2020年超长梅雨期内的持续强降雨,导致安徽省发生全域性洪涝灾害,为了快速、准确地提取洪涝淹没范围,为防汛救灾提供科学支撑,选取安徽境内巢湖流域和淮河流域的灾前和灾中Sentinel-1A数据,首先,在快速预处理基础上,采用双极化水体指数(...2020年超长梅雨期内的持续强降雨,导致安徽省发生全域性洪涝灾害,为了快速、准确地提取洪涝淹没范围,为防汛救灾提供科学支撑,选取安徽境内巢湖流域和淮河流域的灾前和灾中Sentinel-1A数据,首先,在快速预处理基础上,采用双极化水体指数(Sentinel-1A dual-polarized water index,SDWI)法,并结合地形因子对平原和山区分别提取水体信息,建立一套洪水淹没区监测流程;然后通过该流程利用灾前、灾中两期合成孔径雷达数据提取2020年7月27日巢湖流域、淮河流域行蓄洪区洪水淹没范围。结果显示:SDWI比直接用后向散射系数提取水体具有优势;7月27日巢湖流域洪水淹没区面积为524.8 km^(2),其中受洪灾较重的是白石天河子流域,西河子流域次之;淮河流域安徽境内行蓄洪区,沿淮的4个地市淹没面积从大到小依次为淮南市、阜阳市、六安市、蚌埠市。研究表明,基于Sentinel-1A数据,采用SDWI和地形因子建立的洪水淹没区监测流程对平原和山区都具有较好的准确性、适用性,且具有较高的时效性,便于及时开展洪水灾害监测。展开更多
使用淮河流域1981年至2020年的149个气象站点的气温和相对湿度数据,分析了流域暖季极端高温干旱复合事件(Compound Drought and Heat Events,CDHEs)的时空演变特征,并通过趋势分析和相关分析法探讨了CDHEs与气候和植被的关系。结果表明:...使用淮河流域1981年至2020年的149个气象站点的气温和相对湿度数据,分析了流域暖季极端高温干旱复合事件(Compound Drought and Heat Events,CDHEs)的时空演变特征,并通过趋势分析和相关分析法探讨了CDHEs与气候和植被的关系。结果表明:(1)CDHEs的发生日数在年代际尺度上呈现明显的增加趋势,并且范围扩大,频发区逐渐向淮河流域中西部移动;(2)在年际尺度上,CDHEs随时间序列呈显著的波动上升趋势,空间分布上以西北部为中心向四周递减。连续CDHEs事件呈年际变化,最大2至4天的连续事件存在波动,2019年达到高峰,并且在流域内零散或成片出现;(3)在月际尺度上,CDHEs的发生日数在6月最多,其次是5月、7月、9月和8月。淮河流域入汛前的旱情和入汛后的旱涝急转都容易导致CDHEs发生,而且随着月际变化向南移动;(4)CDHEs对水热条件和大气环流具有特别的敏感性。在850hPa反气旋和500hPa显著高压异常的控制下,高温、低湿、高蒸发和降水少的气候背景有利于淮河地区CDHEs的形成,尤其是在淮河中西部地区。因此,CDHEs的发生与气候变化密切相关;(5)CDHEs与植被生长也存在显著关系。CDHEs与GPP呈显著的负相关,而与NDVI呈显著的正相关,显著地区的土地类型以耕地和城乡、工矿、居民用地为主。GPP和NDVI的不同步可能是因为多种因素的非线性相互作用,而不仅仅是单一因素的影响。此外,对于GPP和NDVI来说,土壤含水量至关重要。总之,本文对淮河流域CDHEs的时空分布特征进行了深入研究,并探讨了其与气候和植被的关系。研究结果可以为该地区的气象灾害防御和生态环境保护提供科学依据和参考。展开更多
