简介:利用2004—2014年鹰厦铁路线的水害资料和降水观测资料,分析了鹰厦铁路沿线水害的时空分布特征,研究铁路封锁警戒的降水临界值及其概率预报模型。结果表明:2004—2014年鹰厦铁路沿线水害的年际变化差异大且分布不均,铁路水害发生时间集中在汛期,局地性较强;鹰厦铁路封锁警戒的降水临界值为:水害发生前1h降水量为47mm、水害发生前24h降水量为108mm、连续降水量为228mm及水害发生前1h降水量达30mm且连续降水量达160mm、水害发生前24h降水量达100mm且连续降水量达160mm;铁路封锁警戒降水的概率预报模型回报准确率达90.2%。结合铁路封锁警戒降水概率预报模型和警戒降水临界值共同判断降水天气过程是否封锁铁路运营的准确率更高,可为铁路安全运营和高效调度提供参考。
简介:基于淮河流域的地形、岩石地质类型等空间分布特征,对陆面—水文耦合模式CLHMS1.0(CoupledLandSurface?HydrologicalModelversion1.0)的河道曼宁糙率系数、水力传导度两个关键参数进行了率定;在此基础上,通过基于CLHMS1.0的多组敏感性试验,分析了河道曼宁糙率系数、水力传导度对CLHMS1.0模拟淮河流域水文过程的影响。研究结果表明,淮河流域上游王家坝子流域曼宁糙率系数的减小,可以显著提高模式对王家坝水文控制站上游模拟的水流流速,减小了模式对王家坝洪峰来临时间模拟偏迟的误差;依据淮河不同子流域的岩石地质类型选定更为合理的水力传导度参数后,模式对淮河流域河道流量等水文过程的模拟更为准确。利用参数率定后的CLHMS1.0对淮河流域1980~1987年逐日水文过程进行了模拟,与观测实况比较结果表明,采用了新的河道曼宁糙率系数和水力传导度参数后,模式对淮河流域逐日水文过程的模拟能力显著提高,且可以更合理地模拟出地表产流和地下水补给对流域河道流量的相对贡献。
简介:以西南地区1996~2000年93个气象台站观测的月均降雨量为基础,对各月降雨量进行空间自相关性,变异特征等空间分析后,采用反距离加权法(IDW)和以不同变异函数模型(指数模型、球面模型、高斯模型)为基础的普通克里金(O-Kriging)两种方法进行空间插值,通过交叉验证结果对两种方法进行分析比对。结果表明:(1)西南地区月均降雨量存在明显的空间集聚现象,并具有显著的空间自相关性和变异特征,可对该研究区域降雨量进行空间插值研究。(2)在O-Kriging插值时,变异函数选用指数模型的效果最好,球面模型次之,高斯模型最差。(3)两种方法对月均降雨量及其极大值和极小值插值时,O-Kriging的插值误差均小于IDW,插值误差整体上与降雨量呈正相关关系。在剔除各月降雨量极大值较为集中的两个站点后进行插值,插值结果的误差均明显降低。(4)对研究区域整体来说,O-Kriging的插值效果优于IDW,但就单个站点来看,结果并非如此。在降雨量的空间插值中,由于研究区域和时间尺度的不同,并不存在绝对的最优方法,应根据实际应用效果选择最适方法。
简介:1前言关于旱灾评判系数计算公式中的牧草生长季旬需水量(ETm)值,由于在制定《畜牧气象灾害标准》时考虑到牧草需水量的不断完善性,因此标准中未具体写入。在补充规定中,首先参照有关文献对不同草原类型区域以旗(县)为基本单元进行了划定,并针对标准所规定的牧草3个生育阶段,分别给出了不同草原类型各生育阶段的初终日期、相应时段的活动积温和平均气温,以及针对某一地区牧草3个生育阶段初终日期的估算方法和估算实例。不同草原类型的牧草在生长李内逐旬的需水量(ETm)值,是以《内蒙古草地土壤水分动态监测预测模式的研究》一文的计算结果所确定的,并在本补充规定中以表格形式给出。2不同草原类型地域的划定2.1草甸草原(
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:选取2008年3月21—29日奥地利地区的降水天气过程,从欧洲中期天气预报中心全球集合数值预报模式生成的50个全球集合预报成员出发,通过聚类方法选取有代表性的16个成员,为中欧有限区域集合预报系统区域集合预报系统提供初边值扰动,进行初边条件不确定性数值试验,揭示初边条件不确定性对区域集合预报的影响。结果表明:经过聚类后选取的16个成员可以较好地代表50个全球集合预报成员大尺度背景的不确定性;集合平均结果在一定程度上修正了奥地利中部地区降水量级偏大和北部的降水空报情况;通过聚类后的集合系统得到的预报结果与控制预报相比表明,某些集合成员对降水预报有更好的指示意义;通过连续试验的对比,两个经聚类后得到的集合系统的降水预报评分均比业务预报的评分高,且集合离散度也较大;而成对和不成对的集合预报系统的预报结果基本相似。说明直接从全球大尺度集合预报模式成员中"降尺度"构造区域集合预报模式成员是可行有效的。