7月5号南京暴雨资料同化研究个例
南京市暴雨强度公式研究
暴雨资料的选择
本文选取南京市为研究对象， 南京是江苏省会， 位
1． 2
选样方法的选取
水文计算样本选取方法一般有年最大值法 、 年超
东经 118ʎ22' 119ʎ14' ， 地处 于北纬 31ʎ14' 32ʎ37' ， 长江下游， 也是长江流域四大中心城市之一。 随着现
收稿日期： 2016 － 10 － 10 基金项目： 南京信息工程大学大创项目 （ 2015 ）
第 47 卷 增刊（ 2 ） 2016 年11 月 文章编号： 1001 － 4179 （ 2016 ） S2 － 0041 － 04
人 民 长 江 Yangtze Ｒiver
Vol． 47 ， Supplement（ Ⅱ） Nov． ， 2016
南京市暴雨强度公式研究
王 诗 雅， 巫 晓 燕， 黄衤 韦 静， 徐
和频率的转换关系为 TM = 1 1 +N = PM m （ 2）
长的城市。
T M 为计算重现期。 式中， 用上式计算经验频率及重现 得到结果如表 2 所示。 期，
表1
年份 1978 1979 980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994
（ 南京信息工程大学 水文气象学院 ，江苏 南京 210044 ） 摘要： 暴雨强度公式是设计城市排水管渠的重要基础公式 ， 是地面产汇流计算和确定工程设计流量的重要依 据， 直接关系到城市基础设施建设的科学性 。气候变化和城市建设使城市水文气象条件不断改变 ， 而目前南 京市采用的暴雨强度公式是 20 世纪 70 年代末编制， 需要进行及时修正。以南京市武定门闸站为代表站 ， 采 用年最大值法选样和皮尔逊 Ⅲ 型曲线进行拟合， 用自适应权重的粒子群优化算法估计得到南京市暴雨强度 公式， 并将此结果与牛顿迭代法 、 最小二乘法得到的结果进行对比 。结果表明： 3 种方法在计算重现期为 2 20 a 时， 平均绝对均方差都小于 0． 05 mm / min， 平均相对均方误差都小于 5% ， 符合精度要求； 且粒子群算法的 结果更为精确， 相对误差小于另外两种传统算法 。 关 键 词： 暴雨强度公式； 粒子群优化算法； 年最大值法； P － Ⅲ型曲线； 牛顿迭代法； 南京市 文献标志码： A DOI： 10． 16232 / j． cnki． 1001 － 4179． 2016． S2． 012 中图法分类号： P33
2024届辽宁省高考扣题卷(二)语文试题含答案
2024届辽宁省高考扣题卷（二）语文试题注意事项：1．答卷前，考生务必将自己的姓名、准考证号填写在答题卡上。
2．作答时，务必将答案写在答题卡上。
写在本试卷及草稿纸上无效。
3．考试结束后，将本试卷和答题卡一并交回。
一、现代文阅读（35分）（一）现代文阅读Ⅰ（本题共5小题，19分）阅读下面的文字，完成1～5题。
浩瀚太空，繁星点点。
环绕在地球轨道上的我国众多人造卫星中，风云气象卫星被誉为“离百姓生活最近的卫星”，它们24小时“瞭望”，时刻观测着全球的风云气象，日夜预报着每天的阴晴冷暖。
从给大气“拍照”到给大气“做CT”，风云气象卫星已实现从国际跟跑到并跑再到部分领跑的跨越，显著提升了我国气象监测预报预警能力。
服务“一带一路”建设、彰显中国国际担当，风云气象卫星正在为服务全球防灾减灾贡献中国智慧。
2023年7月，第5号台风“杜苏芮”在西北太平洋洋面生成后，风云气象卫星便对台风进行全生命史的监测，为“杜苏芮”台风和暴雨专题会商决策服务以及准确监测“杜苏芮”带来的极端强降雨天气过程提供了有力支撑。
风云气象卫星是我国自主研制的系列气象遥感卫星。
1988年，我国第一颗气象卫星成功发射。
截至目前，我国共成功发射了两代四型21颗风云气象卫星，目前有9颗在轨运行，为129个国家和地区提供资料和产品。
目前，我国成为全球唯一同时运行黎明、上午、下午、倾斜四条近地轨道气象卫星的国家。
通过“多星在轨、组网观测”，风云气象卫星可提供三维、定量、全球、全天时、全天候、高光谱、高时效的精密监测资料。
台风，无一漏网；暴雨，三维“CT”式扫描；厄尔尼诺，积累气候变量数据集……风云气象卫星性能优越，对各类天气气候事件精密监测，服务保障“一带一路”建设成效显著，已成为全球对地观测网中的主力军。
“气象卫星监测在短时临近预报中作用重大。
”国家卫星气象中心首席科学家李俊说，以强对流天气为例，其生命史较短且具有明显突发性，监测和预报难度较大。
气象卫星观测范围广、干扰因素少，可以精准捕捉强对流踪迹，助力强对流活动监测和预报。
多普勒雷达资料同化对暴雨过程模拟的影响
ｒ ａ ｉ ｎ ｓ ｔ ｏ ｒ ｍ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｏ ｆ Ｇ ｕ ａ ｎ ｇ ｘ ｉ Ｗｕ ｚ ｈ ｏ ｕ ｉ ｓ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｅ ｄ ｉ ｎ Ｊ ｕ ｎ ｅ ２ ０ １ ０ ａ ｎ ｄ ｉ ｔ ｉ ｓ ｃ ｏ ｎ ｃ ｌ ｕ ｄ ｅ ｄ ｔ ｈ ａ ｔ ：（ １ ）ｔ ｈ ｅ ｒ ａ ｄ ａ ｒ
