向.
[7] 丛春华, 陈联寿, 雷小途, . 2012.

热带气旋远距离暴雨的研究

[J]. 气象学报, 70(4): 717-727.

[本文引用: 3]     

[Cong C H, Chen L S, Lei X T, et al.2012.

A study on the mechanism of the tropical cyclone remote precipitation

[J]. Acta Meteorologica Sinica, 70(4): 717-727.]

[本文引用: 3]     

[8] 丁德平, 李英. 2009.

北京地区的台风降水特征研究

[J]. 气象学报, 67(5): 864-874.

https://doi.org/10.3321/j.issn:0577-6619.2009.05.017      URL      [本文引用: 1]      摘要

采用上海台风研究所1949-2006年台风降水和台风年鉴资 料、中国FY-2卫星和日本气象厅TBB资料以及NCEP再分析资料,首先分析58年台风影响北京降水的气候特征,然后对8407号台风Freda和 0509号台风Matsa影响下北京两次强度差异显著的降水过程进行对比研究.结果表明:(1)台风影响北京降水年均0.33次,出现在6-9月.降水过 程多为大雨以上天气过程,持续时间一般2 d,最长可达5 d.(2)影响台风的活动范围大致为(20°-50°N,109°-128°E).路径主要包括西北行和转向东北行两类,并以前者居多.北京发生暴雨时, 台风中心主要出现在江西-安徽-带、黄海或北京附近.(3)Freda对北京的影响发生在台风与西风槽相互作用过程中,而Matsa的影响表现为台风低压 环流直接控制北京.两个台风均受冷空气影响而变性,具有明显的非对称结构,两次过程中北京位于台风不同的对流运动发展区域是造成降水强度差异的原因之一. (4)两次台风过程中北京均具有较好的水汽条件和对流不稳定层结,但动力抬升条件差异明显.Freda影响下北京具有较强的水平风垂直切变,偏南暖湿气流 上升运动深厚.而Matsa影响下北京盛行偏北气流,中低层下沉运动显著,水汽抬升受到抑制.另外,北京西北高东南低的地形也是其台风降水产生差异的原因 之一.在台风东侧,地形作为偏南气流的迎风坡可加强上升运动,而在台风西侧则作为偏北气流的背风坡增强下沉运动.

[Ding D P, Li Y.2009.

A study on rainfall features of Beijing associated with typhoons

[J]. Acta Meteorologica Sinica, 67(5): 864-874.]

https://doi.org/10.3321/j.issn:0577-6619.2009.05.017      URL      [本文引用: 1]      摘要

采用上海台风研究所1949-2006年台风降水和台风年鉴资 料、中国FY-2卫星和日本气象厅TBB资料以及NCEP再分析资料,首先分析58年台风影响北京降水的气候特征,然后对8407号台风Freda和 0509号台风Matsa影响下北京两次强度差异显著的降水过程进行对比研究.结果表明:(1)台风影响北京降水年均0.33次,出现在6-9月.降水过 程多为大雨以上天气过程,持续时间一般2 d,最长可达5 d.(2)影响台风的活动范围大致为(20°-50°N,109°-128°E).路径主要包括西北行和转向东北行两类,并以前者居多.北京发生暴雨时, 台风中心主要出现在江西-安徽-带、黄海或北京附近.(3)Freda对北京的影响发生在台风与西风槽相互作用过程中,而Matsa的影响表现为台风低压 环流直接控制北京.两个台风均受冷空气影响而变性,具有明显的非对称结构,两次过程中北京位于台风不同的对流运动发展区域是造成降水强度差异的原因之一. (4)两次台风过程中北京均具有较好的水汽条件和对流不稳定层结,但动力抬升条件差异明显.Freda影响下北京具有较强的水平风垂直切变,偏南暖湿气流 上升运动深厚.而Matsa影响下北京盛行偏北气流,中低层下沉运动显著,水汽抬升受到抑制.另外,北京西北高东南低的地形也是其台风降水产生差异的原因 之一.在台风东侧,地形作为偏南气流的迎风坡可加强上升运动,而在台风西侧则作为偏北气流的背风坡增强下沉运动.
[9] 方伟华, 王静爱, 史培军. 2011. 综合风险防范:数据库、风险地图与网络平台[M]. 北京: 科学出版社.

[本文引用: 4]     

[Fang W H, Wang J A, Shi P J.2011. Integrated risk governance: Data base, risk map and network platform[M]. Beijing, China: Science Press.]

[本文引用: 4]     

[10] 高建华, 朱晓东, 余有胜, . 1999.

我国沿海地区台风灾害影响研究

[J]. 灾害学, (2): 74-78.

URL      [本文引用: 1]      摘要

通过分析近113a来登陆和影响我国的台风在沿地区的时空分布特征,讨论了台风的四个直接致灾因素(风、浪、风暴潮、暴雨)对我国沿海省份的影响。最后,对我国沿海地区受台风影响的危险度进行了区域划分。

[Gao J H, Zhu X D, Yu Y S, et al.1999.

Study of the impact of typhoon disaster on coastal region of China

[J]. Journal of Catastrophology, (2): 74-78.]

URL      [本文引用: 1]      摘要

通过分析近113a来登陆和影响我国的台风在沿地区的时空分布特征,讨论了台风的四个直接致灾因素(风、浪、风暴潮、暴雨)对我国沿海省份的影响。最后,对我国沿海地区受台风影响的危险度进行了区域划分。
[11] 韩晖. 2005.

近50年中国台风暴雨研究

[D]. 北京: 北京师范大学.

[本文引用: 1]     

[Han H.2005.

A study on typhoon torrential rain over China during the last about 50 years[D]

. Beijing, China: Beijing Normal University.]

[本文引用: 1]     

[12] 何丽华, 孔凡超, 李江波, . 2007.

影响河北两次相似路径台风的湿位涡对比分析

[J]. 气象, 33(4): 65-70.

[本文引用: 1]     

[He L H, Kong F C, Li J B, et al.2007.

Analysis of wet potential vorticity of two similar typhoons affecting Hebei Province

[J]. Meteorological Monthly, 33(4): 65-70.]