雾对交通运输有不利影响,尤其是强浓雾。本文利用2019年1月上中旬在寿县国家气候观象台应用FM-100型雾滴谱仪测量的雾滴谱数据和常规气象观测数据,分析了不同强度雾的微物理特征,以及能见度与含水量、雾滴数浓度、相对湿度之间的关系,...雾对交通运输有不利影响,尤其是强浓雾。本文利用2019年1月上中旬在寿县国家气候观象台应用FM-100型雾滴谱仪测量的雾滴谱数据和常规气象观测数据,分析了不同强度雾的微物理特征,以及能见度与含水量、雾滴数浓度、相对湿度之间的关系,在此基础上建立了能见度参数化方案。结果表明:(1)随着雾的强度增强,雾中含水量显著增大,大雾、浓雾和强浓雾阶段含水量平均值分别为0.003 g m;、0.01 g m;和0.09 g m;当含水量大于0.02 g m;出现强浓雾的比例高达95%。(2)雾滴数浓度、雾滴尺度随着雾强度增强而增大,从大雾到浓雾,雾滴数浓度显著增加(增幅67%),而从浓雾到强浓雾,雾滴尺度显著增大,平均直径、平均有效半径分别增加62%、135%;当雾滴有效半径大于4.7μm,出现强浓雾的比例高达95%。(3)强浓雾、浓雾、大雾雾滴数浓度谱分布均为双峰结构,谱分布整体偏向小粒子一端,强浓雾谱型为Deirmendjian分布,浓雾、大雾均为Junge分布;强浓雾的雾水质量浓度谱呈现多峰特征,最大峰值出现在21.5μm处,浓雾雾水质量浓度谱为双峰分布,大雾为单峰型,最大峰值均出现在5μm处。(4)含水量、数浓度与能见度均呈反相关关系,含水量对能见度的影响最为显著;分别采用全样本和分段方式建立了四种能见度参数化方案,评估检验结果表明,基于含水量的能见度分段拟合方案对能见度的估算效果最好。展开更多
淮河流域是中国南北气候重要的过渡带,气象灾害频繁发生。这里水网、农田、丘陵、山地、城镇密布,地-气作用复杂,干冷与暖湿空气时常交汇于此,造成局地或流域旱涝经常发生。淮河流域处于梅雨区,且是中国重要的农业生产基地,具有气象和...淮河流域是中国南北气候重要的过渡带,气象灾害频繁发生。这里水网、农田、丘陵、山地、城镇密布,地-气作用复杂,干冷与暖湿空气时常交汇于此,造成局地或流域旱涝经常发生。淮河流域处于梅雨区,且是中国重要的农业生产基地,具有气象和水文综合观测系统,积累了长序列的气象和水文观测资料。因此,淮河流域是研究能量和水分循环的理想试验区。国家自然科学基金重大项目"淮河流域能量与水分循环试验和研究(HUaihe river Basin Experiment,简称HUBEX)"于1998、1999年夏在淮河流域开展了气象和水文联合观测试验。文中回顾了HUBEX试验的目的、观测网设计与布局,介绍了HUBEX推动下的淮河流域综合观测网的发展,总结了HUBEX观测试验对区域气候事件和暴雨等灾害性天气机理研究、提高模式模拟和预报能力及建立长期连续的气象观测数据集等方面的成果和作用。展开更多
文摘2020年超长梅雨期内的持续强降雨,导致安徽省发生全域性洪涝灾害,为了快速、准确地提取洪涝淹没范围,为防汛救灾提供科学支撑,选取安徽境内巢湖流域和淮河流域的灾前和灾中Sentinel-1A数据,首先,在快速预处理基础上,采用双极化水体指数(Sentinel-1A dual-polarized water index,SDWI)法,并结合地形因子对平原和山区分别提取水体信息,建立一套洪水淹没区监测流程;然后通过该流程利用灾前、灾中两期合成孔径雷达数据提取2020年7月27日巢湖流域、淮河流域行蓄洪区洪水淹没范围。结果显示:SDWI比直接用后向散射系数提取水体具有优势;7月27日巢湖流域洪水淹没区面积为524.8 km^(2),其中受洪灾较重的是白石天河子流域,西河子流域次之;淮河流域安徽境内行蓄洪区,沿淮的4个地市淹没面积从大到小依次为淮南市、阜阳市、六安市、蚌埠市。研究表明,基于Sentinel-1A数据,采用SDWI和地形因子建立的洪水淹没区监测流程对平原和山区都具有较好的准确性、适用性,且具有较高的时效性,便于及时开展洪水灾害监测。
