基于GSMaP数据的中国大陆近5年极端降水时空分布特征及与次生灾害关系研究

论文摘要

我国极端降水引发的次生灾害形势不容乐观。随着人口的增加和社会经济的发展,单位面积经济承载能力、基础设施、物质财富等暴露水平不断提高,山洪灾害和城市洪涝灾害等极端降水次生灾害日益严重,使国家利益和人民生命财产遭受巨大损失。从近年来大家热切关注的极端降水为出发点,采用日尺度与小时尺度的GSMaP遥感降水产品,利用Python及极端降水指数对中国大陆近5年极端降水时空特征进行分析,结合自然环境和社会经济等数据分析地理环境对降水极值的影响。利用从微博数据中提取极端降水次生灾害信息,以及典型区域实勘地质灾害信息,研究极端降水与次生灾害之间的关系。以期为我国区域协调发展及防洪水利建设提供参考依据。得到以下结论:（1）GSMaP降水遥感产品在我国大陆具有真实可靠性。（2）我国极端降水具有十分规律的地带性特征。南方地区强降水次数多、连续时间长、发生时间分散。华北地区极端降水占年降水比值高,强度大,年内强降水集中度高,洪涝灾害风险大,降水总时长相对其他地区偏少,也反映出华北干旱特征明显。西藏年内降水时长较长,极端降水强度偏低,集中度高,干湿季分明。西北大部、东北大部日均降水集中度较高,表达了这些地区的降水过程在年的非均匀分布特性。（3）研究区年降水平稳,北方地区尤其是华北-黄淮地区降水强度呈增加趋势。华北-黄淮地区较干旱,但极端降水强度大、历时短。北方地区极端降水比南方地区集中。华南地区年降水无明显变化趋势下,降水持续时间呈增加趋势,极端降水呈集中趋势。（4）海岸线距离、地形、高程、地形起伏度、社会经济水平,对降水极值、总量值有影响。海洋大气以及高程对极端日降水量、极端小时降水量的影响较大,地形起伏度对其他因子有协同作用;温度带与高程对降水总时长有较高的解释力。受海洋大气影响,青藏高原以东地区,降水极值与年降水量向东增长趋势明显,且山体西侧的降水极值高于东侧,而年降水量在山体东侧高于西侧,降水总时长受地形影响较大,与高程呈正相关。内陆地区的盆地地区的降水极值高于相邻的山体,而降水量、降水时长低于相邻的山体;青藏高原东缘随着地形突变,年降水量、年内降水总时长出现明显的高值突变;准格尔盆地年降水量、年降水时长较低,但降水极值较高。极端降水强度大的区域的地均GDP和人口密度往往较高,城市发展与短时强降水有着显著的正相关关系。在排除地形影响下,当城市达到一定规模,城市降水极值将高于周围区域,从而易形成城市暴雨。（5）极端降水次生灾害点呈聚集的分布模式,且不同类型的灾害的地理环境有差异。地理位置上,洪水灾害事件主要分布在我国东部沿海地区,滑坡与泥石流灾害点主要分布在我国西南地区、西北地区东部等地形起伏较大的地区,与研究区概况一致,特定的地质环境条件决定了该区域地质灾害呈长期高发态势。在地理环境上看,洪水多分布于我国海拔较低、地势较平坦、植被较稀疏、距海较近的地区,对经济较发达、人口密度较高的地区威胁较大;滑坡与泥石流多分布于我国地形起伏较大、植被较稀疏的地区。（6）次生灾害的降水极值具有明显的空间分异性,对短时强降水敏感。灾害点对小时极端降水表现出很强的敏感性,相对于滑坡与泥石流,洪水灾害对最大连续降水更为敏感。洪水灾害点最大日降水量、最大小时降水量、最大连续降水量均高于滑坡与泥石流灾害点。典型区域分析中白龙江流域地质灾害对极端降水较为敏感,短时强降水易引起其地质灾害的发生,同时易受周围水系影响。在一些地区由于人烟稀少,往往产生的洪涝、滑坡等次生灾害有害无灾。（7）不同地区引发的极端降水次生灾害的极端降水类型不同。我国东部部分灾害点尤其是偏北方地区,对研究中大部分极端降水指数表现出较高的响应水平,其中对小时尺度的极端降水指数的响应水平较高,表明该区易受短时强降水困扰。青藏高原东缘局部地区灾害点对干旱较为敏感,原因是在较高的年降水总时长的协同作用下,干燥的土体遇降水稳定性变差,易引发地质灾害。我国西部大部分地区对日尺度的极端降水指数较敏感。而我国东部还有部分灾害点,对各极端降水指数均表现出较低的响应水平,但不排除指数间或与环境间有协同作用。不同区域极端降水的变化趋势不同,并且对不同极端降水指数种类的敏感性也存在明显的差异。对极端降水可能引发的次生灾害要因地制宜,采取相应的防范措施。

论文目录

• 中文摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
•   1.1 研究背景
•   1.2 国内外研究现状
•   1.3 目前研究中存在的问题与不足
•   1.4 研究意义与研究目标
•   1.5 技术路线与章节安排
•     1.5.1 技术路线
•     1.5.2 章节安排
• 第二章 方法与资料
•   2.1 原理与方法
•     2.1.1 集中度/集中期
•     2.1.2 关联分析
•     2.1.3 空间统计分析
•     2.1.4 聚类分析
•   2.2 栅格时序分析工具
•     2.2.1 NumPy
•     2.2.2 GDAL
•   2.3 研究数据
•     2.3.1 GSMaP数据
•     2.3.2 其他数据
•   2.4 极端降水指数
• 第三章 极端降水分布特征与环境关系
•   3.1 极端降水指标计算
•   3.2 分布特征
•     3.2.1 降水极值空间分布特征
•     3.2.2 降水总量指标空间分布特征
•     3.2.3 极端降水逐年指标时空分布
•   3.3 降水极值与环境的关系
•     3.3.1 降水指标与自然地理环境的关系
•     3.3.2 降水指标与地形关系
•     3.3.3 极端降水与经济、人口密度的关系
•     3.3.4 降水极值与城市的关系
•   3.4 本章小结
• 第四章 次生灾害空间分布与环境关系
•   4.1 次生灾害空间分布
•     4.1.1 灾害点预处理
•     4.1.2 灾害点空间分布
•     4.1.3 灾害点空间分布模式
•   4.2 次生灾害与极端降水量的关系
•     4.2.1 空间分布
•     4.2.2 空间格局
•     4.2.3 灾害点对极端降水量的响应
•   4.3 灾害点对极端降水指标的响应
•   4.4 灾害点与地理环境的关系
•   4.5 典型区域次生灾害
•   4.6 本章小结
• 第五章 结论与展望
•   5.1 主要结论
•   5.2 创新点
•   5.3 不足与展望
• 参考文献
• 在学期间的研究成果
• 致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 李晓婧

导师: 马金辉

关键词: 极端降水,时序栅格数据集,空间格局,次生灾害

来源: 兰州大学

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 气象学,气象学,地质学

单位: 兰州大学

分类号: P407;P426.6;P694

总页数: 115

文件大小: 17199K

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