基于GIS的“8.8”九寨沟地震景区地质灾害风险评价

风险评价是防灾减灾的重要非工程手段,针对九寨沟景区在2017年8月8日M_s 7.0级地震后地质灾害加剧的问题,在GIS环境下进行地质灾害风险及治理工程效益评价研究。本文选取了构造因子、地形因子、地质因子及其它因子等9个指标建立危险性评价模型,易损性选取人口、道路、建筑物、旅游基础设施、景观、防治工程等6个承灾因子,分别采用信息量模型和层次分析法进行地质灾害危险性和易损性评价。结果表明,研究区划分为极低风险区(41.36%)、低风险区(40.52%)、中度风险区(16.02%)、高风险区(1.84%)和极高风险区(0.27%),高-极高风险区总面积为13.79 km~2,其中村寨、诺日朗及熊猫海周边均为地质灾害极高风险区,建议设为重点防治区域;现有防治条件下高-极高风险区面积减少了26.73%,防治效益良好,该结果可以为景区恢复重建和区域规划提供参考。     

基于GIS的滑坡灾害风险空间预测

滑坡灾害风险评价是一个包含有滑坡危险性评价和承灾体易损性评价的体系,对滑坡危险性进行了空间预测与区划,并开展了区域承灾体易损性的区划与评价。结合风险评价的基本要求,进行了研究区滑坡灾害的风险区划,将其划分为极高、高、中、低与极低风险区。针对研究区经济发展水平及政府防灾力度,提出了适合研究区的可接受风险标准与管理对策。     

山区沿河公路地质风险形成机制

根据山区沿河公路灾害的特点,将以岩土介质为主的传统地质灾害类型和水沙介质灾害类型整合,提出了“广义地质灾害体”的概念,并以介质组成为标准进行了广义地质灾害体分类.在孕灾环境评价和致灾因子评价的基础上,提出了广义地质灾害体的孕灾环境与致灾因子异相耦合发育机理.基于公路承灾体健康的理念,认为公路承灾体易损性主要受控于公路结构本身的健康性态,采取技术可行、经济合理的技术措施使结构健康复原是工程性减灾措施的目的.将公路承灾体类型分为结构性承灾体和功能性承灾体两类.提出了公路地质风险的耦合对抗形成机制,即公路地质风险是广义地质灾害体危险性与公路承灾体易损性之间时空耦合对抗的结果.认为地质风险评估是关于多因素非线性灾害风险系统的预测评价问题.根据地质风险形成的耦合机制,提出了采用解耦措施来逆向控制公路地质风险形成演化过程的减灾思路.针对山区沿河公路,给出了从孕灾环境、致灾因子、广义地质灾害体危险性、承灾体易损性评价到地质风险评估的思路与一般函数表达式.     

基于GIS的全国山洪灾害风险评估

针对我国山洪灾害空间分布特点,基于自然灾害风险理论,确定全国山洪灾害风险评估模型。在大尺度山洪灾害危险评估比较研究的基础上,从可能引起山洪灾害发生的外界触发因子和可能遭受潜在损失的承灾体两个角度出发,选取山洪灾害风险评估指标构建指标体系。采用主成分分析法提取危险性指标主成分,层次分析法确定各指标权重,在GIS技术支持下,制作各因子指标分布图,开展全国山洪灾害危险性及易损性定量分析,完成全国山洪灾害风险定量评估并得到风险分区图。最后将风险评估结果与全国山洪灾害防治类型区进行比较,结果表明,山洪灾害风险分区与防治类型区吻合较好,高风险区基本分布在我国的山洪灾害重点防治区,未来山洪灾害防控重点可从影响山洪灾害风险程度的危险性因子和易损性因子入手。     