[本文引用: 1]     

[13] 建军, 余锦华. 2006.

登陆我国台风与华北夏季降水的相关

[J]. 南京气象学院学报, 29(6): 819-826.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1674-7097.2006.06.014      URL      [本文引用: 1]      摘要

利用1957-2002年华北104站月降水量、登陆我国台风频 数、海平面气压场、850 hPa流场、500 hPa高度场资料,分析了华北地区夏季降水与登陆我国台风的关系.结果表明:华北中部和东部夏季降水量与登陆我国台风频数存在着显著的正相关,中心在华北 中部的河北饶阳和保定一带.在登陆台风特多年,华北中、东部夏季降水增加(偏涝),南部降水减少(偏旱);登陆台风特少年则相反.逐月分析发现, 8月登陆我国台风频数与华北地区同期降水量相关最好,而且显著的正相关仍然位于华北中部和东部.多(少)登陆台风活动年无论是海平面气压距平场、850 hPa流场距平、500 hPa高度距平场还是冷空气异常,其特征均与华北中、东部夏季降水偏多(少)年相似.

[Jian J, Yu J H.2006.

Relationship between land falling typhoons and summer precipitation over North China

[J]. Journal of Nanjing Institute of Meteorology, 29(6): 819-826.]

https://doi.org/10.3969/j.issn.1674-7097.2006.06.014      URL      [本文引用: 1]      摘要

利用1957-2002年华北104站月降水量、登陆我国台风频 数、海平面气压场、850 hPa流场、500 hPa高度场资料,分析了华北地区夏季降水与登陆我国台风的关系.结果表明:华北中部和东部夏季降水量与登陆我国台风频数存在着显著的正相关,中心在华北 中部的河北饶阳和保定一带.在登陆台风特多年,华北中、东部夏季降水增加(偏涝),南部降水减少(偏旱);登陆台风特少年则相反.逐月分析发现, 8月登陆我国台风频数与华北地区同期降水量相关最好,而且显著的正相关仍然位于华北中部和东部.多(少)登陆台风活动年无论是海平面气压距平场、850 hPa流场距平、500 hPa高度距平场还是冷空气异常,其特征均与华北中、东部夏季降水偏多(少)年相似.
[14] 江吉喜, 项续康. 1997.

“96·8”河北特大暴雨成因初探

[J]. 气象, 23(7): 19-23.

[本文引用: 2]     

[Jiang J X, Xiang X K.1997.

A primary study of the extreme rainfall event in early august 1996 over Hebei Province

[J]. Meteorological Monthly, 23(7): 19-23.]

[本文引用: 2]     

[15] 井喜, 贺文彬, 毕旭, . 2005.

远距离台风影响陕北突发性暴雨成因分析

[J]. 应用气象学报, 16(5): 655-662.

https://doi.org/10.11898/1001-7313.20050512      URL      [本文引用: 1]      摘要

该文对2002年7月4~5日发生在陕西子长县受远距离台风影响而产生的突发性暴雨进行了诊断分析。结果表明:子长特大暴雨是由于β-中尺度强对流云团在子长重复出现而产生的。中低纬度系统的相互作用形成了有利于中尺度强对流云团在子长生成、发展和重复出现的水汽条件、不稳定条件、动力条件和天气尺度环流背景。湿位涡诊断分析表明:当台风向西北方向行进时,(1)暴雨区对流层低层MPV1负值发展的同时伴随对流高层MPV1正值的发展,为对流层低层不稳定能量的充分积累创造了条件;(2)暴雨区形成有利于中尺度强对流云团生成发展的湿位涡正压项、斜压项垂直结构配置;(3)850hPa等压面上MPV2等值线密集区和MPV1=2PVU中尺度强对流不稳定核心区形成耦合,耦合区对下游中尺度强对流云团发生发展指示意义明显。当台风向北偏东方向行进时,暴雨区对流层低层和高层形成双层不稳定;850hPa MPV2等值线密集区东移,暴雨区MPV2正值发展,积累的对流不稳定能量在子长形成集中猛烈释放。

[Jing X, He W B, Bi X, et al.2005.

Analysis of the abrupt rainstorm in north Shaanxi in relation to typhoon far away

[J]. Journal of Applied Meteorological Science, 16(5): 655-662.]

https://doi.org/10.11898/1001-7313.20050512      URL      [本文引用: 1]      摘要

该文对2002年7月4~5日发生在陕西子长县受远距离台风影响而产生的突发性暴雨进行了诊断分析。结果表明:子长特大暴雨是由于β-中尺度强对流云团在子长重复出现而产生的。中低纬度系统的相互作用形成了有利于中尺度强对流云团在子长生成、发展和重复出现的水汽条件、不稳定条件、动力条件和天气尺度环流背景。湿位涡诊断分析表明:当台风向西北方向行进时,(1)暴雨区对流层低层MPV1负值发展的同时伴随对流高层MPV1正值的发展,为对流层低层不稳定能量的充分积累创造了条件;(2)暴雨区形成有利于中尺度强对流云团生成发展的湿位涡正压项、斜压项垂直结构配置;(3)850hPa等压面上MPV2等值线密集区和MPV1=2PVU中尺度强对流不稳定核心区形成耦合,耦合区对下游中尺度强对流云团发生发展指示意义明显。当台风向北偏东方向行进时,暴雨区对流层低层和高层形成双层不稳定;850hPa MPV2等值线密集区东移,暴雨区MPV2正值发展,积累的对流不稳定能量在子长形成集中猛烈释放。
[16] 景华, 李云川. 2005.

经渤海影响河北的4个台风低压的对比分析

[C]//中国气象学会2005年年会论文集. 中国气象学会: 4.

[本文引用: 2]     

[Jing H, Li Y C.2005.

Low pressure comparison of four typhoons affecting Hebei Province from Bohai

[C]//Zhongguo Qixiang Xuehui 2005 nian nianhui lunwenji. Chinese Meteorological Society: 4.]

[本文引用: 2]     

[17] 李江南, 王安宇, 杨兆礼, . 2003.