ｂ ｅ ｔ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｉ ｔ ｉ ａ ｌ ｃ ｏ ｎ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｔ ｏ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ． Ｋｅ ｙ Ｗｏ ｒ ｄ ｓ ： ｔ ｏ ｒ ｒ ｅ ｎ ｔ ｉ ａ ｌ ｒ ａ ｉ ｎ ； Ｄｏ ｐ ｐ ｌ ｅ ｒ ｒ ａ ｄ ａ ｒ ｄ ａ ｔ ａ ； ３ Ｄ ａ ｓ ｓ ｉ ｍｉ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ｏ ｆ Ｓ ｕ ｎ Ｙ ａ ｔ — ｓ ｅ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｇ ｕ ａ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｇ ｕ ａ ｎ ｇ ｄ ｏ ｎ ｇ ５ １ ０ ２ ７ ５ ）
多湖 ２ ， 欧坚 莲 ，李 江 南 ，徐 芳
（ １ ． 梧 州 市气 象局 ，广 西 梧 州 ５ ４ ３ ０ ０ ０；２ ， 中 山大 学 环 境 科 学 与工 程 学 院 ，广 东 广 州 ５ １ ０ ２ ７ ５ ）
摘
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｗ ＲＦ ｍｅ ｓ ｏ ｓ ｃ ｌｅ ａ ｎ ｕ ｍｅ ｒ ｉ ｃ ｌ ａ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ａ ｎ ｄ ｉ ｔ ｓ ａ ｓ ｓ ｉ ｍｉ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ Ｗ ＲＦ ３ ｄ ｖ ａ ｒ ．ｔ ｗｏ
降水资料同化在GRAPES-MESO模式中应用试验研究
中 国气象 局武 汉暴 雨研 究所 暴雨 监测 预警 湖北 省重 点实 验室 ，武汉 ４ ３ ０ ０ ７ ４
摘
要
利 用 国家 气 象 中心 中尺 度 业 务 数 值 预 报 模 式 Ｇ Ｒ ＡＰ Ｅ Ｓ ． ＭＥ Ｓ Ｏ ｖ ３ ． ０ ，以 ２ ０ １ ０年 ６月 １ ～３ ０日为 例 ，开 展
２ ０ １ ２ ． １ ２ ０ ２ ７ ． Ｗａ ｎ ｇ Ｙ ｅ ｈ ｏ ｎ ｇ ， Ｌ ａ ｉ Ａ ｎ ｗｅ ｉ ， Ｚ ｈ ａ ｏ Ｙ ｕ ｃ ｈ ｕ ｎ ， ｅ ｔ ａ １ ． ２ ０ １ ３ ． Ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｐ ｒ ｅ ｃ ｉ ｐ ｉ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｄ ａ ｔ ａ ａ ｓ ｓ ｉ ｍｉ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ Ｇ Ｒ ＡＰ Ｅ Ｓ — ＭＥ Ｓ Ｏ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ［ Ｊ 】 ＿ Ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ
析 ，整 体 而 言 ＡＳ Ｓ Ｉ 试 验 对 逐 日及 逐 时 降水 强 度 的预 报 普 遍 强 于 Ｃ ＮＴ Ｌ 试 验 ， 与 实 况 更加 接近 ；３ ）ＡＳ Ｓ Ｉ 试 验对 ２ ０ １ ０年 ６月 １ ～３ ０日 ０ ８时起 报 的 ０ ～２ ４ ｈ模 式 预 报 的小 雨 、中 雨 、大 雨 、暴 雨 、大 暴 雨 各 个 降 水 量 级 Ｔ Ｓ评 分及
第 ３ ７卷 第 ３期 ２ ０ １ ３年 ５月
大
气
科
学
Ｖｂ１ ．３７．Ｎ Ｏ ．３
Ｍａ ｙ ２０１ ３
Ｃｈｉ ｎｅ ｓ ｅ Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏｆ Ａｔ ｍｏ ｓ ｐ ｈｅ ｒ ｉ ｃ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎｃ ｅ ｓ
王 叶红，赖 安伟 ， 赵 玉春 ， 等． ２ ０ １ ３ ．降水 资料 同化在 Ｇ Ｒ ＡＰ Ｅ Ｓ ． ＭＥ Ｓ Ｏ模 式 中应用 试验 研 究 ［ Ｊ ］ ＿ 大气 科 学， ３ ７（ ３ ） ： ６ ４ ５ － ６ ６ ７ ， ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ８ ７ ８ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ６ － ９ ８ ９ ５ ．
南京市暴雨地表产流模型研究
然后根据时程分析后的暴雨 过程线 ， 基于改进后的不透水 区 、 透 水区和混 合区 的暴 雨扣损 方法 ， 建立了
城市化后的城市地表产流模 型。最后利用南京市典 型暴 雨过程对 模型进 行验证 ， 得到南 京市地表 净雨
过程线 。
