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      基于彈性脆弱性指標(biāo)的環(huán)巢湖自行車賽風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)

      2020-06-02 09:46:22王學(xué)林謝金花張玉龍
      沙漠與綠洲氣象 2020年2期
      關(guān)鍵詞:巢湖脆弱性風(fēng)速

      王學(xué)林,謝金花,王 志,鄧 斌,張玉龍

      (合肥市氣象局,安徽 合肥230041)

      巢湖市地處北亞熱帶濕潤(rùn)季風(fēng)氣候區(qū), 全年氣候溫和,雨量充沛,光照充足。擁有豐富的水資源,其中水面面積多達(dá)493 km2,域內(nèi)巢湖水面為464 km2。獨(dú)特的地理氣候條件成為馬拉松、自行車公開(kāi)賽、鐵人三項(xiàng)等重大體育賽事的首選之地。近年來(lái),在全球氣候變化的背景下,巢湖市氣象災(zāi)害呈頻發(fā)態(tài)勢(shì),尤其是極端高低溫、 暴雨等災(zāi)害性天氣已成為限制環(huán)巢湖重大體育賽事成功舉辦的不利因素。 如何加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理, 有效限制或減輕災(zāi)害對(duì)重大體育賽事的不利影響, 已成為近年重大體育賽事氣象保障服務(wù)研究的熱點(diǎn)話題。

      氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理始于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估, 前人有關(guān)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究取得了一定進(jìn)展。 Blaikie 等[1]在1994 年研究提出任何一種類型的風(fēng)險(xiǎn),其風(fēng)險(xiǎn)因素主要包括風(fēng)險(xiǎn)因子、易損性與適應(yīng)性、危險(xiǎn)的介入條件、人類的應(yīng)對(duì)措施與調(diào)整。 Hao 等[2]構(gòu)建了干旱風(fēng)險(xiǎn)分析模型, 并對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)氣象旱災(zāi)進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,Darling 等[3]提出利用全球臺(tái)風(fēng)個(gè)例資料,形成大尺度經(jīng)驗(yàn)?zāi)J剑?再應(yīng)用到評(píng)估區(qū)域的方法;2006年Emanuel 等[4]提出將歷史統(tǒng)計(jì)與模式預(yù)報(bào)相結(jié)合,開(kāi)拓臺(tái)風(fēng)大風(fēng)影響評(píng)估的新思路。 丁燕等[5]從臺(tái)風(fēng)暴雨、 臺(tái)風(fēng)大風(fēng)和研究區(qū)承災(zāi)體的易損性等角度入手,構(gòu)建了廣東省臺(tái)風(fēng)災(zāi)害的模糊風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,并進(jìn)行了系統(tǒng)分析。 羅培[6]從干旱災(zāi)害孕災(zāi)環(huán)境、災(zāi)害危險(xiǎn)性、成災(zāi)體易損性等方面出發(fā),運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)重慶干旱災(zāi)害進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及區(qū)劃。李德[7-9]將云模型分別運(yùn)用于冬小麥、黃河故道碭山酥梨的氣候適宜性評(píng)價(jià)中, 為淮北冬小麥和碭山酥梨生產(chǎn)應(yīng)對(duì)或適應(yīng)氣候變化等提供參考依據(jù)。 陳思寧[10]等選取茶樹(shù)越冬期凍害及夏季旱熱害致災(zāi)臨界氣象指標(biāo)作為參評(píng)要素并進(jìn)行相應(yīng)的模糊綜合評(píng)價(jià), 系統(tǒng)分析了湖北省茶樹(shù)氣象災(zāi)害的空間分布特征,為調(diào)整湖北省茶葉生產(chǎn)布局提供了科學(xué)依據(jù)。張星、劉莉等[11-13]分別用層次分析法對(duì)福建省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害及城市防災(zāi)減災(zāi)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià), 均取得了一定的成效。劉新立等[14]提出了水災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)因子、水災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)空間以及水災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)承載體等概念, 系統(tǒng)研究了這些概念對(duì)水災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)形成的作用以及其中的關(guān)鍵影響因素。

      盡管氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究取得了一定進(jìn)展,但有關(guān)重大體育賽事氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)的報(bào)道較少。迄今為止,尚未建立一套完整的重大體育賽事氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估概念模型。 本文擬從強(qiáng)化措施和規(guī)避措施兩個(gè)方面出發(fā), 研究基于脆弱性指標(biāo)體系的環(huán)巢湖自行車賽風(fēng)險(xiǎn)模型, 旨在為環(huán)巢湖自行車公開(kāi)賽活動(dòng)管控和氣象應(yīng)急保障工作提供科學(xué)依據(jù)。

