旱灾风险评估的初步理论框架

旱灾风险评估是定量认识旱灾风险机理、科学防控旱灾风险的重要基础性研究,在旱灾风险管理理论与实践中具有重要意义。根据旱灾风险的形成机制,在旱灾风险评估基本概念分析的基础上,提出并系统地阐述了由旱灾致灾因子危险性、承灾体的灾损敏感性、暴露和抗旱能力组成的旱灾风险系统。在此系统结构基础上提出了旱灾风险评估方法论和旱灾风险评估理论模式,进而建立了由致灾因子危险性分析、承灾体脆弱性分析、旱灾损失风险分析、旱灾风险评价、旱灾风险决策分析方法组成的旱灾风险评估方法体系,以及由干旱频率与旱灾损失关系曲线图、干旱频率空间分布图、旱灾损失空间分布图、与旱灾风险有关的致灾因子危险性分布图等各种专题图、旱灾风险区划图组成的旱灾风险评估应用模式体系。由上述旱灾风险系统结构、旱灾风险评估方法论和理论模式、旱灾风险评估方法体系和应用模式体系组成旱灾风险评估的初步理论框架,该理论框架在其它自然灾害风险评估中具有参考应用价值。     

不同时空尺度旱灾风险评价数字平台的建设

首先以降水量为主要致灾因子,结合我国的干旱分区和主要农业类型,构建了干旱区-旱地农业、半干旱区-农牧交错雨养农业、半湿润区-黄淮海平原灌溉农业、湿润区-湖南水田农业的匹配关系。在此基础上,借助于地理信息系统、数据库管理技术和网络技术等,拟搭建全球-国家-区域不同尺度的旱灾基础数据平台。基于灾害系统理论和风险评价理论,针对三个典型区,构建了横向以灾害系统的组成:致灾因子-孕灾环境-承灾体-灾情,纵向以不同的评价单元:县域-乡镇-农户-地块等多级尺度多种类型的农业旱灾风险评价指标体系。     

基于智能网格预报的江西暴雨灾害风险预评估研究

利用1951—2022年江西降水实况、逐日智能网格降水预报产品、暴雨灾情损失，地形DEM、河网密度及GDP、人口等数据，分析了江西暴雨灾害风险的主要影响因素，从暴雨灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾体易损性三方面，构建了江西暴雨灾害风险评估模型。利用模型对2010—2020年135次暴雨过程灾害风险进行评估检验，结果显示该模型较为合理；对2019年6月6—11日江西暴雨过程进行灾害风险评估，结果显示该过程中吉安北部至赣州东北部、上饶东部为重度到极重度受灾区；再对2022年6月12—15日江西暴雨过程进行灾害风险逐日预评估；两者结果均与灾情实况分布大体一致，总体效果较好。     

洪涝灾害危险性评估方法研究

为改进洪涝灾害危险性评估方法精度,利用洪涝灾害前期土壤湿度和未来24 h降雨预测数据作为致灾因子,结合河湖网络、地形和土地利用类型等孕灾因子,基于层次分析方法确定指标权重,研究了洪涝灾害评估方法中致灾因子评估指标的作用,以2013年8月中旬松花江流域洪涝灾害为例,利用土壤湿度和前3 d降雨量数据两种不同因子危险性评估方法结果比较,以及风云气象卫星洪涝灾害监测结果对危险性评估结果的验证,表明了利用洪涝灾害前期土壤湿度和未来24 h降雨预测数据作为致灾因子得到的危险性评估结果与实际灾情吻合效果较好,验证了方法的有效性。     

台风灾害评估中的影响因子分析

找出影响台风灾害评估的重要因子对于更科学、更合理地采集评估信息,建立灾情数据库具有重要意义。以浙江省为例,从致灾因子、承灾体和防灾减灾能力3个方面的25个影响因子,以死亡人数、倒塌房屋数、农作物受灾面积、直接经济损失和灾情指数为评价指标,通过相关分析方法找出评价指标影响较大的因子。利用所选取的因子,通过回归分析,对死亡人数、受灾农田面积、倒塌房屋间数和灾情指数进行了验证,结果表明,采用所提方法选取的因子去评估灾情是合理的。     