关键词 ： 城市 ； 暴雨 ； 产流模型
中 图分 类 号 ：Ｔ Ｖ １ ２ １ ． ２ 文 献标 识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ：１ ６ ７ ２ —１ １ ４ ４ （ ２ ０ １ ３ ） ０ １ —０ １ ０ ２ 一Ｏ ３
目前 ， 我 国的城 市暴雨 公式 的一般 形式 为 ：
一
程， 一般 采用 经典 的水 文 学 方法 或 通 过 由实验 数 据 拟合成 经验 公式进 行计 算 的方 法进 行研 究 。水 文学 中的产 流模 型一 般有 蓄 满 产 流 、 超 渗产 流 和 蓄 满超 渗产 流等 。但这些 方 法 的精度 有待 提高 。本文 选择 适 当 的暴 雨 时程 分析 方 法 ， 依 据恰 当 的暴 雨 扣 损方 法， 试 图建立 新 的城市 地表产 流模 型 ， 得 到城市 地表
Ｖ ０ １ ． １ ｌ Ｎ ｏ ． １
Ｆ ｅ ｂ．．流 模 型 研 究
陈 扬
（ 南京交通职业技术学院 建筑工程系 ， 江苏 南京 ２ １ １ １ ８ ８ ） 摘 要： 选择适 当的暴雨时程分析方 法一 Ｋ ｅ ｉ ｆ ｅ ｒ 和 Ｃ ｈ ｕ雨型 ， 对暴雨公 式计算 出的雨量 进行 时程分配 ，
ｏ ｆＮａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ：ｃ ｉ ｔ ｙ； ｒ ａ ｉ ｎ ｓ ｔ ｏ ｒ ｍ ；ｒ ｕ ｎ ｏ ｆ ｍｏ ｄｅ ｌ
２ Ｏ世 纪 ８ ０年 代 以来 ， 中 国城 市 化从 起 始 阶段
径向风和反射率直接同化对一次梅雨锋暴雨模拟的影响
径向风和反射率直接同化对一次梅雨锋暴雨模拟的影响赖安伟;闵锦忠;任永建;徐明【摘要】利用中尺度数值模式WRF及其三维变分同化系统,采用NCEP再分析资料和合肥新一代天气雷达资料,针对2003年7月4—5日发生在江淮流域的一次梅雨锋暴雨过程,分析了直接同化雷达径向风和反射率对降雨模拟的影响。
结果表明：1）直接同化雷达径向风能够改进低层辐合带的位置、增加低层气旋性扰动,增强低空急流核;改进垂直速度有利于对流的发生和发展。
2）直接同化反射率能改进模拟回波位置,小雨量级TS评分改进明显,约提高了0.15。
3）不同的同化频率对同化结果都有正的贡献,每10分钟同化一次的结果略优于每半小时同化一次的结果;双线性插值和四点平均两种稀疏化方法对同化结果的影响差异不明显。
4）同化雷达径向风或反射率,可明显提高小雨量级的TS评分,改善整个雨带的位置,提高强降水中心预报的落区与量级。
%The impact of direct assimilation of radar radial velocity and reflectivity was analyzed on the simulation of the heavy rainfall case in the Meiyu front occurred at Yangtze river during 4—5 July 2003 by the mesoscale numerical model WRF and 3DVAR system using NCEP reanalysis data and New-Generation Weather Radar data inHefei.The results are as following：（1） the direct assimilation radial velocity can improve the position of low level convergence zone,increase low level cyclonic disturbance and enhance low level jet stream core.The improvement of vertical velocity was favorable to trigger and develop the convection.（2） The threat scorer of light rain with assimilated reflectivity was improved by 0.15 and the location of simulated reflectivity was closerto observation than the control experiment.（3） Both of the two differentassimilated frequencies had the positive impact on the simulation of precipitation,but the impact of every 10 min was better than that of the every 30 min.The different impacts on forecast by the two thinning methods were not obvious.