      1 資料分析和方法

      1.1 氣象資料來(lái)源

      基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)源于巢湖市國(guó)家基本氣象站, 主要包括1957—2016 年4 月份的日平均氣溫、 降水量、相對(duì)濕度、風(fēng)速等氣象資料。巢湖市國(guó)家基本氣象站站點(diǎn)位置見(jiàn)圖1。

      圖1 巢湖市國(guó)家基本氣象站地理位置

      1.2 自行車賽氣象適宜性指標(biāo)的確定

      本文在查閱大量關(guān)于體育氣象研究文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上[15-18],結(jié)合自行車騎行比賽自身的特性,設(shè)計(jì)包括年齡、性別、騎行年限、溫度、相對(duì)濕度、風(fēng)速、降水狀況等運(yùn)動(dòng)員自身狀況和氣象條件的調(diào)查問(wèn)卷, 在2013—2016 年環(huán)巢湖自行車騎行大賽舉辦期間開(kāi)展多達(dá)700 余次問(wèn)卷調(diào)查。 本研究的重點(diǎn)是開(kāi)展氣象事件脆弱性指標(biāo)體系風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí), 因此將對(duì)比賽當(dāng)天降水狀況、平均風(fēng)速、日平均氣溫和相對(duì)濕度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析, 運(yùn)動(dòng)員身體狀況不作為本文重點(diǎn)考慮因素,據(jù)此凝練出自行車騎行大賽氣象適宜性指標(biāo)(表1)。根據(jù)自行車騎行比賽的服務(wù)需求,結(jié)合基于調(diào)查問(wèn)卷獲得的上述氣象適宜性指標(biāo), 本節(jié)將風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)結(jié)果集劃分為三類, 適宜表示氣象條件對(duì)運(yùn)動(dòng)員成績(jī)無(wú)影響, 基本適宜表示采取一定的措施后不影響運(yùn)動(dòng)員的正常發(fā)揮, 不適宜表示氣象條件對(duì)運(yùn)動(dòng)員比賽成績(jī)有嚴(yán)重影響。 從表1 可知,無(wú)降水、相對(duì)濕度在55%~65%,氣溫在18~22 ℃、平均風(fēng)速≤2 m/s 時(shí),運(yùn)動(dòng)員發(fā)揮最佳。天空狀況良好,尤其是晴間多云天氣時(shí),紫外線比晴天時(shí)弱,有利于運(yùn)動(dòng)員正常發(fā)揮,若是雨天特別是小雨時(shí),路面濕滑,而中雨甚至是大雨,均不利于運(yùn)動(dòng)員正常騎行。氣溫在18~22 ℃且相對(duì)濕度在55%~65%時(shí), 是人體最舒適的溫濕度,最有利于運(yùn)動(dòng)員正常騎行。 若平均風(fēng)速≤2 m/s ,既有利于運(yùn)動(dòng)員在騎行過(guò)程中身體散熱, 又不會(huì)對(duì)騎行形成阻力,從而有利于運(yùn)動(dòng)員超常發(fā)揮。

      表1 騎行大賽氣象適宜性指標(biāo)

      1.3 基于脆弱性指標(biāo)體系的風(fēng)險(xiǎn)概念模型

      Kaplan 等[19]認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)是由有害事件、有害事件發(fā)生的可能性及有害結(jié)果3 個(gè)部分組成的一個(gè)完備集。對(duì)于任一氣象災(zāi)害而言,脆弱性主要是由承載體應(yīng)對(duì)能力和適應(yīng)能力決定的。 通常天氣氣候事件與承載體脆弱性指標(biāo)較為密切, 它可在特定的時(shí)空范圍內(nèi)通過(guò)分析承載體脆弱性指標(biāo)的概率密度函數(shù)而得。 當(dāng)承載體脆弱性指標(biāo)某一概率密度分布函數(shù)一定時(shí),通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析得到一條對(duì)應(yīng)的概率密度曲線,如當(dāng)氣象條件不適宜開(kāi)展重大體育賽事時(shí), 可以推遲賽事舉行時(shí)間或采用人工影響天氣等措施增加承載體的承載能力,本文將這種風(fēng)險(xiǎn)分析模型稱為基于脆弱性指標(biāo)的氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)[20]。 若要降低承載體災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的概率,大致上可以歸納為2 類措施,一是通過(guò)強(qiáng)化措施,降低風(fēng)險(xiǎn)對(duì)象脆弱性;二是通過(guò)規(guī)避措施,包括時(shí)間和空間2 方面的規(guī)避。這一過(guò)程的風(fēng)險(xiǎn)對(duì)象自身抵御災(zāi)害的能力并沒(méi)有發(fā)生變化, 但構(gòu)建了新的風(fēng)險(xiǎn)概率密度曲線。 減災(zāi)管理過(guò)程是這兩類措施的有機(jī)組合, 其結(jié)果表明顯著降低了承載體氣象災(zāi)害發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)概率。 盡管每一項(xiàng)措施都有減災(zāi)作用, 但任何措施的減災(zāi)作用都有限且需要付出社會(huì)成本。