山东省干旱灾害的变化特征及相关分析

干旱灾害是山东省的主要气象灾害之一，是影响经济要持续发展的重要因素。本文利用山东省近４０ 年的家业旱灾灾资料和降水资料，分析了灾情特征和致灾咽子变化 特征，探讨了旱灾损失与降水异常的内在联系建立了干旱受灾面积评估模式，为探索农业灾情评估和预测提供了依据。     

基于CERES-Maize模型的吉林西部玉米干旱脆弱性曲线研究

自然灾害风险(Risk)是灾害损失的可能性,主要取决于致灾因子、脆弱性、暴露性以及防灾减灾能力四个因素。脆弱性(Vulnerability)衡量承灾体遭受损害的程度,是灾损估算和风险评估的重要环节,是致灾因子与灾情联系的桥梁。在全面收集研究区气象、土壤、土地类型、田间管理数据等资料的基础上,以吉林西部玉米干旱灾害作为研究对象,选取了吉林西部2001年、2002年、2004年以及2006-2009年7个案例干旱年的干旱致灾强度作为输入,运用CERES-Maize模型,模拟和计算出不同干旱致灾强度下不同生育期对最终产量起主要影响的关键指标的损失率,并且拟合出脆弱性曲线。结果表明,脆弱性对最终产量影响由高到低的生育期为抽雄-乳熟期、拔节-抽雄期、乳熟-成熟期、出苗-拔节期。研究结果可以为旱灾损失的快速评估、区域农业干旱灾害风险评估以及预警提供依据,为区域防灾避灾与管理工作提供科学依据。     

昆明市东川区农业旱灾风险区识别研究

昆明市东川区是云南省农业旱灾危害较为严重的区域之一。利用2000-2007年东川区各乡镇历史灾情等数据资料,应用风险分析理论、效用理论、因子-成份分析方法等理论方法,在分别研究致灾风险度、承灾体易损性及地域人群对农业旱灾心理反响等基础上,构建了东川区农业旱灾风险评价模型。初步揭示出东川区农业旱灾风险度呈现出自南向北、自西向东逐渐增强的空间态势;识别出极高风险区、高风险区、中风险区和低风险区等4个农业旱灾风险区;发现东川区各地农业旱灾综合风险度、致灾风险度、承灾体易损度以及地域人群对旱灾的心理响应值等指数之间普遍存在着明显的正相关。     

我国玉米自然灾害风险区识别研究

自然灾害严重影响和制约我国农业生产的持续稳定发展,识别主要作物自然灾害风险因子和风险区,对作物生产风险监测预警和风险防范及有效评估作物因灾损失有重大意义。基于区域自然灾害理论,构建了由致灾因子、孕灾环境因子和承灾体因子构成的作物自然灾害风险评价指标,利用1980-2010年全国各省市玉米产量数据和1991-2010年全国257个气象站点以玉米为承灾体的灾情数据,计算了省级单元不同因子自然灾害影响指数和灾害风险综合评价指数,揭示了我国玉米主要自然灾害的时空分布规律,识别了玉米自然灾害极高风险区、高风险区、中风险区、低风险区和可忽略风险区。结果表明,干旱是我国玉米产区主要自然灾害,其次是低温和风雹,干旱、洪涝、风雹、病虫害等多发于6-8月份,低温灾害多发于4-5月份;不同种类自然灾害大多具有连片发生的特点;自然灾害高风险区省份主要集中于北部和黄淮海平原玉米产区,同一级别风险区的风险影响因子不尽相同,在风险监测预警和防范中需区别对待。     