（4） The threat score of light rain was improved after the radar data had assimilated.At the same time,the location of rain belt was closer to that observed,and the forecast of the location and amplitude of severe precipitation center was improved.【期刊名称】《暴雨灾害》【年(卷),期】2011(030)003【总页数】9页(P218-226)【关键词】变分同化;多普勒雷达;径向风;反射率【作者】赖安伟;闵锦忠;任永建;徐明【作者单位】中国气象局武汉暴雨研究所,武汉430074;南京信息工程大学气象灾害省部共建教育部重点试验室,南京210044;南京信息工程大学气象灾害省部共建教育部重点试验室,南京210044;武汉区域气候中心,武汉430074;中国气象局武汉暴雨研究所,武汉430074【正文语种】中文【中图分类】P412随着数值模式物理过程进一步完善和高性能计算机计算能力大幅度提高，数值模式达到了更精细的分辨率和更少的近似表达[1]，模式误差得到有效抑制，但数值模式存在对初值极其敏感的问题[2]。
南京7月天气
南京7月天气南京是中国的重要城市之一，位于江苏省，是江苏省的省会。
南京的气候属于亚热带季风气候，夏季炎热潮湿，冬季湿冷。
7月是南京夏季的高峰期，天气炎热，气温较高，下面我们来详细了解一下南京7月的天气情况。
南京7月的气温一般在28℃至35℃之间波动，最高温度可以达到40℃以上。
早晚时分相对较凉爽，白天时分气温高，阳光强烈。
由于南京的地理位置靠近长江，湿度较大，导致天气闷热。
因此，在南京的七月，你需要做好防晒措施，并且时刻保持水分补充。
除了高温外，7月也是南京的雨季，降雨量较多。
南京的降雨主要集中在七月的后半月，期间会有多次雷阵雨，甚至有时候会出现强降雨。
这些降雨可以有效地降低气温，但也会造成交通不便和部分地区的积水现象，所以在外出时请注意交通安全。
此外，南京7月的天气也容易出现雷暴天气。
由于高温和潮湿的气候条件，容易形成对流云团，导致雷暴天气的发生。
在出行时，特别是在山区、水域和露天场所，请留意天气预报，避免雷暴天气带来的潜在危险。
对于南京的游客来说，在7月旅游的话，首先要做好防晒措施。
佩戴帽子、墨镜和涂抹防晒霜可以有效地降低阳光的伤害。
此外，也应准备好一些轻便透气的夏季服装，以及防雨工具，以应对南京多雨的天气。
在南京的7月，虽然天气炎热，但这个时候正是各种夏季活动的热潮。
南京有许多夏日独特的活动，比如梅花山游乐园的水上乐园，可以在湖水中尽情畅泳；还有许多室内的博物馆和艺术展览，可以避免酷暑，同时欣赏文化艺术。
总结起来，南京7月的天气酷热潮湿，气温较高，降水量相对较多，雷暴天气有时也会出现。
在出行前，最好查看天气预报，做好必要的准备。
无论如何，南京的夏季依然充满了各种有趣的活动和景点，只要注意防晒和防雨，你将度过一个美好的夏天。
WRF-DA中地面观测资料同化方案的改进与应用
WRF-DA中地面观测资料同化方案的改进与应用*张鑫宇1 陈 敏1 孙娟珍2 范水勇1 仲跻芹1 张舒婷1 ZHANG Xinyu1 CHEN Min1 SUN Juanzhen2 FAN Shuiyong1 ZHONG Jiqin1 ZHANG Shuting11. 北京城市气象研究院，北京，1000892. 美国国家大气研究中心，科罗拉多，博尔德，803071. Institute of Urban Meteorology，CMA，Beijing 100089，China2. National Center for Atmospheric Research，Boulder，CO 80307，U.S.A2020-04-17收稿，2020-09-21改回.张鑫宇，陈敏，孙娟珍，范水勇，仲跻芹，张舒婷. 2021. WRF-DA中地面观测资料同化方案的改进与应用. 气象学报，79（1）：104-118Zhang Xinyu， Chen Min， Sun Juanzhen， Fan Shuiyong， Zhong Jiqin， Zhang Shuting. 2021. Improvement and application of the ground observation data assimilation scheme in WRF-DA. Acta Meteorologica Sinica， 79（1）:104-118Abstract In order to improve the assimilation effect of automatic weather station (AWS) observation data in the WRF-DA (Weather Research and Forecasting Model-Data Assimilation) system and improve the prediction of the numerical model, the ground observation data assimilation scheme in