台风暴雨的研究进展

[J]. 热带气象学报, (S1): 152-159.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-4965.2003.z1.017      URL      [本文引用: 1]      摘要

台风灾害的主要部分往往是由台风暴雨引起的,对台风暴雨的研究有利于提高对台风天气的预报水平。过去十几年中,在远距离台风暴雨、螺旋雨带的形成理论、台风系统对中纬度地区降水的影响、暴雨分布、下垫面特征对暴雨的影响和暴雨的突然增幅等方面都取得了新的进展。我们对上述进展作了综述,并对现阶段存在的问题进行讨论。

[Li J N, Wang A Y, Yang Z L, et al.2003.

Advancement in the study of typhoon rainstorm

[J]. Journal of Tropical Meteorology, (S1): 152-159.]

https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-4965.2003.z1.017      URL      [本文引用: 1]      摘要

台风灾害的主要部分往往是由台风暴雨引起的,对台风暴雨的研究有利于提高对台风天气的预报水平。过去十几年中,在远距离台风暴雨、螺旋雨带的形成理论、台风系统对中纬度地区降水的影响、暴雨分布、下垫面特征对暴雨的影响和暴雨的突然增幅等方面都取得了新的进展。我们对上述进展作了综述,并对现阶段存在的问题进行讨论。
[18] 李颖, 方伟华. 2013.

热带气旋降水模拟研究进展

[J]. 地理科学进展, 32(4): 606-617.

[本文引用: 1]     

[Li Y, Fang W H.2013.

Review on modeling of tropical cyclone rainfall

[J]. Progress in Geography, 32(4), 606-617.]

[本文引用: 1]     

[19] 任福民, Byron Gleason, David Easterling.2001.

一种识别热带气旋降水的数值方法

[J]. 热带气象学报, 17(3): 308-313.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-4965.2001.03.015      URL      [本文引用: 1]      摘要

提出了一种用于识别热带气旋降水的数值方法.这一方法是在中国国家气候中心与美国国家气候资料中心的双边合作研究中得以实现的.该方法的识别结果与天气图人工判别结果相比较表明, 两者结论十分一致.

[Ren F M, Byron G, David E.2001.

A numerical technique for partitioning cyclone tropical precipitation

[J]. Journal of Tropical Meteorology, 17(3): 308-313.]

https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-4965.2001.03.015      URL      [本文引用: 1]      摘要

提出了一种用于识别热带气旋降水的数值方法.这一方法是在中国国家气候中心与美国国家气候资料中心的双边合作研究中得以实现的.该方法的识别结果与天气图人工判别结果相比较表明, 两者结论十分一致.
[20] 任振球. 1997.

“96.8”河北南部罕见特大暴雨的预测检验和成因分析

[J]. 气象, 23(10): 21-26.

[本文引用: 1]     

[Ren Z Q.1997.

Check of the forecast of a rare rainstorm in south area of Hebei Province in 1996

[J]. Meteorological Monthly, 23(10): 21-26.]

[本文引用: 1]     

[21] 单磊, 谭桂容, 姚叶青, . 2014.

一次台风远距离暴雨水汽条件及输送过程研究

[J]. 热带气象学报, 30(2): 353-360.

[本文引用: 1]     

[Shan L, Tan G R, Yao Y Q, et al.2014.

On the water vapor condition and moisture transport for a rain caused by a remote tropical cyclone

[J]. Journal of Tropical Meteorology, 30(2): 353-360.]

[本文引用: 1]     

[22] 史得道, 易笑园, 孙密娜, . 2016.

影响天津地区两次北上热带气旋过程对比分析

[J]. 气象与环境学报, 32(3): 19-27.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-503X.2016.03.003      URL      [本文引用: 1]      摘要

利用FY-2E卫星TBB资料、日本GMS卫星TBB资料及NCEP的1°×1°再分析资料对两次登陆后北上影响天津地区的热带气旋(0421号“海马”和1210号“达维”)进行对比分析.结果表明:影响天津地区的两个热带气旋北上之后造成的降水呈不对称分布,分别发生在热带气旋“海马”中心北到西北侧(移动路径前方)和热带气旋“达维”中心东北侧,与动力条件(上升运动)和热力条件(暖平流)的不对称分布有关.两个热带气旋在北上过程中不同程度与西风槽产生相互作用,区别在于热带气旋“海马”遇到的高空槽比较深厚,与槽前偏南急流产生耦合作用,同时高空有高位涡下传至对流层低层,诱使地面气旋发展;而热带气旋“达维”遇到的高空槽比较弱,仅靠近高空槽底部,耦合作用不明显,高空也没有明显的正位涡下传至低层,不利于地面气旋的维持发展,导致热带气旋“海马”在登陆后减弱情况下又发展加强,而热带气旋“达维”则一直减弱直到消散在渤海海面.

[Shi D D, Yi X Y, Sun M N, et al.2016.

Comparative analysis of two northward motion tropical cyclones affecting Tianjin

[J]. Journal of Meteorology and Environment, 32(3): 19-27.]

https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-503X.2016.03.003      URL      [本文引用: 1]      摘要

利用FY-2E卫星TBB资料、日本GMS卫星TBB资料及NCEP的1°×1°再分析资料对两次登陆后北上影响天津地区的热带气旋(0421号“海马”和1210号“达维”)进行对比分析.结果表明:影响天津地区的两个热带气旋北上之后造成的降水呈不对称分布,分别发生在热带气旋“海马”中心北到西北侧(移动路径前方)和热带气旋“达维”中心东北侧,与动力条件(上升运动)和热力条件(暖平流)的不对称分布有关.两个热带气旋在北上过程中不同程度与西风槽产生相互作用,区别在于热带气旋“海马”遇到的高空槽比较深厚,与槽前偏南急流产生耦合作用,同时高空有高位涡下传至对流层低层,诱使地面气旋发展;而热带气旋“达维”遇到的高空槽比较弱,仅靠近高空槽底部,耦合作用不明显,高空也没有明显的正位涡下传至低层,不利于地面气旋的维持发展,导致热带气旋“海马”在登陆后减弱情况下又发展加强,而热带气旋“达维”则一直减弱直到消散在渤海海面.
[23] 史培军. 1991.