基于GIS的广西农业暴雨洪涝灾害风险评估

以自然灾害风险评估理论和方法为指导,遥感本底数据、气象数据、基础地理信息数据、社会经济数据为基础数据,构建广西农业暴雨洪涝灾害风险评估指标体系,采用层次分析及加权综合法建立农业暴雨洪涝灾害风险评估模型;借助GIS技术,计算广西农业暴雨洪涝灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性、防灾减灾能力及综合风险指数,并对广西农业暴雨洪涝灾害进行风险区划,采用相关分析法将广西农业暴雨洪涝灾害风险结果与广西历史暴雨洪涝灾情数据进行对比验证,研究结果表明,农业暴雨洪涝风险分布结果与洪涝灾情损失的空间分布基本吻合,南部沿海的风险性最强,西部风险性最小。     

辽西北地区农业干旱灾害风险评价与风险区划研究

以辽西北29个农业县(市、区)为研究区域,选取辽西北最主要的玉米作物作为研究对象,从造成农业干旱灾害的致灾因子危险性、承灾体暴露性、脆弱性和抗旱减灾能力4个方面着手,利用自然灾害风险指数法、加权综合评价法和层次分析法,建立了农业干旱灾害风险指数(ADRI),用以表征农业干旱灾害风险程度;借助GIS技术,绘制辽西北农业干旱灾害风险评价区划图,将风险评价区划图与2006年辽西北受干旱影响粮食减产系数区划图对比,发现两者可以较好的匹配。研究结果可为当地农业干旱灾害预警、保险,以及有关部门的旱灾管理、减灾决策制定提供理论依据和指导。     

吉林省城市干旱缺水风险评价体系与模型研究

以吉林省地级城市为研究对象,从造成城市干旱缺水的致灾因子危险性,承灾体的暴露性、脆弱性和防旱抗旱能力四个方面着手,利用自然灾害指数法、加权综合评价法和层次分析法,建立了城市干旱缺水风险评价模型,引用城市干旱缺水风险指数(UDRI),对城市干旱缺水风险程度进行了评价,并借助GIS技术绘制了吉林省城市干旱缺水风险分布图,以期为实现吉林省水资源可持续利用、保障区域经济可持续发展和老工业基地改造战略实施提供科学依据.     

基于GIS/AHP集成的洪水灾害综合风险评价——以淮河流域为例

根据影响洪水灾害风险的致灾因子危险性、孕灾环境稳定性与承灾体易损性,以淮河流域为示范研究区,以县为行政单元,综合考虑降雨、径流量、河流、地形、人口、经济等指标,基于GIS与AHP集成方法得到了淮河流域洪水灾害危险性评价图和淮河流域洪水灾害脆弱性评价图,并采用"加"模型计算公式得到了洪水灾害综合风险评价图,进行了相应的结果分析。     

冬小麦旱灾风险评价的指标体系构建及应用——基于2009年北方春旱野外实地考察的认识

2009年2月初,我国北方冬麦区遭受了数十年未遇的严重干旱。基于野外实地考察,判断本次干旱对冬小麦造成的实际影响比气象统计与遥感监测结果要轻,同时因纬度、地貌类型、微地貌和田间管理水平的不同而呈现出明显的区域差异。在此基础上,提出应在已有的旱灾致灾指标（气象干旱）基础上,综合考虑地带性、地貌、水库等孕灾环境指标和田间管理水平等灾害适应指标来构建冬小麦旱灾风险的综合评价指标体系。并以北方冬麦区为例,选取SPI、地貌类型、DEM和水库缓冲区等指标得到的旱灾综合风险等级与实际旱情存在较高的吻合性。研究可为高风险区的冬小麦旱灾风险防范提供理论依据和案例支撑。     

两种干旱指标在干旱致灾因子危险性中的对比分析——以宁夏为例

致灾因子是灾害风险分析理论体系中的重要组成部分,干旱致灾因子危险性指数由干旱强度和发生概率共同决定。基于致灾因子危险性指数计算模式,对比分析了宁夏中南部山区降水距平百分率和标准化降水指数两种常用干旱指标在致灾因子危险性中的应用。分析结果表明,基于两种干旱指标的宁夏中南部山区干旱致灾因子危险性分布趋势一致,且均与实际相符,考虑到计算的简单易行,可以选择降水距平百分率作为宁夏干旱致灾因子危险性指数分析的依据。从全区干旱灾害风险区划的分析表明,宁夏干旱致灾因子危险性大致呈由南到北逐步增加的趋势。     