the WRF-DA is improved and an updated assimilation scheme is developed. Considering the impact of terrain height difference on the assimilation effect, the correctness of ground elements to the model surface are modified in the assimilation scheme to improve the accuracy of the values of ground temperature and wind speed. Analysis of the results of a real-data case experiment on 5 July 2017 and the results of batch experiments for the entire month of July 2017 indicates that compared to the results of the experiments with assimilation using the original scheme, the forecast errors of the experiments using the updated scheme are significantly reduced in the first 9 h. The advantage of the updated scheme can be maintained for 24 h. It shows that the updated scheme has obvious positive effects on the assimilation of ground temperature and wind speed.Key words Automatic weather station observation data，Data assimilation，Update scheme摘 要 为了改善地面自动气象站观测数据在WRF-DA（the Weather Research and Forecasting Model-Data Assimilation）系统中的同化应用效果，提高数值模式的预报性能，对WRF-DA地面资料同化方案中温度和风速订正方案进行改进，形成地面资料同化更新方案。
2013年7月5日大暴雨伴雷暴天气的成因分析
2013年7月5日大暴雨伴雷暴天气的成因分析摘要：2013 年7 月4 日夜里至6 日上午，江淮流域出现了2013 年入梅以来持续时间最长、范围最大、降水强度最大且雷暴持续时间最长的一次大暴雨伴雷暴天气过程，针对此次过程，主要采用天气形势分析和物理量场诊断分析方法，力求揭示此次大暴雨伴雷暴的形成和维持的成因。
结果表明，梅雨锋上发展的中尺度系统是造成此次江淮地区产生大暴雨和长时间对流天气的主要天气系统; 对流天气过程中，东北—西南向的高能区配合强烈的上升运动，为对流的发展提供了不稳定和动力机制; 锋区附近均有较强的上升运动，使得对流单体能不断产生，且急流轴的存在为对流发展提供了良好的水汽输送环境，使得对流持续发展能够有充足的水汽。
关键词：大暴雨; 雷暴; 物理量场; 天气形势; 成因分析中图分类号 S161．6 文献标识码 A 文章编号 0517 －6611( 2014) 19 －06314 －04长期以来，气象工作者对暴雨以及雷暴进行了大量的研究，如程铁军等通过对长江中下游地区特大雷暴暴雨的分析，发现大暴雨是由高层冷空气叠加在底层急流左前侧高湿区至上产生持续的对流降水所造成; 姜麟等通过对江苏一次夏季强雷暴天气过程的综合分析得出，强雷暴在垂直方向上与锋生函数、假相当位温、涡度散度的某些分布特征有较好的对应关系。
由于副热带高压的北抬，每年的 6 月中下旬至 7 月上中旬江淮地区进入梅雨季节，暴雨和雷暴是梅雨期的重要灾害性天气，且梅雨期降水范围广、雨量大、持续时间长，易对人们的生命财产和国民经济造成严重危害。
鉴于其重要性，气象学者也对梅雨进行了许多研究，如赵娴婷等通过对 2010 年 7 月 9 ～14 日暴雨过程中高低空急流的特点、配置及对暴雨的影响进行了分析，发现低空西南急流是产生暴雨的重要因子。
2013 年 7 月 4 日夜间至 7 月 6 日上午，江淮流域经历了 2013 年入梅以来最强的一次降水天气，其中大部分地区降水量超过 50 mm，其中局部地区降水量超过 200 mm。
南京暴雨事件的风险评估分析
南京暴雨事件的风险评估分析2021年7月19日至21日，南京市遭遇了一次罕见的强降雨天气，造成了严重的洪涝灾害，给当地居民的生命财产安全带来了严重威胁。
面对天灾，我们更需要及时合理的风险评估和分析，以便采取恰当的行动来减少损失。
本文从洪涝灾害的风险来源、风险评估和应对措施三个角度，对南京暴雨事件进行分析。
一、洪涝灾害的风险来源南京市在地理位置上处于长江流域和太湖流域交汇的位置，紧靠长江和秦淮河两大水系。