文摘使用淮河流域1981年至2020年的149个气象站点的气温和相对湿度数据,分析了流域暖季极端高温干旱复合事件(Compound Drought and Heat Events,CDHEs)的时空演变特征,并通过趋势分析和相关分析法探讨了CDHEs与气候和植被的关系。结果表明:(1)CDHEs的发生日数在年代际尺度上呈现明显的增加趋势,并且范围扩大,频发区逐渐向淮河流域中西部移动;(2)在年际尺度上,CDHEs随时间序列呈显著的波动上升趋势,空间分布上以西北部为中心向四周递减。连续CDHEs事件呈年际变化,最大2至4天的连续事件存在波动,2019年达到高峰,并且在流域内零散或成片出现;(3)在月际尺度上,CDHEs的发生日数在6月最多,其次是5月、7月、9月和8月。淮河流域入汛前的旱情和入汛后的旱涝急转都容易导致CDHEs发生,而且随着月际变化向南移动;(4)CDHEs对水热条件和大气环流具有特别的敏感性。在850hPa反气旋和500hPa显著高压异常的控制下,高温、低湿、高蒸发和降水少的气候背景有利于淮河地区CDHEs的形成,尤其是在淮河中西部地区。因此,CDHEs的发生与气候变化密切相关;(5)CDHEs与植被生长也存在显著关系。CDHEs与GPP呈显著的负相关,而与NDVI呈显著的正相关,显著地区的土地类型以耕地和城乡、工矿、居民用地为主。GPP和NDVI的不同步可能是因为多种因素的非线性相互作用,而不仅仅是单一因素的影响。此外,对于GPP和NDVI来说,土壤含水量至关重要。总之,本文对淮河流域CDHEs的时空分布特征进行了深入研究,并探讨了其与气候和植被的关系。研究结果可以为该地区的气象灾害防御和生态环境保护提供科学依据和参考。
文摘雾对交通运输有不利影响,尤其是强浓雾。本文利用2019年1月上中旬在寿县国家气候观象台应用FM-100型雾滴谱仪测量的雾滴谱数据和常规气象观测数据,分析了不同强度雾的微物理特征,以及能见度与含水量、雾滴数浓度、相对湿度之间的关系,在此基础上建立了能见度参数化方案。结果表明:(1)随着雾的强度增强,雾中含水量显著增大,大雾、浓雾和强浓雾阶段含水量平均值分别为0.003 g m;、0.01 g m;和0.09 g m;当含水量大于0.02 g m;出现强浓雾的比例高达95%。(2)雾滴数浓度、雾滴尺度随着雾强度增强而增大,从大雾到浓雾,雾滴数浓度显著增加(增幅67%),而从浓雾到强浓雾,雾滴尺度显著增大,平均直径、平均有效半径分别增加62%、135%;当雾滴有效半径大于4.7μm,出现强浓雾的比例高达95%。(3)强浓雾、浓雾、大雾雾滴数浓度谱分布均为双峰结构,谱分布整体偏向小粒子一端,强浓雾谱型为Deirmendjian分布,浓雾、大雾均为Junge分布;强浓雾的雾水质量浓度谱呈现多峰特征,最大峰值出现在21.5μm处,浓雾雾水质量浓度谱为双峰分布,大雾为单峰型,最大峰值均出现在5μm处。(4)含水量、数浓度与能见度均呈反相关关系,含水量对能见度的影响最为显著;分别采用全样本和分段方式建立了四种能见度参数化方案,评估检验结果表明,基于含水量的能见度分段拟合方案对能见度的估算效果最好。
文摘淮河流域是中国南北气候重要的过渡带,气象灾害频繁发生。这里水网、农田、丘陵、山地、城镇密布,地-气作用复杂,干冷与暖湿空气时常交汇于此,造成局地或流域旱涝经常发生。淮河流域处于梅雨区,且是中国重要的农业生产基地,具有气象和水文综合观测系统,积累了长序列的气象和水文观测资料。因此,淮河流域是研究能量和水分循环的理想试验区。国家自然科学基金重大项目"淮河流域能量与水分循环试验和研究(HUaihe river Basin Experiment,简称HUBEX)"于1998、1999年夏在淮河流域开展了气象和水文联合观测试验。文中回顾了HUBEX试验的目的、观测网设计与布局,介绍了HUBEX推动下的淮河流域综合观测网的发展,总结了HUBEX观测试验对区域气候事件和暴雨等灾害性天气机理研究、提高模式模拟和预报能力及建立长期连续的气象观测数据集等方面的成果和作用。
