浙江省小流域致灾强风暴监测预警技术研究（暴雨卷） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:李玉柱

出品人:

页数:262

译者:

出版时间:2009-7

价格:69.00元

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isbn号码:9787502947842

丛书系列:

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• 浙江省
• 小流域
• 致灾性天气
• 强风暴
• 暴雨
• 监测预警
• 气象
• 水文
• 灾害防治
• 预报技术

《浙江省小流域致灾强风暴监测预警技术研究》（暴雨卷） 本书聚焦于浙江省小流域地区，深入探讨了导致灾害的强风暴，特别是其核心要素——暴雨的监测与预警技术。在浙江这个地形复杂、季风气候显著的省份，小流域是洪水、滑坡、泥石流等次生灾害频发的地带。一次突如其来的强风暴，尤其是强降雨，极易引发区域性的洪涝和次生灾害，对人民生命财产安全构成严重威胁。因此，建立一套科学、高效、精细化的监测预警体系，对于减轻灾害损失、提高防灾减灾能力具有至关重要的意义。 本书的研究主体围绕“监测”与“预警”两个核心环节展开。 在监测方面， 本书首先对浙江省小流域的地形地貌特征、水系分布、气候背景以及典型的强风暴成因进行了系统梳理和分析。基于这些基础信息，重点介绍了当前适用于小流域的先进遥感监测技术，包括但不限于： 高分辨率气象卫星遥感： 利用静止和极轨卫星搭载的可见光、红外、微波等传感器，实时获取云系结构、发展趋势、温度、湿度等关键参数，为判断强对流天气的潜势提供依据。特别关注对云顶温度、云厚、水汽含量等与强降水密切相关的指标的分析。 多普勒天气雷达监测： 阐述了多普勒天气雷达在探测降水回波强度、移动速度、降水粒子类型（如雨、雪、冰雹）以及识别风暴内部结构（如飑线、超级单体）等方面的独特优势。重点讲解了如何利用雷达资料反演出降水量，以及如何识别和追踪具有潜在致灾能力的强回波。 地面自动气象站网监测： 强调了地面观测站作为最直接、最可靠的降水观测手段的重要性。详细介绍了如何优化和整合浙江省现有地面气象观测站网，提升监测的密度和时效性，并利用这些数据对雷达和卫星数据进行校准和验证。 分布式水文监测技术： 探讨了在小流域内布设加密的雨量计、水位计、流量计等水文监测设施，以及利用声学多普勒流速剖面仪（ADCP）、雷达水位计等非接触式测量技术，实时获取地表径流、水位、流速等水文信息，为洪水演进的模拟和预警提供数据支撑。 新型探测技术应用： 关注了近年来涌现的新型监测手段，如无人机携带遥感设备进行近距离、高精度的气象和水文参数观测，以及利用物联网技术连接分布式的传感器，实现数据的智能化采集和传输。 在预警技术方面， 本书在详细的监测数据基础上，构建了多层次、多维度的预警模型和技术方法。 临近预报技术： 重点介绍利用高分辨率数值天气预报模型（如中尺度数值模型）和集合预报技术，对未来短时（1-6小时）的强降水落区、强度和累积量进行精准预报。探讨了如何针对小流域的特点，对模型进行参数化和订正，以提高预报的区域针对性。 灾害链分析与预警： 深入剖析强风暴（暴雨）与小流域次生灾害（洪水、滑坡、泥石流）之间的物理联系和发生规律。基于实测和模拟的降雨数据，结合小流域的地质条件、土壤湿度、坡度坡向等信息，开发和应用相应的灾害风险评估模型。例如，利用降雨阈值法、水量平衡模型、GIS空间分析等技术，对不同区域发生洪水、滑坡、泥石流的概率和可能造成的后果进行预警。 预警模型集成与决策支持： 阐述了如何将多种监测和预报信息进行集成，构建集成的预警平台。介绍采用机器学习、人工智能等先进算法，对海量数据进行智能分析和挖掘，识别潜在的致灾风险。强调了预警信息的分级发布机制（如蓝色、黄色、橙色、红色预警），以及如何将预警信息快速、准确地传递给相关部门和公众，为防灾减灾决策提供科学依据。 预警信息服务与应用： 讨论了如何构建高效的预警信息发布渠道，包括短信、APP、广播、电视、互联网平台等，确保信息及时传达至最需要的人群。同时，研究了如何根据不同级别的预警信息，制定和实施相应的应急响应措施，如人员疏散、交通管制、水库调度等。 本书的创新性体现在： 区域针对性： 紧密结合浙江省小流域的地理、气候和水文特点，开发具有地方特色的监测预警技术。 技术集成性： 整合了遥感、雷达、地面观测、水文监测及先进的数值预报和灾害模型，形成协同的监测预警体系。 精细化与智能化： 强调了对小流域尺度上的监测精度和预报时效性的提升，并引入智能化算法提高预警能力。 灾害链的耦合研究： 不仅关注降水本身，更深入研究降水引发的次生灾害，实现对整个灾害过程的预警。 本书的读者对象包括但不限于从事气象、水文、地质、防灾减灾、地理信息系统等领域的科研人员、工程技术人员、政府管理部门工作人员以及高等院校相关专业的研究生。通过学习本书，读者将能够更深入地理解浙江省小流域强风暴（暴雨）的致灾机制，掌握先进的监测和预警技术，从而为提高区域防灾减灾能力提供有力的理论和技术支撑。