加之城市土地开发和城市化进程，部分自然湿地和植被丧失，道路、房屋等建筑物的堵塞，导致了雨水下渗能力的降低。
这些因素，加上气候变化等多种复杂因素的影响，都会使得南京市遭遇洪涝灾害的概率增加。
二、风险评估洪涝灾害会带来财产损失、交通运输中断、生命安全威胁等多方面的影响，因此风险评估要综合考虑多种因素。
在南京暴雨事件中，当地政府高度重视，采取了多种措施来降低风险。
通过分析南京市的防洪能力、城市排水系统工程、人员疏散预案等因素，可以得出以下结论：一是南京市的防洪设施比较完备、防洪能力较强。
从南京市政府发布的2019年度防汛抗旱工作报告可以看出，南京市的水利工程设施较为完整，防洪、排涝、抗旱能力均有提高。
例如，钦州、秦淮和汉中三大排涝泵站能够集中排水，有效缓解了暴雨造成的排水问题。
二是南京市的城市排水系统存在一定的不足。
南京市将排水系统规划纳入城市总体规划中，采取了多种建设模式。
但由于城市土地利用占用、地下管网建设难度加大等原因，导致城市地下排水系统存在一定的缺陷。
因此，排水系统的优化升级是南京市应对洪涝灾害的重要措施。
三是南京市的人员疏散预案必须得到完善。
在南京暴雨事件中，由于部分居民缺乏应对意识和知识，没有及时疏散，导致了一些安全问题。
因此，南京市应不断完善和加强对居民的教育和宣传，提高居民的自救自护能力和应对紧急情况的能力。
三、应对措施为了应对洪涝灾害，南京市政府在实施防范措施的同时，还应该开展应急预案和救援工作。
731暴雨歌颂典型事迹文章
731暴雨歌颂典型事迹文章摘要：一、引言1.背景介绍：731暴雨事件2.文章目的：歌颂在暴雨中涌现的典型事迹和英雄人物二、731暴雨事件概述1.事件发生时间、地点2.暴雨强度及影响范围3.受灾情况三、典型事迹及英雄人物1.受灾群众的自救互救2.救援队伍的全力出动3.社会各界的大力支援4.暴雨中的暖心瞬间四、暴雨中的感人故事1.救援人员奋力救灾2.志愿者积极参与救援3.普通市民的无私奉献4.受灾者的坚韧不屈五、灾后重建与反思1.政府部门的有效措施2.社会各界援助的成果3.反思暴雨灾害的成因和预防措施4.提高防灾减灾意识的必要性六、暴雨中的中国精神1.团结一心，共克时艰2.敬畏自然，尊重生命3.迎难而上，敢于担当4.人性光辉，温暖人间七、结论1.暴雨中展现的人间大爱2.灾害面前，我们共同担当3.传承暴雨中的英雄精神，共筑美好家园正文：731暴雨歌颂典型事迹文章一场突如其来的暴雨，让731这个普通的日子变得不再平凡。
在这场灾害中，无数的英雄事迹和感人故事涌现出来，让我们感受到了人性的光辉和中华民族的伟大。
731暴雨事件，一场罕见的大雨，侵袭了我国某地区。
据气象部门统计，此次暴雨的强度之大、影响范围之广，均创下了历史新高。
在这场暴雨中，许多地区遭受了严重的水患，人民群众的生命财产安全受到了极大的威胁。
然而，在这场灾害面前，我们并没有被打倒。
受灾群众在自救互救中展现出了顽强拼搏的精神。
他们相互扶持，共同抵御灾难，将损失降到最低。
与此同时，救援队伍全力出动，紧急驰援受灾地区。
他们日夜奋战在救灾一线，挽救了许多生命。
社会各界也纷纷伸出援手，为受灾地区提供物资支援。
企业、明星、普通市民纷纷捐款捐物，展现了人间大爱与责任担当。
在暴雨中，无数暖心瞬间让我们泪流满面。
在这场灾害中，有许多感人至深的故事。
救援人员奋力救灾，不惜冒着生命危险，挽救群众的生命；志愿者积极参与救援，无私奉献，为灾区送去希望；普通市民守望相助，彼此关爱，共度难关。
南京市“2016·7”特大暴雨水雨情分析
南京市“20167”特大暴雨水雨情分析傅靖;王义坤【摘要】The water level rise rapidly in Nanjing due to local precipitation and runoff upstream in July 2016. Major rivers and lakes water level control stations of Yangtze River, Qinhuai River, Chuhe River Shuiyangjiang River, Gucheng Lake, Shijiu Lake had occurred over-warning water level. The Qinhuai River and Shijiu Lake had occurred over-historical water level. Through the analysis of the characteristics of the storm flood, references for the future to deal with similar flood are provided.%2016年7月，南京市因受本地降水及上游来水影响，水位出现快速上涨过程，长江、秦淮河、滁河、水阳江、固城湖、石臼湖等主要河湖控制站水位均出现了超警戒水位，其中秦淮河、石臼湖等河湖发生超历史水位。
通过分析本次暴雨洪水特点，为今后应对类似大洪水工作提供借鉴。