灾害研究的理论与实践

[J] .南京大学学报: 自然科学版, 27(11): 37-42.

[本文引用: 1]     

[Shi P J.1991.

On the theory of disaster research and its practice

[J]. Journal of Nanjing University: Natural Science, 27(11): 37-42.]

[本文引用: 1]     

[24] 孙建华, 齐琳琳, 赵思雄. 2006.

“9608”号台风登陆北上引发北方特大暴雨的中尺度对流系统研究

[J]. 气象学报, 64(1): 57-71.

https://doi.org/10.3321/j.issn:0577-6619.2006.01.006      URL      [本文引用: 2]      摘要

利用NCEP再分析资料和常规观测资料,对1996年8月3—5日发生在河北和山西的特大暴雨过程进行了分析和模拟研究,并对模拟结果用部分特殊观测资料进行了证实。天气形势的分析表明,“96.8”暴雨过程中登陆减弱的台风低压并未出现“75.8”暴雨中的台风与中纬度西风槽发生相互作用,入侵的弱冷空气是由华北高压南侧的偏东风引导至台风倒槽外围,是属于比较少见的登陆台风北上受高压阻挡停滞类型;台风倒槽内发生发展的2个中尺度对流云团是造成此次暴雨的直接影响系统,对流层低层的偏南风低空急流对中尺度对流云团的发展具有重要作用;暴雨期间,低空急流不仅强度大,而且伸展高度也相对较高;伴随强对流系统的主要入流和出流气流分别有2支,其中对流层高层的高空中尺度急流中心主要由强出流气流形成。分析还表明太行山对对流系统的阻挡可能是导致强降水长时间维持在石家庄附近的原因之一。

[Sun J H, Qi L L, Zhao S X.2006.

A study on the mesoscale convective systems of the severe heavy rainfall in north China by "9608" typhoon

[J]. Acta Meteorologica Sinica, 64(1): 57-71.]

https://doi.org/10.3321/j.issn:0577-6619.2006.01.006      URL      [本文引用: 2]      摘要

利用NCEP再分析资料和常规观测资料,对1996年8月3—5日发生在河北和山西的特大暴雨过程进行了分析和模拟研究,并对模拟结果用部分特殊观测资料进行了证实。天气形势的分析表明,“96.8”暴雨过程中登陆减弱的台风低压并未出现“75.8”暴雨中的台风与中纬度西风槽发生相互作用,入侵的弱冷空气是由华北高压南侧的偏东风引导至台风倒槽外围,是属于比较少见的登陆台风北上受高压阻挡停滞类型;台风倒槽内发生发展的2个中尺度对流云团是造成此次暴雨的直接影响系统,对流层低层的偏南风低空急流对中尺度对流云团的发展具有重要作用;暴雨期间,低空急流不仅强度大,而且伸展高度也相对较高;伴随强对流系统的主要入流和出流气流分别有2支,其中对流层高层的高空中尺度急流中心主要由强出流气流形成。分析还表明太行山对对流系统的阻挡可能是导致强降水长时间维持在石家庄附近的原因之一。
[25] 孙霞, 陈小雷, 俞海洋, . 2016.

河北省大风灾害及其危险性区划分析

[J]. 中国农学通报, 32(1): 183-187.

https://doi.org/10.11924/j.issn.1000-6850.casb15070071      URL      [本文引用: 1]      摘要

为了研究河北省大风灾害特征及其危险性区划,笔者利用河北省1983—2011年各地区县市统计年鉴、大风灾情数据以及气象站风速数据,基于灾度和危险度2个指标,对致灾性大风时空分布、大风灾害特征和危险度进行研究。结果表明,河北省致灾性大风地理分布主要有2个中心,分别位于冀北高原张家口地区和沿海沧州地区,春季频率最高;河北省各地区均有风灾事件发生,受灾情况属于轻灾,即为县级为主管单位进行救灾;结合致灾因子(致灾指数)和承灾体(风灾承灾指数),利用风灾危险度评价模型,得出河北省存在14个风灾极重度危险地区。风灾危险性与致灾因子分布不一致,表明危险性评价需要结合承灾体因素;在常用风灾危险性Dx的评价中,需要结合更多与风灾相关的承灾体参数,提高承灾体部分对危险性影响的比重。

[Sun X, Chen X L, Yu H Y, et al.2016.

Analysis of wind disaster and its hazard regionalization in Hebei Province

[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 32(1): 183-187.]

https://doi.org/10.11924/j.issn.1000-6850.casb15070071      URL      [本文引用: 1]      摘要

为了研究河北省大风灾害特征及其危险性区划,笔者利用河北省1983—2011年各地区县市统计年鉴、大风灾情数据以及气象站风速数据,基于灾度和危险度2个指标,对致灾性大风时空分布、大风灾害特征和危险度进行研究。结果表明,河北省致灾性大风地理分布主要有2个中心,分别位于冀北高原张家口地区和沿海沧州地区,春季频率最高;河北省各地区均有风灾事件发生,受灾情况属于轻灾,即为县级为主管单位进行救灾;结合致灾因子(致灾指数)和承灾体(风灾承灾指数),利用风灾危险度评价模型,得出河北省存在14个风灾极重度危险地区。风灾危险性与致灾因子分布不一致,表明危险性评价需要结合承灾体因素;在常用风灾危险性Dx的评价中,需要结合更多与风灾相关的承灾体参数,提高承灾体部分对危险性影响的比重。
[26] 王靖, 张金锁. 2001.

综合评价中确定权重向量的几种方法比较

[J]. 河北工业大学学报. 30(2): 52-57.

[本文引用: 1]     

[Wang J, Zhang J S.2001.

Comparing several methods of assuring weight vector in synthetical evaluation

[J]. Journal of Hebei University of Technology, 30(2): 52-57.]

[本文引用: 1]     

[27] 王静爱, 史培军, 王瑛, . 2003.