      1.4 數(shù)據(jù)處理

      利用MATLAB(R2009a)軟件對(duì)巢湖市國(guó)家基本站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,運(yùn)用Excel 2007 進(jìn)行數(shù)據(jù)處理及作圖。

      2 結(jié)果與分析

      2.1 約束條件下各氣象適宜性指標(biāo)的特征分析

      本節(jié)選取2017 年4 月23 日舉辦的環(huán)巢湖自行車騎行大賽作為個(gè)例分析。由表1 可知,認(rèn)為適宜完全滿足下述條件: 無(wú)降雨,MWS≤2 m/s,18 ℃≤MT≤22 ℃,55%≤RH≤65%。 基本適宜即滿足下述條件之一:AR≤5.0 mm,2 m/s

      表2 4 月23 日各氣象因子發(fā)生概率分布

      2.2 無(wú)約束條件下氣象適宜性指標(biāo)的特征分析

      統(tǒng)計(jì)1957—2016 年4 月1 日至4 月30 日環(huán)巢湖自行車騎行比賽各參評(píng)因子氣象適宜性概率(圖2)得出,降水、風(fēng)速、平均溫度和相對(duì)濕度概率均呈現(xiàn)明顯的震蕩特征, 其中無(wú)降水概率和相對(duì)濕度在區(qū)間[55,65]的概率呈微弱的下降趨勢(shì),表明4 月中下旬降水和不適宜的濕度條件是制約自行車騎行比賽的主要因素。 日平均氣溫在區(qū)間[18,22]的概率和風(fēng)速在[0,2]的概率具有明顯的上升趨勢(shì),表明若環(huán)巢湖自行車比賽選在4 月中下旬舉辦, 適宜的日平均氣溫和風(fēng)速條件能夠較充分發(fā)揮騎行運(yùn)動(dòng)員水平。

      圖2 氣象條件適宜性概率分布特征

      2.3 單指標(biāo)綜合概率分布特征

      為明確不同等級(jí)適宜度對(duì)環(huán)巢湖賽的綜合風(fēng)險(xiǎn)影響,本文在統(tǒng)計(jì)降水、風(fēng)速、溫度、濕度的各等級(jí)適宜度年平均發(fā)生次數(shù)風(fēng)險(xiǎn)概率的基礎(chǔ)上, 分別計(jì)算單個(gè)適宜度對(duì)綜合指數(shù)的貢獻(xiàn)率,其計(jì)算公式如下:

      其中α、β、γ 表示各降水、風(fēng)速、溫度和濕度適宜、基本適宜、不適宜的權(quán)重系數(shù),本文根據(jù)調(diào)查問(wèn)卷中設(shè)計(jì)運(yùn)動(dòng)員打分法確定各參評(píng)因子的適宜、基本適宜、不適宜的權(quán)重系數(shù)分別為0.5、0.35、0.15, 各參評(píng)單因子結(jié)果(圖3)顯示,再在此基礎(chǔ)上構(gòu)建由各單參評(píng)要素組成的綜合適宜性指數(shù),降水、風(fēng)速、溫度和濕度分別取0.2、0.2、0.4、0.2, 其計(jì)算結(jié)果如圖4 所示。

      圖3 單一氣象指標(biāo)適宜性概率分布

      圖4 綜合各指標(biāo)適宜性概率分布

      由圖3 可知,單指標(biāo)的適宜度概率降水最高,約在36%~43%,風(fēng)速、濕度隨時(shí)間變化較為平緩,而溫度從月初到月末有明顯的上升趨勢(shì), 且變化范圍較大,約在18%~36%。 綜合適宜度指數(shù)(圖4)變化較為劇烈,總體上呈明顯的上升趨勢(shì),其概率分布值在27%~36%,4 月中下旬明顯優(yōu)于上旬。 因此,在環(huán)巢湖自行車賽籌備期間,可以據(jù)此向政府、大賽組委會(huì)等相關(guān)部門提供決策支持依據(jù)。