【期刊名称】《江苏水利》【年(卷),期】2016(000)011【总页数】3页(P39-41)【关键词】南京市;暴雨;洪水;水情【作者】傅靖;王义坤【作者单位】南京市水文局，江苏南京 210029;南京市长江河道管理处，江苏南京 210011【正文语种】中文【中图分类】TV122+.1南京市位于长江流域下游，长江穿城而过，全市95%的面积属于长江流域，承接长江上游175万km2的汇集来水。
南京市短历时暴雨雨型分析
南京市短历时暴雨雨型分析张鹭;李菁;裴海英;何光鑫【摘要】采用南京站1951—2017年分钟降雨资料建立暴雨统计样本,分别利用模糊识别法、芝加哥法和P&C法对南京市历时60、90、120、150和180 min的短历时暴雨过程进行雨型分析,结果表明:过去67年最大日降雨量呈增大趋势,而近30年来暴雨日数也明显增多.3种方法推求出的雨型以单峰型为主,雨峰位置基本处于整场降雨的前1/2分位内,即暴雨过程的前中部.芝加哥法推求的单峰雨型,瞬时雨强先增大、后减小,重现期2a的各历时累计降雨量在33.26～55.21 mm;P&C法分析显示历时90 min以上的暴雨常出现两个甚至多个雨峰,该方法计算的雨强在时间尺度上的分布更接近实际降雨情况,在业务应用中应根据自身需要选取适合的方法进行雨型分析.【期刊名称】《气象科技进展》【年(卷),期】2019(009)003【总页数】7页(P15-20,55)【关键词】暴雨;暴雨雨型;降雨历时;雨峰位置【作者】张鹭;李菁;裴海英;何光鑫【作者单位】南京市气象局,南京 210019;南京市气象局,南京 210019;南京市气象局,南京 210019;南京信息工程大学大气科学学院,南京 210044【正文语种】中文0 引言在全球变暖的大背景下，城市热岛效应加剧，暴雨洪涝灾害呈逐年增多的趋势[1-2]。
南京地处长江中下游地区，水网交织、湖泊纵横，随着城市化进程加剧，不透水地面的不断增加使得暴雨发生时城市排水和河道行洪系统承受着巨大的压力[3]，暴雨引发的城市内涝，造成严重的经济损失和人员伤亡，严重威胁城市运行安全[4-5]。
要提高城市的防洪抗涝能力，需对城区排水管道进行更加合理地规划、核算、设计，而暴雨强度公式计算和雨型推求是排水设计的两个重要方面。
雨强公式的准确性对排水工程的可靠性有直接的影响，目前已有很多工作围绕暴雨强度公式展开[6-8]。
雨型主要描述降雨强度在时间尺度上的变化特征，依据不同类型的降雨过程即雨型计算出的地表径流和洪峰流量会产生较大的差异[9-10]。
南京浦口夏季强降水特征及影响因素
199.9 mm 和≥200 mm，并分别统计出现次数。分别统 计夜间（20 时—8 时）≥50 mm 次数和白天（8 时—20 时）≥50 mm 次 数 。 按 照 上 述 规 则 重 新 统 计 1981— 2017 年浦口夏季强降水数据序列。强降水数据还包 括 1981—2017 年浦口 15 个时段最大降水量（参见标准 QX/T 286—2015），短时强降水和各等级暴雨预警次 数及开始时间。
分析等统计方法，从时间和量级 2 个方面对各类强降水特征展开分析，以期为农业防灾减灾和精细化预
报预警提供支撑。结果表明：（1）7 月上、中旬是致灾性连续暴雨和大暴雨高发期，100~150 mm 的大暴
雨发生频率最高，夏季暴雨量无明显突变，但具有显著的 6 年周期；（2）达暴雨预警级别强降水一般夜间
开始，下午明显减弱，最强降水持续时间在 12 h 左右，短时强降水易发生在中午前后和傍晚；（3）有近 4
通过线性倾向估计方法分别计算 15 个时段中 1 h、 3 h、6 h、9 h、12 h、24 h 最大降水量倾向值和相关系数 （见表 1），可以看出，各时段最大降水量基本呈现上升 的趋势，其中，3 h、6 h、24 h 上升的趋势显著。
本研究主要应用线性倾向估计、累加距平、MannKendall 检验、滑动 t 检验、最大熵谱、小波分析和小波
暴雨日数/次
方差等统计诊断方法，分析了浦口自 1981 年以来各类 强降水的特征。采用线性倾向估计分析 15 个时段最 大降水量的变化趋势，突变检测使用 Mann-Kendall 检 验和滑动 t 检验，周期采用最大熵谱、小波分析和小波 方差等统计方法综合确定。 2 结果与分析 2.1 夏季暴雨特征
数值预报中卫星资料同化效果实验研究
数值预报中卫星资料同化效果实验研究刘硕松;廖倩;刘立军;居龙江【摘要】目前,卫星资料在数值天气预报中的同化应用显著改善了数值预报效果,尤其是在全球数值预报中更为明显.而在区域数值预报中,卫星资料同化应用的影响还需要开展进一步的研究与分析.采用基于GRAPES-3DVar 同化系统和中尺度数值模式WRF 构造的区域数值预报流程,引入NOAA16 卫星资料分别对T213 和T511不同背景场进行变分同化,分析检验了卫星资料直接同化应用对降水和台风天气系统个例效果的影响.结果表明,卫星资料的应用能较好地改善降水的区域和强度,强降水中心位置更接近实况.台风路径预报初期12-18 h同化效果不明显,预报路径甚至偏离实况,而在后期同化效果明显,预报路径更接近实况.【期刊名称】《气象与减灾研究》【年(卷),期】2011(034)003【总页数】7页(P17-23)【关键词】GRAPES-3DVer;卫星资料;暴雨;台风;预报检验【作者】刘硕松;廖倩;刘立军;居龙江【作者单位】空军气象中心,北京100085;空军气象训练团,湖南衡阳421002;广州军区空军气象水文中心,广东广州510000;空军气象中心,北京100085;空军气象训练团,湖南衡阳421002【正文语种】中文【中图分类】P456.7GRAPES-3DVar同化系统［1-3］是由中国气象局数值预报研究创新基地研制的新一代数值预报系统GRAPES（Global/Regional Assimilation and Prediction System）中的三维变分同化部分，目前为3.0版本。