城市抗震防灾规划中次生火灾风险快速评估方法

地震次生火灾风险评估是城市抗震防灾规划的重要内容之一。由于引起地震次生火灾的因素较多,因此,需要综合多因素进行地震次生火灾风险评估。从致灾因子危险性、承灾体易损性、环境因素三个方面研究地震次生火灾风险的评估方法,引入分类地块的概念,建立了致灾因子危险性评估的模型,以火灾荷载和人口密度作为财产损失和人员伤亡的衡量指标,评估承灾体易损性,并借助GIS的分析手段,发展了一套在抗震防灾规划中快速评估地震次生火灾风险的方法。案例研究的结果表明,该方法的评估结果能更全面地反映城市地震次生火灾风险的分布特征。     

新疆铁路沿线主要气象灾害风险区划及减灾对策探讨

综合考虑致灾因子危险性、承灾体易损性和孕灾环境稳定性,基于GIS技术建立了新疆铁路沿线大风、沙尘、积雪和暴雨型洪水四个主要气象灾害的风险评估指标体系和评估模型,实现了铁路沿线主要气象灾害的风险区划及灾害风险分析。结果发现,铁路沿线各县市因自然条件不同,其潜在风险的类型和程度地域差异性显著。分别给出了4个主要气象灾害的高风险区、次高风险区、低风险区和次低风险区的范围,并探讨了相应的减灾对策。     

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。     

福建省滑坡灾害风险管理决策系统构建

依据自然灾害风险管理理论,结合致灾因子危险性和承灾体易损性构建简易的福建省滑坡灾害风险评估模型。利用1990-2013年福建省滑坡灾害的数据资料,构建滑坡灾害的数据库,编制以县域为单位的福建省滑坡灾害分布图、时间变化图和风险分布图。研究表明:福建省滑坡灾害年内变化大、年际波动上升、地区差异大;综合考虑致灾因子和承灾体的影响,福建省滑坡灾害风险高值主要分布在沙县和漳平市等闽中地区,与福建省滑坡灾害的空间分布相似。据此构建福建省滑坡灾害风险管理决策系统,提出增强民众防灾减灾意识、合理规划布局、加强监控预警、完善工程措施和风险规避等风险管理模式。为福建省滑坡灾害风险的评价与管理提供依据和方法。     

陕西省韩城市地质灾害风险评估

地质灾害风险评估方法较多,但主要集中在对单体地质灾害的风险评估研究,对区域风险评价较少。该文以韩城市为研究对象,以网格划分为评价单元,以1:50 000地质灾害详细调查数据及收集到的相关社会、经济资料为基础,以概率统计法、Arc GIS、Mapgis、Auto CAD等为手段,对地质灾害危险性与承灾体易损性分项评价,采用定性综合评估的方法,实现韩城市地质灾害风险评估。将承灾体易损性分为人口易损性和财产易损性,提出人口比率和财产损失比率的概念,分别用因灾人口死亡总和/受威胁人口总和、已造成的财产损失总和/可能造成的财产损失总和表示,以单体地质灾害为基础,在评价单元内叠加评价,最终形成韩城矿区地质灾害风险评估分区图,根据不同的风险等级提出不同的防治建议,旨在为政府部门进行宏观决策、地方进行减灾防灾提供基础依据。     

河北省雷电灾害风险区划研究

河北省雷电灾害频发,造成重大损失,引发社会大量关注,2017年中国气象局发布了雷电灾害区划技术指南。雄安新区雷电灾害风险区划可以为新区发展规划提供参考。依据自然灾害分析原理,参照雷电灾害区划技术指南,选用致灾因子危险性和承灾体易损性为分析因子,利用2010-2016年河北省闪电定位网观测数据、地理信息数据及社会经济数据,选取地闪密度、地闪强度、土壤电导率、海拔高度以及地形起伏5个指标分析致灾因子的危险性,人口密度、GDP密度、防护能力以及城镇化率4个指标分析承灾体的易损性。通过计算雷电灾害风险指数,运用自然断点法,最终得到河北省雷电灾害风险区划。河北省雷电灾害高风险区分布于唐山市东南部、石家庄市、沧州市中东部、承德市东南部、张家口市西南部。雄安新区在进行雷电灾害防治时应重点关注容城县和雄县。该区划结果与河北省2015-2017年雷灾实际造成的经济损失状况大致相符。     