基于灾害系统论的《中国自然灾害系统地图集》编制

[J]. 自然灾害学报, 12(4): 1-8.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-4574.2003.04.001      URL      [本文引用: 1]      摘要

基于区域灾害系统理论,编制出版了《中国自然灾害系统地图集》(2003年)。与《中国自然灾害地图集》(1993年)相比,该图集的内容设计是在多层面上体现孕灾环境、承灾体、致灾因子和灾情的系统结构特点。制图表示方法设计是基于自然灾害数据库,通过多种表示方法的组合和图面配置,充分表达灾害系统空间格局的时间变化过程特征和灾害过程的空间格局特征。探索用"灾害系统图谱法"实现灾害格局与过程的复合表达。在地图编制的色彩和符号系统、图组页、导航标志、图文配置等方面,都充分贯穿灾害系统的设计思想。

[Wang J A, Shi P J, Wang Y, et al.2003.

Compilation of “Atlas of Natural Disaster System of China” based on the disaster system theory

[J]. Journal of Natural Disasters, 12(4): 1-8.]

https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-4574.2003.04.001      URL      [本文引用: 1]      摘要

基于区域灾害系统理论,编制出版了《中国自然灾害系统地图集》(2003年)。与《中国自然灾害地图集》(1993年)相比,该图集的内容设计是在多层面上体现孕灾环境、承灾体、致灾因子和灾情的系统结构特点。制图表示方法设计是基于自然灾害数据库,通过多种表示方法的组合和图面配置,充分表达灾害系统空间格局的时间变化过程特征和灾害过程的空间格局特征。探索用"灾害系统图谱法"实现灾害格局与过程的复合表达。在地图编制的色彩和符号系统、图组页、导航标志、图文配置等方面,都充分贯穿灾害系统的设计思想。
[28] 王新敏, 赵培娟, 李保生, . 2002.

影响河南的登陆台风分析

[J]. 河南气象, (2): 14-16.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-7148.2002.02.007      URL      [本文引用: 1]      摘要

统计了1949~1998年从闽、浙登陆台风的气候特征及河南台风暴雨概况,并利用天气学方法对台风登陆后的移动路径进行了概括和分析,以期为这类台风的降水预报提供参考.

[Wang X M, Zhao P J, Li B S, et al.2002.

Analysis on the landing typhoon of effecting Henan

[J]. Meteorology Journal of Henan, (2): 14-16.]

https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-7148.2002.02.007      URL      [本文引用: 1]      摘要

统计了1949~1998年从闽、浙登陆台风的气候特征及河南台风暴雨概况,并利用天气学方法对台风登陆后的移动路径进行了概括和分析,以期为这类台风的降水预报提供参考.
[29] 武麦凤, 肖湘卉, 曹玲玲, . 2013.

两次台风远距离暴雨过程的对比分析

[J]. 暴雨灾害, 32(1): 32-37.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-9045.2013.01.005      [本文引用: 1]      摘要

利用常规高空、地面气象观测资料以及NCEP/NCAR 1°×1°逐6 h再分析资料,对2010年7月23—24日和2011年9月17—18日两次台风远距离暴雨进行对比分析.结果表明:两次暴雨过程虽然都受台风影响,但 影响方式截然不同.前着台风直接通过低空急流将其附近的水汽、能量输送到暴雨区,降水效率高、强度大.后着台风作为扰动源,产生了类东风扰动并向西传播, 在四川东部和青藏高原东部与西风带系统相遇,增大暴雨区气压梯度,诱发低空急流,增强暴雨区水汽辐合,同时延长西风带系统在暴雨区的停滞时间,造成降水时 间延长.

[Wu M F, Xiao X H, Cao L L, et al.2013.

Comparative analysis on two rainstorm processes affected by distant typhoon

[J]. Torrential Rain and Disasters, 32(1): 32-37.]

https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-9045.2013.01.005      [本文引用: 1]      摘要

利用常规高空、地面气象观测资料以及NCEP/NCAR 1°×1°逐6 h再分析资料,对2010年7月23—24日和2011年9月17—18日两次台风远距离暴雨进行对比分析.结果表明:两次暴雨过程虽然都受台风影响,但 影响方式截然不同.前着台风直接通过低空急流将其附近的水汽、能量输送到暴雨区,降水效率高、强度大.后着台风作为扰动源,产生了类东风扰动并向西传播, 在四川东部和青藏高原东部与西风带系统相遇,增大暴雨区气压梯度,诱发低空急流,增强暴雨区水汽辐合,同时延长西风带系统在暴雨区的停滞时间,造成降水时 间延长.
[30] 徐国强, 胡欣, 苏华. 1999.

太行山地形对“96.8“暴雨影响的数值试验研究

[J]. 气象, 25(7): 3-7.

https://doi.org/10.7519/j.issn.1000-0526.1999.7.001      URL      [本文引用: 1]      摘要

利用MM4模式,设计了4种模 式地形方案,讨论了太行山地形对“96.8”暴雨降水量的贡献;并利用垂直运动和水汽通量等物理量,探讨了太行山地形对本次暴雨过程增幅作用的机制。结果 显示,太行山地形对本次暴雨过程的降水中心强度及位置有显著影响,具有60%增幅作用。太行山地形对垂直运动及水汽辐合也都具有增幅作用。模式地形越真 实,预报结果越好,地形越高,降水增幅作用越明显

[Xu G Q, Hu X, Su H.1999.

Simulation study of Taihang Mountain terrain effects on heavy rain in august 1996

[J]. Meteorological Monthly, 25(7): 3-7.]

https://doi.org/10.7519/j.issn.1000-0526.1999.7.001      URL      [本文引用: 1]      摘要

利用MM4模式,设计了4种模 式地形方案,讨论了太行山地形对“96.8”暴雨降水量的贡献;并利用垂直运动和水汽通量等物理量,探讨了太行山地形对本次暴雨过程增幅作用的机制。结果 显示,太行山地形对本次暴雨过程的降水中心强度及位置有显著影响,具有60%增幅作用。太行山地形对垂直运动及水汽辐合也都具有增幅作用。模式地形越真 实,预报结果越好,地形越高,降水增幅作用越明显
[31] 徐洪雄, 徐祥德, 张胜军, . 2014.