该系统已实现了对欧洲中期数值天气预报中心开发的辐射传输模式RTTOV9.3以及美国JCSDA（Joint Center of Satellite Data Assimilation）开发的CRTM1.2的统一调用［4-5］。
该系统是一个在水平面上为Arakawa A格点的经纬度网格、垂直方向上为P面的分析系统，且水平和垂直方向上的维数均可调。
面向资料同化的S波段双偏振雷达质量控制
面向资料同化的S波段双偏振雷达质量控制王洪;孔凡铀;Jung Youngsun;吴乃庚;尹金方【摘要】双偏振雷达是强对流天气分析和云微物理研究的重要探测设备,将多普勒天气雷达升级为双偏振雷达是我国未来几年强对流天气监测发展建设的重点计划,而双偏振雷达资料质量控制是其中的关键技术问题.针对国内首批业务布建的广东省S波段双偏振雷达网研发建立了一套完整的质量控制技术方案,除了重点解决非气象回波外,还考虑了非标准波束遮挡和径向高频脉动问题.在飑线、暴雨和台风3类华南季风区强天气个例的应用表明,基于模糊逻辑的水凝物分类、偏振量(零滞后互相关系数、信噪比和比差分相位)阈值检查和杂波剔除能有效剔除非气象回波,抑制异常传播波束导致的虚假回波;线性内插较好地弥补了非标准波束遮挡带来的观测缝隙;中值滤波和滑动平均既过滤了偏振观测量在雷达径向的高频脉动,又保留了主要的偏振雷达观测特征.质量控制后的气象回波约占有效观测(反射率因子大于-30 dBZ)的40％,其偏振量取值分别为反射率因子大于5 dBZ、零滞后互相关系数大于0.8和差分反射率为-0.2～4 dB.【期刊名称】《应用气象学报》【年(卷),期】2018(029)005【总页数】13页(P546-558)【关键词】双偏振雷达;质量控制;非气象回波【作者】王洪;孔凡铀;Jung Youngsun;吴乃庚;尹金方【作者单位】中国气象局广州热带海洋气象研究所/中国气象局广东省区域数值天气预报重点实验室,广州510080;中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室,北京100081;美国俄克拉荷马大学风暴分析与预测中心,俄克拉荷马州73072;美国俄克拉荷马大学风暴分析与预测中心,俄克拉荷马州73072;中国气象局广州热带海洋气象研究所/中国气象局广东省区域数值天气预报重点实验室,广州510080;中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室,北京100081【正文语种】中文引言经过数十年的发展[1-6]，双线偏振多普勒雷达(简称双偏振雷达)已从单纯的科学研究走向业务应用。
基于GSI同化系统的卫星辐射率资料的同化试验
基于GSI同化系统的卫星辐射率资料的同化试验段华;潘晓滨;臧增亮;贾伟;李拓【摘要】基于GSI(Gridpoint Statistical Interpolation)同化系统,将AMSU-A辐射率资料同化进初始场,针对2014年4月5～7日发生在我国湘西南地区的一次暴雨过程进行模拟研究,并对比了AMSU-A辐射率资料同化前后2组试验方案的模拟结果.发现:(1)同化AMSU-A辐射率资料后有效地减小了对此次暴雨的空报率,且对降水中心的范围和强度模拟的准确性均显著提高;(2)辐射率资料的同化对初始场的调整有较大贡献.其中,风场和涡度的差异主要体现在动力机制的削弱,而湿度场的差异体现在对降水中心水汽输送的减弱,从而减少了虚假的降水中心;(3)同化辐射率资料后,沿暴雨中心108°E ～108.7°E范围的上升运动得到加强,且高层湿度增加,与贵州境内降水量增加相符.同时,暴雨中心附近上空上升运动减弱,高低层相对湿度均减小,造成其降水量减小,模拟结果更为接近实况.【期刊名称】《干旱气象》【年(卷),期】2015(033)006【总页数】7页(P895-901)【关键词】GSI;AMSU-A辐射率资料;数值模拟;暴雨【作者】段华;潘晓滨;臧增亮;贾伟;李拓【作者单位】解放军理工大学,江苏南京211101;解放军理工大学,江苏南京211101;解放军理工大学,江苏南京211101;中国人民解放军91960部队,广东汕头515073;中国人民解放军69008部队,新疆五家渠831000【正文语种】中文【中图分类】P435;P458.1+21.1引言自20世纪20年代Richardson进行了开创性的数值天气预报以来，数值天气预报(NWP)作为一种预报手段已经在天气预报中扮演着越来越重要的角色。
随着数值天气预报及其相关技术的发展和完善，人们对于天气演变规律的认识更为全面，预测能力也大幅提高。
由于数值天气预报属于微分方程初值问题，其初始场的精度和质量对未来的预报起着决定性的影响。