沙尘暴灾害风险评估指标体系初探

以自然灾害系统理论为基础,阐述了沙尘暴灾害风险的概念;从致灾因子危险性、孕灾环境稳定性和承灾体脆弱性三个方面分析了沙尘暴灾害风险构成;根据其风险构成特点初步研究了这三个方面的风险评估指标,探讨了这些指标在沙尘暴灾害风险评估中应用的意义。     

基于GIS的南通市自然灾害风险区划

本文从自然致灾因子危险性和承灾体易损性2个方面选取评价指标,在南通市基础图件的基础上,通过GIS软件分析分别得到南通市自然致灾因子危险性分区图和社会经济易损性分区图.两图叠加后,生成南通市自然灾害风险区划基本单元,采用自下而上的定量区划方法,合并得到自然灾害风险区划图,最后分别论述了每个风险区的自然灾害和社会经济的特征.通过对风险区划指标和区域划分的探讨,以期为南通市防灾减灾工作提供科学依据.     

洞庭湖流域农业旱灾风险评价

基于洞庭湖流域1993-2011年的自然、社会经济等资料系列,立足于致灾因子危险性、孕灾环境脆弱性的自然属性和承灾体易损性的社会属性两方面,建立指标体系,并在此基础上,运用GIS技术与数理统计相结合的方法,对该流域农业旱灾风险进行综合评价。结果表明:从整体上看,长沙市和湘潭市为农业旱灾高风险区,益阳市和衡阳市为较高风险区,岳阳市、邵阳市和怀化市为中等风险区,娄底市为较低风险区,株洲市、郴州市、永州市、常德市、张家界市和湘西自治州为低风险区。孕灾环境脆弱性、致灾因子危险性、承灾体易损性的差异是导致各地州市农业旱灾风险度大小的症结所在。     

基于GIS的重庆地区不同季节干旱灾害风险评估与区划

依据自然灾害风险评估理论,从致灾因子危险性、孕灾环境脆弱性、承灾体暴露性、防灾减灾能力4个方面选取指标,构建重庆干旱灾害风险评估模型,结合相关气象、生态和社会经济数据,运用GIS空间数据分析完成重庆不同季节干旱灾害风险评估及区划。结果表明:(1)重庆各类干旱致灾因子危险性均表现在重庆西北部和东北部偏东地区较高,其中东北部的巫溪均为高危险区,而重庆东南部和中部偏北地区的危险性较低。(2)干旱孕灾环境脆弱性的高脆弱区主要位于重庆东北部的城口、巫溪、巫山、奉节和西南部的綦江、南川、武隆、丰都、石柱,而西部和东南部的彭水、黔江、秀山大部地区脆弱性较低。(3)干旱承灾体暴露性在东南部的彭水、黔江、秀山大部地区较低,而在东北部、中部和西南部大部地区为高暴露区。(4)干旱灾害防灾减灾能力在主城区及涪陵、万州城区周边为次高和高能力区,而重庆东北部和东南部大部地区为低能力区。(5)重庆不同干旱灾害风险在东北偏东地区的风险性均较高,其中巫溪均为高风险区,而东南部和中部偏北地区的风险性较低。     