台风韦森特对季风水汽流的“转运”效应及其对北京“7·21”暴雨的影响

[J]. 大气科学, 38(3): 537-550.

https://doi.org/10.3878/j.issn.1006-9895.2013.13173      URL      [本文引用: 2]      摘要

2012年7月21日北京地区遭受了61年以来最大的暴雨,造成了大量的人员伤亡与巨大的财产损失。资料综合分析表明台风韦森特在暴雨发生过程中的水汽输送起到"枢纽"的作用,夏季季风通过台风韦森特在副高的影响下将水汽"转运"至暴雨区。为了验证北京异常暴雨过程中台风韦森特的"转运"效应,利用中尺度数值模式WRF对暴雨过程进行数值模拟,结果表明模式能够较好的模拟出此次降水过程的强度、落区,且暴雨发生过程中的水汽输送亦能够较好的再现。通过设计剔除台风的敏感性试验发现,剔除台风韦森特之后降水强度仅为控制试验的50%。进一步分析表明低纬季风水汽气流通过处于东南沿海的台风韦森特向暴雨区域输送水汽,在此过程中西南气流直接向北京区域的水汽输送减少,而西南气流向台风的水汽输送增加,台风与东侧副热带高压之间的偏南气流向暴雨区的水汽输送明显增强,从而印证了上述西南季风气流—台风涡旋—暴雨环流三个系统之间水汽的"转运"效应。以上结果表明远距离暴雨的发生是一个复杂的过程,不仅反映了中低纬度系统的相互作用,而且揭示出夏季季风水汽流对台风涡旋的水汽输送持续供应也可能是台风远距离异常暴雨发生的关键因素之一。

[Xu H X, Xu X D, Zhang S J, et al.2014.

Long-range moisture alteration of a typhoon and its impact on Beijing extreme rainfall

[J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences, 38(3): 537-550.]

https://doi.org/10.3878/j.issn.1006-9895.2013.13173      URL      [本文引用: 2]      摘要

2012年7月21日北京地区遭受了61年以来最大的暴雨,造成了大量的人员伤亡与巨大的财产损失。资料综合分析表明台风韦森特在暴雨发生过程中的水汽输送起到"枢纽"的作用,夏季季风通过台风韦森特在副高的影响下将水汽"转运"至暴雨区。为了验证北京异常暴雨过程中台风韦森特的"转运"效应,利用中尺度数值模式WRF对暴雨过程进行数值模拟,结果表明模式能够较好的模拟出此次降水过程的强度、落区,且暴雨发生过程中的水汽输送亦能够较好的再现。通过设计剔除台风的敏感性试验发现,剔除台风韦森特之后降水强度仅为控制试验的50%。进一步分析表明低纬季风水汽气流通过处于东南沿海的台风韦森特向暴雨区域输送水汽,在此过程中西南气流直接向北京区域的水汽输送减少,而西南气流向台风的水汽输送增加,台风与东侧副热带高压之间的偏南气流向暴雨区的水汽输送明显增强,从而印证了上述西南季风气流—台风涡旋—暴雨环流三个系统之间水汽的"转运"效应。以上结果表明远距离暴雨的发生是一个复杂的过程,不仅反映了中低纬度系统的相互作用,而且揭示出夏季季风水汽流对台风涡旋的水汽输送持续供应也可能是台风远距离异常暴雨发生的关键因素之一。
[32] 闫冠华. 2013.

太行山脉对华北暴雨影响的研究

[D]. 南京: 南京信息工程大学.

[本文引用: 1]     

[Yan G H.2013.

Study on the impact of Taihang Mountains on torrential rains in north China

[D]. Nanjing, China: Nanjing University of Information Science & Technology.]

[本文引用: 1]     

[33] 杨玉华, 雷小途. 2004.

我国登陆台风引起的大风分布特征的初步分析

[J]. 热带气象学报, 20(6): 633-642.

[本文引用: 1]     

[Yang Y H, Lei X T.2004.

Statistics of strong wind distribution caused by landfall typhoon in China

[J]. Journal of Tropical Meteorology, 20(6): 633-642.]

[本文引用: 1]     

[34] 殷洁, 戴尔阜, 吴绍洪. 2013.

中国台风灾害综合风险评估与区划

[J]. 地理科学, 33(11): 1370-1376.

[本文引用: 1]      摘要

中国是受台风影响较多的国家之一,中东部地区人口、经济密集,台风频繁登陆对农业、人口、房屋与经济构成重大威胁。从台风灾害成灾机理出发,在采用历史灾情数据构建台风灾害损失标准的基础上,对承灾体脆弱性进行评估,综合分析台风在每一个县域单元内的发生可能性,基于承灾体脆弱性和台风发生可能性评估结果,应用风险评估模型,对不同强度等级台风造成的风险进行定量评估。通过对同一强度等级不同承灾体的风险、不同强度等级台风风险进行综合,实现台风灾害风险分区,划分为3类(高、中、低风险)9个大区,并提出防灾减灾策略与建议。

[Yin J, Dai E F, Wu S H.Integrated risk assessment and zoning of typhoon disasters in China[J]. Scientia Geographica Sinica, 33(11): 1370-1376.]

[本文引用: 1]      摘要

中国是受台风影响较多的国家之一,中东部地区人口、经济密集,台风频繁登陆对农业、人口、房屋与经济构成重大威胁。从台风灾害成灾机理出发,在采用历史灾情数据构建台风灾害损失标准的基础上,对承灾体脆弱性进行评估,综合分析台风在每一个县域单元内的发生可能性,基于承灾体脆弱性和台风发生可能性评估结果,应用风险评估模型,对不同强度等级台风造成的风险进行定量评估。通过对同一强度等级不同承灾体的风险、不同强度等级台风风险进行综合,实现台风灾害风险分区,划分为3类(高、中、低风险)9个大区,并提出防灾减灾策略与建议。
[35] 俞海洋, 李婷, 陈笑娟, . 2017.