      2.4 綜合適宜度重現(xiàn)期分布特征

      重現(xiàn)期是指在一定數(shù)據(jù)記錄統(tǒng)計(jì)時(shí)段內(nèi), 各參評(píng)因子綜合適宜度在較長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)重復(fù)出現(xiàn)的平均時(shí)間間隔, 常用多年一遇來(lái)表達(dá), 是概率意義上的回轉(zhuǎn)。 由表3 表明,4 月份降水重現(xiàn)期基本上呈現(xiàn)2 a一遇和3 a 一遇的特征,濕度重現(xiàn)期稍高于降水,尤其是4 月中下旬重現(xiàn)期主要為4 a 一遇的分布,溫度重現(xiàn)期主要體現(xiàn)為3 a 一遇和4 a 一遇, 僅1~3日顯示為5 a 一遇的高重現(xiàn)頻率。 風(fēng)速主要以3 a一遇的重現(xiàn)期分布, 綜合指數(shù)重現(xiàn)期主要為3 a 一遇,僅1 日、3 日、10 日重現(xiàn)期相對(duì)較高。從以上分析可知, 環(huán)巢湖自行車賽在籌備期間應(yīng)重點(diǎn)考慮其重現(xiàn)期特征, 有針對(duì)性的分析近幾年各參評(píng)因子綜合適宜指數(shù)重現(xiàn)期特征, 有選擇性的考慮4 月各日綜合指數(shù)重現(xiàn)期狀況,從而選擇比賽日期,有效避免高影響天氣下舉辦環(huán)巢湖自行車賽, 給參賽運(yùn)動(dòng)員的成績(jī)?cè)斐蓢?yán)重影響。

      表3 綜合適宜度重現(xiàn)期分布特征

      3 結(jié)論與討論

      本研究以環(huán)巢湖騎行大賽作為研究對(duì)象, 參考前人已有的研究成果,并結(jié)合實(shí)地調(diào)查問(wèn)卷,凝練出環(huán)湖騎行賽綜合適宜性氣象指標(biāo)。 按照強(qiáng)化環(huán)巢湖騎行大賽脆弱性氣象指標(biāo)的思路,系統(tǒng)研究2017 年4 月23 日我市環(huán)巢湖自行車騎行大賽,并對(duì)各參評(píng)因子在4 月1 日—4 月30 日氣象適宜性指標(biāo)進(jìn)行概率統(tǒng)計(jì), 綜合分析各參評(píng)因子4 月氣象適宜度變化特征,根據(jù)權(quán)重系數(shù)分別計(jì)算出溫度、降水、相對(duì)濕度及風(fēng)速適宜度指數(shù)及其綜合指數(shù), 在此基礎(chǔ)上分析各參評(píng)要素重現(xiàn)期變化特征。 通過(guò)分析近65 a來(lái)歷年4 月逐日氣象數(shù)據(jù)可預(yù)測(cè)出,2017 年4 月23日巢湖市降水和溫度較適宜開(kāi)展環(huán)巢湖自行車賽,而相對(duì)濕度和風(fēng)速是制約運(yùn)動(dòng)員發(fā)揮的關(guān)鍵因素,降水和相對(duì)濕度適宜度在4 月上旬優(yōu)于4 月中下旬,日平均氣溫和風(fēng)速具有明顯相反的趨勢(shì),4 月發(fā)生降水的概率較小, 綜合適宜度指數(shù)值4 月下旬高于4 月上中旬。

      本研究選用基于彈性脆弱性指標(biāo)作為風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)概念模型, 這在重大體育賽事風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移研究中較為新穎, 彈性脆弱性風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)模型能夠充分考慮承載體適應(yīng)能力和應(yīng)對(duì)能力, 從強(qiáng)化措施和規(guī)避措施2 個(gè)角度降低風(fēng)險(xiǎn)對(duì)象的脆弱性, 從而為高影響天氣開(kāi)展體育氣象災(zāi)害防御等方面提供了新的方法和思路。依據(jù)本研究的結(jié)果,可為環(huán)巢湖自行車公開(kāi)賽比賽日選擇、 賽前評(píng)估以及賽事安排提供科學(xué)的理論依據(jù)。 但本文也存在諸多不足之處。 首先, 本研究設(shè)計(jì)的騎行比賽氣象適宜性指標(biāo)來(lái)自于調(diào)查問(wèn)卷,在調(diào)查過(guò)程中未對(duì)參賽選手年齡、身體狀況等方面加以考慮,因此,今后需進(jìn)一步按照公路精英組、山地綜合組、山地老年組和山地女子組等不同組別分別加以研究。其次,本研究?jī)H對(duì)參賽當(dāng)日進(jìn)行研究,分析過(guò)程中所需要的逐分鐘降水、氣溫等長(zhǎng)序列氣象資料不足, 可能會(huì)導(dǎo)致研究結(jié)果與實(shí)際存在部分偏差,因此今后需進(jìn)一步有針對(duì)性的收集資料,完善本研究存在的不足之處。

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