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这本书的书名非常有吸引力，尤其是“浙江省小流域致灾强风暴监测预警技术研究”这几个字，立刻勾起了我对浙江省地形地貌和极端天气事件的兴趣。我一直对南方地区的强降雨和随之而来的洪水、泥石流等次生灾害非常关注，而“小流域”这个词则将研究的范围聚焦到了更精细的层面，让我觉得这不仅仅是宏观的大气现象分析，而是与我们日常生活息息相关的具体问题。书中提及的“致灾强风暴”更是点明了核心，预示着这本书将深入探讨那些能够引发严重灾害的风暴，这对于提高公众的防灾减灾意识，以及为相关部门提供科学的预警依据都具有极其重要的意义。“技术研究”表明这本书的科学性和实践性，我期待能够从中学习到前沿的监测和预警技术，了解最新的科研成果是如何应用到实际工作中，从而更好地保护人民生命财产安全。我尤其好奇书中对于“预警”环节的阐述，预警系统的建立和优化是关键，如何将复杂的科学模型转化为简单易懂的预警信息，并及时有效地传递给公众，这其中的技术难度和创新点值得深入探究。

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读到这本书的名字，我第一反应就是它可能是一本非常专业且具有实际操作指导意义的著作。当今社会，气候变化带来的极端天气事件日益频繁，而浙江省作为沿海省份，又处于长江三角洲地区，其地理位置决定了它更容易受到多种天气系统的影响，特别是强对流天气和台风带来的强降雨。书中“小流域”的定位，让我觉得研究的出发点非常贴近实际，因为大部分的山洪和泥石流都发生在这样的区域，而这些灾害往往具有突发性和破坏性强的特点。我非常期待书中能详细阐述如何针对小流域的特殊性，设计和优化监测网络，例如利用哪些先进的传感器技术、遥感技术，甚至是无人机技术来捕捉关键的降雨、水位、土壤湿度等数据。更重要的是，“致灾强风暴”的“技术研究”部分，我希望能够看到书中深入剖析风暴形成、发展以及影响的机制，并在此基础上提出有效的预警模型和方法。例如，是否会涉及到数值天气预报的改进，或者基于历史数据和实时监测数据的人工智能算法的应用？这些技术性的细节，对于理解如何提前预测并规避灾害风险至关重要。

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看到《浙江省小流域致灾强风暴监测预警技术研究（暴雨卷）》这个书名，我立刻联想到了近年来浙江地区频发的暴雨灾害，尤其是那些瞬间雨量巨大、强度极高、持续时间可能不长但破坏力惊人的“短时强降雨”。“小流域”这个词语的出现，让我觉得本书的研究视角非常独特且重要，它不再停留在宏观的气象监测层面，而是将目光聚焦于更具体、更贴近发生灾害的微观区域。这对于理解雨水如何在山体汇集、如何快速形成洪流，以及如何在特定的地形条件下引发山体滑坡、泥石流等地质灾害，无疑具有更深入的指导意义。而“致灾强风暴”更是点明了核心，这意味着本书不仅仅是关于降雨的普通记录，而是深入分析导致严重后果的那些极端风暴事件的特征和成因。我非常好奇书中是如何将“监测”与“预警”技术相结合的，特别是对于“暴雨卷”这个特定分类，书中是否会详细介绍如何利用雷达、卫星、地面雨量站等多种手段，精确地监测暴雨的移动路径、强度变化以及降雨量累积，并在此基础上建立一套能够提前发出预警的科学模型。

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仅仅从书名《浙江省小流域致灾强风暴监测预警技术研究（暴雨卷）》来看，就能感受到这本书的学术深度和现实价值。浙江省地处东南沿海，季风气候显著，加上复杂的地形，使得它容易遭受各种强风暴天气的袭击，尤其是夏季的暴雨，往往会引发严重的洪涝和地质灾害。“小流域”的研究范畴，让我觉得这本书非常务实，因为大部分的灾害都发生在这些相对封闭且集中的区域，对这些区域进行精细化的监测和预警，能够最大程度地减少损失。“致灾强风暴”的提法，表明了这本书关注的重点是那些能够造成严重破坏的极端天气事件，而不是一般的降雨。“监测预警技术研究”则点明了本书的核心内容，我非常期待能够从中了解到最新的科研成果，例如，书中是否会介绍如何利用先进的雷达技术、卫星遥感技术、或者地基传感器网络，来实现对强风暴的实时、高精度监测？又或者，书中是否会探讨如何构建基于这些监测数据的预警模型，例如，如何利用大数据分析和机器学习算法，来预测暴雨的强度、持续时间和可能影响的区域，从而为防灾减灾提供科学依据。

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这本书的书名“浙江省小流域致灾强风暴监测预警技术研究（暴雨卷）”让我感受到了一种科学的严谨和对现实问题的关切。浙江省作为一个地理环境复杂、经济发达的省份，近年来极端天气事件的频率和强度都有所增加，特别是强降雨引发的次生灾害，对当地人民的生命财产安全构成了严峻挑战。“小流域”的定位，让我认为这本书的研究切入点非常精准，因为它能够直接关联到实际的地形地貌和水文特征，从而使监测预警技术更具针对性和有效性。我期待书中能够详细介绍一系列针对小流域的监测手段，比如如何利用高精度的数据采集设备，实时监测降雨量、径流量、土壤湿度等关键参数，以及如何通过先进的遥感技术，对区域内的地质变化进行动态监测。更重要的是，“致灾强风暴”和“预警技术”这两个关键词，让我对书中关于如何识别和预测这些极端风暴事件的科学方法产生了浓厚的兴趣。我希望能够了解到书中是否运用了最新的数值模型、数据挖掘技术，甚至是人工智能算法，来提高预警的准确性和提前量，从而为防灾减灾工作提供坚实的科学支撑。

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