河北省近30年大风时空分布及成灾特征分析

[J]. 灾害学, 32(2): 59-63.

[本文引用: 1]     

[Yu H Y, Li T, Chen X J, et al.2017.

The spatio-temporal distribution and disaster characteristics analysis of the gale in Hebei Province for nearly 30 years

[J]. Journal of Catastrophology, 32(2):59-63.]

[本文引用: 1]     

[36] 张国华, 傅昺珊, 张延宾, . 2008.

“碧利斯”(Bilis)台风远距离影响河北的数值预报检验

[J]. 气象科学, 28(S1): 21-25.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1009-0827.2008.z1.004      URL      [本文引用: 1]      摘要

2006年7月14日河北省中南部出现暴雨到大暴雨。是河北省2006年最强的一次降雨天气。其中石家庄市区降雨量80 mm;是该市"96.8"暴雨以来出现的雨量最大、强度最强的降雨过程。本文利用常规气象资料及新一代天气雷达、自动站和加密雨量站资料等,对暴雨过程进行分析。结果表明:这次暴雨天气过程是由于"碧利斯"台风登陆北抬,台风和副高之间的气压梯度加大,700 hPa东南气流加强为低空急流,带来充沛的水汽;近地层的东北风为暴雨开始的触发机制,副热带高压的高温、高湿为这次暴雨提供了充足的能量条件。对基层气象台常用的几种数值模式检验结果表明:数值模式对本次台风和暴雨的预报已经达到较高的准确度,特别是T213模式对此次过程的形势场、风场预报准确,并且层次、时次多,具有较高的参考价值。

[Zhang G H, Fu B S, Zhang Y B, et al.2008.

The validation of the numerical forecast for the remote typhoon (Bilis) effect on Hebei

[J]. Journal of the Meteorological Sciences, 28(S1): 21-25.]

https://doi.org/10.3969/j.issn.1009-0827.2008.z1.004      URL      [本文引用: 1]      摘要

2006年7月14日河北省中南部出现暴雨到大暴雨。是河北省2006年最强的一次降雨天气。其中石家庄市区降雨量80 mm;是该市"96.8"暴雨以来出现的雨量最大、强度最强的降雨过程。本文利用常规气象资料及新一代天气雷达、自动站和加密雨量站资料等,对暴雨过程进行分析。结果表明:这次暴雨天气过程是由于"碧利斯"台风登陆北抬,台风和副高之间的气压梯度加大,700 hPa东南气流加强为低空急流,带来充沛的水汽;近地层的东北风为暴雨开始的触发机制,副热带高压的高温、高湿为这次暴雨提供了充足的能量条件。对基层气象台常用的几种数值模式检验结果表明:数值模式对本次台风和暴雨的预报已经达到较高的准确度,特别是T213模式对此次过程的形势场、风场预报准确,并且层次、时次多,具有较高的参考价值。
[37] 赵宇, 崔晓鹏, 王建国. 2008.

由台风低压倒槽引发的山东暴雨过程研究

[J]. 气象学报, 66(3): 423-436.

https://doi.org/10.3321/j.issn:0577-6619.2008.03.012      URL      [本文引用: 1]      摘要

2004年8月26-28日发生在山东省的大到暴雨过程主要是 由"艾莉"台风减弱的低压和西风带冷空气远距离相互作用造成的,台风倒槽的发展与低空东南气流的加强及台风低压外围热量和动量的向北输送密切相关.采用双 向三重嵌套网格非静力模式MM5对这一过程进行了数值模拟,研究了台风倒槽的中尺度结构特征,并通过涡度收支探讨了台风倒槽及中尺度低涡发生发展的物理过 程.结果表明,强降水是在台风倒槽顶部强风中心与弱风中心之间的强辐合作用下触发的,台风倒槽的增强和中尺度低涡的形成是低空急流及其动力作用的结果,降 水的非绝热加热也起着重要作用.涡度方程的收支诊断表明,对流层低层的散度项、对流层中层的水平平流项和铅直输送项是正涡度的主要贡献者,在同一等压面上 散度项和水平平流项的作用是相反的.对流层中层铅直输送项的贡献为正,扭转项为负贡献,涡度变化的总趋势是它们相互作用的净结果.等压面上相对涡度的变化 趋势并不是均匀的,中尺度低涡的东南象限相对涡度局地变化较强,这是强降水发生在此的重要原因.低层正涡度的增加是由水平辐合引起的,而高层正涡度的增加 是涡度由低层向高层垂直输送的结果.因此台风倒槽的发展和中尺度低涡的形成主要是由于低层的涡度制造,另一方面来自中低层涡度的垂直输送.

[Zhao Y, Cui X P, Wang J G.2008.

A study on a heavy rainfall event triggered by inverted typhoon trough in Shandong Province

[J]. Acta Meteorologica Sinica, 66(3): 423-436.]

https://doi.org/10.3321/j.issn:0577-6619.2008.03.012      URL      [本文引用: 1]      摘要

2004年8月26-28日发生在山东省的大到暴雨过程主要是 由"艾莉"台风减弱的低压和西风带冷空气远距离相互作用造成的,台风倒槽的发展与低空东南气流的加强及台风低压外围热量和动量的向北输送密切相关.采用双 向三重嵌套网格非静力模式MM5对这一过程进行了数值模拟,研究了台风倒槽的中尺度结构特征,并通过涡度收支探讨了台风倒槽及中尺度低涡发生发展的物理过 程.结果表明,强降水是在台风倒槽顶部强风中心与弱风中心之间的强辐合作用下触发的,台风倒槽的增强和中尺度低涡的形成是低空急流及其动力作用的结果,降 水的非绝热加热也起着重要作用.涡度方程的收支诊断表明,对流层低层的散度项、对流层中层的水平平流项和铅直输送项是正涡度的主要贡献者,在同一等压面上 散度项和水平平流项的作用是相反的.对流层中层铅直输送项的贡献为正,扭转项为负贡献,涡度变化的总趋势是它们相互作用的净结果.等压面上相对涡度的变化 趋势并不是均匀的,中尺度低涡的东南象限相对涡度局地变化较强,这是强降水发生在此的重要原因.低层正涡度的增加是由水平辐合引起的,而高层正涡度的增加 是涡度由低层向高层垂直输送的结果.因此台风倒槽的发展和中尺度低涡的形成主要是由于低层的涡度制造,另一方面来自中低层涡度的垂直输送.
[38] Goldenberg S B, Landsea C W, Mestas-Nunez A M, et al.2001.

