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兩次前汛期暴雨過(guò)程的氣象服務(wù)效益對(duì)比——以汽車(chē)保險(xiǎn)賠償為例

發(fā)布時(shí)間:2021-05-14 20:16
  應(yīng)用地面區(qū)域氣象自動(dòng)站逐時(shí)雨量數(shù)據(jù),分析前汛期2次暴雨過(guò)程(即2019年5月31日至6月2日、2018年6月18日至6月22日)的詳細(xì)雨情,并設(shè)計(jì)表征災(zāi)害強(qiáng)度的公式;以汽車(chē)保險(xiǎn)賠償情況為例,評(píng)估2次過(guò)程的氣象預(yù)報(bào)服務(wù)效益;探索氣象服務(wù)效益的評(píng)估方案,作為傳統(tǒng)預(yù)報(bào)質(zhì)量評(píng)分規(guī)則的補(bǔ)充。結(jié)果表明,2次暴雨過(guò)程的雨情相近,前者強(qiáng)度更強(qiáng),單位強(qiáng)度受災(zāi)金額更大;按傳統(tǒng)評(píng)分規(guī)則,莆田市氣象臺(tái)對(duì)2次過(guò)程的預(yù)報(bào)質(zhì)量無(wú)明顯差異,但2019年5月31日過(guò)程減損效益達(dá)54.4%,汽車(chē)保險(xiǎn)賠償金額也驗(yàn)證了50%~60%的服務(wù)效益;橙色和紅色預(yù)警信息對(duì)用戶(hù)的提醒作用更突出,今后應(yīng)著力提高橙色或紅色預(yù)警的時(shí)間提前量,改進(jìn)夜間災(zāi)害天氣的服務(wù)手段;應(yīng)用暴雨災(zāi)害強(qiáng)度、受災(zāi)金額的減災(zāi)效益評(píng)估方案具有服務(wù)效益定量化的優(yōu)點(diǎn),可以將其拓展至城市交通氣象、鹽業(yè)氣象等領(lǐng)域的服務(wù)效益評(píng)估。 

【文章來(lái)源】:海峽科學(xué). 2020,(06)

【文章頁(yè)數(shù)】:4 頁(yè)

【文章目錄】:
1 概述
2 資料與方法
3 暴雨預(yù)報(bào)服務(wù)效益評(píng)估
    3.1 災(zāi)害強(qiáng)度對(duì)比
    3.2 預(yù)報(bào)服務(wù)效益對(duì)比
4 結(jié)論與討論


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]一種基于過(guò)程的臺(tái)風(fēng)氣象服務(wù)綜合評(píng)價(jià)方法[J]. 王麗娟,呂明輝,龐小琪.  氣象科技進(jìn)展. 2017(01)
[2]敏感性行業(yè)氣象服務(wù)效益評(píng)估研究與業(yè)務(wù)進(jìn)展[J]. 郭潔,姚秀萍,呂明輝.  高原山地氣象研究. 2015(02)
[3]公眾氣象服務(wù)滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建方法[J]. 姚秀萍,張曉美,呂明輝.  氣象與環(huán)境科學(xué). 2014(04)
[4]福建前汛期持續(xù)性強(qiáng)降水的大氣低頻特征分析[J]. 黃麗娜,高建蕓,陳彩珠,池艷珍.  氣象. 2014(06)
[5]熱帶氣旋災(zāi)害預(yù)報(bào)服務(wù)效益評(píng)估方法之一——對(duì)比分析法[J]. 林繼生,羅金玲,張勇.  氣象科技. 1998(02)



本文編號(hào):3186264

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