灾后复杂地形区域的测量测绘模型设计

灾后地形变化复杂,基于单一线性模型的测量测绘方法,测量灾区坡度陡、高差大等复杂地形时,无法有效拟合复杂地形趋势、获取高程点精度差,导致测量精确度较低。设计一种用于灾后复杂地形区域的测量测绘模型,在外部DEM辅助下精化灾区地形DEM,对灾区遥感InSAR影像进行干涉定标,实现干涉影像与外部DEM的精准对应;将多模型的线性回归策略与灾后复杂地形趋势相拟合,对解缠干涉影像图中全部影像快,通过多模型的线性回归,逐个像素精确的去除相位解缠中多余相位,过滤无价值高程点,得到有效灾区地形高程图,从中采集精确地灾后复杂地形区域高程点。实验结果表明,该模型可提高灾后复杂地形区域绘图精确度,对总体灾区地形InSAR影像测量效率高,测量的平均高程误差为±6.2cm,比单一线性模型低±3.77cm。     

基于格网GIS的豫北地区干旱灾害风险区划

以豫北地区32个市县为研究区域,从造成干旱灾害的4个因子,即致灾因子危险性、承灾体暴露性、脆弱性和防灾减灾能力4个角度出发,选取了包括气象、土壤、人口、社会经济在内的17项指标,在格网GIS技术的支持下,对评价体系中的各指标进行10 km×10 km尺度的网格化表达。应用自然灾害风险指数法,熵组合权重法和加权综合分析法,建立了干旱灾害风险评价模型;通过选取典型案例年,运用最优分割理论确定了干旱灾害风险阈值,并利用GIS技术绘制了豫北地区的干旱灾害风险区划图。结果显示:豫北地区的高风险区主要集中在濮阳市区、濮阳县、清丰县、南乐县、新乡市区;而西部的济源市、孟州市,以及原阳县风险较轻。     

农业旱灾形成过程中的承灾体脆弱性分析--以湖南鼎城为例

农业旱灾的形成是降水不足或不均与农业生产系统脆弱性共同作用的结果,承灾体脆弱性的高低会起到“放大“或“缩小“灾情的作用,因此降低承灾体的脆弱性是抗灾减灾的主要和有效途径.选择湖南省鼎城区为研究区,通过分析灾前期-灾中期旱灾的形成过程及其与承灾体脆弱性的关系,分别针对轻度干旱和中重度干旱建立了评价指标体系,采用加权求和法对水田-水稻农业生产系统的脆弱性进行了评价.结果表明,该区的承灾体脆弱性分布存在一定的区域差异,脆弱度由高至低排序为西北岗地区、南部低山/丘陵区、中部平原/岗地区、东北湖/平原区,这一分析结果与实际灾情的分布规律基本一致.通过分析脆弱性分布规律和变化原因,发现地形和灌溉分别是影响灾前期和灾中期承灾体脆弱性的最重要因素,进而提出了具体的减灾防灾建议.     

北京山区泥石流灾害保险的风险评判方法研究

泥石流是北京山区主要的自然灾害,在1989-1999年期间,泥石流灾害造成的经济损失高达3.09亿元.对泥石流灾害保险风险的评判是首先按北京山区各区县的泥石流危险度分区划分风险区,然后对各风险区进行灾害危险性和灾害易损性评判.在危险性评判中,按各风险区的泥石流危险度等级赋予危险度评判指标值.在易损性评判中,选择国内生产总值、固定资产、人口密度和人口自然增长率等4个因素作为评判指标,并分为两个层次进行评判.第一层次是经济易损性与社会易损性评判,第二层次是泥石流灾害易损性评判.最后用泥石流灾害保险风险分析数学模型,计算出各风险区的泥石流灾害保险风险度,并由此绘制了北京山区泥石流灾害保险风险区划图.