The recent increase in Atlantic hurricane activity: Causes and implications

[J]. Science, 293: 474-479.

https://doi.org/10.1126/science.1060040      URL      [本文引用: 1]     

[39] Kunkel K E, Easterling D R, Kristovich D A R, et al.2010.

Recent increases in U.S. heavy precipitation associated with tropical cyclones

[J]. Geophysical Research Letters, 37(24): 701-719.

https://doi.org/10.1029/2010GL045164      URL      [本文引用: 1]      摘要

Precipitation time series for 935 long-term U.S. climate stations were analyzed to identify daily extreme events associated with tropical cyclones (TCs). Extremes were defined as daily amounts exceeding a threshold for a 1 in 5-yr occurrence. TCs account for 30% or more of all such extreme events at a number of stations and about 6% of the national annual total. During 1994-2008, the number of TC-associated events was more than double the long-term average while the total annual national number of events was about 25% above the long-term (1895-2008) average. Despite the limited spatial area and portion of the annual cycle affected by TCs, the anomalous number of events associated with TCs accounted for over one-third of the overall national anomaly for 1994-2008. While there has been a recent increase in the number of landfalling U.S. hurricances, the increase in TC-associated heavy events is much higher than would be expected from the pre-1994 association between the two.
[40] Lin N, Emanuel K A, Smith J A, et al.2010.

Risk assessment of hurricane storm surge for New York City

[J]. Journal of Geophysical Research, 115(D18): 311-319.

https://doi.org/10.1029/2009JD013630      URL      [本文引用: 1]      摘要

[1] Hurricane storm surge presents a major hazard for the United States. We apply a model-based risk assessment methodology to investigate hurricane storm surge risk for New York City (NYC). We couple a statistical/deterministic hurricane model with the hydrodynamic model SLOSH (sea, lake, and overland surges from hurricanes) to generate a large number of synthetic surge events; the SLOSH model simulations are compared to advanced circulation model simulations. Statistical analysis is carried out on the empirical data. It is observed that the probability distribution of hurricane surge heights at the Battery, NYC, exhibited a heavy tail, which essentially determines the risk of New York City being struck by a catastrophic coastal flood event. The peaks-over-threshold method with the generalized Pareto distribution is applied to estimate the upper tail of the surge heights. The resulting return periods of surge heights are consistent with those of other studies for the New York area. This storm surge risk assessment methodology may be applied to other coastal areas and can be extended to consider the effect of future climate change.
[41] Malmstadt J C, Elsner J B, Jagger T H.2010.

Risk of strong hurricane winds to Florida cities

[J]. J.appl.meteor.climatol, 49(10): 2121-2132.

https://doi.org/10.1175/2010JAMC2420.1      URL      [本文引用: 1]      摘要

Not Available
[42] Ying M, Zhang W, Yu H, et al.2014.

An overview of the China meteorological administration tropical cyclone database

[J]. Journal of Atmospheric & Oceanic Technology, 31(2): 287-301.

https://doi.org/10.1175/JTECH-D-12-00119.1      URL      [本文引用: 1]      摘要

Abstract The China Meteorological Administration (CMA)'s tropical cyclone (TC) database includes not only the best-track dataset but also TC-induced wind and precipitation data. This article summarizes the characteristics and key technical details of the CMA TC database. In addition to the best-track data, other phenomena that occurred with the TCs are also recorded in the dataset, such as the subcenters, extratropical transitions, outer-range severe winds associated with TCs over the South China Sea, and coastal severe winds associated with TCs landfalling in China. These data provide additional information for researchers. The TC-induced wind and precipitation data, which map the distribution of severe wind and rainfall, are also helpful for investigating the impacts of TCs. The study also considers the changing reliability of the various data sources used since the database was created and the potential causes of temporal and spatial inhomogeneities within the datasets. Because of the greater number of observations available for analysis, the CMA TC database is likely to be more accurate and complete over the offshore and land areas of China than over the open ocean. Temporal inhomogeneities were induced primarily by changes to the nature and quality of the input data, such as the development of a weather observation network in China and the use of satellite image analysis to replace the original aircraft reconnaissance data. Furthermore, technical and factitious changes, such as to the wind-pressure relationship and the satellite-derived current intensity (CI) number-intensity conversion, also led to inhomogeneities within the datasets.
[43] Zhu L, Quiring S M.2013.

Variations in tropical cyclone precipitation in Texas (1950 to 2009)

[J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 118(8): 3085-3096.

https://doi.org/10.1029/2012JD018554      URL      [本文引用: 1]      摘要

Abstract [1] Spatial and temporal variations of tropical cyclone precipitation (TCP) in Texas are examined using 6065years of precipitation data from Cooperative Observing Network gages (1950 to 2009). An automated extraction method is used to identify TCP. Texas receives an average of 123.565mm of TCP/year, which is ~13% of the state's mean annual precipitation. September is the month with the most TCP with an average of 18.565mm. As expected, TCP generally deceases as you move inland. Long-term trends (>5065years) in TCP are evident at some locations, but there are no statistically significant long-term trends in aggregated annual TCP metrics for Texas. Despite the lack of long-term trends, TCP metrics show some spectral power at periodicities of ~2-365years, ~5-865years, and >1065years. Areas within 40065km of the coast have higher risk of extreme daily TCP (>10065mm), but inland Texas can also occasionally experience extreme TCP. In some areas in southeastern Texas the probability of receiving >10065mm of daily TCP in any given year is ~0.30 (i.e., daily TCP exceeds 10065mm, on average, 1 out every 365years).

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