基于GIS的芦山地震灾区滑坡灾害风险评价

选择芦山地震灾区为研究区,以滑坡灾害为研究对象,在GIS技术的支持下进行了芦山地震灾区滑坡灾害危险性、易损性和风险评价研究。首先,选择坡向、坡度、地层岩性、断裂带、河流冲刷作用、地震烈度和降水量7个影响因子建立了芦山地震灾区滑坡灾害危险性评价的指标体系,同时提取研究区的人口密度、经济密度、林地覆盖率、建筑覆盖率、道路密度和滑坡灾害影响区6个指标因子建立了滑坡灾害易损性评价的指标体系。然后,分别应用信息量模型和贡献权重迭加模型,进行了芦山地震灾区滑坡灾害危险性评价和易损性评价,进而开展了基于GIS的芦山地震灾区滑坡灾害风险评价,最后应用自然断点法进行了滑坡灾害风险度区划研究。研究结果表明:高风险区和较高风险区面积分别为102.43 km2和3529.65 km2,占全区总面积的0.24%和8.25%,其灾害分布密度分别为20.50个/100 km2和2.38个/100 km2(均大于芦山地震灾区的平均值,尤其是高风险区)。高风险区和较高风险区的分布主要与人类工程活动密切相关,是人类经济活动最为频繁的地区。与实地调研结果对比发现,研究结果基本符合芦山地震灾区的实际情况,可以为芦山地震灾区恢复重建、聚落搬迁和人口分布再调整提供参考。     

基于极值降雨假设法的城镇地质灾害风险性评价耦合模型研究——以安康市岚皋县官元镇为例

选取安康市岚皋县官元镇为研究区,以斜坡单元为评价单元,采用信息量-支持向量机耦合模型进行地质灾害易发性评价,根据自然断点法完成易发性分区;基于极值降雨假设法分别计算大雨(35 mm/24 h)、暴雨(75 mm/24 h)、大暴雨(175 mm/24 h)和特大暴雨(250 mm/24 h)4种工况下斜坡的危险性指数,并开展相应工况下危险性区划;采用TOPSIS法计算易损性指数,开展地质灾害易损性分区。综合采用信息量-支持向量机模型、极值降雨假设和TOPSIS法构建研究区风险性评价耦合模型,根据自然断点法划分4种降雨工况的地质灾害风险性分区,将风险区划为极高风险区、高风险区、中风险区和低风险区。     

GIS技术在重庆市滑坡风险区划中的应用

综合滑坡解译、滑坡空间数据库和管理地理信息系统成果,科学选取滑坡危险性和易损性评价因子,运用统计学的层次分析算法、G IS缓冲区分析、叠加分析、统计分析、三维分析等对滑坡体因子量化,进行了滑坡的风险评价和易损性评价。依据风险分级和易损性分级标准,通过克里金插值、重分类、数字转换、专家干预修正等实现风险性分区和易损性分区。以0.5作为滑坡风险评价中风险性和易损性属性数据,通过线性叠加最终实现了滑坡风险评价并划分出高、中、低3级滑坡风险区。     

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。     

基于云模型的暴雨洪涝灾害风险分区评价

在自然灾害系统论及自然灾害风险评估理论基础上,利用宣城市17个水文站1970~2013年逐日降水资料,结合各县区社会经济数据、宣城市DEM数据和土地利用数据等,选取致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力4个因素及其下13个具体指标作为评价指标,构建了基于云模型的宣城市暴雨洪涝灾害风险评价模型,借助ArcGIS空间分析技术绘制了宣城市暴雨洪涝灾害风险综合指数图。暴雨风险较高的区域主要分布在宣城南部地区,包括泾县、旌德县、宁国市、宣州区和广德县南部地区,且暴雨洪涝灾害风险从南到北逐渐递减,暴雨洪涝灾害高风险区集中在山区、河网及人口密集区。     

世界地震灾害风险评价

以灾害系统理论为基础对世界地震灾害风险进行了评估,包括人口死亡风险和经济—社会财富损失风险。以50a超越概率为10%的地震动峰值加速度作为世界致灾因子强度的指标,利用各个国家的地震灾害建筑物易损性和建筑倒塌造成人口死亡的可能性,构建了各个国家的地震灾害人口死亡易损性表,并以人口密度作为承灾体暴露度,进行人口死亡的风险评估。将GDP数据通过投资率转化为社会财富,以此代替GDP作为社会经济承灾体,计算不同致灾因子强度下的经济损失率,进行地震灾害经济—社会财富损失评估。评估结果显示,世界地震灾害人口死亡和经济—社会财富损失风险的分布总体格局与致灾因子的空间分布一致,但局部与承灾体的总量分布及其易损性有关。